Yapay sinir ağları ile çağrı merkezi yük tahmini
Call centre load prediction with artificial neural networks
- Tez No: 900804
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
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
- Enflasyonla mücadelede istikrar politikaları
Başlık çevirisi yok
BİLGİN ORHAN ÖRGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
EkonomiMarmara Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ZEKAYİ ORHAN
- Gelişmekte olan ülkelerin dış borç sorunu ve Türkiye'nin dış borçları
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KARAGÖZ
- Yapay sinir ağları yöntemi ile çağrı merkezi çalışanlarının performanslarının tahmin edilmesi
Estimation of performance of call center workers with artificial neural networks method
SEFA ORTAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REMZİ TUNTAŞ
- Robotik süreç otomasyonu kullanarak çalışan performans KPI'larının yapay sinir ağları ile tahmini: Çağrı merkezi üzerine bir uygulama
Forecasting of employee performance KPIs with artificial neural networks using robotic process automation: Application on call center
İNAN KILINÇ
- Çağrı sayılarının tahmininde doğrusal regresyon, rassal orman ve yapay sinir ağları modellerinin performans karşılaştırması
Performance comparison of linear regression, random forest and artifical neural networks models in predicting the number of calls
MERVE BAŞTUĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL