呼叫中心運營管理的核心是對座席的規(guī)范并且人性化的管理，尤其座席規(guī)模大并且服務(wù)內(nèi)容眾多的客服中心。
智能排班系統(tǒng)ZWM，正是在ZingFramework®的一體化架構(gòu)和統(tǒng)一數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，綜合考慮了業(yè)務(wù)發(fā)展帶來的話務(wù)量因素、領(lǐng)導(dǎo)層戰(zhàn)略規(guī)劃所帶來的服務(wù)架構(gòu)調(diào)整，以及各級別座席人員人性化要求等多方面的因素，為呼叫中心的現(xiàn)場運營和績效考核提供高效的管理平臺。 
         智能排班系統(tǒng)ZWM真正達(dá)到了“數(shù)據(jù)—座席—客戶”之間的指標(biāo)平衡：

· 智能排班系統(tǒng)ZWM基于統(tǒng)一的歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行獨有專利的集群算法，精準(zhǔn)的預(yù)測話務(wù)量和趨勢走向。

· 智能排班系統(tǒng)ZWM的智能排班算法，結(jié)合話務(wù)量預(yù)測和企業(yè)資源狀況（如交通、餐飲等因素），擬合出未來每個時段的座席數(shù)量，并自動生成詳細(xì)的排班表。

· 智能排班系統(tǒng)ZWM提供了排班結(jié)果的分析和修正，支持對預(yù)測的、期望的和實際的排班結(jié)果進(jìn)行對比分析。

· 智能排班系統(tǒng)ZWM提供基于排班表的現(xiàn)場管理，管理者可按照座席現(xiàn)場分布實時監(jiān)視座席工作狀態(tài)和系統(tǒng)運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)話務(wù)量偏差并對超過閥值的座席進(jìn)行實時預(yù)警。

         智能排班系統(tǒng)ZWM結(jié)合人力資源模塊，對座席綜合情況進(jìn)行考慮，例如缺勤、假期、加班等，為薪資計算、勞動成本分配以及績效考評提供準(zhǔn)確依據(jù)。 
         智能排班系統(tǒng)ZWM流程運行的結(jié)果是在未來的某段時間內(nèi)確定的員工工作日程，即最終班表的生成，在正式實施精確排班之前，首先需要確定排班的初始條件。初始條件用來描述排班工作的總體概況，是排班工作的立足點和出發(fā)地，貫穿整個排班工作流程，沒有明確初始條件，將無法正常開展排班工作。 
         初始條件包括4項，第一是時間精度是管理者要求可控和可管理的最小時段，通常定義為0.5小時或1小時； 
         第二是資源精度是管理者要求可控和可管理的最小人力資源單位（通常是1 個班組或1 個人為單位），以及最小的座席單位（通常是1 組座席或1 個座席為單位）； 
         第三是排班的周期是指管理者期望的最小排班管理周期，通常定義為周或月； 
         第四是排班時段是呼叫中心正式提供服務(wù)的工作時間。

多種話務(wù)預(yù)測算法靈活運用

         英立訊智能排班系統(tǒng)ZWM第一個環(huán)節(jié)是進(jìn)行話務(wù)預(yù)測時，必須掌握未來一段時間的話務(wù)量，才能安排相應(yīng)的座席代表數(shù)量予以匹配，以達(dá)到期望的服務(wù)水平。話務(wù)預(yù)測的目的是根據(jù)歷史的資料來預(yù)測未來的數(shù)據(jù)，在這里需要預(yù)測的數(shù)據(jù)包括兩個量，人工請求次數(shù)和平均處理時長。這兩個量對于將來的座席測算是至關(guān)重要的。例如某呼叫中心話務(wù)量變化情況，橫坐標(biāo)表示日期，縱坐標(biāo)表示當(dāng)日的人工請求次數(shù)，呼叫中心的話務(wù)指標(biāo)是一個典型的時間序列，在一月之中，一天之內(nèi)的變化都很大，可以應(yīng)用預(yù)測理論中的時間序列預(yù)測方法來進(jìn)行預(yù)測。不同的時間序列的預(yù)測模型適用的條件不同，英立訊采用的時間序列的預(yù)測模型歸納起來有如下幾類。

上期值預(yù)測法

         上期值預(yù)測法忽略了除最后一個數(shù)據(jù)點外的時間序列上的所有的數(shù)據(jù)點，使用最后的一個值作為下一個數(shù)據(jù)點的預(yù)測值：預(yù)測值＝上期值。當(dāng)有更多的相關(guān)數(shù)據(jù)可用時。僅選擇單樣本的做法是較為簡單的；但是當(dāng)條件迅速變化時，這不失為一個簡單有效的方法。

平均值預(yù)測法

         平均值預(yù)測法使用了時間序列的全部數(shù)據(jù)點，而非一個，并簡單的求了平均值。所以下一個數(shù)據(jù)點的預(yù)測值：預(yù)測值＝所有數(shù)據(jù)求平均值。平均值預(yù)測法在環(huán)境比較穩(wěn)定的時間序列中使用得非常廣泛，但是，在呼叫中心而言，話務(wù)隨多方面的因素而波動（并且很多因素是不可控制的），因此平均值預(yù)測法在淡季使用效果要相對好一些。

移動平均預(yù)測法

         與使用無關(guān)的舊數(shù)據(jù)不同，移動平均預(yù)測方法僅對最近一段時間的數(shù)據(jù)求平均值。令：n＝被認(rèn)為是與預(yù)測下一個時期相關(guān)的最近的時期數(shù)，于是下一個時期的預(yù)測值：預(yù)測值＝最后 n 個值的平均。移動平均法考慮了環(huán)境的變化，但對環(huán)境變化的響應(yīng)有些慢。一個原因是時間序列過去的n 個值賦予相同的權(quán)重，盡管較老的數(shù)據(jù)在目前的情況下與新的觀察值相比缺乏代表性。

指數(shù)平滑預(yù)測法

         指數(shù)平滑預(yù)測方法是對移動平均法的改進(jìn)，將最重的權(quán)重賦予時間序列最近的值，將比較輕的權(quán)重賦予較老的值。指數(shù)平滑預(yù)測方法所示：預(yù)測值＝α（上期值）＋（1－α）（上次預(yù)測值）。這里的 α 是一個介于0 和1 之間的常數(shù)，成為平滑常數(shù)。平滑常數(shù)α 的選取對預(yù)測的影響非常大，小的α 值（如α＝0.1）適合于環(huán)境相對穩(wěn)定的情況。較大的α 值（如α＝0.5）適合于環(huán)境變化相對較快的情況。但是由于呼叫中心的話務(wù)變化比較頻繁，而且幅度比較大，呼叫中心建議選取了這種方法，并且選取了α＝0.5作為預(yù)測的基準(zhǔn)。（大多數(shù)情況下，α 取值在0.1 至0.3 之間比較合適）。

趨勢性指數(shù)平滑預(yù)測法

         趨勢性指數(shù)平滑使用時間序列最近的數(shù)據(jù)來估計當(dāng)前的向上或向下的趨勢。趨勢性指數(shù)平滑所示：預(yù)測值＝α（上期值）＋（1－α）（上次預(yù)測值）＋趨勢估計。趨勢性指數(shù)平滑方法常應(yīng)用于趨勢非常明顯且經(jīng)常出現(xiàn)的環(huán)境。

         綜上所述，時間序列的預(yù)測模型的結(jié)果都是未來1 個月內(nèi)的，每個半小時之內(nèi)的話務(wù)量的預(yù)測值及平均處理時長的預(yù)測值。在話務(wù)預(yù)測結(jié)果出來以后，進(jìn)入精確排班流程的第二個環(huán)節(jié)，即動態(tài)評估環(huán)節(jié)。呼叫中心的排班管理員將根據(jù)其豐富的經(jīng)驗對話務(wù)預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行評估，并進(jìn)行調(diào)整。通常情況下，調(diào)整的方法包括兩種，系數(shù)調(diào)整和絕對量調(diào)整。其中，系數(shù)調(diào)整是指以話務(wù)預(yù)測的結(jié)果作為基礎(chǔ)，乘以某個調(diào)整系數(shù)，用來成比例放大或縮小相關(guān)的數(shù)據(jù)。絕對量調(diào)整是指以話務(wù)預(yù)測的結(jié)果作為基礎(chǔ)，加減某個調(diào)整值，用來增大或減小相關(guān)的數(shù)據(jù)。

優(yōu)化的座席預(yù)測算法

         話務(wù)預(yù)測和動態(tài)評估之后，進(jìn)入精確排班的第三個環(huán)節(jié)，即座席預(yù)測環(huán)節(jié)。座席預(yù)測環(huán)節(jié)的職能是將前一環(huán)節(jié)的話務(wù)預(yù)測調(diào)整值轉(zhuǎn)換為人力資源（即座席）的預(yù)測值。座席預(yù)測環(huán)節(jié)是精確排班過程中的一個非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，話務(wù)預(yù)測值，以及管理者期望的服務(wù)水平在這個環(huán)節(jié)中輸入，最終轉(zhuǎn)換為該時段內(nèi)的座席預(yù)測值，即該時段要需要配置的座席數(shù)，這也是精確排班第四環(huán)節(jié)的輸入條件。在進(jìn)行座席預(yù)測時，有兩種方法可供選擇：愛爾蘭公式法和黑匣子預(yù)測法。 
         呼叫中心是一個典型的排隊系統(tǒng)。電話一個接著一個到來，接受各種服務(wù)。如果一個到達(dá)的客戶不能立即接受服務(wù)，這個客戶就加入到一個隊列中進(jìn)行等待，圖示是一個單隊列的排隊模型，如果呼叫中心擁有多個隊列，則需要構(gòu)造多個上述的排隊模型。

         愛爾蘭公式法是基于排隊模型的算法，愛爾蘭公式法作為一個精確的座席預(yù)測算法。在直接使用的時候也存在局限性，即愛爾蘭公式有兩個使用前提：客戶愿意無限期的等待、沒有重復(fù)撥打情況發(fā)生。然而在呼叫中心，這兩個前提條件是不能滿足的。首先，每個客戶有不同的耐心程度，在等待一段時間后會主動放棄；同時，在大多數(shù)呼叫中心在客戶等待60秒左右，自動語音導(dǎo)航系統(tǒng)將會提示座席代表繁忙而主動掛斷客戶的電話。其次，客戶在放棄之后，往往會再次至電呼叫中心，希望能夠接通人工獲得服務(wù)，于是就會形成重復(fù)撥打。重復(fù)撥打率與接通率呈明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系， 智能排班系統(tǒng)ZWM座席預(yù)測模式。

         在erlang模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了修改呼叫中心管理模式：
1、固定服務(wù)率：人員擬合相對穩(wěn)定較erlang模型準(zhǔn)確度有非常大的提高;
2、可變服務(wù)率：人員擬合較固定服務(wù)率更加穩(wěn)定，但是需要現(xiàn)場管理根據(jù)電話情況對座席服務(wù)率進(jìn)行要求。 
         智能排班系統(tǒng)ZWM在erlang模型基礎(chǔ)上，結(jié)合傳統(tǒng)啟發(fā)式算法如(免疫遺傳算法,模擬退火算法,蟻群算法)來進(jìn)行求解的基礎(chǔ)上，開發(fā)了自適應(yīng)多目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化求解方法。

人性化的班次規(guī)則生成

         座席預(yù)測環(huán)節(jié)之后，進(jìn)入精確排班的環(huán)節(jié)，即班次設(shè)計和資源規(guī)劃環(huán)節(jié)，獲得了未來1 個月內(nèi)每半小時所需要的座席數(shù)量，班次設(shè)計和資源規(guī)劃環(huán)節(jié)的職能在于解決這一問題：如何安排員工上班，使每半小時實際安排的座席數(shù)量不少于需要的座席數(shù)量；如果實際安排的座席數(shù)量不足要求的座席數(shù)量，那么服務(wù)水平將達(dá)不到管理者所期望的服務(wù)水平。 
         要滿足每半小時實際安排的座席數(shù)量不少于需要的座席數(shù)量的要求，首先就需要進(jìn)行班次的設(shè)計，這是為第五環(huán)節(jié)資源規(guī)劃而準(zhǔn)備的。“班次設(shè)計”是指設(shè)計出一系列的班次，比如早班，中班，晚班，等等。而將來只要告訴員工，你下個月每天各上什么樣的班次即可。在班次設(shè)計時，需要充分考慮前面提到的一些影響因素。 
         在班次設(shè)計上，呼叫中心必須注意，班次的數(shù)量要適中。如果班次數(shù)量較少，則可能會導(dǎo)致話務(wù)的擬合效果偏差；如果班次數(shù)量較多，座席代表會由于難于記憶而開始反感。

靈活的排班現(xiàn)場管理

         智能排班系統(tǒng)ZWM實現(xiàn)靈活的排班管理，其中參數(shù)生成功能是指生成一系列的用于評價排班優(yōu)劣的參數(shù)。評價參數(shù)的選取和對未來風(fēng)險的評估，是在班表出來之后的一個重要的工作。既是對前期精確排班工作的小結(jié)，也是對可能出現(xiàn)的問題的一次分析，通過該環(huán)節(jié)可以很好的實現(xiàn)對全局的掌控。 
         對于呼叫中心運行情況的考核必須做到及時、全面并按周期連續(xù)地進(jìn)行，以便促進(jìn)其服務(wù)不斷提升。從管理經(jīng)驗來看，在考核指標(biāo)上主要考慮呼叫中心的接通能力、業(yè)務(wù)處理技能、服務(wù)親和力三大類指標(biāo)。 
         而對于呼叫中心排班工作優(yōu)劣的考核，建議通過下列評價參數(shù)來衡量。評價參數(shù)的生成是幫助排班師和上級領(lǐng)導(dǎo)來快速查詢和總體上把握排班情況的，通常包括：1、管理者設(shè)置的期望服務(wù)水平；2、在排班中引用的話務(wù)利用率指標(biāo)數(shù)值；3、每天各時段安排的班組個數(shù)以及全天的總數(shù)；4、每天休息的班組數(shù)量；5、每天各班次的出現(xiàn)次數(shù)；6、每天各班組上班的工時數(shù)量以及月總工時數(shù)量；7、每月各班組上的各種班次數(shù)量統(tǒng)計和休息天數(shù)統(tǒng)計。