Call center staffing problems have often relied upon queueing models, which are traditionally used to compute average call waiting time. However, the relationship between the in-bound call volume and call abandon rate is not directly explained even with the complex queueing formula while that relationship is a major interest to the hospital due to profitability. In this paper we provide a novel approach for the call center staffing problem by incorporating the relationship between the in-bound call volume and call abandon rate with a nonlinear integer programming, rather than using the traditional queueing model. We perform numerical analyses with actual data obtained from a reservation call center in a hospital.
With recent advances in technology and the changing nature of business, call center management has become a rapidly growing industry. However theoretical analysis about the call center system is very difficult, and the forecasting of call volume also. In the situation, it is significant that we study call-flow system, design system model and perform simulation. If these are possible, it is able to control the staff schedule and the resource management efficiently. This study introduces the process of applying the call center to simulation. So, it is feasible to break from the intuitive management by a minority manager and analyze it scientifically. The enterprise can reduce unnecessary expense, make an offer high quality to user in a keen competition
There are hundreds of thousands call center workers wearing acoustic device. However, researches and noise exposure measurements on the noise transmitted from acoustic devices have seldom been performed due to the difficulty of measurement and to the absence of the measuring method in Korea. The aim of this study is to set up management measures to protect hearing loss on the call operator by acquiring measurement data of noise transmitted from the headset Noise exposure measurements of 17 operators were performed in 7 call centers and Head and Torso Simulator method in compliance with the ISO Standard 11904-2 was used for the measurement of noise transmitted from the headset Sound pressure levels(SPL) transmitted from the headset were 73.2~86 dB(A). The operator exposed to the highest SPL set up his volume control at 9 which was the highest volume level. The volume control level, adjustable from 1 to 9, could be identified 12 out of 17 operators and the range of volume levels was 4.5~9. As a result of Pearson Correlation Analysis, the correlation between volume level and SPL transmitted from the headset showed high relation as significance at the 0.672 level(p<0.05). To protect hearing loss of call center operators, it is more practical and effective measure to limit the volume level below the noise exposure level, i.e. 85 dB(A), rather than to carry out noise monitoring considering cost-effective aspect.
There are hundreds of thousands call center workers wearing acoustic device. However, researches and noise exposure measurements on the noise transmitted from acoustic devices have seldom been performed due to the difficulty of measurement and to the absence of the measuring method in Korea. The aim of this study is to set up management measures to protect hearing loss on the call operator by acquiring measurement data of noise transmitted from the headset. Noise exposure measurements of 17 operators were performed in 7 call centers and head and Torso simulator method in compliance with the ISO standard 11904-2 was used for the measurement of noise transmitted from the headset. Sound pressure levels(SPL) transmitted from the headset were 73.2~86 dB(A). The operator exposed to the highest SPL set up his volume control at 9 which was the highest volume level. The volume control level, adjustable from 1 to 9, could be identified 12 out of 17 operators and the range of volume levels was 4.5~9. As a result of pearson correlation analysis, the correlation between volume level and SPL transmitted from the headset showed high relation as significance at the 0.672 level(p<0.05). To protect hearing loss of call center operators, it is more practical and effective measure to limit the volume level below the noise exposure level, i.e. 85 dB(A), rather than to carry out noise monitoring considering cost-effective aspect.
As technologies have been developing, our lives are getting easier. Today we are surrounded by the new technologies such as AI and IoT. Moreover, the word, "smart" is a very broad one because we are trying to change our daily environment into smart one by using those technologies. For example, the traditional workplaces have changed into smart offices. Since the 3rd industrial revolution, we have used the touch interface to operate the machines. In the 4th industrial revolution, however, we are trying adding the speech recognition module to the machines to operate them by giving voice commands. Today many of the things are communicated with human by voice commands. Many of them are called AI things and they do tasks which users request and do tasks more than what users request. In the 4th industrial revolution, we use smartphones all the time every day from the morning to the night. For this reason, the privacy using phone is not guaranteed sometimes. For example, the caller's voice can be heard through the phone speaker when accepting a call. So, it is needed to protect privacy on smartphone and it should work automatically according to the user context. In this aspect, this paper proposes a method to adjust the voice volume for call to protect privacy on smartphone according to the user context.
The purposes of this research which was conducted by surveying lost/added unit hours reports, unit hour demand analysis worksheets from prehospital care reports of two squads in Kyonggi Provincial Fire and Disaster Headquarters for 20 weeks (January 1, 2002 - May 20, 2002) are to get Unit Hour Utilizations. Call Demands such as Unit Hour Demand, Simple Average Demand, High Average Demand, Peak Average Demand, the High Actual Demand. The conclusions from this analysis were summarized as follows: (1) By revealing Unit Hour Produced 3223.9, Call Volume 964, Unit Hour Utilization 0.299 at the Squad A and Unit Hour Produced 3328.4, Call Volume 901, Unit Hour Utilization 0.271 at the Squad B induced Korean Squads to chance identification, definition, direction of Unit Hour Utilization. (2) By revealing Simple Average Demand 7.4 on Monday Tuesday, High Average Demand 9.6 on Tuesday Friday. Peak Average Demand 11.5 on Tuesday, the High Actual Demand 12 on Tuesday Wednesday at the Squad A and Simple Average Demand 6.8 on Sunday, High Average Demand 10.4 on Monday, Peak Average Demand 11.5 on Monday, the High Actual Demand 13 on Monday at the Squad B enabled Korean Squads to utilize System Status Management. (3) The Maximum Calls per Unit Hour were 115 for 23:00~23:59, the Minimum Calls per Unit Hour were 46 for 05:00~05:49 in two squads. The Maximum Calls per Unit Hour were 7.4 on Tuesday Saturday, the Minimum Calls per Unit Hour were 6.1 on Thursday at the Squad A. The Maximum Calls per Unit Hour were 7.3 on Monday Saturday, the Minimum Calls per Unit Hour were 5.6 on Thursday at the Squad B. (4) Analyzing demand for EMTs in the optimum emergency medical service of Korea, we have been able to utilize this Unit Hour Utilization in company with the established estimation methods such as international comparisons or the number of ambulances for scientific reasonable estimation. (5) These Call Demands which were limited to the demand time in this study will make us expect some following studies including demand time, demand time, demand map for Strategic Deployment.
We develop a nonlinear integer programming model which minimizes the total cost with the optimal number of operators to hire and their optimal allocation to the tasks under the diverse constraints such as the weekly, daily, and hourly maximum allowable abandonment rates for the time-varying inbound call volume. We present a case study based on actual data at a call center, in order to prove the validity of applying the optimization method proposed. By the one-sample two-tailed t-test, we confirm that the expected abandonment rates resulting from the optimization method are identical with the ones from the discrete-event simulation within specified confidence intervals.
본 논문에서는 트래픽 양이 변화하는 중첩셀 구조에서 다양한 트래픽을 효율적으로 서비스하기 위한 채널 할당기법을 제안한다. 제안한 기법을 통해, 중첩셀 구조의 장점인 용량은 증가하면서 잦은 핸드오프를 방지할 수 있고, 고정채널할당기법이면서도 동적채널할당기법과 유사한 동작을 하여 각 트래픽의 서비스품질(GOS)허용치를 만족할 수 있다. 제안한 기법과 중첩셀 환경에서 각 트래픽에 일정 수의 보호채널을 가진 고정채널할당기법과 비교.분석한 결과, 제안한 방식의 우수함을 볼 수 있었다.
최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.
본 논문에서는 스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용하여 intra,-day 콜센터 통화량 예측에 필요한 계절성 변수를 찾아내는 방법을 제시한다. 제시한 방법을 북미 지역의 어느 은행의 5분 단위 콜센터 통화량에 실증 적용하여 기존의 통계적 방법으로는 입증할 수 없었던 월 단위 계절성 변수가 유의함을 보인다. 새로이 찾아진 연수가 intra-day 콜센터 통화량 예측능력을 향상시키는지 확인하기 위해서 새로운 변수를 포함하는 계절성 선형 모델과 이 변수를 포함하지 않은 계절성 선형 모델의 익일 통화량 예측능력을 비교 평가한다. 평가결과 새로운 변수를 포함한 모델이 우수하다는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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