Geri Dön

Yapay sinir ağları ile çağrı merkezi yük tahmini

Call centre load prediction with artificial neural networks

  1. Tez No: 900804
  2. Yazar: YUNUS SUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çağrı merkezleri, kurumların bireyler veya diğer kurumlarla iletişimlerini sürdürebilmeleri için hizmet veren birimlerdir. Bu merkezler, telefon, e-posta veya diğer iletişim kanalları ile müşteri taleplerini karşılamak amacıyla doğru ürün veya hizmeti, doğru zamanda sunmayı hedefler. Çağrı merkezleri, müşteri memnuniyetini sağlamak ve iş gücünü etkin bir şekilde kullanmak adına yük tahmini yaparak kaynaklarını optimize etme gereksinimi duyarlar. Bu çalışmada, çağrı merkezlerinin iş yükünün daha verimli bir şekilde yönetilmesi amacıyla, yapay sinir ağları kullanılarak çağrı yoğunluğunun tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada, bir çağrı merkezinin faaliyetlerini yansıtan çağrı sayıları, ortalama çağrı süreleri ve çalışan sayısı gibi çeşitli değişkenleri içeren veriler kullanılmıştır. Veri ön işleme süreçlerinin ardından, yapay sinir ağları modellerinin eğitim ve test verileri belirlenmiştir. Çağrı sayısını ve ortalama çağrı süresini tahmin etmek amacıyla iki model geliştirilmiştir. Tahmin edilen çağrı sayıları ile gerçekleşen ortalama çağrı sürelerinin değerleri ile Erlang C analizi kullanarak ihtiyaç duyulan personel sayısı hesaplanmıştır. Uygulama sonucunda, yapay sinir ağları modellerinin çağrı merkezi yük tahmininde oldukça başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Yapay sinir ağları ile oluşturulan modeller, çağrı merkezi yöneticilerinin iş gücü planlamasını daha isabetli bir şekilde yapmalarına yardımcı olarak sunulan hizmetin kalitesini artırabilir. Ayrıca, uygulanan yaklaşım operasyonel maliyetlerin düşürülmesine ve müşteri memnuniyetinin artırılmasına da katkı sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

Call centres are units that provide services for companies to maintain their communication with individuals or other companies. These centres aim to provide the right product or service at the right time to meet customer demands via phone, e-mail or other communication channels. Call centres need to optimize their resources by making load predictions in order to ensure customer satisfaction and use their workforce efficiently. In this study, we aim to predict call load using artificial neural networks in order to manage the workload of call centres more efficiently. In the study, data reflecting the activities of a call centre, including various variables such as the number of calls, average call duration and number of employees, was used. After data preprocessing, training and test data for artificial neural network models were specified. Two separate models were developed to predict the number of calls and the average call duration. The number of agents required was calculated by using Erlang C analysis with the values of the predicted number of calls and the actual average call duration. The result of the application shows that artificial neural network models give very successful results in call centre load prediction. The models developed with artificial neural networks can help call centre managers to make workforce planning more accurately and improve the quality of the service provided. Moreover, the applied approach can also contribute to reducing operational costs and increasing customer satisfaction.

Benzer Tezler

  1. Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN MURAT KOÇTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  2. Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  3. Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR

  4. Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    ALİ KEMAL YALNIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU

  5. Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks

    Başlık çevirisi yok

    ADNAN KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM