Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning

Authors : Mohamed BALLOUCH, Fatih AKAY, Sevtap ERDEM, Mesut TARTUK, Taha Furkan NURDAĞ, Hasan Hüseyin YURDAGÜL

Pages : 96-101

Doi:10.47495/okufbed.824870

View : 25 | Download : 11

Publication Date : 2021-03-02

Article Type : Conference Paper

Abstract :Çağrı merkezi, bir kuruluş için çok sayıda telefon görüşmesini idare edebilecek şekilde donatılmış bir ofistir ve aramaları tahmin etme yeteneği kilit bir faktördür. Bir şirket, arama sayısını doğru bir şekilde tahmin ederek personel ihtiyaçlarını planlayabilir, hizmet seviyesi gereksinimlerini karşılayabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir ve diğer birçok optimizasyondan yararlanabilir. Bu çalışmada, bir çağrı merkezindeki gelen çağrı sayısını tahmin etmek için zaman gecikmeleri ile entegreli Çok Katmanlı Algılayıcı insert ignore into journalissuearticles values(Multilayer Perceptron - MLP); ve Uzun Kısa Vadeli Bellek insert ignore into journalissuearticles values(Long-Short Term Memory – LSTM); tabanlı modeller geliştirilmiştir. 12, 24, 36 ve 48’lik tahminler üretilip, tahmin modellerinin performansı Ortalama Mutlak Hata insert ignore into journalissuearticles values(Mean Absolute Error - MAE); kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, MLP tabanlı modellerin MAE değerlerinin 1,50 ile 13,58 arasında, LSTM tabanlı modellerin ise 19,99 ile 66,74 arasında değiştiğini göstermektedir.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Çağrı Merkezi, Tahminleme, Zaman Gecikmesi