Dissertação

Putting a Call Centre in Peak Performance EVALUATED

Quando as empresas pretendem vender os seus produtos, normalmente elas encaminham esta tarefa para call centres. Os call centres têm de agendar estas chamadas comerciais para as pessoas durante o dia tendo em conta uma base de dados. O call centre pretende agendar as chamadas a fim de maximizar a probabilidade dos clientes atenderem. O foco desta tese é este problema de agendamento de chamadas. Para cada cliente, é-nos dada a probabilidade deste atender a chamada durante o dia. O número de chamadas que o call centre pode efetuar a determinado momento é limitado por algumas restrições, tais como: pelo número de operadores; pelo número de chamadas que cada cliente pode receber; e por regras referentes a chamadas consecutivas. Este problema pode ser formulado como um problema de controlo estocástico, e ainda pode ser visto como uma versão muito mais díficil do problema: weapons-target assignment. Nesta tese, criaram-se uma vários algoritmos que, dado o comportamento estatístico dos clientes, sugerem quais clientes contactar conforme o dia evolui. Estes algoritmos pretendem maximizar o número esperado de chamadas atendidas ao longo do dia. Estes métodos são construídos a partir dum leque de conceitos teóricos, entre eles métodos greedy, programação linear e programação dinâmica. As simulações demonstram que nenhum algoritmo vence os outros de forma universal: o melhor algoritmo depende das diferentes condições de trabalho, nomeadamente: o número de clientes, o número de operadores, etc. Implicando assim que diferentes algoritmos são capazes de satisfazer as necessidades de cenários diferentes.
call centre, planeamento de chamadas, programação dinâmica, programação linear, weapons-target assignment

Junho 19, 2018, 10:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

João Manuel de Freitas Xavier

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

Sabina Zejnilovic

NOS

Data Scientist