[發明專利]一種坐席人員排班方法和裝置

有效

• 申請號: 202010547430.0
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111695819B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 張瑾;張燕超
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/0631
• 分類號: G06Q10/0631;G06Q10/04;G06F18/2415
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 彭瑞欣;劉悅晗

本發明公開了一種坐席人員排班方法和裝置。該方法包括：根據歷史排班數據選取影響客戶滿意度的特征變量；基于影響客戶滿意度的所述特征變量獲得權重參數的初始值；所述權重參數是表示與其對應的所述特征變量的重要程度的參數；對所述權重參數的初始值進行優化，獲得所述權重參數的優化值；根據所述權重參數的優化值優化邏輯回歸模型，獲得排班優化模型；利用所述排班優化模型對坐席人員進行排班。該方法能夠在保障客戶滿意度的前提下對坐席人員進行靈活排班，提高排班成效。

技術領域

本發明涉及信息處理技術領域，具體涉及一種坐席人員排班方法和裝置。

背景技術

排班指的是公司根據實際業務發展需要對各個時間段內上班人力的安排。服務于不同行業的公司對排班有不同的要求，合理的排班既能滿足公司業務需求、提升客戶滿意度，又不引起人力資源的浪費。

當前進行排班的方法大多數是基于歷史業務數據的排班方法，這種排班方法通過參考統計時間段內每個坐席處理的業務數據量和總歷史業務數據量來生成排班坐席名單。但是，該排班方法僅能設計某個時間段內的排班坐席名單，難以靈活的設計出滿足不同要求的排班，尤其是對客戶滿意度要求高的排班。

發明內容

為此，本發明提供一種坐席人員排班方法和裝置，以解決現有技術中由于排班難以考慮客戶滿意度要求而導致的排班成效低的問題。

為了實現上述目的，本發明第一方面提供一種坐席人員排班方法，該方法包括：

根據歷史排班數據選取影響客戶滿意度的特征變量；

基于影響客戶滿意度的所述特征變量獲得權重參數的初始值；

所述權重參數是表示與其對應的所述特征變量的重要程度的參數；

對所述權重參數的初始值進行優化，獲得所述權重參數的優化值；

根據所述權重參數的優化值優化邏輯回歸模型，獲得排班優化模型；

利用所述排班優化模型對坐席人員進行排班。

優選地，上述基于影響客戶滿意度的所述特征變量獲得權重參數的初始值的步驟，包括：

基于客戶滿意度和影響客戶滿意度的所述特征變量構建邏輯回歸模型；

接收所述特征變量的預測值；其中，所述特征變量的預測值是用戶基于所述特征變量確定的固定值；

基于所述特征變量的預測值、第一預設客戶滿意度和所述邏輯回歸模型，獲取所述特征變量對應的權重參數的初始值；所述第一預設客戶滿意度是所述客戶滿意度中的最大值。

優選地，上述對所述權重參數的初始值進行優化，獲得所述權重參數的優化值的步驟，包括：

獲取所述權重參數的訓練樣本；

基于貝葉斯模型、所述訓練樣本和所述權重參數，獲得權重參數的優化值。

優選地，上述邏輯回歸模型的表達式為：

其中，G為客戶滿意度；Z為特征變量的線性組合，且Z＝β₁X₁+β₂X₂+……+β_nX_n，n為正整數且n∈[1,N]，N為特征變量的個數；X₁，X₂，……，X_n為特征變量；β₁，β₂，……，β_n為特征變量對應的權重參數，且β₁+β₂+……+β_n＝1。