算法（相关搜索：运筹学）

Question

MBA课程期间学习《运筹学》，结合自己在客服行业的经验，想到利用某些算法来设计客服人员排班系统。已有一些想法，故各位开发同学帮参谋一下

1、选择坐席队列，队列具有代表性；

2、根据历史话务量，预测计算出各个时段的话务量（这一步需要用到聚类算法，根绝某些属性来预测时段话量，如：节假日、活动、还款日等）；

3、根据该队列的平均通话时长，计算出每个坐席的单位服务效率，和各个单位时段需要的理论坐席人数；

4、根据排队论M/M/S模型，结合历史经验和呼叫中心的KPI指标（如：平均等待时长≤20秒），定义相关标准，计算出每个时段需要的最少坐席数量；

5、根据每个时段的最少坐席数量，运用线性规划理论，计算出最少的总排班人数，和每个时段的排班人数

当然里面还有很多其他细节，最终要落到具体的人员上

课程学习时，推荐我们用Winqsb软件求解，与teacher简单沟通过，方向觉得可行

以上，欢迎探讨~

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题描述： 如何设计客服人员排班系统，利用某些算法？ 解决方案：

1. 选择坐席队列 根据客服中心的业务类型和呼叫类型，选择代表性的坐席队列。例如，如果客户主要是来自售后服务，则应选择专业的售后服务团队。
2. 预测各个时段的话务量 通过聚类算法，根据历史话务量数据，预测各个时段的话务量。可以将话务量的属性进行分类，如：节假日、活动、还款日等，通过机器学习算法解析这些属性，以便更好地预测未来的话务量。
3. 计算每个坐席的单位服务效率和每个时段单位理论坐席人数 根据队列的平均通话时长，计算出每个坐席的单位服务效率，并计算出每个时段需要的理论坐席人数。
4. 根据M/M/S模型计算每个时段最少坐席数量 根据排队论的M/M/S模型，结合历史经验和呼叫中心的KPI指标（如：平均等待时长≤20秒），定义相关标准，计算出每个时段需要的最少坐席数量。
5. 运用线性规划理论计算最小总排班人数和每个时段的排班人数 根据每个时段的最少坐席数量，运用线性规划理论，计算出最少的总排班人数，以及每个时段的排班人数。 案例： 例如，一家电商公司需要设计客服人员排班系统，以处理客户在售前、售后和物流方面的疑问。下面是他们采用的一些方法： 1.选择坐席队列，他们选择了售后服务队列，因为他们发现大多数客户需要支持的是售后服务。 2.根据历史数据和产品上线时间表，他们用聚类算法预测了未来每个时段的话务量。 3.他们计算了队列的平均通话时长，以确定每个坐席的单位服务效率，并计算出每个时段需要的理论坐席人数。 4.基于历史经验、呼叫中心的KPI指标和M/M/S模型，他们计算出每个时段需要的最少坐席数量。 5.运用线性规划理论，他们计算出最少的总排班人数，以及每个时段的排班人数。 代码： 由于涉及到的算法比较多且复杂，建议使用现有的排班软件或编程语言如Python、MATLAB、R等来实现。可以根据上述解决方案进行编写，但具体的代码实现可以根据实际业务需求进行定制。