ارائه مدلی برای تحلیل رفتار عامل‌های پاسخگو به تماس‌های مشتریان در مراکز تماس: مورد کاوی داده‌های عامل‌های مرکز تماس یکی از شرکت‌های خودروسازی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات-تجارت الکترونیکی، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
2 استادیار و عضو هیئت علمی دانشکده مهندسی صنایع گروه فناوری اطلاعات، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
چکیده
هدف این مقاله ارائه مدلی برای تحلیل رفتار و تعیین فاکتور کارآمدی1[1] عامل‌های پاسخگو به تماس‌های مشتریان در مراکز تماس2 می‌باشد. هدف از ارائه این مدل شناسایی نقاط ضعف و قوت عامل‌ها در ارائه خدمت به مشتریان است. سه شاخص به نام‌های F، U و Q شامل تعداد دفعات پاسخگویی، مدت زمان یک تماس واحد و کیفیت پاسخگویی به تماس‌ها برای تحلیل رفتار عامل‌ها تعریف شد. سپس با مشاوره به کمک افراد خبره شاخص‌ها وزن‌دهی شدند. سپس با توجه به تعداد خوشه‌های بهینه براساس شاخص دیویس به خوشه‌بندی عامل‌ها با استفاده از روش کا- میانگین پرداخته شد. سپس معیاری برای سنجش کارآمدی عامل‌ها تعریف‌ کرده و به تحلیل نتایج به دست آمده پرداختیم. موردکاوی صورت ‌گرفته روی 3401535 رکورد از داده‌های تماس 158 عامل‌ در مرکز تماس یکی از شرکت‌های وابسته به صنایع خوردروسازی بوده ‌است. نتایج به دست آمده نشان می‌دهند که کارآمدی عامل‌ها ارتباطی با جنسیت آن‌ها ندارد. شرکت از بهترین و با تجربه‌ترین عامل‌های خود کمترین استفاده را در پاسخگویی به تماس‌های مشتریان می‌برد و در صورتی که یکی از نکات مهم در مدیریت منابع انسانی استفاده بهینه از متخصص‌ها می‌باشد. از طرف دیگر نتایج نشان می‌دهند که سازمان‌ برای استخدام عامل‌های جدید باید به سطح تحصیلات و مهارت آن‌ها در پاسخگویی به تماس‌های مشتریان بسیار توجه کنند.






1 .Agent Efficiency Factor
[1] .Call Center
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Presenting a Model for Analyzing Behaviors of Answering Agents to Customers' Calls in Call Centers: Case Study on Call Center Agents' Data of One of the Companies Affiliated To Automobile Industry

نویسندگان English

mona ebadi jalal 1
monireh hosseini 2
1 M.A. student of IT Engineering, IT Group - Industrial Engineering Department K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
2 Assist Professor, IT Group - Industrial Engineering Department K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
چکیده English

Present a model for analyzing agents’ behaviors and determining their efficiency factor, while responding to calls in call centers is the main goal of this study. The aim of this model is to identify the strengths and weaknesses of the agents providing these services to customers. The proposed process defines three criteria namely F, U and Q which represent the number of responding, duration of responding to a unit call and the quality of responding to calls. After obtaining experts’ opinions, parameters were weighted. Then, based on the number of optimum clusters provided by Davis we tried to cluster the factors using K-Means. In the next stage criterion to measure the efficiency of agents were defined, and results were analyzed. The use case carried out on 3401535 records of 158 answering agents in the call center for one of the companies affiliated to automobile industry. The results show that efficiency of agents is not relation to gender. The company does not use enough “best agents” for answering customer calls; whereas one of the highlights of Human Resource Management is the efficient use of an expert. On the other hand the results show that company should pay attention to the education and skills of hired agents who answer customer calls.

کلیدواژه‌ها English

call center
K-means clustering
customer relationship management
Human Resource Management
 
[1]       Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., "Smyth P.; From data mining to knowledge discovery in databases"; AI Magazine, Vol. 17, No. 3, pp.36–53, 1996.
[2]       Ngai E. W. T., Xiu L., Chau D. C. K.; "Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification"; Expert Systems with Applications, Vol. 36, pp.2592–2602, 2009.
[3]       Choudhary A. K., Harding, J. A., Tiwari M. K.; "Data mining in manufacturing: A review based on the kind of knowledge"; Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 20, pp.501–521, 2008.
[4]       Ngai E. W. T., Hu Y., Wong Y. H., Chen Y., Sun X.; "The application of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework and an academic review of literature"; Decision Support Systems, Vol. 50, pp.559–569, 2011.
[5]       Baron A., Armstrong M.; Human Capital Management: Achieving added value through people; Kogan Page Publishers, pp.69-79, 2007.
[6]       Redman T., Wilkinson A.; Contemporary human resource management: Text and cases; Financial Times Press, 2001.
[7]       Berry M., Linoff G.; "Data mining techniques: For marketing, sales and customer support; New York: John Wiley and Sons, 1997.
[8]       Cios K. J., Swiniarski R.W., Pedrycz W. l.a.; The knowledge discovery process; Springer US, pp.9-24, 2007.
[9]       Punj G.N., Stewart D.W.;"Cluster Analysis in marketing research: Review and suggestions for application"; Journal of Marketing Research, Vol. 20, pp. 134-148, 1983.
[10]    MacQueen J. B.; Some methods for classification and analysis of multivariate observations; Proceeding of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, Calif.: University of California press, 1967.
[11]    Kim K. J., Ahn H.; A recommender system using GA Kmeans clustering in an online shopping market; Expert Systems with Applications, Vol. 34, pp. 1200-1209, 2008.
[12]    Santos T., Lima A., Lima Reis C., Quites Reis R.; "Automated support for human resource allocation in software process by cluster analysis"; Proceedings of the 4th International Workshop on Recommendation Systems for Software Engineering, pp. 30-31, 2014.
[13]    Aksakal E., Dagdeviren M., Eraslan E., Yuksel E.; Personel selection based on talent management; The 2nd International Conference on Integrated Information, pp. 68-72, 2013.
[14]    Bal M., Bal Y., Ustundag A.; Knowledge representation and discovery using formal concept analysis: An HRM application; In The World Congress on Engineering, pp. 1068–1073, 2011.
[15]    Strohmeier S., Piazza F.; "Informating HRM: A comparison of data querying and data mining"; International Journal of Business Information Systems, Vol. 5, No.2, pp.186-197, 2009.
[16]    Jantan H. R., Hamdan A. A., Human, Z.;"Talent forecasting using data mining classification techniques"; International Journal of Technology Diffusion (IJTD), Vol. 1, No. 4, 2010.
[17]    Bernik M., Bernik I.; "Knowledge management and information technology in analyzing human resource processes"; In Proceedings of the SPRING 5th International Conference on Knowledge Generation, Communication and Management, 2011.
[18]    Boardman Liu L.; Operationalizing service quality: Providers’ perspective; Northeast Decision Sciences Institute Proceedings, 2010.
[19]    Valle M.A., Varas S.; "Ruz G.A.; Job performance prediction in a call center using a naive Bayes classifier"; Expert Systems with Applications, Vol. 39, pp. 9939–9945, 2012.
[20]    Adorno A. J.; Understanding and combating employee turnover in call centers; http://www. degarmogroup. com /wp-content /themes /toolbox/ pdf/ Understanding _and_ Combating _Call_Center_Employee_Turnover.pdf, Retrieved 25.07.2014.
[21]    Jackson K. E.; Overturn the high cost of employee turnover. http:// www.responsedesign.com/store/10145.pdf Retrieved 27.07.2014.
[22]    Birnbaum D., Somers M. J.; "Fitting job performance into turnover model: An examination of the form of the job performance-turnover relationship and path model"; Journal of Management, Vol. 19, No. 1, pp.1–11, 1997.