[논문]시뮬레이션을 통한 콜센터의 성능 개선

김윤배; 이창헌; 김재범; 이계신; 이병철

시뮬레이션을 통한 콜센터의 성능 개선
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김윤배 (성균관대학교 시스템경영공학부) , 이창헌 (성균관대학교 시스템경영공학부) , 김재범 (성균관대학교 시스템경영공학부) , 이계신 (성균관대학교 시스템경영공학부) , 이병철 (성균관대학교 시스템경영공학부)

Managing a call center is a complex and diverse challenge. Call center becomes a very important contact point and a data ware house for successful CRM. Improving performance of call center is critical and valuable for providing better service. In this study we applied forecasting technique to estimate incoming calls and ProModel based simulation model to enhance performance of a mobile telecommunication company's call center. The simulation study shows reduction in managing cost and better customer's satisfaction.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서 시뮬레이션의 주된 목적은 미래의 인입호 량을 예측하여 일정한 서비스 레벨을 유지하면서 최적의 상담원 스케줄을 찾는데 초점을 맞추고 있다 예측된 인입호 량에 따라 다양한 상담원 수로 시뮬레이션을 수행해봄으로써 서비스 레벨을 유지하는 최소의 상담원 수를 찾는 것이다 즉 기존의 관리자의 경험과 감각에 의 하여 정 해지던 상담원 스케줄을 과학적 인 분석 기법들을 동원하여 체 계적으로결정할 수 있게 도와준다 최적의 상담원을 찾는 결과의 예시를 이 보여준다
이러한 환경 하에서 본 논문은 국내 K사의 콜센터 시스템과 인입호를 종합적으로 분석하고, 호를 예측해 보고자 한다 또한 콜센터 시스템을 시뮬레이션 툴의 하나인 ProModel을 이용하여 구축하고, 여기에 예측한 호를 적용함으로써 실제 적정한 가용 인력을 찾아 상담원의 스케줄링을 원활하게 하며, 시스템 내에서의 비효율적인 부분이 있으면 그것을 발견하고 대안을 제시하는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.

제안 방법

사항이 된다. 또한 연휴가 있는 다음 평 일에는 평소보다 호의 량이 증가함도 나타났다 이러한 요인들을 종합적으로 고려하여 호를 예측한 다음 실제 시뮬레이션을 시행할 때에는 예측한 인입호의 량을 시스템에 적용하였다
시뮬레이션 모델은 4.1 절에서 구한 데이터들을 바탕으로 ProModel을 이용해 구현하였다. 실제 시스템을 바탕으로 하여 프로그래밍하였으므로 시스템에 인입되는 모든 호는<그림 1>의 흐름을 따른다 하지만 콜센터 관리자의 주관이 개입되는 blending4 등은 일정한 룰에 따라 이루어지는 것이 아니라 상황에 따라 관리자의 의사에 의해 결정되고, 또한 그 결과에 대한 정보만이 존재할 뿐 정확한 자료를 구할 수 없음으로 인해 모델링에서는 배제되었음을 밝힌다.
시스템의 특성 상, 다양한 대안의 제시는 기대할 수 없고 섬세한 부분까지 모델로서 묘사할 수는 없었지만 콜센터에 시뮬레이션을 적용하는 과정을 소개함으로서 기존의 소수 관리자에 의한 경험적. 직관적인 경영에서 탈피하게 하고, 체계적 .
통화 시간은 CTI에 있는 원시자료(02년 9, 10, 11월)를 통해 시뮬레이션에 적용될 분포를 추정하였다. 실제 A센터의 통화시간들에대한 데이터를 히스트그램으로 표현한 것이<그림 5> 이다.

이론/모형

떨어진다. 따라서 통화품질 그룹은 경험적인 분포(empirical distributionX 사용하였다.<표 3>은 센터별 그룹별 포기 시간에 대한 결과값들을 나타낸 것이다.

성능/효과

둘째, 실제 시스템에서는 일정한 서비스 레벨 을 유지하려는 관리자의 즉각적인 조치에 의하여 시뮬레이션 결과에 의한 것보다 시스템적으로 더 좋은 결과를 갖는 경향을 보인다. 예를 들어서 4.
하지만 적은 양의 호가 시스템에 유입했을 시에는, overflow에 의하여 고정된 상담원으로 최대의 효과를 낼 수 있다. 많은 경우의 수를 조합하여 실험을 수행한 결과, 상담원 총 수의 10%를 overflow 수준으로 적용하는 것이 서비스 레벨과 응대율, 포기호, 평균 대기시간 등을 고려한 최적의 수준이라는 결론에 도달하였다. SimRunner를 통한 최적의 overflow 수준을 찾는 과정이<그림 9>에나타나 있다.
셋째, 후처리시간 데이터 등에서 정밀한 값을 입력할 수 없음으로 인해 오차가 발생하기도 한다. 즉 최선이 아닌 차선책을 이용함으로써 발생하는 오차라고 할 수 있다.
<그림 2>를 보면 평일과 토요일, 일요일의 시간대별로 들어오는 인입 호의 비가 다름을 볼 수 있다. 실제 시간대별 인입호비를 요일별로 통계분석 하여본 결과, 평일에 대해서는 월요일부터 금요일까지 다르지 않다는 결론을 내릴 수 있다. 또한 평일과 토요일, 일요일은 각각 다르다는 결과도 도출되었다.

후속연구

이러한 상황 하에서 인입 호에 대한 정확한 분석과 시뮬레이션을 통한 최적의 필요 인원을 구하는 것은, 치열한 기업 경쟁 속에서 기업이 불필요한 비용을 절감하고, 보다 품질 높은 서비스를 사용자들에게 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다고 하겠다. 또 다양한 돌출변수가 잠재해있는 콜센터의 현실을 비춰볼 때 위기상황에서의 신속한 대처능력을 배양하고, 시스템을 이해하는 능력을 길러 줄 수 있음으로 인해 기업의 경영에 많은 도움이 될 것이다.
조회할 수 있어야함을 의미한다. 또한 고객이 되도록이면 빠른 시간 이내에 상담을 시작해야 하고, 한 상담원에 너무 많은 로드가 걸리는 것을 방지해 줄 수 있는 인입호 량에 대한 정확한 예측과 그에 맞는 최적의 스케줄링이 필요하다. 전자에 관한 사항들은 상담원들에 대한 교육에 의해서 추구될 수 있지만, 후자는 시스템적인 해결이 없이는 불가능하다고 말할 수 있다.
학문적인 방향에서 접근한 것은 관심을 갖는 이들에게 많은 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 앞으로 다양한 기법들의 개발과 콜센터에 대한 이론적인 체계가 확고하게 수립된다면, 더 정확하고 의미 있는 결과를 도출할 수 있음을 기대한다.

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