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呼叫中心智能化升級實(shí)踐:得助智能預(yù)測式外呼算法模型的深度應(yīng)用詳解

2022-11-25 17:21 來源:中國企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
 
呼叫中心智能化升級實(shí)踐:得助智能預(yù)測式外呼算法模型的深度應(yīng)用詳解

  當(dāng)前無論是金融、零售、房產(chǎn)或是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),在疫情頻發(fā)、市場競爭越發(fā)激烈、政策管控等層層因素疊加的影響下,各行業(yè)涉危履險(xiǎn),負(fù)重前行,甚至一些優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)也正在面臨寒冬。對于企業(yè)來說,亟需轉(zhuǎn)變發(fā)展方式和策略,降本增效則無疑成了每家企業(yè)必須面對的課題。

  在激烈的市場競爭中,電話營銷作為一種能夠幫助企業(yè)獲取更多客戶和利潤的營銷模式,是現(xiàn)代企業(yè)市場營銷、服務(wù)中心不可或缺的一個(gè)重要模塊,如何提高坐席工作效率也成為呼叫中心提供商一直努力創(chuàng)新的方向。



  通常來說,如果想提高坐席的接待效率,可以通過智能助手、統(tǒng)一知識庫和統(tǒng)一工作臺(tái)等系統(tǒng)或者功能來實(shí)現(xiàn);想要提高坐席協(xié)同效率,可以通過智能工單流程來實(shí)現(xiàn);而如果想要提高坐席的外呼效率,通常只有外呼巡航、預(yù)測式外呼和智能外呼三種手段,其中針對于高質(zhì)量或者關(guān)鍵客戶,預(yù)測式外呼則是最有效的手段。

  預(yù)測式外呼原理簡介

  預(yù)測式外呼由平臺(tái)自動(dòng)呼叫客戶號碼,當(dāng)客戶接通,平臺(tái)會(huì)自動(dòng)將通話轉(zhuǎn)到人工坐席,由人工坐席來與客戶進(jìn)行通話;而對于未接通的,則通過空號檢測服務(wù)來判斷通話結(jié)果,和預(yù)設(shè)的重呼策略匹配成功時(shí)平臺(tái)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行重呼。

圖1 預(yù)測式外呼流程圖


  預(yù)測式外呼的工作流程理解起來并不難,難點(diǎn)在于平臺(tái)如何根據(jù)一系列的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來計(jì)算最佳送號數(shù),這個(gè)送號數(shù)既要保證呼損率盡可能的低,又要保證坐席盡可能的“忙碌”起來,而想在這兩個(gè)“相生相克”的矛盾點(diǎn)之間取得權(quán)衡,強(qiáng)大的算法和完備的技術(shù)方案缺一不可。

  “雙目標(biāo)尋優(yōu)”預(yù)測外呼算法模型

  基于此,中關(guān)村科金得助智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了“雙目標(biāo)尋優(yōu)”預(yù)測外呼算法模型,雙目標(biāo)即坐席利用率和呼損率。該模型將呼損率設(shè)置鎖定在一個(gè)預(yù)設(shè)范圍內(nèi),可以保障坐席利用率達(dá)到最大化。從實(shí)際應(yīng)用情況來看,0呼損率的情況下,能夠?qū)⒆寐史€(wěn)定在70%以上,并且通過合理調(diào)參,可以使坐席利用率變得更高。

  在預(yù)測式外呼領(lǐng)域,業(yè)界和學(xué)術(shù)界的主流思想是對下一時(shí)刻的空閑坐席數(shù)進(jìn)行預(yù)測,方法論主要包括精準(zhǔn)預(yù)測、馬爾科夫鏈和生滅過程,近些年又有深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的LSTM模型加入其中。但是由于理論復(fù)雜和模型無法靈活調(diào)節(jié),所以這些方法普遍存在繁瑣冗雜或效果不穩(wěn)定的問題。和目前已有的方法相比,得助智能“雙目標(biāo)尋優(yōu)”算法不僅簡潔易懂,而且它的最大優(yōu)點(diǎn)在于具有較好的魯棒性,可以自動(dòng)適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景,即保證不同業(yè)務(wù)場景下,將呼損率鎖定在一個(gè)指定的范圍,而坐席的利用率可達(dá)到最優(yōu)。之所以能夠取得良好的效果,得益于該算法將預(yù)測式外呼前期冷啟動(dòng)集數(shù)、預(yù)測式外呼全過程MATLAB線下仿真、以及全自動(dòng)調(diào)參這三個(gè)重要的組件之間進(jìn)行科學(xué)有效的融合,可以通過算法近似還原預(yù)測式外呼的真實(shí)場景。

  冷啟動(dòng)集數(shù)是為了通過0呼損的保守算法來收集場景數(shù)據(jù),作為算法模型在啟動(dòng)之初的初始數(shù)據(jù),我們目前將冷啟動(dòng)時(shí)長定為5分鐘,從而保證可以收集到足夠多的數(shù)據(jù)。MATLAB線下仿真是預(yù)測外呼算法的核心部分,它的意義在于當(dāng)不同業(yè)務(wù)場景的關(guān)鍵指標(biāo)(接通率、振鈴時(shí)長和通話時(shí)長等)存在差異時(shí),仿真能夠以數(shù)理邏輯還原真實(shí)場景中的現(xiàn)象或問題,它與全自動(dòng)調(diào)參技術(shù)相配合可以快速、準(zhǔn)確地獲得最優(yōu)超參數(shù)。

  在進(jìn)行MATLAB線下仿真前,需要根據(jù)實(shí)際情況預(yù)設(shè)仿真次數(shù)、坐席數(shù)和最大外呼數(shù)等超參數(shù)。仿真主要包括初始仿真和后續(xù)仿真兩部分,其核心原理是通過負(fù)反饋機(jī)制的調(diào)節(jié),直接對下一時(shí)刻的外呼數(shù)進(jìn)行預(yù)測,具體細(xì)節(jié)如下所示(此處為了方便說明,假設(shè)初始仿真只有1次):

圖1 仿真流程圖


  Step1:初始仿真只在前面幾個(gè)輪次中使用,目的是為了冷啟動(dòng)整個(gè)外呼過程。初始仿真時(shí)使用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)公式,即第1次的預(yù)測外呼數(shù)callnum(1)①為:

  callnum(1)=

  注:AG為實(shí)際坐席數(shù),SR為接通率。

  Step2:在后續(xù)仿真中,主要圍繞負(fù)反饋機(jī)制進(jìn)行迭代。在預(yù)測時(shí),不再和傳統(tǒng)的方法一樣預(yù)測接下來空閑的坐席數(shù),而是通過接通率、振鈴時(shí)長和服務(wù)時(shí)長等關(guān)鍵指標(biāo)來預(yù)測下一次的外呼數(shù),具體公式為:

  callnum=(+speedadjust)-m*NC

  注:TR為振鈴時(shí)長,TC為服務(wù)時(shí)長,NC為正在外呼的電話數(shù),speedadjust和m為外呼數(shù)的兩個(gè)調(diào)速因子。

  Step3:根據(jù)第1次的預(yù)測外呼數(shù)callnum(1),隨機(jī)生成②相應(yīng)個(gè)數(shù)的振鈴時(shí)長TR(1)和1個(gè)接通率SR(1),再由接通率隨機(jī)生成接通個(gè)數(shù)n(1),并隨機(jī)生成相應(yīng)個(gè)數(shù)的服務(wù)時(shí)長TC(1)。

  Step4:根據(jù)上一步得到的SR(1)、TR(1)、TC(1)等指標(biāo),由公式計(jì)算得到callnum(2)。有了callnum(2)之后,和Step3類似,隨機(jī)生成得到SR(2)、TR(2)、TC(2)等指標(biāo),供下一次仿真使用,并計(jì)算本次的坐席利用率和呼損率。

  :callnum(n)表示第n次的預(yù)測外呼數(shù),SR(n)、TR(n)、TC(n)分別表示第n次的接通率、振鈴時(shí)長、服務(wù)時(shí)長。

  :此處所說的隨機(jī)生成是根據(jù)提供的實(shí)際數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)范圍先生成特定的概率密度分布后,又在此概率密度分布的基礎(chǔ)上來隨機(jī)生成數(shù)據(jù)。

  :callnum(n)表示第n次的預(yù)測外呼數(shù),SR(n)、TR(n)、TC(n)分別表示第n次的接通率、振鈴時(shí)長、服務(wù)時(shí)長。

  :此處所說的隨機(jī)生成是根據(jù)提供的實(shí)際數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)范圍先生成特定的概率密度分布后,又在此概率密度分布的基礎(chǔ)上來隨機(jī)生成數(shù)據(jù)。

  Step5:達(dá)到預(yù)設(shè)的仿真次數(shù)后,停止迭代,并計(jì)算整個(gè)過程①的呼損率和坐席利用率。

  注①:整個(gè)過程的公式計(jì)算中,為了穩(wěn)定起見,各個(gè)指標(biāo)用的是到此刻為止的均值而不是時(shí)刻值

  注①:整個(gè)過程的公式計(jì)算中,為了穩(wěn)定起見,各個(gè)指標(biāo)用的是到此刻為止的均值而不是時(shí)刻值

  在Step2公式中的speedadjust為呼損率的調(diào)速因子,該因子受接通率的影響,它是負(fù)反饋機(jī)制的體現(xiàn),當(dāng)呼損率較高時(shí)該因子會(huì)變小,從而抑制外呼數(shù),達(dá)到降低呼損率(最佳期望是保證0呼損)的目的。公式中的m為坐席利用率的調(diào)速因子,通過它的調(diào)節(jié)可以有效抑制坐席空閑率。負(fù)反饋機(jī)制中的兩個(gè)調(diào)速因子可以使模型動(dòng)態(tài)地給出每個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)外呼數(shù);全自動(dòng)調(diào)參技術(shù)基于這兩個(gè)調(diào)速因子,可以實(shí)現(xiàn)模型的快速自動(dòng)調(diào)優(yōu),二者相結(jié)合可以保證預(yù)測外呼算法模型在任何場景中都能發(fā)揮出最佳效果。

  重構(gòu)技術(shù)鏈路,解除預(yù)測算法對于送號性能的依賴

  預(yù)測式外呼始終是一個(gè)難題除了算法模型十分復(fù)雜,還有一個(gè)非常重要的原因在于如何優(yōu)化整個(gè)送號技術(shù)鏈路,保證送號速率。

  通常來說,算法模型計(jì)算得出送號數(shù)需要通知到負(fù)責(zé)送號的服務(wù),送號服務(wù)再立即將大量名單號碼送到軟交換服務(wù),由于送號間隔一般都會(huì)比較小(這是保證坐席利用率的關(guān)鍵方法之一,例如得助智能的送號間隔為5s),這樣一來,大量名單號碼勢必會(huì)造成阻塞,帶來一系列的惡性循環(huán),如立即出現(xiàn)大量的呼損、算法模型效果持續(xù)降低等問題。

  得助智能在將算法模型落地時(shí)同樣遇到這一問題,最終通過對整個(gè)鏈路開展分析才得以解決。在解決問題過程中嘗試了多種技術(shù)方案,例如通過反復(fù)調(diào)整多線程送號策略來控制送號并發(fā)及頻率、任務(wù)間隔離送號、簡化送號鏈路(移除創(chuàng)建客戶、坐席驗(yàn)證等串線邏輯)、送號任務(wù)生命周期優(yōu)化、完善送號異常結(jié)果處理機(jī)制等,但最終都難以達(dá)到預(yù)期效果。這可能是很多呼叫中心廠商都做過的嘗試,直到得助智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)最終針對整個(gè)鏈路進(jìn)行了技術(shù)重構(gòu),才將送號問題徹底解決。

  在得助智能的最終技術(shù)方案中,通過算法模型計(jì)算出未來一定時(shí)間內(nèi)可以消耗的號碼數(shù)量,將該數(shù)量通知給負(fù)責(zé)送號的服務(wù),送號服務(wù)只需將號碼盡可能快的送入預(yù)置的號碼池中即可,等到每5s后,預(yù)測算法計(jì)算出真正的送號數(shù)時(shí),軟交換服務(wù)直接從號碼池中取走相應(yīng)數(shù)量的號碼即可,這一方案解除了預(yù)測算法對于送號鏈路性能的依賴,最終保證了預(yù)測效果。

圖2 技術(shù)方案流程圖


  任務(wù)執(zhí)行過程中的合理調(diào)參,可進(jìn)一步提高坐席利用率

  得助智能最終實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)外呼任務(wù)管理功能,可以在任務(wù)執(zhí)行過程中實(shí)時(shí)監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行情況,例如任務(wù)進(jìn)度、接聽量、接聽率和平均通話時(shí)長等,另外可以實(shí)時(shí)監(jiān)控到技能組內(nèi)坐席狀態(tài)分布情況和呼損率。

圖3 預(yù)測式外呼任務(wù)監(jiān)控


  而為了保證預(yù)測算法能夠發(fā)揮出更好的效果,業(yè)務(wù)人員在操作得助智能系統(tǒng)的任務(wù)執(zhí)行過程中,可通過調(diào)節(jié)“調(diào)幅系數(shù)”和“減量系數(shù)”的方式來進(jìn)一步調(diào)整送號速率。

圖4 手動(dòng)調(diào)參


  當(dāng)預(yù)測算法識別到坐席空閑率較高時(shí),會(huì)自動(dòng)調(diào)節(jié)送號速度,調(diào)限系數(shù)即送號速度的上限;坐席空閑率過高時(shí),可以調(diào)大該參數(shù);呼損率過大時(shí),可以調(diào)小該參數(shù)。

  預(yù)測算法運(yùn)算出的送號量在模型中會(huì)減去正在送號和響鈴中的電話數(shù),減數(shù)為正在送號和響鈴電話數(shù)除以送號減量系數(shù),默認(rèn)情況下減數(shù)就等于響鈴中的電話數(shù)量(即“減量系數(shù)”為1),但在座席利用率過低或客戶放棄率(呼損率)過高時(shí),可通過調(diào)整“減量系數(shù)”來達(dá)成目標(biāo)。調(diào)大情況下,坐席空閑率會(huì)變小,呼損率則會(huì)變大。減量系數(shù)對算法效果影響更快更直接,兩個(gè)參數(shù)結(jié)合,可以讓業(yè)務(wù)人員在不同的場景下都能快速調(diào)節(jié)算法效果。

圖5 某企業(yè)客戶使用案例


  目前,得助智能預(yù)測式外呼已在多個(gè)企業(yè)客戶項(xiàng)目中上線應(yīng)用。通常來說,人工坐席手動(dòng)外呼情況下坐席利用率只能達(dá)到20%-30%,假設(shè)預(yù)測式外呼的坐席利用率為70%,則相當(dāng)于可提高3倍左右的坐席產(chǎn)出,大幅提高坐席整體工作效率,可有效實(shí)現(xiàn)營銷效果的提升。

  中關(guān)村科金基于長期的技術(shù)積累,通過自研ASR、TTS、NLP等多項(xiàng)AI技術(shù),打造企業(yè)級全場景精準(zhǔn)化的智能交互平臺(tái),平臺(tái)提供云呼叫中心、智能語音機(jī)器人、智能客服、在線客服、智能質(zhì)檢、CRM以及智能工單等多個(gè)產(chǎn)品,可應(yīng)用于企業(yè)營銷服務(wù)的售前、售中、售后場景中,幫助企業(yè)推進(jìn)營銷服數(shù)智化升級,構(gòu)建增長新引擎,實(shí)現(xiàn)最大程度的降本增效。

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