Yıl 2021, Cilt 4 , Sayı 1, Sayfalar 96 - 101 2021-03-02

Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning
Makine Öğrenmesi Kullanarak Çağrı Merkezine Gelen Çağrıların Tahmin Edilmesi

Mohamed BALLOUCH [1] , Fatih AKAY [2] , Sevtap ERDEM [3] , Mesut TARTUK [4] , Taha Furkan NURDAĞ [5] , Hasan Hüseyin YURDAGÜL [6]


A call center is an office equipped to handle a large volume of telephone calls for an organization, for which the ability to forecast calls is a key factor. By forecasting the number of calls accurately, a company can plan staffing needs, meet service level requirements, improve customer satisfaction and benefit from many other optimizations. In this paper, we develop Multilayer Perceptron (MLP) and Long-Short Term Memory (LSTM) based models combined with time lags to forecast the number of call arrivals in a call center. We forecast 12, 24, 36 and 48 values ahead and the performance of the forecasting models has been evaluated using the Mean Absolute Error (MAE). The MLP based model results show that the MAE values change between 1,50 and 13,58 and LSTM based model results show that the MAE values change between 19,99 and 66,74.
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.
  • Mehrotra, V., Ozlük, O., & Saltzman, R. Intelligent procedures for intra‐day updating of call center agent schedules. Production and Operations Management 2010; 19(3), 353-367.
  • Channouf, N., & L'Ecuyer, P. A normal copula model for the arrival process in a call center. International Transactions in Operational Research 2012; 19(6), 771-787.
  • Kim, T., Kenkel, P., & Brorsen, B. W. Forecasting hourly peak call volume for a rural electric cooperative call center. Journal of Forecasting 2012; 31(4), 314-329.
  • Millán‒Ruiz, D., & Hidalgo, J. I. Forecasting call centre arrivals. Journal of Forecasting 2013; 32(7), 628-638.
  • Bastianin, A., Galeotti, M., & Manera, M. Statistical and economic evaluation of time series models for forecasting arrivals at call centers. Empirical Economics 2016; 1-33.
  • Jalal, M. E., Hosseini, M., & Karlsson, S. Forecasting incoming call volumes in call centers with recurrent neural networks. Journal of Business Research 2016 ; 69(11), 4811-4814.
  • Mohammed, R. A. Using Personalized Model to Predict Traffic Jam in Inbound Call Center. EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems 2017; 4(12).
  • S. Moazeni and R. Andrade, "A Data-Driven Approach to Predict an Individual Customer's Call Arrival in Multichannel Customer Support Centers," 2018 IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress), San Francisco, CA, 2018, pp. 66-73.
  • Li S., Wang Q., Koole G. Predicting call center performance with machine learning. In INFORMS International Conference on Service Science 2018, pp. 193-199.
  • Barrow D., Kourentzes N. The impact of special days in call arrivals forecasting: A neural network approach to modelling special days. European Journal of Operational Research 2018; 264(3), 967-977.
Birincil Dil en
Konular Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
Bölüm Araştırma Makaleleri (RESEARCH ARTICLES)
Yazarlar

Orcid: 0000-0003-3275-0562
Yazar: Mohamed BALLOUCH
Kurum: CUKUROVA UNIVERSITY
Ülke: Turkey


Yazar: Fatih AKAY (Sorumlu Yazar)
Kurum: CUKUROVA UNIVERSITY
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0002-9332-2070
Yazar: Sevtap ERDEM
Kurum: CUKUROVA UNIVERSITY
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0001-9021-1060
Yazar: Mesut TARTUK
Kurum: Comdata Group
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0002-0259-2981
Yazar: Taha Furkan NURDAĞ
Kurum: Comdata Group
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0002-6866-1644
Yazar: Hasan Hüseyin YURDAGÜL
Kurum: CUKUROVA UNIVERSITY
Ülke: Turkey


Tarihler

Kabul Tarihi : 28 Kasım 2020
Yayımlanma Tarihi : 2 Mart 2021

Bibtex @konferans bildirisi { okufbed824870, journal = {Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi}, issn = {2687-3729}, address = {Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü}, publisher = {Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi}, year = {2021}, volume = {4}, pages = {96 - 101}, doi = {10.47495/okufbed.824870}, title = {Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning}, key = {cite}, author = {Ballouch, Mohamed and Akay, Fatih and Erdem, Sevtap and Tartuk, Mesut and Nurdağ, Taha Furkan and Yurdagül, Hasan Hüseyin} }
APA Ballouch, M , Akay, F , Erdem, S , Tartuk, M , Nurdağ, T , Yurdagül, H . (2021). Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning . Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , 4 (1) , 96-101 . DOI: 10.47495/okufbed.824870
MLA Ballouch, M , Akay, F , Erdem, S , Tartuk, M , Nurdağ, T , Yurdagül, H . "Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning" . Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 4 (2021 ): 96-101 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/okufbed/issue/60518/824870>
Chicago Ballouch, M , Akay, F , Erdem, S , Tartuk, M , Nurdağ, T , Yurdagül, H . "Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning". Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 4 (2021 ): 96-101
RIS TY - JOUR T1 - Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning AU - Mohamed Ballouch , Fatih Akay , Sevtap Erdem , Mesut Tartuk , Taha Furkan Nurdağ , Hasan Hüseyin Yurdagül Y1 - 2021 PY - 2021 N1 - doi: 10.47495/okufbed.824870 DO - 10.47495/okufbed.824870 T2 - Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 96 EP - 101 VL - 4 IS - 1 SN - 2687-3729- M3 - doi: 10.47495/okufbed.824870 UR - https://doi.org/10.47495/okufbed.824870 Y2 - 2020 ER -
EndNote %0 Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning %A Mohamed Ballouch , Fatih Akay , Sevtap Erdem , Mesut Tartuk , Taha Furkan Nurdağ , Hasan Hüseyin Yurdagül %T Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning %D 2021 %J Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi %P 2687-3729- %V 4 %N 1 %R doi: 10.47495/okufbed.824870 %U 10.47495/okufbed.824870
ISNAD Ballouch, Mohamed , Akay, Fatih , Erdem, Sevtap , Tartuk, Mesut , Nurdağ, Taha Furkan , Yurdagül, Hasan Hüseyin . "Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning". Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 4 / 1 (Mart 2021): 96-101 . https://doi.org/10.47495/okufbed.824870
AMA Ballouch M , Akay F , Erdem S , Tartuk M , Nurdağ T , Yurdagül H . Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning. OKÜ Fen Bil. Enst. Dergisi ((OKU Journal of Nat. & App. Sci). 2021; 4(1): 96-101.
Vancouver Ballouch M , Akay F , Erdem S , Tartuk M , Nurdağ T , Yurdagül H . Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2021; 4(1): 96-101.
IEEE M. Ballouch , F. Akay , S. Erdem , M. Tartuk , T. Nurdağ ve H. Yurdagül , "Forecasting Call Center Arrivals Using Machine Learning", Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 4, sayı. 1, ss. 96-101, Mar. 2021, doi:10.47495/okufbed.824870