Journées de l'optimisation 2014

                             Incluant une Journée industrielle de l'optimisation

                                              HEC Montréal, 5 - 7 mai 2014

JOPT2014

HEC Montréal, 5 — 7 mai 2014

Horaire Auteurs Mon horaire

WA2 Modélisation de centres d'appels / Modeling of Call Centers

7 mai 2014 09h00 – 10h40

Salle: CPA du Québec

Présidée par Nazim Regnard

3 présentations

  • 09h00 - 09h25

    Prediction Waiting Time in Multi-Skill Call Centres with Callback Option

    • Mamadou Thiongane, prés., Université de Montréal
    • Pierre L'Ecuyer, Université de Montréal

    We present methods to estimate the waiting time of a client when he arrives to the multi-skills call center with the goal to announce this estimated delay time to the client and possibly to offer a callback option to the client. The customer can thus make a more informed choice to either wait, give up, or ask to be called back. We built predictor by regression with the method of splines, neural networks and kriging method.

  • 09h25 - 09h50

    Modélisation d'arrivées d'appels à un centre d'appel par un modèle de Poisson à taux d'arrivées lognormales// Lognormal Based Rate Model for Modeling of Call Center Arrivals

    • Nazim Regnard, prés., Université de Montréal

    Nous introduisons un modèle de Poisson constant par morceaux, dont le taux d'arrivée stochastique et lognormal est spécifié sous une forme souple et adaptée à la modélisation des temps d'arrivées d'appels à un centre d'appel. Une application sur données réelles sera présentée // We introduce a piecewise constant Poisson model, with a lognormal stochastic rate specified in a very flexible way, especially designed for the modeling of arrival times of calls to a call center. A application on real data will be presented.

  • 09h50 - 10h15

    Hierarchical Bayesian State-Space Model for Call Center Arrival Rate Forecasting

    • Nicolas Chapados, prés., ApSTAT Technologies
    • Pierre L'Ecuyer, Université de Montréal

    We address the problem of forecasting call center arrival rates with a two-level hierarchical state-space model, which can account for both inter-day and intra-day persistence patterns. The model is capable of accommodating seasonalities at monthly, weekly and daily horizons, and deal with special events through the use of explanatory variables. A Bayesian framework is retained throughout, allowing short histories and rare events to be considered.

Retour