呼叫中心系统建设规模的测算方法以及中继线路选型的建议

本文以虚拟项目为例,详细阐述了如何根据目标服务人口、拨打率、忙时集中率等关键因素,来测算和规划呼叫中心系统的规模,包括人工座席数量、IVR自动语音服务路数、同步录音路数、中继线路数量等各项参数。

下面以一个虚拟的呼叫中心系统项目为例,说明贵单位呼叫中心系统建设规模的测算方法,供你在规划贵单位客户服务中心/呼叫中心系统时参考。

影响贵单位客户服务中心/呼叫中心系统规模的主要因素有:

目标服务人口。指客户服务中心/呼叫中心的目标服务对象,即已有或者即将购买贵单位产品的人员。一般来说目标服务人口越大,客户服务中心/呼叫中心的规模就越大。

拨打率。指在一定的期间内,目标服务人口中会有多大比例的人打电话。影响拨打率的因素很多,主要有贵单位产品质量、服务态度和质量好坏、品牌影响力等情况。

为了处理拨打比较集中的情况,需要考虑最大拨打率。最大拨打率越高,规模越大。

忙时集中率。指一天当中通话最忙的一小时内的通话次数与全天通话次数的比率。忙时集中率越高,规模越大。

通话平均时长。指通话持续时间的平均数。通话平均时长越长,规模越大。

话务员的最大负荷率。指话务员最多能将多大比例的时间用于话务(如处理来电或回访呼出)。最大负荷率大,规模就小。

按照呼叫中心行业规范,人工座席规模测算的参考公式为:

  

 

参考国内外客户服务中心/呼叫中心系统项目工程经验,有关参数的经验取值范围为:人工通话的日拨打率上限在0.16%—0.5%之间;忙时集中率在15%—20%之间;人工通话平均时长在120—360秒之间;话务员最大负荷率为60%--85%。

针对贵单位客户服务中心/呼叫中心系统项目:假定目标服务人口约为50万,预计人工通话拨打率上限为0.30%,忙时集中率为18%,人工通话平均时长为150秒,话务员最大负荷率为70%。则贵单位客户服务中心/呼叫中心系统项目建设规模为:

 

人工座席数量为:500000*0.30%*18%*150/(3600*70%)=16.1,取整数值16。

根据国内外呼叫中心项目工程经验以及曲轩呼叫中心平台TRANSCALL 2.0产品的特点,IVR自动语音服务路数为人工座席的120%--150%,即16*1.2—16*1.5=19.2—24,这里取值20;

同步录音路数规模与人工座席数相等,为16

呼入中继线路数量为自动语音服务IVR路数,为20;考虑到回访客户所占用的呼出中继线路数量,通常为呼入中继线路数量的20%--40%,取20%,即呼出中继线路数量为:20*20%=4,取值4,即呼出中继


 

线路数量为4;因此中继线路数量为20+4=24;

参考国内外客户服务中心/呼叫中心系统项目工程经验,考虑到中继线路的冗余,建议冗余中继线路数量取值为中继线路数量的20%,因此冗余中继线路数量取值4;所以系统总的中继线路数量为24+4=28。

参考国内外客户服务中心/呼叫中心系统项目工程经验,建议人工座席数量在20个以内时,向电信部门申请模拟中继线路(即普通电话线路,虚拟成为一个电话号码),以降低系统的运营成本同时也能很好保证系统的稳定性,当然条件较好和要求很高的单位也可以向电信部门申请数字中继(E1)线路;建议人工座席数量在20个以上时,向电信部门申请数字中继(E1)线路(虚拟成为一个电话号码),通常可以选择申请中国1号信令,ISDN PRI(30B+D)信令或中国7号信令(ISUP,TUP),目前我们比较推荐贵单位申请ISDN PRI(30B+D)信令,其性能价格比较高,当然客户可以根据当地实际情况做出自己认为比较合理的信令选择。

参考国内外客户服务中心/呼叫中心系统项目工程经验,TTS路数为IVR自动语音服务路数的20%--50%,取值20%,即20*20%=4,取值4,即TTS路数为4。

由于,客户服务中心/呼叫中心中自动传真收发使用较少,针对前述的系统技术参数,建议配置4路或8路自动传真通道(自动传真收发复用中继线路,不需要单独配置传真线路.)。

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化法、机器学习、径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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