- Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 4 Issue: 1
- Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning
Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning
Authors : Mohamed Ballouch, Fatih Akay, Sevtap Erdem, Mesut Tartuk, Taha Furkan Nurdağ, Hasan Hüseyin Yurdagül
Pages : 96-101
Doi:10.47495/okufbed.824870
View : 13 | Download : 3
Publication Date : 2021-03-02
Article Type : Other
Abstract :Çağrı merkezi, bir kuruluş için çok sayıda telefon görüşmesini idare edebilecek şekilde donatılmış bir ofistir ve aramaları tahmin etme yeteneği kilit bir faktördür. Bir şirket, arama sayısını doğru bir şekilde tahmin ederek personel ihtiyaçlarını planlayabilir, hizmet seviyesi gereksinimlerini karşılayabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir ve diğer birçok optimizasyondan yararlanabilir. Bu çalışmada, bir çağrı merkezindeki gelen çağrı sayısını tahmin etmek için zaman gecikmeleri ile entegreli Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron - MLP) ve Uzun Kısa Vadeli Bellek (Long-Short Term Memory – LSTM) tabanlı modeller geliştirilmiştir. 12, 24, 36 ve 48’lik tahminler üretilip, tahmin modellerinin performansı Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error - MAE) kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, MLP tabanlı modellerin MAE değerlerinin 1,50 ile 13,58 arasında, LSTM tabanlı modellerin ise 19,99 ile 66,74 arasında değiştiğini göstermektedir.Keywords : Makine Öğrenmesi, Çağrı Merkezi, Tahminleme, Zaman Gecikmesi