携程机票的话务量预言：精准把握呼叫中心动态

2023-10-30 17:58:55

在在线旅游预订巨头携程，客服中心扮演着用户与平台之间至关重要的桥梁角色。呼叫中心的通畅与否，直接影响着用户的服务体验与平台的口碑。为了优化呼叫中心的人员排布，降低运营成本，携程机票团队打造了一套强大的预测模型，能够精准预估未来一段时间的话务量。这套模型的背后，是机器学习、大数据分析和深厚的行业洞察力的完美融合。

大数据的馈赠：构建预测模型的基础

作为国内领先的在线旅游预订平台，携程机票积累了海量的数据资源。这些数据涵盖了用户的历史订票记录、客服通话记录、市场活动信息等多个维度，为预测模型的构建提供了坚实的基础。通过对这些数据的深入分析，携程机票团队提取出了影响话务量变动的关键因素，包括：

历史话务量数据： 过去一段时间的呼叫中心数据是预测未来话务量的最直接依据。携程机票团队将历史数据按照时间序列进行建模，识别出话务量变动的规律。
节假日及促销活动： 节假日和促销活动往往会带来话务量的激增。携程机票团队将这些特殊时段纳入预测模型，并根据历史活动数据对话务量进行预估。
航班变动信息： 航班的取消、延误等变动也会导致话务量的增加。携程机票团队与航空公司建立了实时数据对接机制，获取航班变动信息，并将其纳入预测模型。
外部环境因素： 天气状况、自然灾害等外部环境因素也会对话务量产生一定的影响。携程机票团队通过与第三方数据提供商合作，获取实时环境信息，并将其纳入预测模型。

机器学习的赋能：让预测模型更智能

在构建预测模型时，携程机票团队采用了机器学习技术。通过将历史数据输入机器学习算法，算法能够自动学习影响话务量变动的关键特征，并建立起预测模型。机器学习算法的优势在于：

自动化特征提取： 机器学习算法能够自动从数据中提取出影响话务量变动的特征，无需人工干预。这大大提高了特征提取的效率和准确性。
非线性建模： 机器学习算法可以建立非线性的预测模型，捕捉到数据中的复杂关系。这使得预测模型能够更加准确地反映话务量的实际变动情况。
自适应优化： 机器学习算法可以随着新数据的不断输入而不断学习和优化。这确保了预测模型能够持续提升其准确性，适应话务量变动的最新趋势。

实践中的应用：让预测模型创造价值

携程机票团队将预测模型应用于实际的呼叫中心管理中，取得了显著的成效：

优化人员排班： 通过预测未来一段时间的话务量，携程机票团队可以合理地安排客服人员的排班。在话务量高峰期，增加客服人员的数量，保证话务接通率；而在话务量低谷期，减少客服人员的数量，降低人力成本。
提升服务质量： 精准的话务量预测帮助携程机票团队提前做好准备，应对突发事件或话务量高峰。通过增加人员储备或优化呼叫流程，携程机票团队能够确保为用户提供稳定、优质的服务。
降低运营成本： 合理的客服人员排班避免了人员冗余和浪费，同时提升了呼叫中心的整体运营效率。这使得携程机票团队在控制成本的同时，又能够保证服务质量。