Programación de Horarios de Centros de Llamadas Utilizando Máquinas de Aprendizaje

Autores/as

  • Luis Alejandro Aguirre Robalino Instituto Superior Técnológico San Antonio

DOI:

https://doi.org/10.62465/riif.v3n1.2024.77

Palabras clave:

Máquinas de aprendizaje, centro de llamadas, planificación de horarios

Resumen

Las máquinas de aprendizaje facilitan el análisis de datos para la obtención de varios objetivos tanto de calidad de servicio, como eficiencia de recursos a nivel empresarial. En este proyecto evaluamos diversos algoritmos de máquinas de aprendizaje que facilitan la predicción de llamadas y posterior programación de horarios de un call center con el fin de mejorar su nivel de servicio. Basado en el histórico de llamadas y mediante la fórmula de Erlang-C se estiman los agentes necesarios por hora para un nivel de servicio deseado. Se desarrolla un Backend en Python y se integra a la aplicación web usando PHP. Se comprobó la eficacia de los algoritmos de máquinas de aprendizaje para estas predicciones, así como su utilidad para la programación de horarios. El nivel de servicio del call-center que se obtuvo fue superior a los niveles esperados gracias a una estimación de recursos humanos adecuada.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Ali, M. (Julio de 2020). PyCaret: An open source, low-code machine learning library in Python. Obtenido de https://pycaret.org/about

Deputechnologies Pty Ltd. (2021). Obtenido de https://www.deputy.com/industry/call-centre

Genesys. (2021). CALL CENTRE FORECASTING. Obtenido de https://www.genesys.com/en-gb/capabilities/forecasting-and-decisions

Kampakis, S. (3 de Enero de 2020). thedatascientist. Obtenido de https://thedatascientist.com/performance-measures-rmse-mae/

Nice. (2021). Workforce Management. Obtenido de https://www.nice.com/engage/workforce-management/

scikit-learn developers. (2021). Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions. Obtenido de https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

Shiftboard, Inc. (2021). Obtenido de https://www.shiftboard.com/industries/call-centers/

TixTime, Inc. (2021). Obtenido de https://www.tixtime.com/employee-scheduling-software/call-center-scheduling-software/

Verint. (2021). Verint Monet Workforce Engagement. Obtenido de https://www.verint.com/es/engagement-5/our-offerings/solutions/small-and-medium-sized-businesses/verint-monet/

Publicado

2024-04-19

Cómo citar

Aguirre Robalino, L. A. (2024). Programación de Horarios de Centros de Llamadas Utilizando Máquinas de Aprendizaje. Revista Ingeniería E Innovación Del Futuro, 3(1), 54–72. https://doi.org/10.62465/riif.v3n1.2024.77

Número

Sección

Artículos