El ÖAMTC facilita la planificación operativa
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El aprendizaje automático garantiza una utilización uniforme en el centro de llamadas del ÖAMTC mediante la predicción del volumen de llamadas.
Cómo abordó el proyecto A1 Digital
Definición de casos de uso y creación de modelos ML
A partir de datos históricos sobre llamadas (duración de las llamadas, tiempos de espera, etc.), A1 Digital desarrolló iterativamente un modelo de aprendizaje automático para predecir el volumen de llamadas.
Pruebas de algoritmos y modelos
A1 Digital utilizó entonces su propia plataforma de ML autoparametrizable para probar distintos algoritmos, así como diferentes modelos (por ejemplo, una red neuronal y el método de clasificación Random Forest) y sus configuraciones.
Confirmación de modelo
El resultado fue un modelo sólido capaz de prever el volumen probable de llamadas y, por tanto, las necesidades de personal en determinados periodos a partir de diversos parámetros de entrada, como el número de llamadas de la última semana, el tiempo en el periodo del año anterior y los periodos vacacionales.
POC
Con una prueba de concepto exhaustiva, A1 Digital demostró a continuación que el modelo ML desarrollado puede predecir realmente con exactitud el número de llamadas en el horizonte temporal deseado.
"La prueba de concepto nos ha demostrado que el aprendizaje automático puede cambiar nuestro trabajo de forma sostenible y positiva. La forma en que los expertos en IA de A1 Digital han condensado la multitud de datos en una solución de ML fiable y ampliable nos convenció para contar con A1 Digital en este proyecto de ML."
El cliente:
El Club Austriaco de Automóviles, Motocicletas y Turismo ÖAMTC se ve a sí mismo como un punto de contacto y promotor de los intereses de sus miembros en todas las cuestiones relacionadas con la movilidad. Bajo esta premisa, los Ángeles Amarillos de la calle y del centro de llamadas centran su actividad diaria en el concepto de servicio. Como parte del servicio telefónico y de información, los empleados del centro de llamadas son el primer punto de contacto para los afiliados y los clientes.
El reto:
El volumen de llamadas previsto desempeña un papel fundamental en la planificación óptima del despliegue de personal en el centro de llamadas. Un número incorrecto de empleados del centro de llamadas puede provocar largos tiempos de espera de los clientes durante los periodos punta o hacer perder tiempo al personal durante los periodos tranquilos. Sin embargo, el complejísimo modelo basado en Excel utilizado anteriormente para la planificación del despliegue de personal no permitía cambios dinámicos y alcanzaba sus límites debido a la multidimensionalidad del proceso. No se podían utilizar los algoritmos necesarios para una adaptación flexible en el tratamiento de datos, por ejemplo, sobre la evolución meteorológica y el comportamiento estacional de las vacaciones.
La solución:
El ÖAMTC vio la solución al problema en el uso del aprendizaje automático (ML). Las funciones básicas de esta tecnología incluyen el reconocimiento de patrones de comportamiento entre las personas que llaman y la comparación de estos datos con una variedad de parámetros diferentes. Como expertos en digitalización, el Club de Movilidad encargó a A1 Digital el desarrollo de una propuesta para el uso innovador de la tecnología ML en la planificación de personal.