Dynamic contact centers with impatient customers and retrials [Elektronische Ressource] / von Kirsten Henken

Kirsten Henken

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• Mathematics

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• Publié par: gottfried_wilhelm_leibniz_universitat_hannover
• Publié le: 01 janvier 2007
• Nombre de lectures: 21
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 7 Mo

Extrait

DISSERTATION


Dynamic Contact Centers with
Impatient Customers and
Retrials





Von der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktorin der Wirtschaftswisssenschaften
- Doctor rerum politicarum -
genehmigte Dissertation








von
Dipl.-Math. Kirsten Henken
geboren am 31. Juli 1977 in Bremerhaven


2007 Erstgutachter: Professor Dr. Stefan Helber
Zweitgutachter : Professor Dr. Michael H. Breitner
Tag der Disputation: 19.Januar 2007Preface
The matters of this PhD thesis in Business Administration are the results
of my research in the area of contact center management at the Technical
University of Clausthal and the University of Hanover from 2002 to 2006.
The focus of this work is the analysis and staff requirement planning of dy-
namic inbound contactcenters with impatient customers who may retry after
a while. Contact centers are dynamic in two ways. On the one hand the ar-
rivals, service completions, and abandonments are random events and on the
otherhandthenumberofarrivals,servicedurationsandpatienceofcustomers
depend strongly on the time of the day. Therefore, the strong approximation
is used to incorporateboth aspects ofdynamics into the analysisandthe staff
requirement planning.
I am indepted to a lot of people for their support during the time of
working at this thesis. Firstly, I would like to thank my advisor, Professor
Dr. Stefan Helber, for motivating my research und many fruitful discussions.
He fortified me to search in very mathematics related directions and fetched
me gently back to the problems of business administration. Secondly, I have
to thank Professor Avishai Mandelbaum from the University of Haifa for his
support and advise. He taught me a lot of the mathematical background I
needed for this thesis and turned my attention to the strong approximations.
I am grateful to Professor Dr. Michael H. Breitner for referring this thesis.
Furthermore,Ithank mysisterInesandmycolleagueDr.RaikStolletzfor
their personalsupportandtheir commentsonthe draftversionsofthis thesis.
Especially,the discussions with Raik gave me a reality check for the problems
and shortcomings related to the models. I am grateful to all my colleagues at
both Universities and Anne Menis who helped to improve my English.
Finally, I am deeply indepted to my parents and my husband Lars. They
steadily encouraged me during all the time. Without their help and patience
I never had got so far.
Midlum, August 2007 Kirsten HenkenAbstract
The focus of this thesis is on the management of dynamic inbound contact
centers with impatient customers and retrials. We consider contact centers
with both homogeneous and heterogenous customers and agents. The term
dynamic refers to the processes in a contact center in two ways. Firstly, these
processes are random and secondly they depend on the time of day and the
day of the week. The processes are the successive arrivals of customers to the
contact center, the consecutive services by agents, and the successive aban-
donments and retrials of customers. In order to consider both aspects in the
queueing model we use the so-calledstrong approximationwhich consists of a
fluid approach and a diffusion refinement. By means of the fluid approxima-
tionweareabletoderiveaninitialvalueproblemforthenumberofcustomers
in the system and the so-called orbits, which are virtual queues of recalling
customers. The diffusion refinement is used to deduce differential equations
for the variances and covariances of the queueing processes. From the solu-
tion of the initial value problem we analyse the performance measures of the
different contact center models.
Thereby an essential point of this thesis is the influence of the retrial be-
haviour of impatient customers on the performance and shift scheduling deci-
sion.Forthispurpose,time-dependentandaggregatedtechnicalandeconomic
performance measures are derived from the fluid approximation. Afterwards
the influence of the service, abandonment and retrial parameters of the con-
tact center model on the performance is shown. Furthermore, the results of
the approximated measures are compared to the results of a simulation. It is
shownhowthefluidapproximationcaneasilybeextendedtomuchmorecom-
plex models with multiple customers classes and agent groups. The variances
and covariances derived from the diffusion refinement are used to present the
stochastic effects which influence the processes. Furthermore, the impact of
the parameters on the variances and covariances is shown.
Basedonthefluidapproximationanintegrativestaffrequirementplanning
and shift scheduling approach for contact centers with impatient customers
and retrials is developed. This optimisation approach can easily be extendedVIII Abstract
to even more complex models. In order to solve the optimisation problem an
initial procedure and a heuristic is used. It is shown that the initial algorithm
already leads to remarkably good results with respect to the profit and the
technical performance measures which are slightly improved by the heuristic
algorithm.
Keywords:ContactCenterManagement,RetrialQueues,StrongApproxima-
tionsZusammenfassung
Das Thema dieser Dissertation sind dynamische Contact Center mit unge-
duldigen Kunden, von denen ein Teil wa¨hrend des Wartens auflegt und nach
einer gewissen Zeit erneut anruft. Dabei betrachten wir sowohl homogene als
auch heterogene Kunden und Agenten. Contact Center sind in zweierlei Hin-
sicht dynamisch. Einerseits sind die Zeitspannen zwischen den Anku¨nfte der
Kunden,dieBediendauernunddieGeduldderKundenausderSichtdesCon-
tact Center Managements zufa¨llige Gro¨ßen, andererseits ha¨ngeninsbesondere
die Ankunftraten sehr stark von der Tageszeit ab.
Die Contact Center werden mit Hilfe von Warteschlangenmodellen mo-
delliert. Um dabei sowohl die stochastischen als auch die zeitabha¨ngigen
Einflu¨sse beru¨cksichtigen zu k¨onnen, die durch den traditionellen station¨aren
Warteschlangenansatz nur schwer abgebildet werden k¨onnen, wird in dieser
Arbeit die sogenannte Starke Approximation verwendet. Die Starke Appro-
ximation setzt sich aus einer Fluid Approximation und einer Diffusions-
erweiterung zusammen. Die Fluid Approximation fu¨hrt auf ein Anfangswert-
problem fu¨r die Anzahl der Kunden im System und in den sogenannten Or-
bits, den imagin¨aren Warteschlangen der Wahlwiederholer. Aus der Diffu-
sionserweiterungwerdenDifferentialgleichungenfu¨r dieVarianzenund Covar-
ianzen der Prozesse hergeleitet. Mit Hilfe der Lo¨sung des Anfangswertprob-
lems berechnen wir die Leistung der Contact Center.
Dabei ist ein Schwerpunkt dieser Arbeit, den Einfluss des Wahlwieder-
holungsverhaltens der ungeduldigen Kunden auf die Leistungsf¨ahigkeit und
Wirtschaftlichkeit sowie die Personaleinsatzplanung darzustellen. Daher wer-
den aus der Fluid Approximation zeitabha¨ngige und aggregierte technische
und o¨konomische Leistungskenngr¨oßen fu¨r die Analyse und Bewertung des
Contact Centers hergeleitet. Anschließend wird mit Hilfe der Fluid Approx-
imation der Einfluss der verschiedenen Parameter auf diese Leistungsken-
ngro¨ßen dargestellt und diese Ergebnisse mit jenen einer Simulation ver-
glichen. Es zeigt sich außerdem, dass sich die Fluid Modelle sehr einfach auf
sehr komplexe Modelle mit multiplen Kunden- und Agentengruppen erwei-
tern lassen. Mit den aus der Diffusionserweiterung hergeleiteten VarianzenX Abstrakt
und Covarianzen fu¨r die Prozesse der Anzahl Kunden im System und den so-
genannten Orbits werden die stochastischen Einflu¨sse dargestellt, die auf die
Prozesse einwirken. Ferner werden die Wirkungen der verschiedenen Parame-
ter auf die Varianzen und Covarianzen gezeigt.
Aufbauend auf der Fluid Approximation wird eine integrierte Personal-
bedarfs- und Schichteinsatzplanung fu¨r die verschiedenen Modelle mit he-
terogenen Kunden und Agenten und Wahlwiederholern entwickelt. Es zeigt
sich, dass auch der Optimierungsansatz sehr leicht auf weitaus komplexere
Modelle zu erweiternist. Fu¨r das Optimierungsproblemwird ein zweigeteilter
Optimierungsansatz vorgestellt. Dieser setzt sich aus einem Startalgorithmus
und einer Verbesserungsheuristik zusammen. Dabei fu¨hrt bereits der Startal-
gorithmuszusehrgutenErgebnissenhinsichtlichdesGewinnsunddertechnis-
chen Leistungskenngr¨oßen, die durch die Heuristik nur noch leicht verbessert
werden k¨onnen.
Schlagworte: Contact Center Management, Warteschlangentheorie, Fluid-
ApproximationContents
1 Introduction............................................... 1
2 Functions and Structure of Contact Centers .............. 5
2.1 Characteristics of a Contact Center ....................... 5
2.2 A Dynamic Contact Center Model ........................ 7
2.3 Technical Performance Measures .......................... 14
2.4 Operational Decision Problems in Contact Center
Management ........................................... 18
2.5 Literature related to Contact Center Management .......... 21