6、呼叫中心的协作式知识管理:挑战与解决方案

呼叫中心的协作式知识管理:挑战与解决方案

1. 呼叫中心背景介绍

在2003 - 2006年期间,研究团队与一家大型跨国信息通信技术(ICT)组织(ORG X)位于悉尼的呼叫中心展开合作。该呼叫中心面临着诸多挑战,客户设备故障排查和系统性能问题解决困难且耗时,因为其涉及多个供应商、机器、软件产品和拓扑结构的复杂组合。

ORG X的呼叫中心每天全球会收到约5000个客户问题工单,其中1000个由故障设备自动发送到支持中心的案例跟踪软件,另外4000个来自客户,平均每个问题需要2小时来解决。根据其2004年年度报告,ORG X的服务总成本约为每年10亿美元。因此,更好地复用故障排查知识可以节省时间并提高利润。

此外,呼叫中心还存在一些普遍问题,如及时检索相关知识困难,职业发展机会有限,员工积极性低,人员流动率平均约为31%,外包中心甚至高达51%。一个有效的知识管理系统可以帮助员工更快地处理常规问题,解决更多有趣的问题,从而提高员工满意度和稳定性,同时提升公司声誉和客户满意度。

2. 呼叫中心知识管理及支持系统

传统的呼叫中心知识管理软件主要支持案例跟踪,包括客户详细信息、问题描述、受影响产品、操作系统、版本号、相关错误代码以及负责解决案例的人员等。这些系统可视为客户关系管理(CRM)系统的扩展,整合CRM和知识管理(KM)的概念,能认识到客户、产品和服务知识以及管理客户相关知识的价值。

如今,客户直接输入并有时自行解决问题的功能越来越普遍,互联网也为“客户指导”或“一对一营销”提供了可能,如通过IP语音(VOIP)、会议和联合网页浏览等技术。然而,超越传统模式通常需要重新设计工作流程和用户界面,并提升呼叫中心员工的技能

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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