초록 ▼

과거의 콜량 데이터로부터 여러가지 변수에 의한 영향을 제거한 다음에 콜량을 예측하는 방법이 제공된다. 본 발명의 콜량 예측 방법에서는 콜량에 영향을 미치는 변수가 적용될 수 있는 날짜의 과거의 콜량 데이터를 해당 변수에 의해 콜량이 증가되는 비율인 이팩트 팩터로 나눈 값을 해당 날짜의 콜량으로 수정함으로써 과거의 콜량에 영향을 미쳤던 변수를 반영한다. 이와 같이 변수가 반영된 콜량 데이터를 사용하여 예측하고자 하는 달의 일평균 콜량을 계산하고, 계산된 일평균 콜량에, 각 요일에 따라 콜량이 증감하는 비율인 요일팩터와, 각 날짜에 적

과거의 콜량 데이터로부터 여러가지 변수에 의한 영향을 제거한 다음에 콜량을 예측하는 방법이 제공된다. 본 발명의 콜량 예측 방법에서는 콜량에 영향을 미치는 변수가 적용될 수 있는 날짜의 과거의 콜량 데이터를 해당 변수에 의해 콜량이 증가되는 비율인 이팩트 팩터로 나눈 값을 해당 날짜의 콜량으로 수정함으로써 과거의 콜량에 영향을 미쳤던 변수를 반영한다. 이와 같이 변수가 반영된 콜량 데이터를 사용하여 예측하고자 하는 달의 일평균 콜량을 계산하고, 계산된 일평균 콜량에, 각 요일에 따라 콜량이 증감하는 비율인 요일팩터와, 각 날짜에 적용될 수 있는 이팩트 팩터를 곱하여 각 날짜의 예측콜량을 계산한다. 이때, 월초의 일정 기간 및 월말의 일정 기간에 콜량이 증감하는 비율인 월초 팩터 및 월말 팩터를 더 곱하여 각 날짜의 예측 콜량을 계산할 수도 있다. 본 발명에 따르면, 과거의 콜량에 영향을 미쳤던 변수를 고려하여 콜량을 예측하므로 콜량 예측의 정확도가 높아지며, 콜량 예측에 영향을 미치는 변수를 사용자가 임의 선택할 수 있으므로 각 콜센터의 특성에 맞는 콜량 예측을 할 수 있다.

대표청구항

콜량에 영향을 미치는 변수가 적용될 수 있는 날짜의 과거의 콜량 데이터를 해당 변수에 의해 콜량이 증가되는 비율인 이팩트 팩터로 나눈 값을 해당 날짜의 콜량으로 수정하는 콜량 보정단계와, 보정된 콜량 데이터로부터 지정된 기간의 콜량을 예측하는 콜량 예측단계 를 구비하는 콜량 예측 방법.

콜량에 영향을 미치는 변수가 적용될 수 있는 날짜의 과거의 콜량 데이터를 해당 변수에 의해 콜량이 증가되는 비율인 이팩트 팩터로 나눈 값을 해당 날짜의 콜량으로 수정하는 콜량 보정단계와, 보정된 콜량 데이터로부터 지정된 기간의 콜량을 예측하는 콜량 예측단계 를 구비하는 콜량 예측 방법.