携程是如何借助“预测式外呼”提高呼叫效率的

携程利用自主研发的SoftPBX系统和预测式外呼平台,通过算法预测座席空闲和电话接通率,提高外呼效率,降低等待时长。该系统结合历史数据不断迭代优化算法,确保座席工作效率和呼损率的稳定性。目前,预测式外呼已在酒店业务中应用,提升外呼成功率和座席产能。

携程目前拥有15000+座席,日均电话呼出量30W左右,在如此规模的呼叫中心外呼业务中,我们不断尝试着去降低座席等待时长、提高外呼效率,从而为业务提供更加值得依赖的呼叫中心服务。

作为纯软平台,由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性,这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性:根据算法预测出将要空闲的座席人数,当前的可呼叫电话数等信息,自动对要执行的任务进行外呼,当呼通后才转接到座席,由座席继续完成后面的工作。


图1、预测式外呼工作流

一、原理简介

预测式外呼平台是一款根据业务定制的外呼任务自动执行呼叫的系统。它的执行特点是需要预先定义好外呼的策略和外呼号码列表。根据号码列表依次执行呼叫,呼通后根据策略将呼叫转接给座席或者IVR;如呼叫未成功,则自动记录详细呼叫结果(如:关机、空号、不在服务区、用户无应答等)。

其核心原理就是,预测N秒钟后将有X个座席空闲,提前发起Y个电话,达到座席刚挂上一通电话就有新的客户电话分配、客户刚应答就有座席空闲接听

二、预测算法

预测式外呼的精准度主要依赖两方面:座席的接听能力、被叫电话的接通率。影响这些算法的主要参数如图二所示:

预测外呼是一种基于算法驱动的自动化呼叫技术,主要用于提升呼叫中心的工作效率和客户触达率。其核心在于通过预测算法优化呼叫流程,使得座席资源得到最大化利用。 ### 技术原理 预测外呼的工作原理依赖于对呼叫过程的实时分析和预测。系统通过算法预估座席的空闲时间,并据此调整外呼的节奏,确保在座席可用时能够立即接入客户电话,从而减少等待时间并提高效率。该技术的关键在于算法的精准性,其需要综合考虑多个因素,如呼叫成功率、座席处理时间、客户应答率等,以动态调整外呼数量[^1]。 ### 实现方 预测外呼的实现依赖于以下几个关键技术组件: 1. **预测算法**:系统内置的预测模型会根据历史数据和实时信息预测最佳的外呼时机,以匹配座席的可用状态。常见的算法包括基于统计的预测模型和机器学习模型[^4]。 2. **号码列表管理**:外呼任务开始前需要预先定义好外呼号码列表,并根据业务需求设置外呼策略(如优先级、重拨次数等)[^2]。 3. **自动呼叫分配(ACD)**:在呼叫接通后,系统会根据预设策略将呼叫转接至合适的座席或IVR(交互语音应答)系统。若呼叫失败,系统会记录详细的失败原因(如关机、空号等)[^2]。 4. **集成通信平台**:外呼系统通常基于软交换平台构建,支持语音、数据通信,并具备高度可定制化的功能,以适应不同的业务需求[^3]。 ### 应用场景 预测外呼技术广泛应用于各类需要高效客户沟通的场景,包括: - **市场营销**:用于自动化推销产品或服务,提高客户触达率并降低人工成本。 - **客户回访**:在售后服务中,用于自动安排回访任务,提升客户满意度。 - **催收业务**:银行、金融等机构使用预测外呼进行账款催收,提高效率并减少人工干预。 - **调查与反馈收集**:通过自动外呼进行市场调查或客户满意度调查,快速获取大量反馈数据。 ```python # 示例代码:预测外呼中的呼叫成功率预测模型(简化版) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd # 假设我们有一个包含呼叫记录的数据集 data = pd.read_csv('call_data.csv') # 包含特征如:呼叫时间、客户历史应答率、号码状态等 X = data.drop('answered', axis=1) # 特征 y = data['answered'] # 目标变量:是否接听 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 使用随机森林训练模型 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测呼叫的接听概率 new_call = pd.DataFrame([{'time_of_day': 10, 'historical_answer_rate': 0.7, 'number_status': 1}]) predicted_probability = model.predict_proba(new_call)[0][1] print(f"预测接听概率:{predicted_probability:.2f}") ``` 预测外呼技术的实现不仅依赖于算法本身,还需要与呼叫中心的整体架构进行深度集成,确保系统具备高并发处理能力和实时响应能力。此外,系统的可扩展性也是其成功应用的关键因素之一。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值