赵龙 周源 李飞 范文斌

摘  要：“呼叫中心”一词来源于英文Call Center，自其诞生以来就作为企业和客户之间的沟通桥梁，是客户和企业沟通最直接的渠道，因此优化呼叫中心的接聽应答效率是管理者一直以来的追求。该文为了向管理者提供前瞻的话务量预测信息供管理者决策，提出了使用XGBoost、LightGBM、Catboost算法结合信息价值分析法选择的特征通过累加型滑动窗口法建立话务量预测模型，并在真实数据上比较了三个算法的预测表现。结果表明XGBoost算法对于运营商呼叫中心话务量的预测较为准确，为坐席排班提供数据支撑。

关键词：呼叫中心;XGBoost;话务量;坐席排班

中图分类号：TP18         文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）22-0086-04

Abstract： The word“call center”comes from English Call Center， since its birth， it has been used as a communication bridge between enterprises and customers， it is the most direct channel for customers and enterprises to communicate. Therefore， optimizing the answering efficiency of call center has always been the pursuit of managers. To provide managers with forward-looking forecast information of telephone-traffic volume for their decision-making， this paper proposes to use XGBoost， LightGBM and Catboost algorithms and combined with the characteristics selected by the information value analysis method to establish the telephone-traffic volume prediction model through the cumulative sliding window method， and compares the prediction performance of the three algorithms on the real data. The results show that the XGBoost algorithm is more accurate in predicting the call center’s telephone-traffic volume， and provide data support for seat scheduling.

Keywords： call center; XGBoost; telephone-traffic volume; seat scheduling

0  引  言

随着经济和互联网技术的快速发展，电信业务不断更新，客户对网络质量、感知体验及其相关服务要求越来越高，因此呼叫中心行业在客户关系中占有重要地位。

在过去几十年的管理，通过电话沟通呼叫中心为客户提供有效和响应性的服务，切实解决客户的各种问题，如处理客户的疑难点、需求和请求，是服务行业必不可少的系统，特别是对于大型组织[1]。

对于那些通过呼叫中心收集订单来组织业务的公司来说，呼叫中心的有效性和营销活动之间存在着至关重要的联系。为了达到目标服务水平，管理者必须在呼叫中心的适当时间内雇佣适当数量且技术熟练员工。基于详细的通话数据，短期预测来调度可用的坐席池是呼叫中心管理者面临的一项基本挑战。……