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申请/专利权人：山东沃伦通信技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的呼叫中心客户智能排队系统及方法，属于智能排队技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一：呼叫中心将客户通过各渠道发布的咨询信息录入呼叫中心数据库，呼叫中心数据库根据客户在咨询渠道上显示的相关信息对客户基本信息、客户个人信息、历史已解决问题和历史未解决问题进行查询；步骤二：基于故障树分析法对客户历史未解决问题的主导因素进行分析；步骤三：根据步骤二中的分析结果结合客户基本信息和客户个人信息变动情况对客户历史未解决问题能否顺利处理进行判断；步骤四：基于客户基本信息、客户个人信息、历史已解决问题和历史未解决问题对客户咨询信息的类型进行预测。

主权项：1.一种基于大数据的呼叫中心客户智能排队方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一：呼叫中心将客户通过各渠道发布的咨询信息录入呼叫中心数据库，呼叫中心数据库根据客户在咨询渠道上显示的相关信息对客户基本信息、客户个人信息、历史已解决问题和历史未解决问题进行查询；步骤二：基于故障树分析法对客户历史未解决问题的主导因素进行分析；步骤三：根据步骤二中的分析结果结合客户基本信息和客户个人信息变动情况对客户历史未解决问题能否顺利处理进行判断，具体方法为：当客户未解决问题属于公司层面时：步骤三Ⅰ.通过客户历史未解决问题故障树模型确定导致历史咨询问题未解决的中间事件和基本事件，中间事件包括技术问题、设备问题和技术不成熟，基本事件包括技术未更新、技术不适用于实际情况、无技术支撑、缺少设备和设备不符合需求；步骤三Ⅱ.根据步骤三Ⅰ中中间事件出现的概率对客户历史未解决问题的主导因素进行分析确定，具体的分析确定方法为：设A＝技术未更新事件，B＝技术不适用于实际情况事件，C＝无技术支撑事件，D＝缺少设备事件，E＝设备不符合需求事件，F＝技术问题事件，G＝设备问题事件，H＝技术不成熟事件，则C、B、E事件发生的概率分别为： 其中，q1表示技术问题事件发生的概率，q2表示设备问题事件发生的概率，q3表示技术不成熟事件发生的概率，qA表示技术未更新事件发生的概率，qD表示缺少设备事件发生的概率，由于A、D两事件发生的概率极低，所以可忽略不计；对PC、PB和PE值的大小进行比较，确定最大值所代表的事件为客户公司层面历史未解决问题的主导因素；步骤三Ⅲ.判断客户基本信息的变动内容是否与步骤三Ⅱ中确定的主导因素相同，若相同，则认为客户公司层面历史未解决问题能够顺利进行，反之，则无法顺利进行；当客户未解决问题属于个人层面时：步骤三1.通过客户历史未解决问题故障树模型确定导致历史咨询问题未解决的中间事件和基本事件，中间事件包括缺少信息和无法获取相关信息，基本事件包括信息未更新、信息丢失、信息被隐藏和信息未办理；步骤三2.根据步骤三Ⅰ中中间事件出现的概率对客户历史未解决问题的主导因素进行分析确定，具体的分析确定方法为：设Z＝缺少信息事件，X＝无法获取相关信息事件，V＝信息未更新事件，O＝信息丢失事件，P＝信息被隐藏事件，U＝信息未办理事件，则O、U事件发生的概率分别为： 其中，q4表示缺少信息事件发生的概率，q5表示无法获取相关信息事件发生的概率，qV表示信息未更新事件发生的概率，qP表示信息被隐藏事件发生的概率，由于V、P两事件发生的概率极低，所以可忽略不计；对PO和PU值的大小进行比较，确定最大值所代表的事件为客户个人层面历史未解决问题的主导因素；步骤三3.判断客户个人信息的变动内容是否与步骤三2中确定的主导因素相同，若相同，则认为客户个人层面历史未解决问题能够顺利进行，反之，则无法顺利进行；步骤四：基于客户基本信息、客户个人信息、历史已解决问题和历史未解决问题对客户咨询信息的类型进行预测；步骤五：根据步骤三的判断结果、步骤四的预测结果结合呼叫中心该咨询信息历史处理情况对该咨询信息处理时长进行预测；步骤六：根据步骤五中预测的该咨询信息处理时长结合人工坐席工作情况对客户排队顺序进行智能合理安排。

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