联系中心面临的一个常见问题是找到联系客户的更佳时间。

随着越来越多的人放弃固定电话，仅仅依靠手机和来电显示来屏蔽不需要的电话，正确的联系人的挑战日益严峻。

解决方案：通过使用数据分析应用程序，如Noble IQ，组织可以根据许多因素对通话记录进行排序，如更佳通话时间、支付倾向、延长合同的可能性。

的工作原理：1。主文件由系统管理员生成一个主文件，其中包含组织希望联系的目标方的通话记录数据。

2。导入补充数据与主文件中的信息关联的补充数据将导入数据分析引擎进行比较。组织可以根据其特定标准定义这些数据。

一个例子可以是基于个人以前的出站呼叫联系成功率和以前的入站呼叫次数的数据。

通过使用这些信息，可以构建调用数据的更佳时间矩阵，用于对调用表进行排序。它也可以超越简单的更佳时间来呼叫特定时间，并根据呼叫被应答的概率在呼叫表中有多个条目。例如，在10:00到11:00之间成功联系的几率为，在15:00到16:00之间成功联系的几率为80%，但在16:00到17:00之间成功联系的几率仅为10%。这可能与员工工作的轮班休息同时进行。

通过计算整个拨号周期内所有联系人的概率，可以以最有效的方式订购记录，以更大限度地减少未接听电话的数量。

一些“更佳通话时间”应用程序尝试使用几个月甚至几年前的通话历史记录。联系人模式会定期变化，因此能够定期重建模型的数据分析引擎将提供更别的正确联系人。

在这一阶段，在将人员配置和呼叫策略部署到生产环境之前，可以进行模拟以验证这些策略。

一些客户尽管联系概率较低，但比其他客户更重要。在收款环境中，这些数据可以基于：

高余额高风险高支付概率高潜在收入一些客户也更容易通过特定号码联系到，或者可能有的联系渠道（语音、电子邮件、短信）。

另一个例子可能是即将到来的合同到期日期。分析数据可以基于忠诚度历史和合同续签价值。还可以应用与以前和最近的联系历史成功率（更可能与正确的一方联系的时间段）相关的信息来进一步优化通话列表。

3。根据主文件上叠加补充数据的结果计算新数据，数据分析引擎可以根据业务规则对数据进行排序。例如，计划的通话时间可以分散在中，以确保更大限度地利用可用资源，而不是先拨打所有高价值的电话，从而在结束时留下有限的通话结果。

4。替换旧字段原始主文件中的旧字段现在可以用覆盖和排序过程产生的新字段进行更新。这将根据业务需求定义的特定参数提供一个完全优化的呼叫列表。这个经过优化的文件现在可以传递到拨号器平台。

评估数据可以反馈到数据分析引擎。例如，对不来电请求进行验证、替换重复电话号码等

5。在正确的时间拨打

出站拨号器然后在最有可能的时间拨打出站电话