很多人将座席规模作为衡量预测外呼的一个标准,即座席数量越多,预测外呼的技术难度越大。
这也是一个误解,误解产生的原因是对预测算法的不了解。
1、奇怪的曲线图
实际上是30座席以下的预测外呼对预测算法技术要求很高,100座席以上,对呼叫中心本身性能要求很高。
下面这张图形象的说明技术难度随座席规模变化的趋势。
系统性能技术难度非常容易理解,我们主要谈一下预测算法的技术难度。
2、预测算法基础—概率论
大学都学过,这下面这张图都见过,有用啊,就算你什么都不明白,只需要明白一个规律:数量越大,公式越准。
发现对于单个座席来说,座席人员在一段时间区间内外呼通话时长呈正态分布;用户接通电话的时长是呈正态分布。
如下图所示:
正态分布有两个关键参数。
第一参数是服从正态分布的随机变量的均值(μ)。第二个参数是此随机变量的方差(σ^2)。服从正态分布的随机变量的概率规律为与μ邻近的值的概率大,而离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。
通过概率密度函数,可以计算出正态分布曲线中每一点的概率。概率密度函数的公式如下:
在实际应用中,正态分布图两端的点要被忽略。也就是不考虑概率极小事件。从而获得一个概率区间。只在这个区间内取点。
3、预测算法的参数
预测算法的参数主要有三:
很不巧,这些都是服从正态分布的概率论。数量越多,准确率越高。
这也是为什么30座席以下的预测外呼效果很可能不好的原因。
4、此误解的危害场景
误解的危害场景我见过不少:
1、客户要求厂商建设一个5座席的预测外呼先测试一下;
2、客户认为因为一个厂商5座席的预测外呼效果不好,50个座席的预测外呼就会更差劲了;
3、客户计划是50座席的预测外呼,但是分成10个组,每5个座席一个组,独立运行。