用于在技能管理平台中生成改进简档的方法和系统与流程

用于在技能管理平台中生成改进简档的方法和系统


背景技术：

1.本发明整体涉及电信系统和方法，以及联系中心人员配置。更具体地讲，本发明涉及确定用于改进联系中心人员配置的技能。
2.相关专利申请的交叉引用
3.本专利申请涉及：美国专利和商标局在2013年11月19日提交题为“工作技能集生成(work skillset generation)”的美国专利号8,589,215。本专利申请要求美国专利和商标局在2019年10月09日提交题为“用于在技能管理平台中生成改进简档的方法和系统(method and system for improvement profile generation in a skills management platform)”的美国专利申请16/596,840。


技术实现要素：

4.呈现了用于使用过去数据和一组kpi在技能管理平台中生成改进简档的系统和方法。使用基本方差公式执行方差计算，并且使用这些值生成链。链可以被定义为kpi的集合，每个kpi被加权以显示该kpi对于该代理类型的重要性。kpi可经选择以生成链，并且该链是在考虑每个kpi的归一化方差的情况下从那些kpi生成的。还可以使用所生成的链来确定代理的改进可能性。
5.在一个实施方案中，呈现了一种用于使用技能管理平台在联系中心环境中生成改进简档并自动生成与给定代理相关联的关键绩效指标的链的方法，该方法包括以下步骤：使用每个期望度量的方差公式和过去数据确定该期望度量的方差；针对与该代理相关联的其它度量对所确定的方差进行归一化，并确定每个度量的重要性；通过该技能管理平台生成链；确定距该代理的每个期望度量的平均值的距离，其中选择不满足阈值的距离用于该代理的改进；将该代理的所得距离与联系中心中的其它代理的所得距离进行比较；以及生成该改进简档，其中通过与该技能管理平台相关联的用户界面，使用针对每个代理的改进度量提供的建议来对其它代理进行排名。
6.重要性基于由用户根据排名施加至每个度量的加权。具有较高方差的度量具有比具有较小方差的度量更强的加权。该选择包括考虑该度量的潜在增益和改进难度。该确定包括在数学上计算代理的一组度量中的最小值，以确定哪个度量需要改进。方差公式包括将过去数据的平方总和除以相同大小并移除过去数据的平均值。
7.在另一个实施方案中，呈现了一种用于使用技能管理平台在联系中心环境中生成简档并自动生成与给定代理相关联的关键绩效指标的链的方法，该方法包括以下步骤：使用每个期望度量的方差公式和过去数据确定该期望度量的方差；针对与该代理相关联的其它度量对所确定的方差进行归一化，并确定每个度量的重要性；通过该技能管理平台生成链；确定距该代理的每个期望度量的平均值的距离，其中选择距离以突出显示针对度量的代理绩效；将该代理的所得距离与其它代理的所得距离进行比较；以及生成该简档，其中通过与该技能管理平台相关联的用户界面对该其它代理进行排名并呈现给用户。
8.在另一个实施方案中，呈现了一种用于使用技能管理平台在联系中心环境中生成
改进简档并自动生成与给定代理相关联的关键绩效指标的链的系统，该系统包括：处理器；和存储器，该存储器与该处理器通信，该存储器存储指令，这些指令在由该处理器执行时使该处理器生成改进简档，其中通过以下步骤，通过与技能管理平台相关联的用户界面，使用针对每个代理的改进度量提供的建议对代理进行排名：使用每个期望度量方差公式和过去数据确定该期望度量的方差；针对与该代理相关联的其它度量对所确定的方差进行归一化，并确定每个度量的重要性；通过该技能管理平台生成链；确定距该代理的每个期望度量的平均值的距离，其中选择不满足阈值的距离用于该代理的改进；以及将该代理的所得距离与该联系中心中其它代理的所得距离进行比较。
9.在另一个实施方案中，呈现了一种用于使用技能管理平台在联系中心环境中生成简档并自动生成与给定代理相关联的关键绩效指标的链的系统，该系统包括：处理器；和存储器，该存储器与该处理器通信，该存储器存储指令，这些指令在由该处理器执行时使该处理器生成改进简档，其中通过以下步骤，通过与该技能管理平台相关联的用户界面对代理进行排名并呈现给用户：使用每个期望度量的方差公式和过去数据确定该期望度量的方差；针对与该代理相关联的其它度量对所确定的方差进行归一化，并确定每个度量的重要性；通过该技能管理平台生成链；确定距该代理的每个期望度量的平均值的距离，其中选择距离以突出显示针对度量的代理绩效；以及将代理的所得距离与其它代理的所得距离进行比较。
附图说明
10.图1是示出技能数据处理系统的实施方案的图示。
11.图2是示出用于将映射数据提供给信息提供商的过程的实施方案的流程图。
12.图3是示出随机样品数据集的示例的表。
13.图4是示出确定链的示例的表。
14.图5是示出绩效确定的示例的表。
15.图6a是示出计算设备的实施方案的图示。
16.图6b是示出计算设备的实施方案的图示。
具体实施方式
17.为了促进理解本发明原理的目的，现在将参考附图中示出的实施方案，并且将使用特定语言来描述这些实施方案。然而，应当理解，由此不旨在限制本发明的范围。如本发明所涉及的领域的技术人员通常会想到的，设想了所述实施方案中的任何改变和进一步修改，以及如本文所述的本发明原理的任何进一步应用。
18.不同的员工通常具有不同的技能集(例如，技术熟悉、销售体验、多语言等)并且具有相同或相似技能集的员工(例如，具有相同工作职责的员工)可能关于其技能集内的特定技能具有不同程度的能力。定义员工技能集并建立技能集中的各种技能的胜任力或绩效的量度，可以允许雇主更好地利用他们的员工并允许员工开发新技能或增强其现有技能。例如，如果员工x表达能力强，精通南美文化并且葡萄牙语流利，则该员工可能比没有先前销售经验的仅说英语的员工y更适合巴西的销售职务。此外，通过将员工x分配到该销售职务，雇主可能基于员工x的技能集与该销售职务的需求之间的匹配而受益于员工x比员工y在该
销售职务更有效。
19.同样，如果雇主具有拥有类似技能集的两个员工，并且雇主需要分配一个员工以服务于其最重要客户，则雇主可能需要知道这两个员工中的哪一个员工表现最佳(例如，如通过比较员工的技能、胜任力或绩效来确定)，使得雇主可以向客户分配员工。然而，有效地定义和评估员工技能集以及将具有特定技能集的员工分配至特定工作的需求不是重要的任务。于2013年11月19日授权的题为“工作技能集生成(work skillset generation)”的相关美国专利8,589,215描述了用于基于服务提供商数据生成映射数据和相关性数据的方法、软件和系统。然而，其中描述的实施方案需要系统的用户通过确定每个关键绩效指标(kpi)的加权并从零开始建立链来手动地创建在这些方法、软件和系统中使用的链。这是非常耗时和劳动密集的。通过自动生成链，缩短了系统的设置。在本文的实施方案中描述了一种自动方法。
20.kpi包括指示代理在某一领域中的绩效(例如，平均处理时间)的值。在联系中心环境中，kpi可用于比较绩效区域中的代理。链包括这些kpi的集合，每个kpi被加权以显示kpi对该代理类型的重要性。每种代理类型将具有其自身的链，其中每条链具有不同的kpi和加权。例如，代理类型
‘
销售’可能具有由kpi组成的自身链：每小时销售(30％)、平均销售值(50％)和平均处理时间(20％)。此示例阐明了该三个kpi(每小时销售、平均销售值和平均处理时间)是确定代理在销售中优异程度的因素。此示例还确定了那些kpi中的每个kpi如何影响总得分，其中其相应权重为30％、50％和20％。一般来说，链允许系统的用户自动基于重要度量评定代理并识别代理可以最大限度改善哪些部分。
21.在另一个实施方案中，检查kpi的代理绩效方差允许进行直接代理比较，从而评定代理绩效增加的可能性，并且比较代理组。数据集的高方差可能推断表现不佳者可能需要额外培训来达到表现较优良者的水平。数据集中的低方差可能指示即使在表现不佳者中，也可能在没有相当大的努力的情况下存在很少的改进空间或可能的成长。
22.技能数据处理系统
23.图1是示出大体以100指示的技能数据处理系统的实施方案的图示。技能数据处理系统100可以接收和处理绩效数据和评定数据以生成技能数据，并且可以基于技能数据生成映射数据和相关性数据，如下文更详细地描述。技能数据处理系统100通常在计算机服务器中实施，并且可以通过网络提供和接收数据。示例性网络包括局域网(lan)、广域网(wan)、电话网络和无线网络。在一个实施方案中，技能数据处理系统100可以在联系中心环境中实施，或在企业环境中实施，在企业环境中管理员工技能、知识和属性可以与业务绩效相关。
24.在一些实施方案中，技能数据处理系统100包括评定数据存储装置102、绩效数据存储装置104、工作任务数据存储装置106和客户数据存储装置108。尽管被描绘为单独的数据存储装置，但是数据存储装置102、104、106和108中的每个数据存储装置的数据可以存储在单个数据存储装置(例如，在关系数据库中)或任何其它适当的存储方案中。
25.评定数据存储装置102存储评定数据。如上所述，评定数据指定员工或工作角色属性的主观量度。例如，主观量度可以基于量表(例如，1到10，其中10是最高量度并且1是最低量度)或更多抽象分类，例如，“不良”、“良好”或“优异”。然而，其它排名或分类方法也是可能的。属性可以例如与销售技能、客户服务技能、工作完成时间线、优先化能力、工作产品质
量、或员工或工作角色的任何其它属性或特性有关。因此，例如，评定数据可以指定特定客户服务代表具有以上平均客户服务技能和平均优先化能力。评定数据还可以指定员工x在十分量表上具有为3的平均销售技能量度，如由员工x的两名主管排名的(一名主管提供为2的排名，另一名主管提供为4的排名)。不仅可以由其他人(例如，管理者)生成服务提供商(例如，员工)的评定数据，评定数据还可以由被评定的服务提供商生成，例如，自我评定。
26.绩效数据存储装置104存储绩效数据。如上所述，绩效数据指定绩效度量的客观量度。例如，客观量度是从工作任务的绩效的任何测量的或其它非偏置分类(例如，绩效度量)识别或导出，使得客观量度不会基于报告数据的人员而变化。绩效数据可以指定例如员工w上周将四个客户服务呼叫转移给其它客户服务代表(即，绩效度量是转移的呼叫数目并且客观量度是四个转移呼叫)。转移的呼叫数量不受个别解释的多变的影响
–
例如，这可以从四个呼叫被转移的呼叫转移日志进行验证。在另一示例中，绩效数据指定作为客户服务代表的员工y，基于对员工y在服务呼叫期间的绩效的各个方面进行排名的调查而接收到为92％的客户服务反馈得分。调查结果是可验证的(例如，如果客户a将员工y排名为“3”，则无论谁报告调查结果，排名仍然为“3”)。在又一示例中，绩效数据可以指定员工完成训练课程。
27.工作任务数据存储装置106存储指定服务提供商的工作任务(例如，员工的工作相关任务，例如，呼叫中心员工或通常描述工作职位的工作相关任务)的工作任务数据。工作任务是任何类型的工作、工作职责、工作方面或任何其它类型的活动或功能，例如，销售产品、制造商品、监督其他人、处理服务呼叫、修补电子设备等。在一些实施方案中，一个或多个工作任务的集通常可以描述工作角色或职务，或者可以描述特定员工的工作职责或责任。
28.客户数据存储装置108存储指定特定客户(例如，采用呼叫中心来处理其客户支持呼叫或联系该客户产品的潜在购买者的呼叫中心公司的客户)所请求的工作任务的客户数据。不同的客户可以具有不同的工作任务要求或请求。例如，客户a可以是使用呼叫中心来处理技术支持服务呼叫(即，工作任务)的制造商，并且客户b可以是为了该保险提供商的各种保险产品(即，工作任务)而使用呼叫中心到提供商销售服务的保险提供商。
29.客户数据还可以指定与所请求的工作任务相关联的某些客户需要或期望的属性或绩效水平。例如，客户a可以指定只有具有至少两年通过电话提供技术支持的经验的呼叫中心员工(例如，服务提供商)来处理其呼叫，并且客户b可以指定只有具有特定投资凭证(例如，已经获得行业认证)的呼叫中心员工来处理其呼叫。此外，除了指定员工必须具有两年通过电话提供技术支持的经验之外，客户数据还可以指定客户a要求员工具有机械工程学士学位。同样地，对于客户b，客户数据还可以指定客户b要求员工西班牙语口语流利。
30.技能数据处理系统100还包括任务识别引擎110、技能数据引擎112、映射数据引擎114和相关性数据引擎116。任务识别引擎110被配置为接收指定服务提供商(例如，呼叫中心公司的客户服务员工)的工作任务的工作任务数据。图1中所示的特定架构是一个示例性实施方式，并且可以使用其它功能分布和软件架构。每个引擎分别由使引擎执行下文所描述的功能和算法的对应软件指令来限定。
31.任务识别引擎110接收来自服务提供商的雇主的工作任务数据，该工作任务数据描述服务提供商的工作职责、功能和/或胜任力。在一些实施方案中，工作任务数据是由包
含各种服务提供商的工作历史、凭证等的数据库(例如，雇佣数据库)提供的。
32.技能数据引擎112被配置为基于接收到的评定数据和与每个服务提供商执行工作任务相关联的绩效数据来生成该服务提供商的技能数据。在一些实施方案中，例如，从服务提供商(例如，自调查)、服务提供商的雇主或两者接收评定数据和绩效数据。技能数据定义用于执行一个或多个工作任务的服务提供商的技能集。
33.技能集是服务提供商的技能的表示。技能集包括服务提供商的关于某些工作任务的执行的绩效数据和评定数据的聚集。因此，技能集表示服务提供商的技能(例如，服务提供商的能力、天赋、胜任力、缺陷等)。例如，服务提供商(例如，员工john smith)的技能集可以表示服务提供商是具有产品销售经验的客户服务代表。基于分别由绩效数据和评定数据指定的客观量度和主观量度，技能集还可以表示服务提供商执行工作任务有多良好或不良(例如，员工绩效评价)。例如，技能集可以表示服务提供商去年实现了服务提供商的销售目标的92％(例如，基于绩效数据)。下文更详细地描述了技能数据。
34.映射数据引擎114被配置为接收指定客户所请求的工作任务的客户数据。例如，客户a可以是电视电缆提供商，该电视电缆提供商雇佣信息提供商118(例如，呼叫中心服务提供商)来处理该电视电缆提供商的所有安装预约呼叫和进行新服务销售呼叫(即，工作任务)。因此，映射数据引擎114从客户a接收指定工作任务的客户数据，该工作任务为处理安装预约呼叫和进行新服务销售呼叫。
35.映射数据引擎114还被配置为生成映射数据。映射数据指定服务提供商的技能数据与指定客户所请求的工作任务的客户数据之间的相关性的量度。例如，如果客户数据指定用于处理技术支持服务呼叫的任务，则映射数据将包含指示各种服务提供商技能集映射到处理技术支持服务呼叫(与处理技术支持服务呼叫相关)有多好的数据。如果服务提供商具有先前的技术支持服务呼叫经验，则由映射数据指定的相关性量度将较高，从而指示该服务提供商可能非常适合于该任务。相反，如果服务提供商没有处理技术支持服务呼叫的培训或经验并且没有其它相关技能或属性(例如，将指示服务提供商可有效地处理技术支持服务呼叫，诸如先前的非技术呼叫支持经验或电子维修认证的技能或属性)，则相关性量度将较低，从而指示该服务提供商可能不太适合于该任务。
36.映射数据引擎114还被配置为将映射数据提供给信息提供商118。在一些实施方案中，信息提供商118使用映射数据将服务请求映射到具有与客户所请求的工作任务高度相关的技能集的服务提供商。例如，如果客户a的支持呼叫(例如，服务请求)由信息提供商118(例如，呼叫中心)接收，则信息提供商118可以识别具有与该服务请求的主题良好匹配的技能集的服务提供商(例如，客户服务代表)，并将该服务请求按路径发送给该服务提供商以确保该请求被有效地处理。
37.相关性数据引擎116被配置为接收对来自绩效数据的绩效度量和来自技能数据的技能集或技能的选择。相关性数据引擎116使用所接收的对绩效度量和技能集的选择来生成度量和技能集的相关性数据。例如，相关性数据引擎116可以从服务提供商的雇主接收选择，从而选择服务呼叫处理效率的绩效度量(例如，服务呼叫的平均时长)和产品a销售技能和产品b销售技能的技能集。在一些情况下，将存在许多绩效度量选择和许多技能集选择。
38.如上所述，相关性数据引擎116被配置为生成所选技能集与所选绩效度量中的每个绩效度量之间的相关性数据。相关性数据指定所选技能集与所选绩效度量中的每个绩效
度量之间的相关性量度。例如，所接收的选择是服务呼叫处理效率、产品a销售技能和产品b销售技能。具有产品a销售技能的所有服务提供商具有高服务呼叫处理效率评级，并且一些具有产品b销售技能的服务提供商具有低服务呼叫处理效率评级，而其它具有产品b销售技能的服务提供商具有高评级。因此，相关性数据将反映产品a销售技能与呼叫处理效率之间的高相关性以及产品b销售技能与呼叫处理效率之间的较低相关性(因为一些具有产品b销售技能的服务提供商具有高效率评级，并且其它具有产品b销售技能的服务提供商具有低评级)。
39.相关性数据的分析允许例如雇主确定哪些技能集与某些工作任务的高绩效水平相关联。因此，如果雇主希望增加服务呼叫处理效率，则雇主可以例如识别未被培训来销售产品a的那些员工，并向那些员工提供产品a销售培训。
40.下文更详细地描述了分别由映射数据引擎114和相关性数据引擎116生成映射数据和相关性数据。
41.映射数据生成
42.参考图2描述了技能数据处理系统100生成并提供映射数据给信息提供商118的一个示例性过程，该图是用于提供映射数据给信息提供商118的示例性过程200的流程图。信息提供商可以使用例如提供给信息提供商的映射数据来将服务请求映射到具有与所请求的工作任务良好匹配的技能集的服务提供商。可以在技能数据处理系统100的一个或多个计算机设备中实施过程200。
43.过程200接收指定多个服务提供商的多个工作任务的工作任务数据(202)。在一些实施方案中，任务识别引擎110接收工作任务数据。任务识别引擎110可以例如接收来自服务提供商雇主或者直接来自服务提供商的描述服务提供商的工作职责和角色的工作任务数据。工作任务数据描述特定类型工作的工作职责(例如，木工、机械、客户服务代表等)或描述特定服务提供商(例如，员工x)的工作职责。
44.对于多个服务提供商中的每个服务提供商，过程200接收指定与执行工作任务的服务提供商相关联的绩效度量的客观量度的绩效数据(204)。如上所述，绩效度量的客观量度是绩效度量的凭经验确定的量度。例如，客观量度是可验证的，使得量度是明确的。在一些实施方案中，技能数据引擎112接收绩效数据。
45.对于多个服务提供商中的每个服务提供商，过程200接收指定与执行工作任务的服务提供商相关联的属性的主观量度的评定数据(206)。如上所述，主观量度是属性的偏置量度。在一些实施方案中，技能数据引擎112接收评定数据。
46.对于多个服务提供商中的每个服务提供商，过程200基于评定数据和绩效数据的聚集生成服务提供商的技能数据(208)。在一些实施方案中，技能数据引擎112生成技能数据。技能数据定义服务提供商的用于执行工作任务的技能集。如上所述，技能集表示服务提供商的技能(例如，员工的实际技能或关于职务或角色的期望技能)。在一个实施方案中，技能集包括一个或多个技能。特定服务提供商或代理的技能集可以表示为链。
47.可以如下检查某些kpi对链的重要性。概述了方差模型，以确定某些kpi对链的重要性。虽然自动化，但仍然可以允许用户选择他们想要使用来生成链的kpi，并且考虑到每个kpi的归一化方差(在过去数据或来自数据湖的数据中)，将从那些kpi生成链。方差模型可以在数学上定义为：
[0048][0049]
其中μ是数据集的平均值，x2表示该数据集的平方总和，n表示该数据集的大小，并且σ2表示每个度量的方差。然后相对于链中使用的其它度量对方差进行归一化，以如下计算每个度量的重要性：
[0050][0051]
其中n表示度量数，i表示第一度量，并且j表示第二度量。还可以根据由用户进行的排名将加权施加至每个度量，以允许用户对系统进行更多控制。这可在数学上如下表示：
[0052][0053]
其中0≤α≥1表示度量加权。将数据集中的较高方差传递到计算中产生了与具有较小方差的度量相比具有更强加权的度量。因此，表现不佳者的潜在改善被最大化，并且突出显示了在重要区域中出色的表现出众者。
[0054]
可以在如图3所示的随机样品组上生成链生成，该图例示了多个代理和与多个代理中的每个代理相关联的多个度量。在此示例中，为简单起见，图3中示出了5个代理，每个代理具有7个度量。所生成的链将用于测试代理的绩效和改进。
[0055]
图4是示出确定链的示例的表，其中γ表示每个度量有助于链的百分比。倒数表示为可以用于绩效计算的(1-γ)。对于来自图3的多个度量中的每个度量，数据集的平均值、数据集的平方总和、数据集的大小和每个度量的方差也在图4中表示。因此，在数学上如下使用来自图4的γ值来生成链：
[0056]
0.17∩0.17∩0.15∩0.18∩0.05∩0.005∩0.027
[0057]
在确定要改进哪个度量时，检查代理距平均值的距离(以确定代理是比平均值更好还是更差)。在链中使用该度量的加权，并且确定度量中的哪个度量是代理应该聚焦进行改进的。如上文链确定所概述的，考虑了潜在增益和改进难度。在数学上，这可表示为：
[0058][0059]
其中s表示代理的一组度量值。对于每个被最大化的度量，方程可以用以下代替：
[0060][0061]
系统可以对样品数据进行数学运行，以确定结果以及所得链是否合适。将这些结果和所得链针对其它代理的数据进行测试以对代理排名，并且甚至可以在数学上显示代理可以改进的地方。
[0062]
图5示出了具有绩效确定的来自图3的多个度量和多个代理以及该代理应聚焦进行改进的度量。代理1被确定为聚焦于度量2上，代理2被确定为聚焦于度量7上，以此类推。在一个实施方案中，度量可以从1-7排名，从而提供关于改进的内容和时间的更大灵活性。在另一个实施方案中，系统的用户能够锻炼个人偏好。例如，用户可能不希望花费时间改进
度量1，并且可以重新选择用于代理的下一最佳度量(例如，在图5中，对于代理5，从度量1改成度量4)。
[0063]
在一个实施方案中，方差分析可用于基于过去数据来确定学习项目的有效性。采集关于已经进行学习项目的用户的数据以及尚未(或甚至采取学习项目之前的相同数据)的用户的数据，可以显示每个学习项目执行的有多好，并且可以基于数据集中的当前方差来选择正确的一个。这可以通过检查数据集的方差、平均值和该集的“尾部”的比较来完成。
[0064]
在另一个实施方案中，用户集之间的方差可以尝试找到和解决某些组具有的问题，例如，与其它办公室相比，来自某一办公室的员工的低均值可以尝试提出某些区域具有的问题。
[0065]
在另一个实施方案中，某些度量中的低方差可以指示度量尚未被用户正确评分，或者度量是应该被重新考虑的度量。
[0066]
对于多个客户中的每个客户，过程200接收指定客户所请求的工作任务的客户数据(210)。例如，从采用呼叫中心服务提供商来处理制造商(即，客户)的销售呼叫的该制造商接收客户数据。如上所述，客户数据指定特定客户所请求的工作任务以及与所请求的工作任务相关联的需要或期望的属性或绩效水平。在一些实施方案中，映射数据引擎114接收客户数据。
[0067]
对于多个客户中的每个客户，过程200生成指定服务提供商的技能数据与指定客户所请求的工作任务的客户数据之间的相关性的量度的映射数据(212)。如上所述，映射数据指定服务提供商技能(例如，软件故障排除熟练或销售经验)与工作相关的任务或职责(例如，诸如客户所请求的那些)之间的相关性的量度。
[0068]
对于多个客户中的每个客户，过程200将映射数据提供给信息提供商(214)。映射数据可由信息提供商118使用，以将服务请求映射到具有与客户所请求的工作任务相关的技能集的服务提供商。例如，信息提供商118(例如，呼叫中心服务提供商)可以使用映射数据将服务请求(例如，客户服务呼叫)映射到具有与服务请求的主题良好匹配(例如，高度相关)的技能集的服务提供商。例如，消费者可以呼叫客户服务中心，从而寻求帮助来设置最近购买的电视(例如，经由电话菜单，消费者通过该电话菜单指定正在体验的产品/问题)。接收请求的呼叫中心可以利用映射数据将呼入呼叫按路径发送到有关于电视设置方面知识的客户服务支持专家，而不是几乎没有电视设置经验的支持专家。将该呼叫按路径发送给知识渊博的支持专家增强了客户体验，因为客户从主题专家接收到帮助。
[0069]
另外，映射的按路径发送过程有利于呼叫中心，因为呼叫被以时间有效的方式处理(例如，该呼叫不从一名支持专家任意地弹跳到下一次尝试识别可以处理该呼叫的专家)，并且有利于电视制造商，因为客户具有知识渊博的支持专家的积极支持体验。
[0070]
相关性数据生成
[0071]
如上所述，使用技能数据来生成映射数据。另外，技能数据处理系统100还可以使用技能数据来生成相关性数据。可以如下描述技能数据处理系统100生成相关性数据的一个示例性过程。
[0072]
在系统100中接收服务提供商的技能数据。在一个实施方案中，相关性数据引擎116从技能数据引擎112接收技能数据。也可以接收绩效和评定数据。基于绩效和评定数据以与上文参考过程200所描述的方式类似的方式生成用于服务提供商的技能数据。
[0073]
接收对来自绩效数据的绩效度量的选择和对来自技能数据的技能集的选择。在一个实施方案中，相关性数据引擎116接收对绩效度量和技能集的选择。例如，所接收的选择可以是来自雇主的基于与雇主员工相关联的技能数据和绩效度量的选择。所接收的技能集或技能的选择是例如由先前描述的链表示的技能。
[0074]
针对所选技能集中的每个所选技能集，生成在所选择的来自技能数据的技能集与所选绩效度量中的每个所选绩效度量之间的相关性数据。所选技能集的相关性数据指定所选技能集与所选绩效度量中的每个所选绩效度量之间的相关性量度。例如，如果具有高技能集得分的员工具有高绩效水平，则相关性数据将指示那些技能与该绩效度量之间的强相关性。另一方面，如果具有高技能集得分的员工中的一半员工具有低绩效水平，另一半员工具有高绩效水平，则相关性数据指示那些技能与该绩效度量之间的弱相关性。
[0075]
通常，相关性量度指示哪些技能集会影响哪些绩效度量。在实施方案中，相关性数据引擎116识别具有超过阈值的相关性量度的技能集和绩效度量对。例如，如果雇主希望识别增加与工作任务(例如，特定产品的销售)相关联的特定绩效度量的技能或技能集，则雇主可以设置限定最小相关性量度的相关性阈值，使得相关性数据引擎116将仅识别或突出显示具有高于阈值的与绩效度量的相关性量度的技能或技能集。
[0076]
在一个实施方案中，可以在时间段期间跟踪服务提供商或服务提供商组的技能集得分或链，以提供对服务提供商绩效随时间的变化的了解。例如，服务提供商技能集得分可以基于服务提供商的工作任务绩效水平的变化(例如，通过获得经验或接受额外的工作任务相关培训)或者接收到服务提供商的附加管理评价(例如，评定数据)而在给定时间段期间改变。
[0077]
计算机系统
[0078]
在一个实施方案中，所述附图中的各种服务器、控件、交换机、网关、引擎和/或模块(统称为服务器)中的每一者经由硬件或固件(例如，asic)来实现，如本领域的技术人员将理解的。各种服务器中的每个服务器可以是在一个或多个计算设备(例如，图6a、图6b)中的一个或多个处理器上运行的过程或线程，其执行计算机程序指令并与用于执行本文所述的各种功能的其他系统部件进行交互。计算机程序指令存储在存储器中，该存储器可使用标准存储器设备(诸如ram)在计算设备中实现。计算机程序指令还可存储在其他非暂态计算机可读介质中，诸如cd-rom、闪存驱动器等。本领域的技术人员应当认识到，计算设备可经由固件(例如，专用集成电路)、硬件，或软件、固件和硬件的组合来实现。本领域的技术人员还应当认识到，在不脱离本发明的示例性实施方案的范围的情况下，各种计算设备的功能可组合或集成到单个计算设备中，或者特定计算设备的功能可分布在一个或多个其他计算设备上。服务器可为软件模块，其也可简称为模块。联系中心中的该组模块可包括服务器和其他模块。
[0079]
各种服务器可在与联系中心的代理相同的物理位置处位于现场的计算设备上，或者可在地理上不同的位置处(例如，在远程数据中心中)位于现场外(或在云中)，该地理上不同的位置经由网络(诸如互联网)连接到联系中心。此外，服务器中的一些服务器可在联系中心处位于现场的计算设备中，而其他服务器可位于现场外的计算设备中，或者提供冗余功能的服务器可经由现场计算设备和现场外计算设备两者提供以提供更大的故障容限。在一些实施方案中，由位于现场外的计算设备上的服务器提供的功能可通过虚拟专用网络
(vpn)来访问和提供，就像此类服务器在现场一样，或者可使用软件即服务(saas)来提供功能以使用各种协议来通过互联网提供功能，诸如通过使用以可扩展标记语言(xml)或json编码的数据来交换数据。
[0080]
图6a和图6b是示出大体以600指示的可在本发明的实施方案中采用的计算设备的实施方案的图示。每个计算设备600包括cpu 605和主存储器单元610。如图6a所示，计算设备600还可包括存储设备615、可移除介质接口620、网络接口625、输入/输出(i/o)控制器630、一个或多个显示设备635a、键盘635b和指向设备635c(例如，鼠标)。存储设备615可包括但不限于用于操作系统和软件的存储装置。如图6b所示，每个计算设备600还可包括附加可选元件，诸如存储器端口640、桥接器645、一个或多个附加输入/输出设备635d、635e以及与cpu 605通信的高速缓存存储器650。输入/输出设备635a、635b、635c、635d和635e在本文中可统称为635。
[0081]
cpu 605是响应并处理从主存储器单元610获取的指令的任何逻辑电路。其可例如以集成电路实现，以微处理器、微控制器或图形处理单元的形式实现，或者以现场可编程门阵列(fpga)或专用集成电路(asic)实现。主存储器单元610可以是能够存储数据并允许中央处理单元605直接访问任何存储位置的一个或多个存储器芯片。如图6a所示，中央处理单元605经由系统总线655与主存储器610通信。如图6b所示，中央处理单元605还可经由存储器端口640与主存储器610直接通信。
[0082]
在一个实施方案中，cpu 605可包括多个处理器，并且可提供用于同时执行多个指令或用于对多于一条数据同时执行一个指令的功能。在一个实施方案中，计算设备600可包括具有一个或多个核的并行处理器。在一个实施方案中，计算设备600包括共享存储器并行设备，该共享存储器并行设备具有多个处理器和/或多个处理器核，访问作为单个全局地址空间的所有可用存储器。在另一个实施方案中，计算设备600是具有多个处理器的分布式存储器并行设备，每个处理器仅访问本地存储器。计算设备600可既具有共享的某种存储器，也具有可仅由特定处理器或处理器子集访问的某种存储器。cpu 605可以包括多核微处理器，该多核微处理器将两个或更多个独立处理器组合成单个封装，例如，组合成单个集成电路(ic)。例如，计算设备600可包括至少一个cpu 605和至少一个图形处理单元。
[0083]
在一个实施方案中，cpu 605提供单指令多数据(simd)功能，例如，对多条数据同时执行单个指令。在另一个实施方案中，cpu 605中的若干处理器可提供用于对多条数据同时执行多个指令(mimd)的功能。cpu 605还可以在单个设备中使用simd核和mimd核的任何组合。
[0084]
图6b描绘了其中cpu 605经由第二总线(有时称为背侧总线)与高速缓存存储器650直接通信的实施方案。在其他实施方案中，cpu 605使用系统总线655与高速缓存存储器650通信。高速缓存存储器650通常具有比主存储器610更快的响应时间。如图6a所示，cpu 605经由本地系统总线655与各种i/o设备635通信。各种总线可用作本地系统总线655，包括但不限于视频电子标准协会(vesa)本地总线(vlb)、工业标准架构(isa)总线、扩展工业标准架构(eisa)总线、微通道架构(mca)总线、外围部件互连(pci)总线、pci扩展(pci-x)总线、pci-express总线或nubus。对于其中i/o设备是显示设备635a的实施方案，cpu 605可通过高级图形端口(agp)与显示设备635a通信。图6b描绘了其中cpu 605与i/o设备635e直接通信的计算机600的实施方案。图6b还描绘了其中本地总线和直接通信进行混合的实施方
案：cpu 605使用本地系统总线655与i/o设备635d通信，同时与i/o设备635e直接通信。
[0085]
计算设备600中可以存在各种各样的i/o设备635。输入设备包括一个或多个键盘635b、鼠标、触控板、轨迹球、麦克风和绘图表(列举几个非限制性示例)。输出设备包括视频显示设备635a、扬声器和打印机。如图6a所示的i/o控制器630可控制一个或多个i/o设备，诸如，例如键盘635b和指向设备635c(例如，鼠标或光学笔)。
[0086]
再次参考图6a，计算设备600可支持一个或多个可移除介质接口620，诸如软盘驱动器、cd-rom驱动器、dvd-rom驱动器、各种格式的磁带驱动器、usb端口、安全数字或紧凑型flash
tm
存储卡端口，或适用于从只读介质读取数据或从读写介质读取数据或向读写介质写入数据的任何其他设备。i/o设备635可以是系统总线655和可移除介质接口620之间的桥接器。
[0087]
可移除介质接口620可以例如用于安装软件和程序。计算设备600还可包括用于存储操作系统和其他相关软件以及用于存储应用软件程序的存储设备615，诸如一个或多个硬盘驱动器或硬盘驱动器阵列。任选地，可移除介质接口620也可以用作存储设备。例如，操作系统和软件可从可自引导介质(例如，可自引导cd)运行。
[0088]
在一个实施方案中，计算设备600可包括或连接到多个显示设备635a，每个显示设备可具有相同或不同的类型和/或形式。因此，i/o设备635和/或i/o控制器630中的任一者可包括任何类型和/或形式的合适硬件、软件或硬件和软件的组合，以支持、启用或提供计算设备600对多个显示设备635a的连接和使用。例如，计算设备600可包括任何类型和/或形式的视频适配器、视频卡、驱动器和/或库以便接合、通信、连接或以其他方式使用显示设备635a。在一个实施方案中，视频适配器可以包括多个连接器以接合到多个显示设备635a。在另一个实施方案中，计算设备600可包括多个视频适配器，其中每个视频适配器连接到显示设备635a中的一个或多个显示设备。在其他实施方案中，显示设备635a中的一个或多个显示设备可以由一个或多个其他计算设备提供，经由网络连接到例如计算设备600。这些实施方案可包括任何类型的软件，该软件被设计和构造成使用另一个计算设备的显示设备作为计算设备600的第二显示设备635a。本领域的普通技术人员将认识到并理解计算设备600可被配置为具有多个显示设备635a的各种方式和实施方案。
[0089]
在图6a和图6b中大体指示的计算设备的实施方案可在操作系统的控制下操作，该操作系统控制任务的调度和对系统资源的访问。计算设备600可以运行任何操作系统、任何嵌入式操作系统、任何实时操作系统、任何开源操作系统、任何专有操作系统、移动计算设备的任何操作系统或能够在计算设备上运行并执行本文所述的操作的任何其他操作系统。
[0090]
计算设备600可以是任何工作站、台式计算机、膝上型计算机或笔记本计算机、服务器机器、手持式计算机、移动电话或其他便携式远程通信设备、媒体播放设备、游戏系统、移动计算设备，或能够通信并且具有足够的处理器功率和存储器容量以执行本文所述的操作的任何其他类型和/或形式的计算、电信或媒体设备。在一些实施方案中，计算设备600可具有与设备一致的不同处理器、操作系统和输入设备。
[0091]
在其他实施方案中，计算设备600是移动设备。示例可包括支持java的蜂窝电话或个人数字助理(pda)、智能电话、数字音频播放器或便携式媒体播放器。在一个实施方案中，计算设备600包括设备的组合，诸如与数字音频播放器或便携式媒体播放器组合的移动电话。
[0092]
计算设备600可以是由网络连接的多个机器中的一个机器，或者其可包括如此连接的多个机器。网络环境可以包括一个或多个本地机器、客户端、客户端节点、客户端机器、客户端计算机、客户端设备、端点或端点节点，其经由一个或多个网络与一个或多个远程机器(其通常也可以被称为服务器机器或远程机器)通信。在一个实施方案中，本地机器具有用作寻求对由服务器机器提供的资源的访问的客户端节点，以及用作为其他客户端提供对托管的资源的访问的服务器机器的能力。网络可以是lan或wan链路、宽带连接、无线连接或上述任何或全部的组合。可使用多种通信协议来建立连接。在一个实施方案中，计算设备600经由任何类型和/或形式的网关或隧道协议(诸如安全套接层(ssl)或传输层安全(tls))与其他计算设备600进行通信。网络接口可包括内置网络适配器(诸如网络接口卡)，其适于将计算设备接合到能够通信并执行本文所述的操作的任何类型的网络。i/o设备可以是系统总线和外部通信总线之间的桥接器。
[0093]
在一个实施方案中，网络环境可以是虚拟网络环境，其中网络的各种部件被虚拟化。例如，各种机器可以是被实现为在物理机器上运行的基于软件的计算机的虚拟机。虚拟机可共享相同的操作系统。在其他实施方案中，可在每个虚拟机实例上运行不同的操作系统。在一个实施方案中，实现了“虚拟机管理程序”类型的虚拟化，其中多个虚拟机在相同主机物理机器上运行，每个虚拟机的作用就好像其具有自身的专用盒一样。虚拟机还可在不同的主机物理机器上运行。
[0094]
还设想了其他类型的虚拟化，诸如网络(例如，经由软件定义联网(sdn))。功能(诸如会话边界控制器的功能和其他类型的功能)也可被虚拟化，诸如经由网络功能虚拟化(nfv)。
[0095]
在一个实施方案中，使用lsh来自动发现大量预先连接的音频记录中的载波音频消息可应用于联系中心环境的媒体服务的支持过程。例如，这可有助于联系中心的呼叫分析过程，并且消除了让人类收听大量音频记录以发现新载波音频消息的需要。
[0096]
虽然在附图和上述描述中详细示出和描述了本发明，但应将其视为示例性的而非限制性的，应当理解，仅示出和描述了优选的实施方案，并且期望保护落入如本文所述和/或所附权利要求所述的本发明的实质内的所有等同物、改变和修改。
[0097]
因此，本发明的适当范围应仅由所附权利要求的最广泛解释来确定，以便涵盖与附图中所示和说明书中所述的那些等同的所有此类修改以及所有关系。