 発信者をコンタクトセンターの応対係にルーティングするためのシステムおよび方法
专利摘要:
知的ルーティングシステムとともに、発信者をコンタクトセンターの応対係にルーティングするための方法を開示する。１名以上の応対係は、収入の増加、費用の減少、または顧客満足の増加等の、最適な対話の達成によって格付けされる。次いで、発信者は、選択された最適な対話を得るのに増大した可能性を得るように、格付けされた応対係に優先的にルーティングされる。より高度な実施形態では、ある特性を伴う発信者を、ある特性を伴う応対係に優先的にルーティングして、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者および応対係の人口統計およびサイコグラフィック特性も決定し、パターン照合アルゴリズムで使用することができる。 公开号:JP2011511533A 申请号:JP2010544292 申请日:2008-09-19 公开日:2011-04-07 发明作者:クリス；ダブリュー． ジョーンズ，；ステュアート；ジェイ． スポティスウッジ，；ツィア チシティ， 申请人:ザ リソース グループ インターナショナル， リミテッド； IPC主号:H04M3-523
专利说明:
[0001] （関連出願の相互参照） 本出願は、２００８年１月２８日に出願された米国特許出願第１２／０２１，２５１号および２００８年７月２５日に出願された米国特許出願第１２／１８０，３８２号の利益を主張し、その全体が本明細書に参考として援用される。] 背景技術 [0002] （本発明の背景） 本発明は、コンタクトセンターシステムにおける電話のルーティングおよび他の電気通信の分野に関する。] [0003] 通常のコンタクトセンターは、多数の人間の応対係から成り、各々が、中央交換機に接続される、電話あるいはＥメールまたはインターネットチャットセッションを行うためのコンピュータ等の、電気通信装置に割り当てられる。これらの装置を使用して、応対係は、概して、コンタクトセンターまたはコンタクトセンターの、クライアントの顧客または見込み顧客に、販売、顧客サービス、または技術サポートを提供するために使用される。] [0004] 通常は、コンタクトセンターまたはクライアントは、その顧客、見込み顧客、または他の第三者に、課金の質問のため、または技術サポートのため等の、特定のサービスのための多数の異なる連絡先番号またはアドレスを宣伝する。次いで、特定のサービスを求める顧客、見込み顧客、または第三者は、この連絡情報を使用し、入電発信者は、１つ以上のルーティングポイントにおいて、適切なサービスを提供することができるコンタクトセンターの人間の応対係にルーティングされる。そのような入電連絡に応答するコンタクトセンターは、「インバウンドコンタクトセンター」と呼ばれる。] [0005] 同様に、コンタクトセンターは、現在の顧客または見込み顧客あるいは第三者に、出電連絡を行うことができる。そのような連絡は、製品の販売を促進する、技術サポートまたは課金情報を提供する、顧客選好を調査する、または貸付金の回収を支援するように行われてもよい。そのような発信連絡を行うコンタクトセンターは、「アウトバウンドコンタクトセンター」と呼ばれる。] [0006] インバウンドコンタクトセンターおよびアウトバウンドコンタクトセンターの両方において、電話でコンタクトセンター応対係と対話する個人（顧客、見込み顧客、調査参加者、または他の第三者等）は、本願では「発信者」と呼ばれる。発信者と対話するようにコンタクトセンターによって確保された個人は、本願では「応対係」と呼ばれる。] [0007] あらゆるコンタクトセンター運営のための必要不可欠なハードウェアは、発信者を応対係に接続するスイッチシステムである。インバウンドコンタクトセンターでは、これらのスイッチは、入電発信者を、コンタクトセンターの特定の応対係に、または複数のコンタクトセンターが配備される場合は、さらなるルーティングのために特定のコンタクトセンターにルーティングする。電話装置を採用するアウトバウンドコンタクトセンターでは、スイッチシステムに加えて、ダイヤラが通常採用される。ダイヤラは、電話番号のリストからの電話番号を自動的にダイヤルするため、および（無応答、話中音、エラーメッセージ、または留守番電話機を得ることとは対照的に）発信された電話番号から所在する発信者に到達したかどうかを決定するために使用される。ダイヤラが所在する発信者を獲得すると、スイッチシステムが発信者をコンタクトセンターの特定の応対係にルーティングする。] [0008] したがって、発信者体験を最適化するように、ルーティング技術が開発されてきた。例えば、特許文献１は、複数の電話交換機間に存在する場合がある性能の一般的変動にもかかわらず、これらの交換機にわたる発信者の待機時間を均等化するための電話システムを説明している。しかしながら、インバウンドコンタクトセンターにおける連絡ルーティングは、発信者を、最長期間にわたってアイドル状態となっている応対係に接続するように概して構造化される、過程である。１名だけの応対係が応対可能であってもよい、インバウンド発信者の場合、その応対係は、概して、さらなる分析なしで発信者に選択される。別の実施例では、コンタクトセンターに８名の応対係がいて、７名が連絡に専念している場合、交換機は、概して、インバウンド発信者を応対可能な１名の応対係にルーティングする。８名全ての応対係が連絡に専念している場合、交換機は、通常は、連絡を保留にし、次いで、それを応対可能になる次の応対係にルーティングする。より一般的には、コンタクトセンターは、入電発信者の待ち行列を設定し、最も長く待機している発信者を、経時的に応対可能になる応対係に優先的にルーティングする。最初の応対可能な応対係または最も長く待機している応対係のいずれか一方に連絡をルーティングする、そのようなパターンは、「ラウンドロビン」連絡ルーティングと呼ばれる。ラウンドロビン連絡ルーティングでは、発信者と応対係との間の最終的な照合および接続は、本質的にランダムである。] [0009] 電話装置を使用するアウトバウンドコンタクトセンター環境では、コンタクトセンターまたはその応対係には、通常は、製品の販売または調査を行おうとする等の、何らかの勧誘活動を行おうとするために連絡される電話番号のリストを含む、「リードリスト」が提供される。リードリストは、全てのコンタクトセンター、１つのコンタクトセンター、全ての応対係に対する総合リスト、または、特定の応対係あるいは応対係のグループのサブリストとなり得る（任意のそのような場合、リストは、概して、本願では「リードリスト」と呼ばれる）。リードリストを受信した後、ダイヤラまたは応対係自体が、通常は、番号順にリードリストを通して発信し、所在する発信者を得て、勧誘活動を行う。この標準過程を使用する際に、発信者と応対係との間の最終的な照合および接続は、本質的にランダムである。] [0010] 発信者を応対係に接続するための、これらの標準的であるが本質的にランダムな過程を改良するために、いくつかの試行が行われてきた。例えば、特許文献２は、入電発信者の言語選好が収集され、その言語でサービスを提供することができる特定のコンタクトセンターまたは応対係に電話をルーティングするために使用される、電話ルーティングシステムを説明している。このように、言語選好は、発信者を応対係に照合させ、接続することの主要な要因であるが、一旦、そのような選好が行われると、発信者は、ほとんど常に「ラウンドロビン」様式でルーティングされる。一般的なラウンドロビンシステムを改変するために、他の試行が行なわれてきた。例えば、特許文献３は、応対係自身が各々、入電発信者に対する個人ルーティング規則を作成し、各応対係が自分達にルーティングされる発信者の種類をカスタマイズすることを可能にする、電話システムを説明している。これらの規則は、応対係が以前に対話した発信者等の、応対係が自分達にルーティングされて欲しい特定の発信者のリストを含むことができる。しかしながら、このシステムは、応対係の選好に向かって偏っており、応対係の相対的能力も発信者および応対係自身の個性も考慮に入れない。] 先行技術 [0011] 米国特許第７，２３６，５８４号明細書 米国特許第７，２０９，５４９号明細書 米国特許第７，２３１，０３２号明細書] 発明が解決しようとする課題 [0012] したがって、発信者を応対係に照合させ、接続するための利用可能な機構を改良する必要性がある。本発明がこれを達成する。] 課題を解決するための手段 [0013] （本発明の簡潔な概要） 本発明のシステムおよび方法は、コンタクトセンターの応対係への発信者のルーティングを最適化するために使用することができる。一般に、連絡ルーティングは、コンタクトセンターにとって有益と見なされる対話（本願では「最適な対話」と呼ばれる）の可能性を増大させる方式で、発信者が特定の応対係と照合され、接続されるように、連絡をルーティングすることによって最適化される。通常の最適な対話の例は、販売の増加、連絡の持続時間（よって、コンタクトセンターに対する費用）の減少、容認可能なレベルの顧客満足の提供、またはコンタクトセンターが制御または最適化しようとしてもよい、任意の他の対話を含む。本発明のシステムおよび方法は、一般に、最適な対話によって応対係を格付けし、最適な対話の可能性を増大させるように、格付けされた応対係を発信者と照合することによって、最適な対話の可能性を向上させることができる。一旦、照合されると、発信者を格付けされた応対係に接続することができる。より高度な実施形態では、本発明のシステムおよび方法はまた、応対係に関する人口統計、サイコグラフィック、または履歴実績を説明するデータと一緒に、発信者に関する人口統計、サイコグラフィック、過去の購入行動、または他の事業関連情報を説明するデータに由来するコンピュータモデルを使用して、発信者を応対係に照合することによって、最適な対話の可能性を増大させるために使用することもできる。] [0014] 本発明の比較的基本的な実施形態では、コンタクトセンターの応対係の実績は、最適な対話を達成する能力によって各応対係を格付けするように、ある期間にわたって照会される。期間は、発信者との応対係の最初の対話と同じくらいの長さに延長する期間まで、直前の連絡と同じくらい短くなり得る。次いで、各応対係について決定される等級は、発信者を特定の応対係に照合させ、接続する際の因子として使用される。例えば、ある応対係は、同じコンタクトセンターに従事している他の応対係よりも販売を発生させる優れた能力を有することが示されてもよい。本発明は、発信者を、販売を発生させる優れた能力を有することが示された応対係に優先的にルーティングすることによって、連絡中に、さらなる販売を達成する可能性を増大させることができる。同様に、他の応対係は、同じコンタクトセンターに従事している他の応対係よりも短い発信者との対話を発生させることが示されてもよい。より短い発信者との対話を発生させることが示された応対係に連絡を優先的にルーティングすることによって、コンタクトセンターまたはコンタクトセンタークライアントは、応対係および通信帯域幅の全体的な必要性を減少させ、したがって、その費用を削減することができる。] [0015] 一般に、最適な対話を達成する能力によってコンタクトセンターの応対係を格付けすることによって、コンタクトセンターは、選択されてもよい任意の最適な対話を達成する可能性を増大するように、発信者を応対係に照合させ、接続することができる。応対係を格付けする方法は、特定の最適な対話に対する１〜Ｎの尺度で各応対係をランク付けするほど単純となり得て、Ｎが応対係の合計数である。格付けする方法はまた、費用によって応対係を格付けするように、各応対係の平均連絡対処時間を決定するステップ、販売によって応対係を格付けするように、各応対係によって発生した総売上高または販売数を決定するステップ、または顧客満足によって応対係を格付けするように、発信者との連絡の終了時に顧客調査を行うステップを含むこともできる。しかしながら、先述の内容は、応対係が格付けされてもよい方法の例にすぎず、多くの他の方法が存在する。] [0016] 応対係が２つ以上の最適な対話によって格付けされる場合、本発明は、最適な対話を加重して、どの発信者がどの応対係にルーティングされるべきかを解明するように構成することができる。例えば、個別発信者に対して、２名の現在応対可能な応対係が存在し、どの最適な対話に本発明がより重く加重しているかに応じて、一方の応対係への発信者のルーティングが、販売発生のより高い可能性をもたらす一方で、他方の応対係への発信者のルーティングは、より短い持続時間の連絡をもたらすと本発明が推測する場合、発信者は、第１または第２の応対係のいずれか一方にルーティングされてもよい。別の実施例では、最適な対話のどの混成に本発明がより重く加重しているかに応じて、一方の応対係への発信者のルーティングが、販売の高い可能性、より短い連絡持続時間をもたらすが、低いレベルの顧客満足をもたらす一方で、別の応対係への発信者のルーティングは、販売の高い可能性、より長い連絡持続時間をもたらすが、高いレベルの顧客満足をもたらすと本発明が推測する場合、発信者は、第１または第２の応対係にルーティングされてもよい。] [0017] 種々の最適な対話に置かれる加重は、コンタクトセンターやそのクライアントによって制御された方式で、または所定の規則に従って、リアルタイムで行なうことができる。随意で、コンタクトセンターまたはそのクライアントは、インターネットまたは何らかの別のデータ転送システム上で加重を制御してもよい。一例として、コンタクトセンターのクライアントは、インターネットブラウザ上で現在使用中の加重にアクセスし、これらを遠隔で修正することができる。そのような修正は、すぐに効果を現すように設定されてもよく、そのような修正の直後に、後続の発信者ルーティングは、新たに確立する加重に従って発生する。そのような実施例の事例は、コンタクトセンタークライアントが、現在の事業における最重要戦略的優先度が収入の最大限化であると決定する場合に、生じてもよい。そのような場合、クライアントは、所与の連絡において販売の最大確率を発生させる応対係の選択に有利に働くように、加重を遠隔で設定する。後に、クライアントは、顧客満足の最大限化が事業においてより重要であると判断してもよい。この場合、クライアントは、発信者が、満足のレベルを最大限化する可能性が最も高い応対係にルーティングされるように、本発明の加重を遠隔で設定することができる。あるいは、加重の変化は、以降の時間に実施されるように設定されてもよく、例えば、翌朝に開始する。] [0018] 格付けされた応対係のデータおよび選択された最適な対話により、本発明は、格付けされた応対係を発信者と照合させて、最適な対話または最適な対話の加重された混成の可能性を増大させるために使用することができる。照合は、発信者と、コンタクトセンターのログインした全ての応対係、コンタクトセンターで現在連絡に応対可能な全ての応対係、またはそれらの任意の混成またはサブグループとの間で発生することができる。照合規則は、最小等級を伴う応対係が発信者との照合のために好適な唯一の応対係であるように設定することができる。照合規則はまた、最適な対話またはそれらの混成のための最高等級を伴う応対可能な応対係が発信者と照合されるように、設定することもできる。連絡が開始された時間から、発信者を１名の応対係に接続するように交換機に命令する代わりに、発信者を特定の応対係に接続するように交換機が命令された時間までに経過した時間内に、応対係が応対不可能になってもよい場合を提供するために、照合規則は、特定の発信者に対する応対係適合性の順序付けを規定し、その順序付けで、発信者を最高等級の応対係に照合することができる。] [0019] 電話装置を採用するアウトバウンドコンタクトセンター環境では、行なわれる照合は、リードリストの形態で反映することができる。リードリストは、１名の特定の応対係または応対係のグループに対するものとなり得て、次いで、応対係は、リードリストを通して発信し、勧誘活動を行なうことができる。リードリストを通して発信するためにダイヤラが使用される場合、所在する発信者を獲得すると、本発明は、応対可能な応対係を決定し、所在する発信者を応対可能な応対係のうちの１名以上と照合させ、発信者をこれらの応対係のうちの１名と接続することができる。好ましくは、本発明は、所在する発信者を応対係のグループと照合させ、発信者に対する応対係適合性の順序付けを規定し、所在する発信者を、その順序付けで現在応対可能な最高等級の応対係と照合させ、発信者を最高等級の応対係に接続する。このように、ダイヤラは、連続的にリードリストを通して発信し、可能な限り迅速に所在する発信者を獲得することが可能であるべきで、それを本発明が現在応対可能な最高等級の応対係に照合させ、接続することができるため、ダイヤラの使用は、本発明でより効率的になる。] [0020] より高度な実施形態では、本発明のシステムおよび方法は、発信者に関する人口統計、サイコグラフィック、および他の事業関連データ（本願では、個別に、またはまとめて「発信者」データと呼ばれる）とともに、応対係の等級、応対係の人口統計データ、応対係のサイコグラフィックデータ、および応対係に関する他の事業関連データ（本願では、個別に、またはまとめて「応対係」データと呼ばれる）を組み合わせることによって、最適な対話の可能性を増大させるために使用することができる。応対係および発信者人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、配偶者関係、仕事の状態、および信用度の得点のうちのいずれかを含むことができる。応対係および発信者サイコグラフィックデータは、内向性、社交性、経済的成功の所望、ならびに映画およびテレビの選好のうちのいずれかを含むことができる。] [0021] 発信者人口統計およびサイコグラフィックデータは、インデックスとして発信者の連絡情報を使用することによって、利用可能なデータベースから回収することができる。利用可能なデータベースは、公的に利用可能なもの、市販されているもの、またはコンタクトセンターあるいはコンタクトセンタークライアントによって作成されるものを含むが、それらに限定されない。アウトバウンドコンタクトセンター環境では、発信者の連絡情報は、事前に分かっている。インバウンドコンタクトセンター環境では、発信者の連絡情報は、発信者の発信者ＩＤ情報を調べることによって、または発信者アカウント番号の入力あるいは他の発信者識別情報等を通して、連絡の開始時にこの発信者の情報を要求することによって、回収することができる。履歴購入行動、顧客としての現在の満足のレベル、または製品への関心の自発的レベル等の、他の事業関連データもまた、利用可能なデータベースから回収されてもよい。] [0022] 応対係の人口統計およびサイコグラフィックデータは、雇用時に、または雇用の全体を通して定期的に、応対係を調査することによって確立することができる。そのような調査過程は、書面または口頭調査等を通して、手動となり得るか、またはウェブブラウザ上の展開等によって、コンピュータシステム上で行なわれる調査で自動化することができる。] [0023] 一旦、応対係データおよび発信者データが収集されると、このデータは、計算システムに渡される。次いで、計算システムは、各応対係を各発信者と照合させ、販売の発生、連絡の持続時間、または顧客が満足であると思う対話を発生させる可能性等の、多数の最適な対話に沿った各照合の推定結果を推測する、コンピュータモデルを作成するために、順にこのデータをパターン照合アルゴリズムで使用する。一例として、本発明は、発信者を女性の応対係に照合することによって、照合が販売の確率を４パーセント増加させ、連絡の持続時間を６パーセント削減し、対話への発信者の満足を１２パーセント増加させることを示してもよい。概して、本発明は、応対係および発信者の複数の人口統計およびサイコグラフィック局面に及ぶ、より複雑な予測を生成する。本発明は、例えば、発信者が、自宅に高速インターネットがあり、コメディ映画を楽しむ、独身白人男性で２５歳の応対係に接続された場合、販売の確率の１２パーセント増加、連絡の持続時間の７パーセント増加、および発信者の連絡への満足の２パーセント減少をもたらすと結論付ける場合がある。並行して、本発明はまた、発信者が、既婚黒人女性で５５歳の応対係に接続された場合、販売の確率の４パーセント増加、連絡の持続時間の６パーセント減少、および発信者の連絡への満足の９パーセント増加をもたらすと決定してもよい。] [0024] この高度な実施形態は、好ましくは、発信者の人口統計、サイコグラフィック、および他の事業関連データとともに、応対係の等級、人口統計、サイコグラフィック、および他の事業関連データを使用するが、本発明の他の実施形態は、１つ以上の種類または部類の発信者または応対係データを排除して、本発明を採用するために必要な計算能力または記憶を最小限化することができる。] [0025] 本発明で使用されるパターン照合アルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズムまたは遺伝的アルゴリズム等の、任意の相関アルゴリズムを含むことができる。アルゴリズムを概して訓練する、あるいは洗練するために、（最適な対話について測定されるような）実際の連絡結果が、発生した各連絡に対する実際の応対係および発信者データに対して比較される。次いで、パターン照合アルゴリズムは、ある応対係とのある発信者の照合が、最適な対話の可能性をどのように変化させるかを習得するか、またはその習得を向上させることができる。このように、パターン照合アルゴリズムは、次いで、特定の一式の応対係データを伴う応対係との特定の一式の発信者データを伴う発信者の照合との関連において、最適な対話の可能性を予測するために使用することができる。好ましくは、コンタクトセンターが１日の運営を終了した後に毎晩、アルゴリズムを定期的に訓練する等、発信者対話についてのより多くの実データが利用可能になるにつれて、パターン照合アルゴリズムは定期的に洗練される。] [0026] パターン照合アルゴリズムは、各応対係および発信者の照合に対する最適な対話の予測可能性を反映する、コンピュータモデルを作成するために使用することができる。好ましくは、コンピュータモデルは、全ての応対可能な発信者に対して照合されるような、コンタクトセンターにログインしている全ての応対係に対する一式の最適な対話の予測可能性を含む。あるいは、コンピュータモデルは、これらのサブセット、または上記のセットを含有するセットを含むことができる。例えば、コンタクトセンターにログインしている全ての応対係を、全ての応対可能な発信者と照合する代わりに、本発明は、全ての応対可能な応対係を、全ての応対可能な発信者、または応対係あるいは発信者のより狭いサブセットと照合することができる。同様に、本発明は、応対可能である、またはログインしているか否かにかかわらず、特定のキャンペーンに取り組んだ全ての応対係を、全ての応対可能な発信者と照合することができる。同様に、コンピュータモデルは、１つの最適な対話または多数の最適な対話の予測可能性を含むことができる。] [0027] コンピュータモデルは、応対係および発信者の各照合のための適合性スコアを含むように、さらに洗練することもできる。適合性スコアは、パターン照合アルゴリズムによって予測されるような一式の最適な対話の可能性を得て、別の最適な対話に関係するような特定の最適な対話を、多かれ少なかれ重視するように、これらの可能性を加重することによって、決定することができる。次いで、適合性スコアは、どの応対係がどの発信者に接続されるべきかを決定するために、本発明で使用することができる。] [0028] 例えば、応対係１との発信者照合が、販売発生の高い可能性をもたらすが、長い連絡の高い可能性を伴う一方で、応対係２との発信者照合は、販売発生の低い可能性をもたらすが、短い連絡の高い可能性をもたらすとコンピュータモデルが示すものであってもよい。販売のための最適な対話が、低費用の最適な対話よりも重く加重される場合には、応対係２と比較した応対係１に対する適合性スコアは、発信者が応対係１に接続されるべきであることを示す。一方で、販売のための最適な対話が、低費用連絡のための最適な対話より少なく加重される場合には、応対係１と比較した応対係２に対する適合性スコアは、発信者が応対係２に接続されるべきであることを示す。] [0029] 電話装置を採用するアウトバウンドコンタクトセンター環境では、パターン照合アルゴリズムで応対係および発信者データを使用することによって行なわれる照合は、リードリストの形態で反映することができる。リードリストは、１名の特定の応対係または応対係のグループに対するものとなり得て、次いで、応対係は、リードリストを通して発信し、勧誘活動を行なうことができる。リードリストを通して発信するためにダイヤラが使用される場合、所在する発信者を獲得すると、システムは、応対可能な応対係を決定し、所在する発信者を応対可能な応対係のうちの１名以上と照合するためにパターン照合アルゴリズムとともに発信者および応対係データを使用し、発信者をこれらの応対係のうちの１名と接続することができる。好ましくは、システムは、所在する発信者を応対係のグループと照合させ、そのグループ内で発信者に対する応対係適合性の順序付けを規定し、所在する発信者を、その順序付けで応対可能な最高等級の応対係と照合させ、発信者をその最高等級の応対係に接続する。所在する発信者を応対係のグループと照合する際に、本発明は、同様の人口統計データまたはサイコグラフィックデータ等の同様の応対係データを伴う一群の応対係を決定し、さらに、その一群内で応対係適合性の順序付けを決定するために使用することができる。このように、本発明は、ダイヤラの効率を増加させ、特定の応対係データを伴う応対係が応対可能になるまでダイヤラを停止しなければならないことを回避することができる。] [0030] 本発明の一局面は、データを記憶することによって好感度データベースを開発してもよいことであり、データベースは、人口統計、サイコグラフィック、または他の事業関連情報とは無関係である、個別発信者の連絡結果（本願では「発信者好感度データ」と呼ばれる）についてのデータを含む。そのような発信者好感度データは、発信者の購入履歴、連絡時間履歴、または顧客満足履歴を含むことができる。これらの履歴は、製品の購入に対する発信者の一般履歴、応対係との平均連絡時間、または平均顧客満足評定等の、一般的なものとなり得る。これらの履歴はまた、特定の応対係に接続された時の発信者の購入、連絡時間、または顧客満足履歴等の、応対係固有のものにもなり得る。] [0031] 次いで、発信者好感度データは、本発明を使用して行なうことができる照合を洗練するために使用することができる。一例として、ある発信者は、発信者が連絡を受けた最後のいくつかの事例において、発信者が製品またはサービスを購入することを選択したため、購入する可能性が高い者として発信者好感度データによって識別されてもよい。次いで、この購入履歴は、最適な対話の可能性を増大させるよう、発信者が、発信者に好適と見なされた応対係と優先的に照合されるように、照合を適切に洗練するために使用することができる。この実施形態を使用すると、発信者の過去の購入行動を考慮すれば販売の可能性が依然として起こり得るため、コンタクトセンターは、発信者を、収入を発生させるための高い等級がない、またはそうでなければ容認可能な照合にならない応対係と優先的に照合することができる。この照合のための戦略は、そうでなければ発信者との連絡対話に専念した可能性のある、他の応対係を応対可能にする。あるいは、コンタクトセンターは、代わりに、発信者データおよび応対係の人口統計またはサイコグラフィックデータを使用して生成された照合が何を示してもよいかにかかわらず、発信者が、収入を発生させるための高い等級を伴う応対係と照合されることを保証しようとしてもよい。] [0032] 本発明によって開発される、より高度な好感度データベースは、発信者の連絡結果が種々の応対係データにわたって追跡されるものである。そのような分析は、例えば、発信者が、同様の性別、人種、年齢の応対係に、または特定の応対係と照合させられた場合に、満足する可能性が最も高いことを示す場合がある。この実施例を使用して、本発明は、発信者を、容認可能な最適な対話を発生させたことが発信者好感度データから分かっている、特定の応対係または特定の種類の応対係と優先的に照合することができる。] [0033] 好感度データベースは、商用、クライアント、または公的に利用可能なデータベースソースに、発信者に関する情報が欠けているかもしれない時に、発信者に関する特に実用的な情報を提供することができる。このデータベース開発はまた、個別発信者の連絡結果が、商用データベースが示唆する場合のあるものとは異なってもよいという結論を推進してもよいため、発信者についての利用可能なデータがある場合でさえも、連絡ルーティングおよび応対係と発信者との照合をさらに増強するために使用することもできる。一例として、本発明が、発信者および応対係を照合するために、商用データベースのみに依存する場合、最適な顧客満足を達成するように、発信者が同じ性別の応対係に最も良く照合されることを予測してもよい。しかしながら、発信者との以前の対話から開発された好感度データベース情報を含むことによって、本発明は、最適な顧客満足を達成するように、発信者が異性の応対係に最も良く照合されることをより正確に予測する場合がある。] [0034] 本発明の別の局面は、特定の発信者の人口統計、サイコグラフィック、または他の事業関連特性と照合されるような、個々の応対係の収入発生、費用、および顧客満足実績データ（本願では「応対係好感度データ」と呼ばれる）を含む、好感度データベースを開発してもよいことである。このような好感度データベースは、例えば、特定の応対係が、同様の年齢の発信者との対話で最も良く機能し、有意に高齢または若齢の発信者との対話ではあまり良く機能しないことを、本発明に予測させてもよい。同様に、この種類の好感度データベースは、ある応対係好感度データを伴う応対係が、特定の地理の出身の発信者を、対応係が他の地理からの発信者を対処するよりもはるかに良く対処することを、本発明に予測させてもよい。別の例として、本発明は、応対係が激怒した発信者に接続される状況において、特定の応対係が良く機能することを予測してもよい。] [0035] 好感度データベースは、好ましくは、照合を生成するようにパターン照合アルゴリズムを通過する、応対係データおよび発信者データと組み合わせて使用されるが、好感度データベースに記憶される情報はまた、好感度情報が照合を生成するために使用される唯一の情報であるように、応対係データおよび発信者データとは無関係に使用することもできる。] [0036] 本発明はまた、発信者に照合される応対係をいつ、またはどのように接続するかを規定する接続規則を含むこともできる。接続規則は、全ての応対可能な応対係の中での発信者との最良の照合に従って、その特定の発信者に接続するように本発明に指示するほど単純となり得る。このように、発信者保留時間を最小限化することができる。接続規則はまた、応対可能な応対係と発信者との間に最小閾値照合が存在する時のみ発信者に接続するように、または、規定の期間に最低限の照合あるいはその時に最も利用可能な照合を検索させるように、本発明に指示する等、より複雑となり得る。接続規則はまた、潜在的より良好な照合について検索が行なわれている間に、ある応対係を意図的に応対可能にしておくこともできる。] [0037] 保留中の発信者の待ち行列がコンタクトセンターで形成することは通常である。待ち行列が形成されると、顧客満足を獲得し、連絡の費用を減少させる可能性を増大させるために、各発信者の保留時間を最小限化することが望ましく、その費用は、連絡持続時間の関数だけでなく、待機が長過ぎる場合に発信者が連絡を断念する可能性の関数ともなり得る。発信者を応対係と照合させた後、したがって、接続規則は、待ち行列の割り込みのためのアルゴリズムを含むように構成することができ、それにより、保留中の発信者および応対可能な応対係の好ましい照合は、時間順に並べられた待ち行列の中で、他者より先に発信者がその応対係に渡されるように、発信者の接続優先度を増加させることによって、発信者に待ち行列の「割り込み」をさせる。待ち行列割り込みアルゴリズムはさらに、発信者が待ち行列に割り込んだ場合に行なわれる最適な対話の可能性に関する利益に対して、発信者を保留中にしておくこと、および容認可能なレベルまたは最低レベルの費用または顧客満足の可能性で、経時的に行なわれる最適な対話の全体的可能性を増大させるように、発信者を待ち行列に割り込ませることに関連する、費用の間のトレードオフを自動的に実装するように構成することができる。発信者はまた、発信者がすでに応対可能である特定の応対係と照合されれば、最適な対話が特に起こり得ると好感度データベースが示す場合に、待ち行列に割り込むことができる。] [0038] 理想的には、接続規則は、待ち行列中の発信者と全てのログインした応対係との間の照合が、販売のわずかな可能性をもたらす可能性があるが、最適な応対係が応対可能になるのを本発明が待っている間に、発信者が長い時間保留中にされるため、連絡の費用が高く、顧客満足の可能性が低い状況を回避するように、構成されるべきである。そのような発信者を識別し、発信者を待ち行列に割り込ませることによって、コンタクトセンターは、最適な対話（例えば、販売）の全体的可能性がわずかであるが、連絡の金銭および満足の損失が高い状況を回避することができる。] [0039] 本発明の一実施例は、本発明によって最適と識別される特定の応対係または生成される応対係の順序が、ランダムに無効にされ、発信者が、発信者にとって最適と必ずしも識別されない応対係に接続されるように、連絡ルーティング過程に、ある程度のランダム性を導入することを含む。そのような部分的ランダム性の導入は、応対係がそのような対話から潜在的に習得し、そのような発信者に対処する能力を向上させるために、ある応対係が正常機能下では通常は接続される可能性が低い発信者に接続されることを、本発明が望む場合に、有用であってもよい。ランダム性の程度は、本質的にいずれのランダム性も連絡ルーティング過程に導入されない０．１パーセント、本発明が本質的に全く機能しない９９．９パーセント、全ての発信者の半数が応対係にランダムにルーティングされる５０パーセント、または、０．１パーセントから９９．９パーセントの間の任意の他の値に設定することができる。随意で、このランダム性の程度は、コンタクトセンター、応対係、またはコンタクトセンターのクライアントによって設定することができる。そのような設定は、インターネットのようなデータ転送および回収システム上で、遠隔で行なわれてもよく、すぐに効果が現れるように構成することができるか、または以降の時間に実施されるように設定されてもよい。] [0040] 本発明は、後続の分析のために、各ルーティングされた発信者に固有のデータを記憶してもよい。例えば、本発明は、販売の可能性、連絡持続時間、顧客満足、または他のパラメータ等の、コンピュータモデルによって予測されるような最適な対話の可能性を含む、任意のコンピュータモデルで生成されたデータを記憶することができる。そのような記憶は、応対係および発信者データ、販売が発生したかどうか、連絡の持続時間、および顧客満足のレベルを含む、行なわれた発信者接続に対する実データを含んでもよい。そのような記憶はまた、行なわれた応対係と発信者との照合、ならびに、接続規則に従って、かつ特定の応対係への接続の前に、照合がどのように考慮されたか、どの照合が考慮されたか、およびいつ考慮されたかに対する実データを含んでもよい。] [0041] この記憶された情報は、いくつかの方法で分析されてもよい。１つの可能な方法は、異なる時間間隔にわたる最適な対話に対する本発明の蓄積効果を分析し、コンタクトセンターまたはコンタクトセンタークライアントにその効果を報告することである。例えば、本発明は、５分、１時間、１ヶ月、１年、および特定のクライアント勧誘キャンペーンの開始から等の他の時間間隔にわたって、収入の増強、費用の削減、顧客満足の増加における本発明の蓄積効果に関して、折り返し報告することができる。同様に、本発明は、特定数の発信者、例えば、１０名の発信者、１００名の発信者、１０００名の発信者、処理された発信者の合計数、または発信者の他の合計数にわたって、収入の増強、費用の削減、および顧客満足の増加における本発明の蓄積効果を分析することができる。] [0042] 本発明を採用することの蓄積効果を報告するための１つの方法は、発信者をコンタクトセンターのログインしている各応対係と照合するステップと、各応対係について最適な対話の可能性を平均化するステップと、どの応対係が発信者に接続されたかを決定するステップと、接続された応対係に対する最適な対話の可能性を平均可能性で割るステップと、結果の報告を生成するステップとを含む。このように、発信者を任意のログインした応対係にランダムにルーティングすることとは対照的に、発信者を特定の応対係にルーティングすることに関連する、予測された増加として、本発明の効果を報告することができる。この報告方法はまた、特定のキャンペーンの開始以来の全ての応対可能な応対係について、または全てのログインした応対係について平均化されるような、最適な対話の可能性に対して、特定の応対係ルーティングの最適な対話可能性を比較するように修正することもできる。実際、特定の期間に応対不可能な応対係についての最適な対話の平均可能性を、同じ時に全ての応対可能な応対係についての最適な対話の平均可能性で割ることによって、本発明によって作成される、その時の最適な対話の可能性までの全体的促進を示す、報告を生成することができる。あるいは、ある期間にわたって１名の応対係または応対係のグループについて本発明をオンまたはオフにし、実際の連絡結果を測定することによって、本発明を監視し、報告を生成することができる。このように、どのような実際の測定された利益が、本発明を採用することによって生成されるかを決定することができる。] [0043] 本発明の実施形態は、リアルタイムで、または過去の実績に基づいて、応対係と発信者との照合の統計を監視し、コンピュータモデルによって予測される対話と対比して、達成されている最適な対話を測定すること、ならびに、本明細書で説明される方法を使用して、リアルタイムまたは過去の実績の任意の他の測定を可能にするように、コンタクトセンターまたはそのクライアントに提供される、視覚コンピュータインターフェースと、印刷可能な報告とを含むことができる。最適な対話への加重を変更するための視覚コンピュータインターフェースもまた、本明細書で論議されるように、リアルタイムで、または将来の所定の時間に、加重を監視または変更することができるように、コンタクトセンターまたはコンタクトセンタークライアントに提供することができる。] [0044] 本発明の実施形態は、知的ルーティングシステムを作成するために使用することができ、システムは、最適な対話によって２名以上の応対係を格付けするための手段と、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、２名以上の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するための手段とを含む。応対係を格付けするための手段は、本明細書で論議されるように、手動または自動調査の使用、発信あたりの応対係の収入発生実績、発信者あたりの応対係の連絡時間、または電子的に記録することができる任意の他の実績基準を記録するための計算装置およびデータベースの使用を含むことができる。発信者を、２名以上の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するための手段は、任意の計算装置を含むことができる。知的ルーティングシステムはさらに、切替システム等の、発信者を２名以上の応対係のうちの１名と接続するための手段を含むことができる。システムはさらに、ダイヤラ、発信者ＩＤ装置、および他の市販の電話または電気通信機器、ならびに、市販のデータベース、公的に利用可能なデータベース、クライアントデータベース、またはコンタクトセンターデータベース等のデータベースを含有するメモリを含むことができる。] [0045] さらに高度な実施形態では、本発明は、知的ルーティングシステムを作成するために使用することができ、システムは、２名以上の応対係の各々に対する少なくとも１つの応対係データを決定するための手段と、発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定するための手段と、パターン照合アルゴリズムで応対係データおよび発信者データを使用するための手段と、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、２名以上の応対係のうちの１名と照合するための手段とを含む。応対係データを決定するための手段は、そのような情報を記憶するためのデータベースを含有するコンピュータメモリの使用等を通して、ハードコピーまたは電子形態で記録することができる、手動または自動調査の使用を含むことができる。発信者データを決定するための手段は、市販のデータベース、クライアントデータベース、またはコンタクトセンターデータベース等のデータベースを発信者データとともに含有する、コンピュータメモリの使用を含むことができる。発信者データを決定するための手段はまた、発信者ＩＤ装置、ならびに、発信者のアカウント番号または他の発信者識別情報を受信するための電話または他の電気通信機器の使用も含むことができる。パターン照合アルゴリズムで応対係データおよび発信者データを使用するための手段は、計算装置を含むことができる。発信者を、２名以上の応対係のうちの１名と照合するための手段はまた、計算装置の使用も含むことができる。この知的ルーティングシステムの実施形態はまた、切替またはルーティングシステム等の、発信者を２名以上の応対係のうちの１名と接続するための手段も含むことができる。システムはまた、発信者に接続するために応対係によって使用することができる、ダイヤラまたは電話機器等の発信者に連絡するための手段も含むことができる。] [0046] 本発明の実施形態はさらに、概してコンタクトセンターに対する、または特定のコンタクトセンタークライアントに対する最適な対話の可能性を増大させるように、応対係プールを識別する方法を含むことができる。この方法で応対係プールを識別することによって、コンタクトセンターは、販売の獲得、低費用での運営、容認可能なレベルの顧客満足の獲得、または何らかの他の最適な対話に対する、コンタクトセンターの全体的可能性を増大させる、応対係プールを構成することができる。応対係プールはまた、特定のコンタクトセンタークライアントまたはクライアントのグループに対する選択された最適な対話のこれらの全体的可能性を増大させるように、識別し、構成することもできる。] [0047] 理想的な応対係プールを識別する方法は、最適な対話を決定するステップと、発信者のサンプルに対する一式の発信者データを決定するステップと、一式の応対係データを決定するステップと、一式の発信者データおよび一式の応対係データで、最適な対話のためのコンピュータモデルを生成するステップと、最適な対話の全体的可能性を増大させる応対係データを識別するステップとを含むことができる。一式の発信者データを決定するステップは、実際の発信者データ、予測または理論的発信者データ、またはそれらの混成物から、その一式を決定するステップを含むことができる。一式の応対係データを決定するステップは、実際の応対係データ、予測または理論的応対係データ、またはそれらの混成物から、その一式を決定するステップを含むことができる。このデータをパターン照合アルゴリズムに通過させることによって、一式の発信者データを伴う発信者が応対係データを伴う応対係と照合された時に発生する、最適な対話の予測可能性を反映する、コンピュータモデルを生成することができる。次いで、どの応対係データが最適な対話に最も効果的であるかを決定するように、コンピュータモデルを解析することができる。] [0048] 例えば、発信者のあるサンプルについて、テレビ番組に関心がある２１歳から２５歳の間のラテン系女性は、他の応対係データの応対係よりも、これらの発信者で収入を発生させることが得意なものであってもよい。本発明を使用することによって、コンタクトセンターは、そのような応対係データを伴う応対係が、ある発信者に対する最適な対話の可能性を最大限化するために理想的であると識別することができる。次いで、コンタクトセンターは、特定のクライアント、クライアントのグループ、または一般にコンタクトセンターに対して、理想的な応対係プールを有するように、その運営を構成することができる。理想的な応対係プールは、コンタクトセンターがすでに確保している応対係をグループ化することによって、どのような種類の応対係をコンタクトセンターが雇うべきかを決定することによって、またはそれらの混成によって、構成することができる。したがって、この実施形態は、どのような応対係を雇うか、転任させるか、または解雇するかを識別するのに特に有用となり得る。] [0049] 本明細書で説明される技法の多くは、ハードウェアまたはソフトウェア、あるいは２つの組み合わせで実装されてもよい。好ましくは、技法は、プロセッサ、プロセッサによって可読である記憶媒体（揮発性および不揮発性メモリおよび／または記憶素子を含む）、ならびに好適な入力および出力装置を各々含む、プログラム可能なコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムで実装される。プログラムコードは、説明される機能を果たすように、および出力情報を生成するように、入力装置を使用して入力されるデータに適用される。出力情報は、１つ以上の出力装置に適用される。また、各プログラムは、好ましくは、コンピュータシステムと通信するように、高水準手続き型またはオブジェクト指向プログラミング言語で実装される。しかしながら、プログラムは、所望であれば、アセンブリまたは機械言語で実装することができる。いずれの場合でも、言語は、コンパイラ型またはインタープリタ型言語であってもよい。] [0050] 各々のそのようなコンピュータプログラムは、好ましくは、記憶媒体または装置が、説明される手順を行なうようにコンピュータによって読み出される時に、コンピュータを構成および操作するための汎用または専用プログラム可能コンピュータによって可読である、記憶媒体または装置（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、または磁気ディスケット）上に記憶される。システムはまた、コンピュータプログラムを伴って構成される、コンピュータ可読記憶媒体として実装されてもよく、その場合、そのように構成された記憶媒体は、特定かつ所定の方式でコンピュータを動作させる。] 図面の簡単な説明 [0051] 図１は、コンタクトセンター運営の一般設定を反映する概略図である。 図２は、インバウンドコンタクトセンターを運営するための方法を伴う、本発明の一実施形態を反映するフローチャートである。 図３は、加重された最適な対話でインバウンドコンタクトセンターを運営するための方法を伴う、本発明の一実施形態を反映するフローチャートである。 図４は、アウトバウンドコンタクトセンターを運営する方法を反映する、本発明の一実施形態を反映するフローチャートである。 図５は、インバウンドコンタクトセンターで応対係データおよび発信者データを使用する、本発明のより高度な実施形態を反映するフローチャートである。 図６は、アウトバウンドコンタクトセンターで応対係データおよび発信者データを使用する、本発明のより高度な実施形態を反映するフローチャートである。 図７は、理想的な応対係プールを構成するための本発明の実施形態を反映するフローチャートである。] 図１ 図２ 図３ 図４ 図５ 図６ 図７ 実施例 [0052] （本発明の詳細な説明） 図１は、コンタクトセンター運営１００の一般設定を反映する概略図である。ネットワーククラウド１０１は、入電発信者を受信するように、または出電発信者に行なわれた連絡を支援するように設計される、特定または地域の電気通信ネットワークを反映する。ネットワーククラウド１０１は、電話番号またはＥメールアドレス等の単一の連絡先アドレス、または複数の連絡先アドレスを含むことができる。中央ルータ１０２は、コールセンター１０３間で連絡をルーティングするのに役立つように設計される、連絡ルーティングハードウェアおよびソフトウェアを反映する。中央ルータ１０２は、単一のコンタクトセンターしか配備されていない場合に、必要とされなくてもよい。複数のコンタクトセンターが配備される場合、特定のコンタクトセンター１０３に対する別のルータに連絡をルーティングするために、より多くのルータが必要とされてもよい。コンタクトセンターレベル１０３において、コンタクトセンタールータ１０４は、個別電話または他の電気通信機器１０５で連絡を応対係１０５にルーティングする。通常は、コンタクトセンター１０３に複数の応対係１０５がいるが、コンタクトセンター１０３に１名の応対係１０５しかいない実施形態が確かにあり、その場合、コンタクトセンタールータ１０４は不必要であることが判明してもよい。] 図１ [0053] 図２は、インバウンドコンタクトセンターを運営するための方法を伴う、本発明の一実施形態を反映するフローチャートであり、方法は、最適な対話によって２名の応対係を格付けするステップと、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するステップとを含む。最初のステップ２０１では、応対係は、収入の増加、費用の減少、または顧客満足の増加等の、最適な対話によって格付けされる。格付けするステップは、少なくとも１０日の期間等の期間にわたって、最適な対話を達成する能力についてコンタクトセンター応対係の実績を照会することによって達成される。しかしながら、期間は、発信者との応対係の最初の対話と同じくらいの長さにわたる期間まで、直前の連絡と同じくらい短くなり得る。また、応対係を格付けする方法は、特定の最適な対話に対する１〜Ｎの尺度で各応対係をランク付けするほど単純となり得て、Ｎが応対係の合計数である。格付けする方法はまた、費用によって応対係を格付けするように、各応対係の平均連絡対処時間を決定するステップ、販売によって応対係を格付けするように、各応対係によって発生した総売上高または販売数を決定するステップ、または顧客満足によって応対係を格付けするように、発信者との連絡の終了時に顧客調査を行うステップを含むこともできる。しかしながら、先述の内容は、応対係が格付けされてもよい方法の例にすぎず、多くの他の方法が存在する。] 図２ [0054] ステップ２０２では、発信者が、コンタクトセンターとの最初の連絡を開始するために、電話番号またはＥメールアドレス等の連絡情報を使用する。ステップ２０３では、発信者は、従来技術のラウンドロビン照合方法を使用するだけとは対照的に、最適な対話の可能性が増大させられるように、応対係または応対係のグループに照合される。照合は、発信者と、コンタクトセンターのログインした全ての応対係、コンタクトセンターで現在連絡に応対可能な全ての応対係、またはそれらの任意の混成またはサブグループとの間で発生することができる。照合規則は、最小等級を伴う応対係が発信者との照合のために好適な唯一の応対係であるように設定することができる。照合規則はまた、最適な対話またはそれらの混成のための最高等級を伴う応対可能な応対係が発信者と照合されるように、設定することもできる。連絡が開始された時間から、発信者を１名の応対係に接続するように交換機に命令する代わりに、発信者を特定の応対係に接続するように交換機が命令された時間までに経過した時間内に、応対係が応対不可能になってもよい場合を提供するために、照合規則は、特定の発信者に対する応対係適合性の順序付けを規定し、その順序付けで、発信者を最高等級の応対係に照合することができる。ステップ２０４では、発信者は、次いで、最適な対話の可能性を増大させるように、格付けされた応対係に接続され、次いで、応対係と発信者との間の連絡対話が発生する。] [0055] 図３は、インバウンドコンタクトセンターを運営するための方法を伴う、本発明の一実施形態を反映するフローチャートであり、方法は、２つの最適な対話によって少なくとも応対係のグループを格付けするステップと、１つの最適な対話を、別の随意的な対話に対して加重するステップと、より重く加重された最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続するステップとを含む。ステップ３０１では、応対係が、収入の増加、費用の減少、または顧客満足の増加等の、２つ以上の最適な対話によって格付けされる。ステップ３０２では、最適な対話は、相互に対して加重される。加重は、各最適な対話に加重率ファクターの割合を割り当てるほど単純となり得て、全てのファクターが合計で１００パーセントになる。しかしながら、任意の比較加重方法をしようすることができる。種々の最適な対話に置かれる加重は、コンタクトセンターやそのクライアントによって制御された方式で、または所定の規則に従って、リアルタイムで行なうことができる。随意で、コンタクトセンターまたはそのクライアントは、インターネットまたは何らかの別のデータ転送システム上で加重を制御してもよい。一例として、コンタクトセンターのクライアントは、インターネットブラウザ上で現在使用中の加重にアクセスし、これらを遠隔で修正することができる。そのような修正は、すぐに効果を現すように設定されてもよく、そのような修正の直後に、後続の発信者ルーティングは、新たに確立する加重に従って発生する。そのような実施例の事例は、コンタクトセンタークライアントが、現在の事業における最重要戦略的優先度が収入の最大限化であると決定する場合に、生じてもよい。そのような場合、クライアントは、所与の連絡において販売の最大確率を発生させる応対係の選択に有利に働くように、加重を遠隔で設定する。後に、クライアントは、顧客満足の最大限化が事業においてより重要であると判断してもよい。この場合、クライアントは、発信者が、満足のレベルを最大限化する可能性が最も高い応対係にルーティングされるように、本発明の加重を遠隔で設定することができる。あるいは、加重の変化は、以降の時間に実施されるように設定されてもよく、例えば、翌朝に開始する。] 図３ [0056] ステップ３０３では、発信者が、コンタクトセンターとの連絡を開始するために、電話番号またはＥメールアドレス等の連絡情報を使用する。ステップ３０４では、格付けされた応対係に対する最適な対話の等級が、これらの格付けされた応対係に対する加重等級を導出するために、これらの最適な対話に置かれた加重とともに使用される。ステップ３０５では、発信者が、最適な対話のための最高加重等級を伴う応対可能な応対係と照合される。ステップ３０６では、発信者は、次いで、より重く加重された最適な対話の可能性を増大させるように、最高加重等級を伴う応対係に接続される。この実施形態はまた、より重く加重された最適な対話の混成の可能性を増大させるよう、発信者が最高加重等級の混成を伴う応対係に接続されるように、修正することもできる。図３のフローチャートで概説されるステップは、その正確な順番で生じる必要がないことが理解されるであろう。] 図３ [0057] 図４は、アウトバウンドコンタクトセンターを運営する方法を反映する、本発明の一実施形態のフローチャートであり、方法は、少なくとも２名の発信者のグループを識別するステップと、最適な対話によって２名の応対係を格付けするステップと、２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名を、グループからの少なくとも１名の発信者と照合するステップとを含む。ステップ４０１では、少なくとも２名の発信者のグループが識別される。これは、通常は、コンタクトセンターのクライアントによってコンタクトセンターに提供される、リードリストの使用を通して達成される。ステップ４０２では、少なくとも２名の応対係のグループが、最適な対話によって格付けされる。ステップ４０３では、最適な対話の可能性を増大させるように、グループからの発信者のうちの１名以上を、格付けされた応対係のうちの１名以上と照合するために、応対係等級が使用される。この照合は、１名以上の応対係に対して生成された別個のリードリストの形態で具体化することができ、次いで、応対係が勧誘活動を行なうためにそれを使用することができる。] 図４ [0058] 電話装置を採用するアウトバウンドコンタクトセンターでは、リードリストを通してダイヤラに発信させることがより一般的である。ダイヤラが所在する発信者を獲得すると、本発明は、最適な対話のための応対可能な応対係およびそれぞれの等級を決定し、最適な対話の可能性を増大させるように、所在する発信者を応対可能な応対係のうちの１名以上と照合させ、発信者をこれらの応対係のうちの１名に接続することができ、次いで、応対係が勧誘活動を行なうことができる。好ましくは、本発明は、所在する発信者を応対係のグループと照合させ、発信者に対する応対係適合性の順序付けを規定し、所在する発信者を、その順序付けで現在応対可能な最高等級の応対係と照合させ、発信者を最高等級の応対係に接続する。このように、ダイヤラは、連続的にリードリストを通して発信し、可能な限り迅速に所在する発信者を獲得することが可能であるべきで、それを本発明が現在応対可能な最高等級の応対係に照合させ、接続することができるため、ダイヤラの使用は、本発明でより効率的になる。図４のフローチャートで概説されるステップは、その正確な順番で生じる必要がないことが理解されるであろう。] 図４ [0059] 図５は、発信者に関する人口統計、サイコグラフィック、および他の事業関連データ（本願では、個別に、またはまとめて「発信者」データと呼ばれる）とともに、応対係の等級、応対係の人口統計データ、応対係のサイコグラフィックデータ、および応対係に関する他の事業関連データ（本願では、個別に、またはまとめて「応対係」データと呼ばれる）を組み合わせることによって、最適な対話の可能性を増大させるために使用することができる、本発明のより高度な実施形態を反映するフローチャートである。応対係および発信者人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、配偶者関係、仕事の状態、および信用度の得点のうちのいずれかを含むことができる。応対係および発信者サイコグラフィックデータは、内向性、社交性、経済的成功の所望、ならびに映画およびテレビの選好のうちのいずれかを含むことができる。図５のフローチャートで概説されるステップは、その正確な順番で生じる必要がないことが理解されるであろう。] 図５ [0060] したがって、インバウンドコンタクトセンターを運営するための方法の実施形態は、発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定するステップと、２名の応対係の各々に対する少なくとも１つの応対係データを決定するステップと、パターン照合アルゴリズムで応対係データおよび発信者データを使用するステップと、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を前記２名の応対係のうちの１名と照合するステップとを含む。ステップ５０１では、少なくとも１つの発信者データ（発信者の人口統計またはサイコグラフィックデータ等）が決定される。これを達成する１つの方法は、インデックスとして発信者の連絡情報を使用することによって、利用可能なデータベースから、これを回収することによるものである。利用可能なデータベースは、公的に利用可能なもの、市販されているもの、またはコンタクトセンターあるいはコンタクトセンタークライアントによって作成されるものを含むが、それらに限定されない。アウトバウンドコンタクトセンター環境では、発信者の連絡情報は、事前に分かっている。インバウンドコンタクトセンター環境では、発信者の連絡情報は、発信者の発信者ＩＤ情報を調べることによって、または発信者アカウント番号の入力あるいは他の発信者識別情報等を通して、連絡の開始時にこの発信者の情報を要求することによって、回収することができる。履歴購入行動、顧客としての現在の満足のレベル、または製品への関心の自発的レベル等の、他の事業関連データもまた、利用可能なデータベースから回収されてもよい。] [0061] ステップ５０２では、２名の応対係の各々に対する少なくとも１つの応対係データが決定される。応対係の人口統計またはサイコグラフィックデータを決定する１つの方法は、雇用時に、または雇用の全体を通して定期的に、応対係を調査するステップを伴うことができる。そのような調査過程は、書面または口頭調査等を通して、手動となり得るか、またはウェブブラウザ上の展開等によって、コンピュータシステム上で行なわれる調査で自動化することができる。] [0062] この高度な実施形態は、好ましくは、発信者の人口統計、サイコグラフィック、および他の事業関連データとともに、応対係の等級、人口統計、サイコグラフィック、および他の事業関連データを使用するが、本発明の他の実施形態は、１つ以上の種類または部類の発信者または応対係データを排除して、本発明を採用するために必要な計算能力または記憶を最小限化することができる。] [0063] 一旦、応対係データおよび発信者データが収集されると、このデータは、計算システムに渡される。次いで、計算システムは、各応対係を発信者と照合させ、販売の発生、連絡の持続時間、または顧客が満足であると思う対話を発生させる可能性等の、多数の最適な対話に沿った各照合の推定結果を推測する、コンピュータモデルを作成するために、順に、ステップ５０３において、このデータをパターン照合アルゴリズムで使用する。] [0064] 本発明で使用されるパターン照合アルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズムまたは遺伝的アルゴリズム等の、任意の相関アルゴリズムを含むことができる。アルゴリズムを概して訓練する、あるいは洗練するために、（最適な対話について測定されるような）実際の連絡結果が、発生した各連絡に対する実際の応対係および発信者データに対して比較される。次いで、パターン照合アルゴリズムは、ある応対係とのある発信者の照合が、最適な対話の可能性をどのように変化させるかを習得するか、またはその習得を向上させることができる。このように、パターン照合アルゴリズムは、次いで、特定の一式の応対係データを伴う応対係との特定の一式の発信者データを伴う発信者の照合との関連において、最適な対話の可能性を予測するために使用することができる。好ましくは、コンタクトセンターが１日の運営を終了した後に毎晩、アルゴリズムを定期的に訓練する等、発信者対話についてのより多くの実データが利用可能になるにつれて、パターン照合アルゴリズムは定期的に洗練される。] [0065] ステップ５０４では、各応対係および発信者の照合に対する最適な対話の予測可能性を反映する、コンピュータモデルを作成するために、パターン照合アルゴリズムが使用される。好ましくは、コンピュータモデルは、全ての応対可能な発信者に対して照合されるような、コンタクトセンターにログインしている全ての応対係に対する一式の最適な対話の予測可能性を含む。あるいは、コンピュータモデルは、これらのサブセット、または上記のセットを含有するセットを含むことができる。例えば、コンタクトセンターにログインしている全ての応対係を、全ての応対可能な発信者と照合する代わりに、本発明は、全ての応対可能な応対係を、全ての応対可能な発信者、または応対係あるいは発信者のより狭いサブセットと照合することができる。同様に、本発明は、応対可能である、またはログインしているか否かにかかわらず、特定のキャンペーンに取り組んだ全ての応対係を、全ての応対可能な発信者と照合することができる。同様に、コンピュータモデルは、１つの最適な対話または多数の最適な対話の予測可能性を含むことができる。] [0066] コンピュータモデルは、応対係および発信者の各照合のための適合性スコアを含むように、さらに洗練することもできる。適合性スコアは、パターン照合アルゴリズムによって予測されるような一式の最適な対話の可能性を得て、別の最適な対話に関係するような特定の最適な対話を、多かれ少なかれ重視するように、これらの可能性を加重することによって、決定することができる。次いで、適合性スコアは、どの応対係がどの発信者に接続されるべきかを決定するために、本発明で使用することができる。] [0067] ステップ５０５では、発信者に照合される応対係をいつ、またはどのように接続するかを規定するように、接続規則が適用され、発信者は、それに応じて応対係と接続される。接続規則は、全ての応対可能な応対係の中での発信者との最良の照合に従って、その特定の発信者に接続するように本発明に指示するほど単純となり得る。このように、発信者保留時間を最小限化することができる。接続規則はまた、応対可能な応対係と発信者との間に最小閾値照合が存在する時のみ発信者に接続するように、規定の期間に最低限の照合あるいはその時に最も利用可能な照合を検索させるように、または、特定の発信者に対する応対係適合性の順番を規定して、最適な対話を達成する最良の可能性がある、その順番で、発信者を現在応対可能な応対係と接続するように本発明に指示する等、より複雑となり得る。接続規則はまた、潜在的より良好な照合について検索が行なわれている間に、ある応対係を意図的に応対可能にしておくこともできる。] [0068] 保留中の発信者の待ち行列がコンタクトセンターで形成することは通常である。待ち行列が形成されると、顧客満足を獲得し、連絡の費用を減少させる可能性を増大させるために、各発信者の保留時間を最小限化することが望ましく、その費用は、連絡持続時間の関数だけでなく、待機が長過ぎる場合に発信者が連絡を断念する可能性の関数ともなり得る。発信者を応対係と照合させた後、したがって、接続規則は、待ち行列の割り込みのためのアルゴリズムを含むように構成することができ、それにより、保留中の発信者および応対可能な応対係の好ましい照合は、時間順に並べられた待ち行列の中で、他者より先に発信者がその応対係に渡されるように、発信者の接続優先度を増加させることによって、発信者に待ち行列の「割り込み」をさせる。待ち行列割り込みアルゴリズムはさらに、発信者が待ち行列に割り込んだ場合に行なわれる最適な対話の可能性に関する利益に対して、発信者を保留中にしておくこと、および容認可能なレベルまたは最低レベルの費用または顧客満足の可能性で、経時的に行なわれる最適な対話の全体的可能性を増大させるように、発信者を待ち行列に割り込ませることに関連する、費用の間のトレードオフを自動的に実装するように構成することができる。発信者はまた、発信者がすでに応対可能である特定の応対係と照合されれば、最適な対話が特に起こり得ると好感度データベースが示す場合に、待ち行列に割り込むことができる。] [0069] 理想的には、接続規則は、待ち行列中の発信者と全てのログインした応対係との間の照合が、販売のわずかな可能性をもたらす可能性があるが、最適な応対係が応対可能になるのを本発明が待っている間に、発信者が長い時間保留中にされるため、連絡の費用が高く、顧客満足の可能性が低い状況を回避するように、構成されるべきである。そのような発信者を識別し、発信者を待ち行列に割り込ませることによって、コンタクトセンターは、最適な対話（例えば、販売）の全体的可能性がわずかであるが、連絡の金銭および満足の損失が高い状況を回避することができる。] [0070] 本発明の一実施例はまた、本発明によって最適と識別される特定の応対係または生成される応対係の順序が、ランダムに無効にされ、発信者が、発信者にとって最適と必ずしも識別されない応対係に接続されるように、連絡ルーティング過程に、ある程度のランダム性を導入することを含むこともできる。そのような部分的ランダム性の導入は、応対係がそのような対話から潜在的に習得し、そのような発信者に対処する能力を向上させるために、ある応対係が正常機能下では通常は接続される可能性が低い発信者に接続されることを、本発明が望む場合に、有用であってもよい。ランダム性の程度は、本質的にいずれのランダム性も連絡ルーティング過程に導入されない０．１パーセント、本発明が本質的に全く機能しない９９．９パーセント、全ての発信者の半数が応対係にランダムにルーティングされる５０パーセント、または、０．１パーセントから９９．９パーセントの間の任意の他の値に設定することができる。随意で、このランダム性の程度は、コンタクトセンター、応対係、またはコンタクトセンターのクライアントによって設定することができる。そのような設定は、インターネットのようなデータ転送および回収システム上で、遠隔で行なわれてもよく、すぐに効果が現れるように構成することができるか、または以降の時間に実施されるように設定されてもよい。] [0071] 本発明の実施形態はまた、好感度データベースを含むこともでき、データベースは、人口統計、サイコグラフィック、または他の事業関連情報とは無関係である、個別発信者の連絡結果（本願では「発信者好感度データ」と呼ばれる）についてのデータを含む。そのような発信者好感度データは、発信者の購入履歴、連絡時間履歴、または顧客満足履歴を含むことができる。これらの履歴は、製品の購入に対する発信者の一般履歴、応対係との平均連絡時間、または平均顧客満足評定等の、一般的なものとなり得る。これらの履歴はまた、特定の応対係に接続された時の発信者の購入、連絡時間、または顧客満足履歴等の、応対係固有のものにもなり得る。] [0072] 次いで、発信者好感度データは、本発明を使用して行なうことができる照合を洗練するために使用することができる。一例として、ある発信者は、発信者が連絡を受けた最後のいくつかの事例において、発信者が製品またはサービスを購入することを選択したため、購入する可能性が高い者として発信者好感度データによって識別されてもよい。次いで、この購入履歴は、最適な対話の可能性を増大させるよう、発信者が、発信者に好適と見なされた応対係と優先的に照合されるように、照合を適切に洗練するために使用することができる。この実施形態を使用すると、発信者の過去の購入行動を考慮すれば販売の可能性が依然として起こり得るため、コンタクトセンターは、発信者を、収入を発生させるための高い等級がない、またはそうでなければ容認可能な照合にならない応対係と優先的に照合することができる。この照合のための戦略は、そうでなければ発信者との連絡対話に専念した可能性のある、他の応対係を応対可能にする。あるいは、コンタクトセンターは、代わりに、発信者データおよび応対係の人口統計またはサイコグラフィックデータを使用して生成された照合が何を示してもよいかにかかわらず、発信者が、収入を発生させるための高い等級を伴う応対係と照合されることを保証しようとしてもよい。] [0073] 本発明によって開発される、より高度な好感度データベースは、発信者の連絡結果が種々の応対係データにわたって追跡されるものである。そのような分析は、例えば、発信者が、同様の性別、人種、年齢の応対係に、または特定の応対係と照合させられた場合に、満足する可能性が最も高いことを示す場合がある。この実施例を使用して、本発明は、発信者を、容認可能な最適な対話を発生させたことが発信者好感度データから分かっている、特定の応対係または特定の種類の応対係と優先的に照合することができる。] [0074] 好感度データベースは、商用、クライアント、または公的に利用可能なデータベースソースに、発信者に関する情報が欠けているかもしれない時に、発信者に関する特に実用的な情報を提供することができる。このデータベース開発はまた、個別発信者の連絡結果が、商用データベースが示唆する場合のあるものとは異なってもよいという結論を推進してもよいため、発信者についての利用可能なデータがある場合でさえも、連絡ルーティングおよび応対係と発信者との照合をさらに増強するために使用することもできる。一例として、本発明が、発信者および応対係を照合するために、商用データベースのみに依存する場合、最適な顧客満足を達成するように、発信者が同じ性別の応対係に最も良く照合されることを予測してもよい。しかしながら、発信者との以前の対話から開発された好感度データベース情報を含むことによって、本発明は、最適な顧客満足を達成するように、発信者が異性の応対係に最も良く照合されることをより正確に予測する場合がある。] [0075] 本発明の別の局面は、特定の発信者の人口統計、サイコグラフィック、または他の事業関連特性と照合されるような、個々の応対係の収入発生、費用、および顧客満足実績データ（本願では「応対係好感度データ」と呼ばれる）を含む、好感度データベースを開発してもよいことである。このような好感度データベースは、例えば、特定の応対係が、同様の年齢の発信者との対話で最も良く機能し、有意に高齢または若齢の発信者との対話ではあまり良く機能しないことを、本発明に予測させてもよい。同様に、この種類の好感度データベースは、ある応対係好感度データを伴う応対係が、特定の地理の出身の発信者を、対応係が他の地理からの発信者を対処するよりもはるかに良く対処することを、本発明に予測させてもよい。別の例として、本発明は、応対係が激怒した発信者に接続される状況において、特定の応対係が良く機能することを予測してもよい。] [0076] 好感度データベースは、好ましくは、照合を生成するようにパターン照合アルゴリズムを通過する、応対係データおよび発信者データと組み合わせて使用されるが、好感度データベースに記憶される情報はまた、好感度情報が照合を生成するために使用される唯一の情報であるように、応対係データおよび発信者データとは無関係に使用することもできる。] [0077] 図６は、アウトバウンドコンタクトセンターを運営するための方法を反映し、方法は、２名の応対係の各々に対する少なくとも１つの応対係データを決定するステップと、少なくとも２名の発信者のグループを識別するステップと、グループからの少なくとも１名の発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定するステップと、パターン照合アルゴリズムで応対係データおよび発信者データ使用するステップと、最適な対話の可能性を増大させるように、グループからの少なくとも１名の発信者を、２名の応対係のうちの１名と照合するステップとを含む。ステップ６０１では、少なくとも１つの応対係データが、少なくとも２名の応対係のグループに対して決定される。ステップ６０２では、少なくとも２名の発信者のグループが識別される。これは、通常は、コンタクトセンターのクライアントによってコンタクトセンターに提供される、リードリストの使用を通して達成される。ステップ６０３では、グループからの少なくとも１名の発信者に対する少なくとも１つの発信者データが識別される。] 図６ [0078] 一旦、応対係データおよび発信者データが収集されると、このデータは、計算システムに渡される。次いで、計算システムは、各応対係をグループからの発信者と照合させ、販売の発生、連絡の持続時間、または顧客が満足であると思う対話を発生させる可能性等の、多数の最適な対話に沿った各照合の推定結果を推測する、コンピュータモデルを作成するために、順に、ステップ６０４において、このデータをパターン照合アルゴリズムで使用する。ステップ６０５では、各応対係および発信者の照合に対する最適な対話の予測可能性を反映する、コンピュータモデルを作成するために、パターン照合アルゴリズムが使用される。] [0079] ステップ６０６では、発信者が応対係または応対係のグループと照合される。この照合は、１名以上の応対係に対して生成された別個のリードリストの形態で具体化することができ、次いで、応対係が勧誘活動を行なうためにそれを使用することができる。ステップ６０７では、発信者が応対係に接続され、応対係が勧誘活動を行なう。図６のフローチャートで概説されるステップは、その正確な順番で生じる必要がないことが理解されるであろう。] 図６ [0080] リードリストを通して発信するためにダイヤラが使用される場合、所在する発信者を獲得すると、システムは、応対可能な応対係を決定し、所在する発信者を応対可能な応対係のうちの１名以上と照合するためにパターン照合アルゴリズムとともに発信者および応対係データを使用し、発信者をこれらの応対係のうちの１名と接続することができる。好ましくは、システムは、所在する発信者を応対係のグループと照合させ、そのグループ内で発信者に対する応対係適合性の順序付けを規定し、所在する発信者を、その順序付けで応対可能な最高等級の応対係と照合させ、発信者をその最高等級の応対係に接続する。所在する発信者を応対係のグループと照合する際に、本発明は、同様の人口統計データまたはサイコグラフィックデータ等の同様の応対係データを伴う一群の応対係を決定し、さらに、その一群内で応対係適合性の順序付けを決定するために使用することができる。このように、本発明は、ダイヤラの効率を増加させ、特定の応対係データを伴う応対係が応対可能になるまでダイヤラを停止しなければならないことを回避することができる。] [0081] 本発明は、後続の分析のために、各ルーティングされた発信者に固有のデータを記憶してもよい。例えば、本発明は、販売の可能性、連絡持続時間、顧客満足、または他のパラメータ等の、コンピュータモデルによって予測されるような最適な対話の可能性を含む、任意のコンピュータモデルで生成されたデータを記憶することができる。そのような記憶は、応対係および発信者データ、販売が発生したかどうか、連絡の持続時間、および顧客満足のレベルを含む、行なわれた発信者接続に対する実データを含んでもよい。そのような記憶はまた、行なわれた応対係と発信者との照合、ならびに、接続規則に従って、かつ特定の応対係への接続の前に、照合がどのように考慮されたか、どの照合が考慮されたか、およびいつ考慮されたかに対する実データを含んでもよい。] [0082] この記憶された情報は、いくつかの方法で分析されてもよい。１つの可能な方法は、異なる時間間隔にわたる最適な対話に対する本発明の蓄積効果を分析し、コンタクトセンターまたはコンタクトセンタークライアントにその効果を報告することである。例えば、本発明は、５分、１時間、１ヶ月、１年、および特定のクライアント勧誘キャンペーンの開始から等の他の時間間隔にわたって、収入の増強、費用の削減、顧客満足の増加における本発明の蓄積効果に関して、折り返し報告することができる。同様に、本発明は、特定数の発信者、例えば、１０名の発信者、１００名の発信者、１０００名の発信者、処理された発信者の合計数、または発信者の他の合計数にわたって、収入の増強、費用の削減、および顧客満足の増加における本発明の蓄積効果を分析することができる。] [0083] 本発明を採用することの蓄積効果を報告するための１つの方法は、発信者をコンタクトセンターのログインしている各応対係と照合するステップと、各応対係について最適な対話の可能性を平均化するステップと、どの応対係が発信者に接続されたかを決定するステップと、接続された応対係に対する最適な対話の可能性を平均可能性で割るステップと、結果の報告を生成するステップとを含む。このように、発信者を任意のログインした応対係にランダムにルーティングすることとは対照的に、発信者を特定の応対係にルーティングすることに関連する、予測された増加として、本発明の効果を報告することができる。この報告方法はまた、特定のキャンペーンの開始以来の全ての応対可能な応対係について、または全てのログインした応対係について平均化されるような、最適な対話の可能性に対して、特定の応対係ルーティングの最適な対話可能性を比較するように修正することもできる。実際、特定の期間に応対不可能な応対係についての最適な対話の平均可能性を、同じ時に全ての応対可能な応対係についての最適な対話の平均可能性で割ることによって、本発明によって作成される、その時の最適な対話の可能性までの全体的促進を示す、報告を生成することができる。あるいは、ある期間にわたって１名の応対係または応対係のグループについて本発明をオンまたはオフにし、実際の連絡結果を測定することによって、本発明を監視し、報告を生成することができる。このように、どのような実際の測定された利益が、本発明を採用することによって生成されるかを決定することができる。] [0084] 本発明の実施形態は、リアルタイムで、または過去の実績に基づいて、応対係と発信者との照合の統計を監視し、コンピュータモデルによって予測される対話と対比して、達成されている最適な対話を測定すること、ならびに、本明細書で説明される方法を使用して、リアルタイムまたは過去の実績の任意の他の測定を可能にするように、コンタクトセンターまたはそのクライアントに提供される、視覚コンピュータインターフェースと、印刷可能な報告とを含むことができる。最適な対話への加重を変更するための視覚コンピュータインターフェースもまた、本明細書で論議されるように、リアルタイムで、または将来の所定の時間に、加重を監視または変更することができるように、コンタクトセンターまたはコンタクトセンタークライアントに提供することができる。] [0085] 本発明の実施形態はまた、知的ルーティングシステムを含むこともでき、システムは、最適な対話によって２名以上の応対係を格付けするための手段と、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、２名以上の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するための手段とを含む。応対係を格付けするための手段は、本明細書で論議されるように、手動または自動調査の使用、発信あたりの応対係の収入発生実績、発信者あたりの応対係の連絡時間、または電子的に記録することができる任意の他の実績基準を記録するための計算装置およびデータベースの使用を含むことができる。発信者を、２名以上の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するための手段は、任意の計算装置を含むことができる。知的ルーティングシステムはさらに、切替システム等の、発信者を２名以上の応対係のうちの１名と接続するための手段を含むことができる。システムはさらに、ダイヤラ、発信者ＩＤ装置、および他の市販の電話または電気通信機器、ならびに、市販のデータベース、公的に利用可能なデータベース、クライアントデータベース、またはコンタクトセンターデータベース等のデータベースを含有するメモリを含むことができる。] [0086] さらに高度な実施形態では、本発明は、知的ルーティングシステムを作成するために使用することができ、システムは、２名以上の応対係の各々に対する少なくとも１つの応対係データを決定するための手段と、発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定するための手段と、パターン照合アルゴリズムで応対係データおよび発信者データを使用するための手段と、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、２名以上の応対係のうちの１名と照合するための手段とを含む。応対係データを決定するための手段は、そのような情報を記憶するためのデータベースを含有するコンピュータメモリの使用等を通して、ハードコピーまたは電子形態で記録することができる、手動または自動調査の使用を含むことができる。発信者データを決定するための手段は、市販のデータベース、クライアントデータベース、またはコンタクトセンターデータベース等のデータベースを発信者データとともに含有する、コンピュータメモリの使用を含むことができる。発信者データを決定するための手段はまた、発信者ＩＤ装置、ならびに、発信者のアカウント番号または他の発信者識別情報を受信するための電話または他の電気通信機器の使用も含むことができる。パターン照合アルゴリズムで応対係データおよび発信者データを使用するための手段は、計算装置を含むことができる。発信者を、２名以上の応対係のうちの１名と照合するための手段はまた、計算装置の使用も含むことができる。この知的ルーティングシステムの実施形態はまた、切替またはルーティングシステム等の、発信者を２名以上の応対係のうちの１名と接続するための手段も含むことができる。システムはまた、発信者に接続するために応対係によって使用することができる、ダイヤラまたは電話機器等の発信者に連絡するための手段も含むことができる。] [0087] 図７は、概してコンタクトセンターに対する、または特定のコンタクトセンタークライアントに対する最適な対話の可能性を増大させるように、応対係プールを識別する方法を含む、本発明の実施形態を反映するフローチャートである。この方法で応対係プールを識別することによって、コンタクトセンターは、販売の獲得、低費用での運営、容認可能なレベルの顧客満足の獲得、または何らかの他の最適な対話に対する、コンタクトセンターの全体的可能性を増大させる、応対係プールを構成することができる。応対係プールはまた、特定のコンタクトセンタークライアントまたはクライアントのグループに対する選択された最適な対話のこれらの全体的可能性を増大させるように、識別し、構成することもできる。] 図７ [0088] 理想的な応対係プールを識別する方法は、最適な対話を決定するステップと、発信者のサンプルに対する一式の発信者データを決定するステップと、一式の応対係データを決定するステップと、一式の発信者データおよび一式の応対係データで、最適な対話のためのコンピュータモデルを生成するステップと、最適な対話の全体的可能性を増大させる応対係データを識別するステップとを含むことができる。ステップ７０１では、一式の発信者データが、実際の発信者データ、予測または理論的発信者データ、またはそれらの混成物から決定される。ステップ７０２では、一式の応対係データが、実際の応対係データ、予測または理論的応対係データ、またはそれらの混成物から決定される。ステップ７０３では、一式の発信者データおよび一式の応対係データが、パターン照合アルゴリズムで使用される。ステップ７０４では、次いで、一式の発信者データを伴う発信者が応対係データを伴う応対係と照合された時に発生する、最適な対話の予測可能性を反映する、コンピュータモデルが導出される。] [0089] ステップ７０５では、次いで、どの応対係データが最適な対話に最も効果的であるかを決定するように、コンピュータモデルが解析される。このように、コンタクトセンターは、そのような応対係データを伴う応対係が、ある発信者に対する最適な対話の可能性を最大限化するために理想的であると識別することができる。ステップ７０６では、コンタクトセンターの運営が、したがって、特定のクライアント、クライアントのグループ、または一般にコンタクトセンターに対して、理想的な応対係プールを有するように構成される。この構成は、コンタクトセンターがすでに確保している応対係を具体的にグループ化することによって、どのような種類の応対係をコンタクトセンターが雇うべきかを決定することによって、またはそれらの混成によって、達成することができる。したがって、この実施形態は、どのような応対係を雇うか、転任させるか、または解雇するかを識別するのに特に有用となり得る。図７のフローチャートで概説されるステップは、その正確な順番で生じる必要がないことが理解されるであろう。] 図７ [0090] 本明細書で説明される技法の多くは、ハードウェアまたはソフトウェア、あるいは２つの組み合わせで実装されてもよい。好ましくは、技法は、プロセッサ、プロセッサによって可読である記憶媒体（揮発性および不揮発性メモリおよび／または記憶素子を含む）、ならびに好適な入力および出力装置を各々含む、プログラム可能なコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムで実装される。プログラムコードは、説明される機能を果たすように、および出力情報を生成するように、入力装置を使用して入力されるデータに適用される。出力情報は、１つ以上の出力装置に適用される。また、各プログラムは、好ましくは、コンピュータシステムと通信するように、高水準手続き型またはオブジェクト指向プログラミング言語で実装される。しかしながら、プログラムは、所望であれば、アセンブリまたは機械言語で実装することができる。いずれの場合でも、言語は、コンパイラ型またはインタープリタ型言語であってもよい。] [0091] 各々のそのようなコンピュータプログラムは、好ましくは、記憶媒体または装置が、説明される手順を行なうようにコンピュータによって読み出される時に、コンピュータを構成および操作するための汎用または専用プログラム可能コンピュータによって可読である、記憶媒体または装置（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、または磁気ディスケット）上に記憶される。システムはまた、コンピュータプログラムを伴って構成される、コンピュータ可読記憶媒体として実装されてもよく、その場合、そのように構成された記憶媒体は、特定かつ所定の方式でコンピュータを動作させる。] [0092] 本発明の上記の実施形態は、限定的ではなく例示的となるように意図されているにすぎない。そのより広範な局面で本発明から逸脱することなく、種々の変更および修正が行なわれてもよい。添付の請求項は、本発明の精神および範囲内である、そのような変更および修正を包含する。]
权利要求: 請求項1 インバウンドコンタクトセンターを運営する方法であって、該方法は、最適な対話によって２名の応対係を格付けすることと、該最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、該２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合することとを含む、方法。 請求項2 前記発信者を、前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項１に記載の方法。 請求項3 前記発信者を、前記最適な対話のための最小限に容認可能な等級を伴う前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項１に記載の方法。 請求項4 前記発信者を、前記最適な対話のための最高等級を伴う前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項１に記載の方法。 請求項5 前記発信者と、前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも２名との間の照合のために、応対係適合性の順番を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。 請求項6 前記２名の格付けされた応対係の応対可能性を決定することと、前記発信者を、該２名の格付けされた応対係からの応対可能な応対係に接続することをさらに含む、請求項５に記載の方法。 請求項7 前記発信者と、前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも２名との間の前記照合を部分的に無作為化することをさらに含み、該照合は、約０．１％から９９．９％の間のファクターによって部分的に無作為化される、請求項１に記載の方法。 請求項8 前記最適な対話は、向上した収入発生、減少した費用、または向上した顧客満足のうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。 請求項9 前記２名の応対係は、少なくとも１０日の期間にわたって前記最適な対話のために格付けされる、請求項１に記載の方法。 請求項10 前記２名の応対係は各々、２つの最適な対話によって格付けされる、請求項１に記載の方法。 請求項11 １つの最適な対話を、別の随意的な対話に対して加重することと、より重く加重された最適な対話の可能性を増大させるように、前記発信者を、前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することとをさらに含む、請求項１０に記載の方法。 請求項12 １つの最適な対話を、他の最適な対話に対して加重することは、リアルタイムで行われる、請求項１１に記載の方法。 請求項13 １つの最適な対話を、他の最適な対話に対して加重することは、将来のある時点に間に合って効力を持つように設計される、請求項１１に記載の方法。 請求項14 好感度データベースから、前記発信者に対する発信者好感度データを決定することと、該発信者を、前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するために、該発信者好感度データを使用することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。 請求項15 前記発信者好感度データは、購入履歴、連絡時間履歴、または顧客満足履歴のうちの１つを含む、請求項１４に記載の方法。 請求項16 好感度データベースから、前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名に対する応対係好感度データを決定することと、前記発信者を、該２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するために、該応対係好感度データを使用することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。 請求項17 前記応対係好感度データは、収入発生、費用、または顧客満足のうちの１つに対する応対係実績データを含む、請求項１６に記載の方法。 請求項18 前記応対係実績データは、発信者の人口統計データまたは発信者のサイコグラフィックデータを含む、請求項１７に記載の方法。 請求項19 前記発信者は、発信者の待ち行列の中にあり、該発信者と前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名との間の好ましい照合に基づいて、該発信者の接続優先度を増加させることをさらに含む、請求項１に記載の方法。 請求項20 アウトバウンドコンタクトセンターを運営する方法であって、該方法は、少なくとも２名の発信者のグループを識別することと、最適な対話によって２名の応対係を格付けすることと、該２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名を、該グループからの少なくとも１名の発信者と照合することとを含む、方法。 請求項21 前記グループからの１名の発信者を、前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。 請求項22 前記グループからの１名の発信者を、前記最適な対話のための最小限に容認可能な等級を伴う前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。 請求項23 前記グループからの１名の発信者を、前記最適な対話のための最高等級を伴う前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。 請求項24 少なくとも１名の発信者と、前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも２名との間の前記照合を部分的に無作為化することをさらに含み、該照合は、約０．１％から９９．９％の間のファクターによって部分的に無作為化される、請求項２０に記載の方法。 請求項25 前記最適な対話は、向上した収入発生、減少した費用、または向上した顧客満足のうちの１つを含む、請求項２０に記載の方法。 請求項26 前記２名の応対係は、少なくとも１０日の期間にわたって前記最適な対話のために格付けされる、請求項２０に記載の方法。 請求項27 前記２名の応対係は各々、２つの最適な対話によって格付けされる、請求項２０に記載の方法。 請求項28 １つの最適な対話を、別の随意的な対話に対して加重することと、より重く加重された最適な対話の可能性を増大させるように、前記グループからの１名の発信者を、前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に接続することとをさらに含む、請求項２７に記載の方法。 請求項29 １つの最適な対話を、他の最適な対話に対して加重することは、リアルタイムで行われる、請求項２８に記載の方法。 請求項30 １つの最適な対話を、他の最適な対話に対して加重することは、将来のある時点に間に合って効力を持つように設計される、請求項２８に記載の方法。 請求項31 前記２名の格付けされた応対係のうちの１名に対するリードリストを生成することをさらに含み、該リードリストは、前記グループからの１名の発信者に対する連絡情報を含む、請求項２０に記載の方法。 請求項32 前記グループからの前記１名の発信者に連絡するために前記連絡情報を使用する、前記２名の格付けされた応対係のうちの１名をさらに含む、請求項３１に記載の方法。 請求項33 前記グループからの少なくとも１名の発信者と、前記格付けされた応対係のうちの少なくとも２名との間の照合のために、応対係適合性の順番を決定することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。 請求項34 少なくとも２名の発信者の前記グループは、リードリストから識別される、請求項２０に記載の方法。 請求項35 前記グループからの少なくとも１名の発信者に連絡するために、ダイヤラを使用することをさらに含む、請求項３４に記載の方法。 請求項36 好感度データベースから、前記グループからの少なくとも１名の発信者に対する発信者好感度データを決定することと、該少なくとも１名の発信者を、前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するために、該発信者好感度データを使用することとをさらに含む、請求項２０に記載の方法。 請求項37 前記発信者好感度データは、購入履歴、連絡時間履歴、または顧客満足履歴のうちの１つを含む、請求項３６に記載の方法。 請求項38 好感度データベースから、前記２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名に対する１つの応対係好感度データを決定することと、該２名の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名を、前記グループからの少なくとも１名の発信者と照合するために、該応対係好感度データを使用することとをさらに含む、請求項２０に記載の方法。 請求項39 前記応対係好感度データは、収入発生、費用、または顧客満足のうちの１つに対する応対係実績データを含む、請求項３８に記載の方法。 請求項40 前記実績データは、発信者の人口統計データまたは発信者のサイコグラフィックデータのうちの１つに由来する、請求項３９に記載の方法。 請求項41 少なくとも２名の発信者の前記グループは、発信者の待ち行列から識別される、請求項２０に記載の方法。 請求項42 前記２名の発信者のうちの少なくとも１名の前記接続優先度は、増加させられる、請求項４１に記載の方法。 請求項43 インバウンドコンタクトセンターを運営するための方法であって、該方法は、２名の応対係の各々に対する少なくとも１つの応対係データを決定することと、発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定することと、パターン照合アルゴリズムで該応対係データおよび該発信者データを使用することと、最適な対話の可能性を増大させるように、該発信者を該２名の応対係のうちの１名と照合することとを含む、方法。 請求項44 前記応対係データは、人口統計データまたはサイコグラフィックデータのうちの１つを含む、請求項４３に記載の方法。 請求項45 前記発信者データは、人口統計データまたはサイコグラフィックデータのうちの１つを含む、請求項４３に記載の方法。 請求項46 前記応対係データは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、配偶者関係、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、請求項４４に記載の方法。 請求項47 前記発信者データは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、配偶者関係、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、請求項４５に記載の方法。 請求項48 前記発信者データは、商用データベースから決定される、請求項４３に記載の方法。 請求項49 前記応対係データは、調査から決定される人口統計データである、請求項４３に記載の方法。 請求項50 前記発信者データを決定することはさらに、該発信者の発信者ＩＤを決定することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項51 前記発信者データを決定することはさらに、該発信者のアカウント番号を決定することを含む、請求項４３に記載の方法。 請求項52 最適な対話によって前記２名の応対係を格付けすることをさらに含み、前記応対係データ、発信者データ、および応対係等級は、前記パターン照合アルゴリズムで使用される、請求項４３に記載の方法。 請求項53 前記発信者を、前記２名の応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項54 前記発信者を、最適な対話の最小限に容認可能な予測可能性を伴う前記２名の応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項55 前記発信者を、最適な対話の最高予測可能性を伴う前記２名の応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項56 前記発信者と、前記２名の応対係のうちの少なくとも２名との間の照合のために、応対係適合性の順番を決定することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項57 前記２名の応対係の応対可能性を決定することと、前記発信者を、該２名の応対係からの応対可能な応対係に接続することをさらに含む、請求項５６に記載の方法。 請求項58 前記発信者と、前記２名の応対係のうちの少なくとも２名との間の前記照合を部分的に無作為化することをさらに含み、該照合は、約０．１％から９９．９％の間のファクターによって部分的に無作為化される、請求項４３に記載の方法。 請求項59 前記パターン照合アルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズムまたは遺伝的アルゴリズムのうちの１つを含む、請求項４３に記載の方法。 請求項60 前記最適な対話は、向上した収入発生、減少した費用、または向上した顧客満足のうちの１つを含む、請求項４３に記載の方法。 請求項61 前記応対係データおよび前記発信者データに対して最適な対話の可能性を相関付けることによって、前記パターン照合アルゴリズムを訓練することを含み、該応対係データおよび該発信者データは、発信者と応対係との間の少なくとも１つの履歴連絡から決定される、請求項４３に記載の方法。 請求項62 前記訓練することは、定期的に発生する、請求項６１に記載の方法。 請求項63 前記発信者と前記２名の応対係の各々との間で発生する最適な対話の予測可能性を反映するコンピュータモデルを作成するために、前記パターン照合アルゴリズムを使用することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項64 前記最適な対話を、別の最適な対話に対して加重することと、前記発信者と前記２名の応対係の各々との間の照合のために、適合性スコアを生成するように前記コンピュータモデルを修正することと、より重く加重された最適な対話の可能性を増大させるように、該発信者を、該２名の応対係のうちの１名と接続することとをさらに含む、請求項６３に記載の方法。 請求項65 好感度データベースから、前記発信者に対する発信者好感度データを決定することと、該発信者を、前記２名の応対係のうちの少なくとも１名と照合するために、該発信者好感度データを使用することとをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項66 前記発信者好感度データは、購入履歴、連絡時間履歴、または顧客満足履歴のうちの１つを含む、請求項６５に記載の方法。 請求項67 好感度データベースから、前記２名の応対係のうちの少なくとも１名に対する応対係好感度データを決定することと、前記発信者を、該２名の応対係のうちの少なくとも１名と照合するために、該応対係好感度データを使用することとをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項68 前記応対係好感度データは、収入発生、費用、または顧客満足のうちの１つに対する応対係実績データを含む、請求項６７に記載の方法。 請求項69 前記実績データは、発信者の人口統計データまたは発信者のサイコグラフィックデータのうちの１つに由来する、請求項６８に記載の方法。 請求項70 前記発信者は、発信者の待ち行列の中にあり、該発信者と前記２名の応対係のうちの少なくとも１名との間の好ましい照合に基づいて、該発信者の前記接続優先度を増加させることをさらに含む、請求項４３に記載の方法。 請求項71 アウトバウンドコンタクトセンターを運営するための方法であって、該方法は、２名の応対係の各々に対する少なくとも１つの応対係データを決定することと、少なくとも２名の発信者のグループを識別することと、該グループからの少なくとも１名の発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定することと、パターン照合アルゴリズムで該応対係データおよび該発信者データ使用することと、最適な対話の可能性を増大させるように、該グループからの少なくとも１名の発信者を、該２名の応対係のうちの１名と照合することとを含む、方法。 請求項72 前記応対係データは、人口統計データまたはサイコグラフィックデータのうちの１つを含む、請求項７１に記載の方法。 請求項73 前記発信者データは、人口統計データまたはサイコグラフィックデータのうちの１つを含む、請求項７１に記載の方法。 請求項74 前記応対係データは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、配偶者関係、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、請求項７２に記載の方法。 請求項75 前記発信者データは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、配偶者関係、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、請求項７３に記載の方法。 請求項76 前記発信者データは、商用データベースから決定される、請求項７１に記載の方法。 請求項77 前記応対係データは、調査から決定される人口統計データである、請求項７１に記載の方法。 請求項78 前記発信者データを決定することはさらに、前記グループからの少なくとも１名の発信者の発信者ＩＤを決定することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項79 前記発信者データを決定することはさらに、前記グループからの少なくとも１名の発信者のアカウント番号を決定することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項80 最適な対話によって前記２名の応対係を格付けすることをさらに含み、前記応対係データ、発信者データ、および応対係等級は、前記パターン照合アルゴリズムで使用される、請求項７１に記載の方法。 請求項81 前記グループからの１名の発信者を、前記２名の応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項82 前記グループからの前記発信者のうちの１名を、最適な対話の最小限に容認可能な予測可能性を伴う前記２名の応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項83 前記グループからの前記発信者のうちの１名を、最適な対話の最高予測可能性を伴う前記２名の応対係のうちの１名に接続することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項84 前記グループからの前記発信者のうちの１名と前記２名の応対係のうちの少なくとも２名との間の照合のために、応対係適合性の順番を決定することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項85 前記２名の応対係の応対可能性を決定することと、前記グループからの前記発信者のうちの１名を、該２名の応対係からの応対可能な応対係に接続することをさらに含む、請求項８４に記載の方法。 請求項86 前記グループからの前記発信者のうちの１名と前記２名の応対係のうちの少なくとも２名との間の前記照合を部分的に無作為化することをさらに含み、該照合は、約０．１％から９９．９％の範囲のファクターによって部分的に無作為化される、請求項７１に記載の方法。 請求項87 前記パターン照合アルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズムまたは遺伝的アルゴリズムのうちの１つを含む、請求項７１に記載の方法。 請求項88 前記最適な対話は、向上した収入発生、減少した費用、または向上した顧客満足のうちの１つを含む、請求項７１に記載の方法。 請求項89 前記応対係データおよび前記発信者データに対して最適な対話の可能性を相関付けることによって、前記パターン照合アルゴリズムを訓練することを含み、該応対係データおよび該発信者データは、発信者と応対係との間の少なくとも１つの履歴連絡から決定される、請求項７１に記載の方法。 請求項90 前記訓練することは、定期的に発生する、請求項８９に記載の方法。 請求項91 前記グループからの前記発信者のうちの１名と前記２名の応対係の各々との間で発生する最適な対話の予測可能性を反映する、コンピュータモデルを作成するために、前記パターン照合アルゴリズムを使用することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項92 前記最適な対話を、別の最適な対話に対して加重することと、前記グループからの前記発信者のうちの１名と前記２名の応対係の各々との間の照合のために、適合性スコアを生成するように前記コンピュータモデルを修正することと、より重く加重された最適な対話の可能性を増大させるように、該グループからの該発信者のうちの１名を、該２名の応対係のうちの１名と接続することとをさらに含む、請求項９１に記載の方法。 請求項93 好感度データベースから、前記グループからの前記発信者のうちの１名に対する発信者好感度データを決定することと、該グループからの該発信者のうちの１名を、前記２名の応対係のうちの少なくとも１名と照合するために、該発信者好感度データを使用することとをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項94 前記発信者好感度データは、購入履歴、連絡時間履歴、または顧客満足履歴のうちの１つを含む、請求項９３に記載の方法。 請求項95 好感度データベースから、前記２名の応対係のうちの少なくとも１名に対する応対係好感度データを決定することと、前記グループからの前記発信者のうちの１名を、該２名の応対係のうちの少なくとも１名と照合するために、該応対係好感度データを使用することとをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項96 前記応対係好感度データは、収入発生、費用、または顧客満足のうちの１つに対する応対係実績データを含む、請求項９５に記載の方法。 請求項97 前記実績データは、発信者の人口統計データまたは発信者のサイコグラフィックデータのうちの１つに由来する、請求項９６に記載の方法。 請求項98 前記２名の応対係のうちの１名に対するリードリストを生成することをさらに含み、該リードリストは、前記グループからの１名の発信者に対する連絡情報を含む、請求項７１に記載の方法。 請求項99 前記グループからの前記１名の発信者に連絡するために前記連絡情報を使用する、前記２名の応対係のうちの１名をさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項100 前記グループからの少なくとも１名の発信者と前記応対係のうちの少なくとも２名との間の照合のために、応対係適合性の順番を決定することをさらに含む、請求項７１に記載の方法。 請求項101 少なくとも２名の発信者の前記グループは、リードリストから識別される、請求項７１に記載の方法。 請求項102 前記グループからの少なくとも１名の発信者に連絡するために、ダイヤラを使用することをさらに含む、請求項１０１に記載の方法。 請求項103 少なくとも２名の発信者の前記グループは、発信者の待ち行列から識別される、請求項７１に記載の方法。 請求項104 前記２名の発信者のうちの少なくとも１名の前記接続優先度は、増加させられる、請求項１０３に記載の方法。 請求項105 コンタクトセンター用の知的ルーティングシステムであって、該システムは、最適な対話によって２名以上の応対係を格付けするための手段と、最適な対話の可能性を増大させるように、発信者を、該２名以上の格付けされた応対係のうちの少なくとも１名と照合するための手段とを含む、システム。 請求項106 応対係を格付けするための前記手段は、調査を含む、請求項１０５に記載のシステム。 請求項107 応対係を格付けするための前記手段は、応対係の収入発生実績または該応対係の発信者あたりの連絡時間のうちの１つを記録するための計算装置を含む、請求項１０５に記載のシステム。 請求項108 発信者を照合するための前記手段は、計算装置を含む、請求項１０５に記載のシステム。 請求項109 切替システムをさらに含む、請求項１０５に記載のシステム。 請求項110 ダイヤラをさらに含む、請求項１０５に記載のシステム。 請求項111 発信者ＩＤ装置をさらに含む、請求項１０５に記載のシステム。 請求項112 前記発信者を、前記２名以上の格付けされた応対係のうちの１名と接続することをさらに含む、請求項１０５に記載のシステム。 請求項113 前記発信者は、インバウンド発信者である、請求項１０５に記載のシステム。 請求項114 前記発信者は、アウトバウンド発信者である、請求項１０５に記載のシステム。 請求項115 コンタクトセンター用の知的ルーティングシステムであって、該システムは、２名以上の応対係の各々に対する１つの応対係データを決定するための手段と、発信者に対する１つの発信者データを決定するための手段と、パターン照合アルゴリズムで該応対係データおよび該発信者データを使用するための手段と、最適な対話の可能性を増大させるように、該発信者を、該２名以上の応対係のうちの１名と照合するための手段とを含む、システム。 請求項116 応対係データを決定するための前記手段は、調査を含む、請求項１１５に記載のシステム。 請求項117 応対係データを決定するための前記手段は、応対係の収入発生実績または該応対係の発信者あたりの連絡時間のうちの１つを記録するための計算装置を含む、請求項１１５に記載のシステム。 請求項118 パターン照合アルゴリズムで前記応対係データおよび発信者データを使用するための前記手段は、計算装置を含む、請求項１１５に記載のシステム。 請求項119 切替システムをさらに含む、請求項１１５に記載のシステム。 請求項120 ダイヤラをさらに含む、請求項１１５に記載のシステム。 請求項121 発信者ＩＤ装置をさらに含む、請求項１１５に記載のシステム。 請求項122 前記発信者を、前記２名以上の応対係のうちの１名と接続することをさらに含む、請求項１１５に記載のシステム。 請求項123 |