Dissertação

{en_GB=Putting a Call Centre in Peak Performance} {} EVALUATED

{pt=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., en=When companies want to sell their products, they usually outsource this task to call centres. Call centres must schedule phone calls to people in a given database during the day, to perform these tasks. The call centre wants to schedule the calls so as to maximise the probability that the clients answer the call. This thesis focuses on this scheduling problem. For each client, we are given the probability of answering the call during the day. The number of calls that the call centre can place at each time slot is limited by some constraints, such as: the number of available operators; the number of attempts per client; and calling policies regarding consecutive calls. In fact, the scheduling problem we address can be framed as a stochastic control problem, and can be seen as a substantially more difficult version of a famous problem: the weapons-target assignment problem. In this thesis, we create a suite of algorithms that, given the statistical behaviour of the clients in the database, suggest which clients to call as the day unfolds. Our algorithms aim at maximising the expected number of answered calls throughout the day. We build our algorithms from a range of theoretical frameworks, among them greedy approaches, linear programming, and dynamic programming. As our simulations show, no algorithm beats universally the others: the best algorithm depends on the underlying setup, i.e., number of clients, number of available operators, etc. Thus, the suite of algorithms we created can cover the needs of distinct scenarios.}
{pt=call centre, planeamento de chamadas, programação dinâmica, programação linear, weapons-target assignment, en=call centre, call scheduling, dynamic programming, linear programming, weapons-target assignment}

Junho 19, 2018, 10:0

Orientação

ORIENTADOR

João Manuel de Freitas Xavier

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

Sabina Zejnilovic

NOS

Data Scientist