[發明專利]客服實時調度方法、計算機可讀存儲介質和電子設備在審
| 申請號: | 201811092242.2 | 申請日: | 2018-09-19 |
| 公開(公告)號: | CN110929966A | 公開(公告)日: | 2020-03-27 |
| 發明(設計)人: | 何林 | 申請(專利權)人: | 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q30/00 |
| 代理公司: | 北京德琦知識產權代理有限公司 11018 | 代理人: | 孟旸;王麗琴 |
| 地址: | 100195 北京市海淀區杏石口路6*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 客服 實時 調度 方法 計算機 可讀 存儲 介質 電子設備 | ||
本發明公開了一種客服實時調度方法,非易失性計算機可讀存儲介質和電子設備,包括:依據客服的壓力狀態,將客服隊列進行分區;根據客服的壓力值確定客服在客服隊列中的壓力排序值,并依據壓力排序值將客服插入到客服隊列中;將客服隊列中的每個分區,拆分為第一子區和第二子區,將該分區下所有沒有進行顧客分配的客服放入第二子區,將第二子區中的分配到顧客并且希望繼續分配到顧客的客服從第二子區轉入第一子區。本發明基于同一在線客服隊列,采用壓力分區排序,第一子區和第二子區排序,同區并發排序等兩級分區策略,以及同區并發下的偏移量排序值,提升了客服服務質量、服務效率和數據的一致性,并且提升了處理并發調度的能力。
技術領域
本發明涉及計算機和互聯網技術領域,特別涉及一種客服實時調度方法、計算機可讀存儲介質和電子設備。
背景技術
目前,在互聯網環境下的客戶服務中,在線客服服務是其中的重要環節之一。為了用戶的更好體驗,往往需要在客服之間進行各種調度。通常的客服調度的做法是,同一組下的客服通常被放置在同一個調度的隊列中,當顧客到來時,從該調度隊列中選取一個合適的客服分配給顧客,這個過程就是客服的調度。
圖1示出了一種通用的客服壓力狀態實時調度示意圖。如圖1所示,客服事件一般分為:登錄、登出、狀態變更、心跳、坐席變更等客服行為,其中,坐席為客服接待顧客的座位單元。實時壓力調度算法根據這些客服事件調整客服在客服隊列(即調度隊列)中的添加、順序變更和刪除等操作。
為了給顧客帶來更好的體驗,同時也為了提升客服自身的效率,調度演變得越來越精細化和智能化。其中,根據一項長期的在線客服線上數據分析表明,客服在不同的壓力狀態下的表現行為是不一樣的。一般地,傳統的客服調度只會根據客服接待顧客的數量多少進行調度,通常接待顧客越少的客服越優先分配;這種調度的是一種平均分配的調度策略,無論客服在何種壓力狀態下,采用這種調度策略,這在很多場景下并不合適,存在浪費客服資源的情況。例如:一個商家有10名客服,每名客服的同時接待顧客能力是10名顧客,而在業務低谷期時,總共有10名顧客訪問該商家,在平均調度的策略下,每名客服就只能夠分配到一位顧客,這就對客服資源造成了浪費。如果其它客服通過手動掛起或等待服務完顧客便退出登錄的方式也是不合理的,因為在很多情況下,客服并不知曉隨后的顧客流量是否會上升,一旦突然涌入大量顧客,將導致無客服接待的糟糕狀況。因此,需要一種調度策略,以將顧客分配給部分客服,并且保證其他客服仍然在線,其他客服可以從事郵件跟蹤、業務提升學習等其它工作,直到再次分配顧客為止。
上述場景表明,針對不同的客服壓力狀態采用不同的實時調度策略,是非常必要的。例如:客服處于空閑狀態時,可以連續分配多位顧客,這樣可以使得客服迅速進入服務狀態中;而當客服處于飽和狀態時,只將顧客一位一位地斷續地分配給客服,這樣無論對服務質量,還是客服承受的壓力都是更優的選擇;當客服處于爆線狀態時,不再將顧客分配給該客服,但可以進行留言或排隊等其它操作,否則將很難保證客服的服務質量。
針對不同客服壓力狀態采取不同的調度策略,雖然能夠更好的提升顧客服務質量,也可以讓客服的服務更有效率,但是,在原本就是高并發下的在線分配情況下,在性能和數據一致性上,也面臨更多的挑戰。并且客服的壓力狀態本身是動態變化的,這也會讓實時調度場景變得更加復雜。
現有的客服實時調度機制一般有兩種:集合篩選法和多順序隊列法。(1)集合篩選法
集合篩選法不處理客服事件,直接將客服放在一個無序的集合中。
采用集合篩選法,客服進入集合的性能非常高。當顧客到來時,再從集合中篩選出符合該顧客的客服,這對于客服人數較少的情況來說,不會出現降低效率的問題,但是對于客服數量較多的情況來說,效率會變得低下,因為這需要逐個對比,才能篩選出最符合相應顧客的客服。
因此,對于集合篩選法也有一定的改進,改進后的集合篩選法,是將客服按照不同的狀態放入多個集合中,這能夠帶來性能的部分提升,但是在本質上,還需要在分類的子集中進行對比,因此,改進的集合篩選法的性能仍然較差。
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