Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği (İngilizce) Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MELTEM KURT
Danışman: Bahar Sennaroğlu
Özet:ÇAĞRI MERKEZİNE GELEN ÇAĞRILARIN TAHMİNİ: Telekomünikasyon Sektöründe Bir Vaka Çalışması Çağrı merkezinde kapasite planlama çalışmasını etkileyen en önemli girdilerden biri, gelen çağrı sayısını doğru tahmin etmektir. Doğru tahmini oluşturmak için uygun tahmin yöntemini seçmek kolay bir iş değildir, çünkü gelen çağrı sayıları oldukça stokastiktir. Ek olarak çağrı sayıları çift mevsimsellik özelliği göstermelerinden dolayı özel verilerdir. Çağrı merkezi yönetiminde tahmin, operasyonel ve personel maliyetlerini en aza indiren ve müşteri hizmetleri seviyesini en üst seviyeye çıkarmak olan çelişkili hedefler nedeniyle çok önemli bir rol oynamaktadır. Servis seviyesi, cevaplama oranı ve operasyonel verimlilik gibi hedeflere ulaşmak için asgari asistan sayısını belirlemek, doğru bir kapasite planlamayla yani gelen çağrı sayısını doğru tahmin etmek ile sağlanır. Bu çalışmanın amacı gelen çağrı sayısını doğru bir şekilde tahmin ederek operasyonların etkin bir şekilde yönetilmesini sağlamaktır. Literatürde; gelen çağrı sayısını tahmin etmeye ilişkin çok az çalışma vardır. Çalışmalarda farklı farklı tahmin yöntemleri uygulanmıştır. Bu çalışmada bir telekomünikasyon şirketinin gelen çağrı sayısı verileri incelenmiştir. Gelen çağrı sayısı mevsimsel otoregresif entegre hareketli ortalama ve yapay sinir ağı yöntemlerinden biri olan çok katmanlı algılayıcı metodu uygulanarak tahmin edilmiştir. Veriler, 4 Ocak 2016 - 1 Ekim 2018 tarihleri arasındaki 33 aylık döneme aittir. İlk otuz ay model parametrelerini tahmin etmek için gözlem olarak, geri kalan 3 ay ise örneklem sonrası tahmin değerlendirmesi için kullanılmıştır. Sonuç olarak, gelen çağrıları tahmin etmek için iki yöntemin de başarılı olduğu ancak mevsimsel otoregresif entegre hareketli ortalama yönteminin çok katmanlı algılayıcı yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. -------------------- FORECASTING CALL CENTER ARRIVALS: A Case Study in a Telecommunication Sector One of the most critical inputs affecting the study of capacity planning in a call center is to accurately forecast the number of call arrivals. Choosing the appropriate forecasting method to produce the accurate forecast is not an easy task because call center arrivals are highly stochastic. In addition, the call center arrivals are specific data because they have double seasonality. In call center management the forecasting plays a crucial role because of conflicting objectives, which are minimizing operational and staffing cost and maximizing customer service level. Determining the minimum number of agents to achieve targets such as service level, answer rate and operational efficiency is achieved through accurate capacity planning namely accurately forecasting the number of call arrivals. The objective of this study is to accurately forecast call arrivals so that related operations can be effectively managed. In the literature; the studies which about forecasting of call arrivals are few. In the studies, different forecasting methods are applied. In this study, call arrivals data of a telecommunication company was examined. The number of call arrivals was forecasted by applying seasonal autoregressive integrated moving average method and multilayer perceptron method which is one of the artificial neural networks methods. The data belong to 33-month period from 4 January 2016 to 1 October 2018 inclusive. The first 30 months of observations were used to estimate the parameters of the model and the remaining 3 months were used for the post-sample estimation evaluation. As a result, it seems that two methods are very succesfull for forecasting of call arrivals but seasonal autoregressive integrated moving average method gave better results than multilayer perceptron method.