Прогнозирование колл-центра с использованием машинного обучения

Введение

В этой статье мы обсудим процесс прогнозирования колл-центра с использованием машинного обучения, включая обзор сбора данных, предварительной обработки, обучения модели, развертывания модели и преимущества использования машинного обучения для прогнозирования контакт-центра.

К концу этой статьи вы будете лучше понимать, как можно использовать машинное обучение для улучшения прогнозирования контакт-центров и повышения качества обслуживания клиентов.

Важность эффективного прогнозирования для колл-центров

Точное прогнозирование клиентского спроса имеет решающее значение для эффективного управления ресурсами колл-центров и обеспечения высококачественного обслуживания клиентов.

Эффективное прогнозирование позволяет колл-центрам:

Повысьте уровень укомплектования персоналом. Точные прогнозы помогают центрам обработки вызовов определить необходимое количество операторов, необходимых для обработки взаимодействия с клиентами, что сводит к минимуму время ожидания и снижает риск отказа.
Оптимизация распределения ресурсов. Прогнозируя спрос, колл-центры могут распределять ресурсы, такие как технологии и оборудование, в наиболее востребованные области, снижая эксплуатационные расходы и повышая общую эффективность.
Повышение удовлетворенности клиентов. Обеспечивая адекватный уровень персонала и сокращая время ожидания, колл-центры могут улучшить обслуживание клиентов и повысить их удовлетворенность, что в конечном итоге приведет к повышению лояльности и удержанию клиентов.
Минимизация затрат. Эффективное прогнозирование может помочь центрам обработки вызовов минимизировать операционные расходы, избегая чрезмерного или нехватки персонала, уменьшая потребность в оплате сверхурочных или дополнительных затратах на найм.

Используя машинное обучениедля прогнозирования колл-центров, компании могут повысить свою способность точно прогнозировать спрос клиентов, что позволит им лучше распределять ресурсы и обеспечивать превосходное обслуживание клиентов.

Ограничения традиционных методов прогнозирования

Традиционные методы прогнозирования, такие как анализ временных рядов и регрессионный анализ, могут дать адекватные результаты для простых систем.

Однако эти методы могут быть ограничены в своей способности обрабатывать сложные отношения и меняющиеся модели потребительского спроса.

Некоторые из этих ограничений включают:

Отсутствие возможности обрабатывать нелинейные отношения. Традиционные методы часто основаны на линейных отношениях и могут быть ограничены в своих возможностях фиксировать сложные и нелинейные закономерности в данных.
Сложность работы с большими объемами данных. Традиционные методы могут быть перегружены большими объемами данных, что приводит к увеличению времени обработки и снижению точности.
Негибкость. Традиционные методы часто основаны на фиксированных алгоритмах, что делает их менее гибкими при адаптации к изменениям в моделях покупательского спроса.
Отсутствие обновлений в реальном времени. Традиционные методы часто требуют ручного обновления модели, что делает их менее эффективными для прогнозирования в реальном времени в быстро меняющихся условиях.

Обзор нейронных сетей (НС) как решения для прогнозирования колл-центров

Нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Нейронные сети можно использовать для прогнозирования потребительского спроса путем анализа исторических данных и изучения закономерностей в данных.

Нейронные сети также можно обучать на множестве входных данных, таких как количество звонков, уровень укомплектованности персоналом и исторические модели спроса, что позволяет им фиксировать сложные отношения и предоставлять более точные прогнозы.

Нейронные сети также способны постоянно учиться и адаптироваться к изменениям в моделях потребительского спроса, предоставляя обновления прогнозов в режиме реального времени.

Используя нейронные сети, колл-центры могут точно прогнозировать спрос клиентов, распределять ресурсыболее эффективно и обеспечивать лучшее обслуживание клиентов, что в конечном итоге способствует росту и успеху бизнеса.

Сбор данных и предварительная обработка

Сбор и предварительная обработка данных — важнейший этап использования нейронных сетейдля прогнозирования контакт-центров.

Это включает в себя сбор исторических данных об объеме вызовов, продолжительности вызовов, типе вызовов, дне недели и любых других соответствующих факторах, а также очистку, преобразование и нормализацию этих данных, чтобы они подходили для обучения модели.

Это может включать удаление отсутствующих или поврежденных данных, преобразование данных в общий формат и нормализацию данных, чтобы они были в одном масштабе.

Точные данные имеют решающее значение для обучения моделей NN, и тщательная предварительная обработка этих данных может помочь гарантировать, что нейронные сети будут предоставлять точные и надежные прогнозы для операций контакт-центра.

Важность точных данных для обучения модели

Точные и релевантные данные имеют решающее значение для обучения моделей нейронных сетей для прогнозирования колл-центра. Качество и актуальность данных напрямую влияют на точность и надежность прогнозов модели NN.

Например, если данные, используемые для обучения модели, содержат отсутствующие или противоречивые значения, модель может быть не в состоянии точно фиксировать отношения между переменными и предоставлять точные прогнозы.

Точно так же, если данные не являются репрезентативными для текущей среды, модель может быть не в состоянии обеспечить точные прогнозы для текущих условий.

Кроме того, нормализация и преобразование данных также важны для обеспечения того, чтобы все переменные оказывали одинаковое влияние на модель нейронной сети. Это может помочь избежать предвзятых прогнозов и повысить общую точность модели.

Определение архитектуры NN

Это включает в себя указание структуры модели нейронной сети, включая количество скрытых слоев, количество узлов в каждом слое и функции активации, используемые в каждом слое.

Архитектура NN является ключевым фактором в определении точности прогнозов модели, и тщательное рассмотрение архитектуры может помочь гарантировать, что NN обеспечивает надежные и точные прогнозы для операций контакт-центра.

Выбор архитектуры будет зависеть от сложности проблемы и объема доступных данных, и компаниям может потребоваться поэкспериментировать с различными архитектурами, чтобы найти ту, которая обеспечивает наилучшие результаты для их конкретных потребностей.

Тщательно определяя архитектуру нейронной сети, предприятия могут помочь гарантировать, что их модели NN обеспечивают наилучшие прогнозы для работы их контакт-центра.

Оптимизация модели

Оптимизация модели нейронной сети включает использование алгоритма оптимизации для минимизации ошибки между прогнозами модели и фактическими историческими данными.

Обычно это делается с помощью алгоритма градиентного спуска, который регулирует веса и смещения модели, чтобы минимизировать ошибку между прогнозируемыми и фактическими данными.

Процесс оптимизации продолжается до тех пор, пока ошибка между прогнозами и фактическими данными не будет минимизирована до приемлемого уровня.

Оптимизируя модель таким образом, предприятия могут гарантировать, что нейронная сеть будет предоставлять точные и полезные прогнозы для работы их контакт-центра.

Минимизация ошибки между прогнозами модели и фактическими историческими данными

Существует несколько показателей, которые можно использовать для оценки производительности модели нейронной сети, включая среднеквадратичную ошибку (MSE), среднюю абсолютную ошибку (MAE) и R-квадрат.

Эти метрики обеспечивают количественную оценку разницы между прогнозами модели и фактическими значениями и могут использоваться для оценки производительности модели и выявления областей, требующих улучшения.

Минимизируя ошибку между предсказаниями модели для объема вызовов, продолжительности вызовов и фактическими историческими данными, модель NN можно улучшить и настроить, обеспечивая более точные и надежные прогнозы потребительского спроса в центрах обработки вызовов.

Ввод соответствующих факторов в модель

После того, как модель нейронной сети обучена и оптимизирована, в модель можно ввести соответствующие факторы, такие как день недели, текущий объем вызовов, тип вызова и другие соответствующие переменные, чтобы генерировать прогнозы спроса клиентов на колл-центр.

Например, если цель состоит в том, чтобы спрогнозировать количество вызовов для колл-центра, модель нейронной сети будет получать данные о текущем объеме вызовов, дне недели, времени суток и любых других соответствующих переменных, таких как рекламные акции или каникулы.

Затем модель будет использовать эту информацию для создания прогноза объема звонков на определенный период времени, например, на следующий час, день или неделю.

Создание прогнозов количества звонков и других соответствующих показателей

После ввода соответствующих факторов в модель NN модель может генерировать прогнозы объема вызовов и других соответствующих показателей, таких как продолжительность и тип вызова.

Сгенерированные прогнозы могут использоваться менеджерами контакт-центров для эффективного планирования и распределения ресурсов, таких как штатное расписание, маршрутизация вызовов и технологические решения.

Например, если модель предсказывает большое количество вызовов в течение определенного периода времени, менеджеры контакт-центра могут соответствующим образом спланировать и запланировать дополнительный персонал для удовлетворения ожидаемого спроса.

Использование прогнозов для принятия обоснованных решений

Прогнозы, созданные моделью нейронной сети, можно использовать для принятия решений об уровне укомплектования персоналом, распределении ресурсов и других операционных факторах в контакт-центрах.

Например, если модель предсказывает большое количество вызовов в течение определенного периода времени, менеджеры контакт-центра могут использовать эту информацию для планирования дополнительных сотрудников для удовлетворения ожидаемого спроса.

Это может помочь гарантировать, что клиенты получат своевременную и эффективную поддержку, а контакт-центр будет работать с оптимальным уровнем эффективности.

Преимущества NN для прогнозирования колл-центра

Существует несколько преимуществ использования нейронных сетей (НС) для прогнозирования контакт-центров:

Повышенная точность: нейронные сети могут учиться на исторических данных и создавать высокоточные и надежные прогнозы. Это может помочь обеспечить адекватное укомплектование контакт-центров персоналом и готовность к удовлетворению потребностей клиентов, повышая эффективность и результативность операций по обслуживанию клиентов.
Возможность обработки сложных шаблонов данных. Сети могут обрабатывать сложные шаблоны данных, такие как нелинейные отношения между переменными, что делает их хорошо подходящими для прогнозирования контакт-центра, где объем вызовов, продолжительность вызовов, тип вызова и другие переменные могут быть взаимосвязаны сложным образом.
Интеграция с другими источниками данных. NN можно интегрировать с другими источниками данных, такими как данные о продажах или маркетинговые данные, для создания более точных и полных прогнозов потребительского спроса.
Автоматизированное прогнозирование: модели NN можно автоматизировать, генерируя прогнозы в режиме реального времени и предоставляя обновления в реальном времени по требованию клиентов. Это может помочь гарантировать, что контакт-центры всегда готовы удовлетворить спрос клиентов и могут быстро реагировать на изменения спроса.
Масштабируемость: модели NN можно легко масштабировать, что позволяет делать прогнозы с разной степенью детализации, от почасовых прогнозов до месячных или годовых прогнозов.

Использование нейронных сетей для прогнозирования колл-центра дает несколько преимуществ, включая повышенную точность, возможность обработки сложных шаблонов данных, интеграцию с другими источниками данных, автоматическое прогнозирование и масштабируемость.

Эти преимущества делают нейронные сети ценным инструментом для менеджеров колл-центров, стремящихся повысить эффективность и результативность операций по обслуживанию клиентов.

Заключение

В заключение, предприятия, рассматривающие нейронные сети для своих потребностей в прогнозировании, должны подходить к процессу с осторожностью, работать с опытными учеными по данным и экспертами по машинному обучению и регулярно оценивать модель, чтобы убедиться, что она обеспечивает точные и полезные прогнозы.

Спасибо за чтение! Если вам понравилась эта статья, приглашаю вас подписаться на меня и посмотреть другие мои истории. В основном меня интересуют будущее работы, управление персоналом, наука о данных и машинное обучение. Если вы хотите связаться со мной, вы можете связаться со мной здесь или просто ответить на статью ниже.

Прогнозирование колл-центра с использованием машинного обучения