콜센터 인입 콜량 예측을 위한 시계열 모델 비교 분석

류기동; 김우제

doi:10.14801/jkiit.2018.16.8.83

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류기동 (이씨에스텔레콤) 김우제 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제8호(JKIIT, Vol.16, No.8)

발행연도: 2018.8

수록면: 83 - 96 (14page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.8.83

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콜센터 운영자의 중요한 의사결정 작업은 비용을 최소화하면서 콜을 응대 할 수 있는 상담 인력의 적정 수준을 결정하는 것이다. 이를 위해서는 정확한 인입 콜량을 예측하는 것이 선행되어야 한다. 하지만, 국내외에 이에 대한 연구는 많지 않고 실제 콜센터에서는 담당자의 경험과 직관에 의지한 단순한 계산 방법이 여전히 주로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 콜량을 예측하기 위한 다양한 기법과 사례들을 조사하고 최적화된 모델을 개발하고 검증한다. 요소분해 모형, 평활화 모형, ARIMA모형, 회귀분석 모형, 인공신경망 기반의 예측 모델을 만들고, 실제 콜 센터 데이터를 활용하여 최적화된 예측 모델을 개발하고 효용성을 검증한다.

#call center #call arrival forecasting #wfm #ARIMA #ARIMAX #LSTM-RNN #regression #TBATS #STL

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[단행본] - T. B. Nielsen / 2010 / Call Center Capacity Planning : 14 ~

[학술지(정기간행물)] - Z. Askin / 2007 / The Modern Call Center: A Multi-Disciplinary Perspective on Operations Management Research / Production and Operations Management 16 (6) : 665 ~ 688

[학술지(정기간행물)] - 백웅 / 2010 / 대화식 데이터 마이닝 기법을 활용한 자동차 보험사의 인입 콜량 예측 사례 / 지능정보연구 16 (3) : 99 ~ 120

[학술지(정기간행물)] - S. Sue / 2004 / E-relationship marketing: changes in traditional marketing as an outcome of electronic customer relationship management / Journal of Enterprise Information Management 17 (6) : 410 ~ 415

[학술지(정기간행물)] - B. H. Andrews / 1995 / L. L. Bean Improves Call-Center Forecasting / Interfaces 25 (6) : 1 ~ 13

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