近期工作中牽涉到一些外呼系統軟件的開發設計,恰好借這一機遇把外呼系統分類和基本原理整理下,如果有不夠或是失誤之處熱烈歡迎大伙兒強調來;
外呼系統軟件的歸類:手動式外呼瀏覽式外呼預占式外呼漸進性外呼預測分析式外呼全自動外呼手動式外呼這類方式的關鍵點主要是名冊分派,管理人員把名冊分派給座席(或銷售員),業務員自身決策名冊的開展次序,由業務管理系統紀錄呼叫結果和在線時間(撥通時間、接入結果、接入時間、掛掉時間),系統軟件一般難以獲得接堵塞緣故,必須銷售員標明(忙線、不接、關機、錯碼、扣費這些),完成這類方式,不用網絡交換機或是CTI做開發設計,不通過ACD布置任務,CTI都不統計分析外呼每日任務,座席情況一般設定為AUX-outbound,呼叫完畢時沒有ACW情況。
手動式外呼立即在業務管理系統方面完成,但網絡交換機應當盡可能得到的呼叫結果碼(呼堵塞的緣故碼,在中國很有可能必須專門的空號檢測手機軟件融合),意見反饋給軟電話插口,發送給業務管理系統紀錄。
這類方式座席的可玩性較大。
手動式外撥不用專用型的外撥服務平臺適用。
關鍵領域模型取決于名冊分派、名冊應用的追蹤、名冊收購和初次分配、
已經知道的SIP結果碼: 包含 603 不接、404 Not Found , BUSY 等。
瀏覽式外呼這類方式的特殊是,根據網絡服務器消息推送撥通每日任務到座席,座席瀏覽以后確定外呼或舍棄外呼,當坐席沒有作出挑選,請求超時后,設定座席情況(Not Ready)與此同時收購每日任務。這兒網絡服務器關鍵功能是調度每日任務,下列稱作Scheduler。座席要做外呼每日任務,前提條件是要登陸到ACD。Scheduler根據ACD監管座席情況、消息推送名冊( 預測分析外呼也是依照專業技能來布置任務),這兒ACD是通用性的按專業技能來布置任務(包含呼叫、IM、EMail,規范觀點叫workItem)的體制。
每一種外呼主題活動,都需要界定一個單獨的Skill。外呼主題活動根據Scheduler來調度每日任務,Scheduler根據一個名冊管理模式來獲得達標的名冊,名單管理模式有一個或好幾個名單表,座席要參加外呼主題活動,務必先分派相應的專業技能。
Scheduler監管相匹配的技術組,那樣可以獲得全部有關座席的登陸、登出、更改座席情況的事情,Scheduler還可以得到改動座席情況的管理權限(在座席請求超時回復時,移出座席),Scheduler在座席登陸后,監管座席電話分機,監管座席撥通外呼每日任務的全過程。
Scheduler依據座席撥通狀況,可以按一些標準(可以拓展的對策),分派外呼每日任務。外呼任務有的有時間區段調度的規定(例如有的號只有在9AM到10AM中間撥通),有的沒有。Scheduler的不一樣外呼主題活動有逐漸完成的日志和每日的運行時間范圍(如9-12AM, 2-6PM)。
瀏覽式外呼每日任務完畢以后,ACD應當設定座席情況為ACW。座席要再次下一個每日任務,務必設定情況為Ready,開啟Scheduler進行一次分配任務。(網站前端開發時,可以有一個進行按鍵,全自動準備就緒開啟分派)。Scheduler向ACD推送Preview外撥每日任務,ACD分派給空余座席。外撥每日任務信息內容包含顧客ID(或URL)、叫成號、活動主題等。CTI紀錄相關Preview的呼叫種類(包含活動主題),進行呼叫實體模型,及其監管和報表統計。ACD根據呼叫種類設定座席的ACW。假如外呼沒有取得成功,座席挑選不成功種類,Scheduler紀錄不成功種類,根據外呼對策,再次調度。
預占式外呼這類方式跟瀏覽式相近,外呼主題活動根據Scheduler來調度每日任務情況下,先預占坐席(根據將坐席情況改成預占),隨后逐漸外呼名冊,依據名冊標準,尋找接入的名冊遷移給呼叫,預占坐席一般先將坐席撥打,隨后等名冊接入再和坐席中繼;
預占式外呼必須檢驗外呼情況,要具備空號檢測的作用;坐席掛掉電話后進到ACW情況,座席要再次下一個每日任務,務必設定情況為Ready;Scheduler自動識別坐席情況,隨后預占坐席,進行外呼,預占坐席可以提升坐席的外呼高效率,與此同時還可以確保不會有呼叫進入沒有坐席接通的狀況;
漸進性外呼這類方式是一種簡易的全自動外呼方式。全自動外呼全是有Dialer的方式。
漸進性也分成Agent-Based 和 Skill-Based。前面一種立即分派到坐席,后者分配給專業技能組。
Agent-Based:
Scheduler監管每一個座席的情況。當某一Agent空余時,Scheduler獲得一個名冊,給Dialer轉化成一個外撥每日任務,通告Dialer去外撥。 Dialer把撥通最后結果通告Scheduler。最后結果包含接入和未接通,未接通的緣故有:不接、忙線、未接通、常見故障這些。假如未接通,Scheduler查驗緣故碼,并按調度標準收購號或是再度調度。 假如接入,Scheduler通告Dialer接轉呼叫給agent。(scheduler內部存全部外撥每日任務和agentMap)。
這類方式下外呼全過程不用座席參加,僅有接入的語音通話才會接轉到Agent。和瀏覽式不一樣,不容易先給座席消息推送每日任務信息內容,必須座席的確定。
這也是一種簡易的根據座席情況的全自動外呼,僅有在座席Ready后,才會為座席進行外呼的每日任務,呼叫不通過ACD分派,但ACD要標識呼叫的類型信息(包含活動主題),Dialer接轉取得成功或不成功,都需要通告Scheduler。Scheduler應當有接轉不成功的解決對策。
Skill-Based:
和以上方式的不一樣取決于,Scheduler監管專業技能組是不是有空余座席,如果有,轉化成一個外呼每日任務,發給Dialer去拔號,Dialer撥打后,接轉給ACD。
預測分析式外呼便是含有預測分析工作能力的全自動外呼方式。這類方式下,Scheduler依照監管的座席數據統計(座席數、均值語音通話時間、ACD時長、接通速率、接通率這些),通告Dialer進行一個或是好幾個外呼每日任務,依據Dailer意見反饋的接入結果或IVR功能鍵信息內容,決策是不是接轉到座席或專業技能組。按監管和預測分析的目標不一樣,我將預測分析式又分成Agent-basedSskill-based。
Agent-base預測分析外呼:
和漸進性十分相近,僅僅統計分析單獨一個座席的均值語音通話時間、梳理時間和平均接通速率,提早一定量進行外呼。假如均值語音通話時間 梳理時間=100s,呼叫和接通速率為10s,那麼在座席接通90s后全自動進行外呼每日任務。
這類方式只合適比較簡單固定不動的外呼方式。 因為優化算法過度簡易,一般來說,根據統計分析的預測分析,和設定一個經驗的實際效果難分多少。那麼具體的完成,可以讓顧客自主為每一個主題活動設置一個提早是多少時間撥通的經驗。這一值規定在運作時,可以調節。
Skill-Based預測分析外呼
這類方式Scheduler監管和統計分析的范疇包含了全部專業技能組的全部座席,呼叫每日任務的進行并不是為某一座席而進行,反而是預測分析專業技能組在未來n秒內,有m個可以用座席,提早進行x個外呼每日任務。 外呼接入的呼叫會被接轉的ACD。
實時統計的目標有兩層面:1)均值座席語音通話時間 梳理時間;可以用座席總數; 2)外呼接通率;外呼均值接入速率;
預測分析的目地是,外呼每日任務和座席解決工作能力相符合。既要防止座席不必要空余,也需要防止過度疲憊,更要防止撥打后沒法分派,對顧客搔擾。(業內規定搔擾率低于3%,盡量避免發生ACD排長隊的概率)。 一般座席使用率應當80%上下,容許座席有一定空閑時間。
意見反饋調整體制:當座席空余率太高或發生超撥產生搔擾時,應當立即調節主要參數,提升或減少呼叫速率。
初始條件: 各種各樣主要參數的默認值設置。
優化算法:M/G/m/m 序列實體模型
工作中時間 = 均值語音通話時間 均值梳理時間(AHT ACW)= t
可以用座席總數 = m (沒有AUX)
Pacing:調度預測分析步幅:5 - 30s
綜上所述,Skill-based的外呼,全是根據監管ACD的專業技能組來決策何時、轉化成好多個外呼每日任務,給Dialer去撥通,撥打取得成功后,接轉到專業技能序列去分派呼叫。
全自動外呼自動外呼是以2018年初才逐漸時興的一種外呼,主要是隨著著人工智能技術的盛行(TTS、ASR、文字自動化技術),針對全自動外呼而言,較大的特性是無坐席干涉,名冊外呼后轉至IVR,由IVR跟顧客進行互動,從簡易的功能鍵互動到現在繁雜的擬人化互動,現階段擬人化互動關鍵有二種完成方式 1、手動式撰寫語料庫 (srgs 英語的語法等) 2、連接文字智能機器人, 總的來說這類方法和以前的集中化區別或是較為大的,技術性難題也比較多,可是現階段顧客愈來愈接納這類外呼方法,關鍵是在高效率和成本費上比傳統式的外呼系統軟件好些許多。一般針對接通率較低和工作流程非常簡單的互動都能夠試著用全自動外呼。
最終匯總下每個優化算法的優點和缺點(個人見解)
1、從系統軟件復雜性而言 手動式 外呼 瀏覽 預占 漸近 預測分析 全自動外呼
2、從坐席使用率上而言(單純性的從呼叫核心視角而言)外呼 = 瀏覽 預占 = 漸近 預測分析 全自動外呼
3、系統結構有合適的情景,例如對外呼量并不大,實際上手動式外呼、瀏覽外呼適合了,假如顧客較為關鍵,不期待發生接入顧客后沒有坐席解決的情景,很有可能預占、漸近都適合; 針對外呼名冊比較多,對坐席的使用率高和名冊解決速度 預測分析很有可能更適合;所以說依據不一樣業務場景很有可能不一樣的技術性更適合。
4、在特殊的情景下全自動外呼的優點會非常大,終究無坐席可以大幅度降低成本費,并且極為沒有心態工作效能會很高,可是針對繁雜的情景,很有可能現階段還不可以非常好的適用。