惠普家用电脑售后服务话务量预测研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-15页 |
| 1.1.1 呼叫中心的组成 | 第11-12页 |
| 1.1.2 呼叫中心的建立模式 | 第12页 |
| 1.1.3 呼叫中心的运营管理的关键要素 | 第12-13页 |
| 1.1.4 外包呼叫中心运营管理的挑战 | 第13-15页 |
| 1.2 研究内容与意义 | 第15页 |
| 1.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 呼叫中心排队理论 | 第17-20页 |
| 2.1 呼叫中心的排队理论 | 第17-18页 |
| 2.2 排队理论参数的研究 | 第18-19页 |
| 2.2.1 到达率的研究 | 第18页 |
| 2.2.2 服务率的研究 | 第18-19页 |
| 2.2.3 客户行为的研究 | 第19页 |
| 2.3 排队模型的修正 | 第19-20页 |
| 第3章 惠普中国家用台式电脑售后服务项目分析 | 第20-26页 |
| 3.1 赛科斯公司介绍 | 第20-22页 |
| 3.1.1 业务模式介绍 | 第20-21页 |
| 3.1.2 公司组织架构 | 第21-22页 |
| 3.2 惠普中国家用台式电脑售后服务项目介绍 | 第22-23页 |
| 3.2.1 惠普公司介绍 | 第22页 |
| 3.2.2 售后服务项目介绍 | 第22-23页 |
| 3.3 惠普中国家用台式电脑售后服务项目分析 | 第23-26页 |
| 3.3.1 服务水平的评定 | 第23-24页 |
| 3.3.2 项目运营要素分析 | 第24页 |
| 3.3.3 当前项目人力需求的计算 | 第24-26页 |
| 第4章 日话务量预测的研究 | 第26-39页 |
| 4.1 引言 | 第26-27页 |
| 4.2 目前主要日话务量波动预测方法介绍 | 第27-29页 |
| 4.2.1 ARIMA模型 | 第27页 |
| 4.2.2 SARIMA模型 | 第27-28页 |
| 4.2.3 平滑法 | 第28页 |
| 4.2.4 回归模型 | 第28-29页 |
| 4.3 日话务量预测思路介绍 | 第29-32页 |
| 4.3.1 普通日回归模型分析 | 第30-31页 |
| 4.3.2 节日平均统计分析 | 第31-32页 |
| 4.4 普通日话务量回归模型分析步骤 | 第32-33页 |
| 4.5 普通日话务量回归模型的检验 | 第33-36页 |
| 4.5.1 标准离差(S)检验 | 第33-34页 |
| 4.5.2 相关系数(R)检验 | 第34页 |
| 4.5.3 t检验 | 第34页 |
| 4.5.4 普通日话务量回归模型的检验结果 | 第34-36页 |
| 4.6 节日话务量预测分析步骤 | 第36-37页 |
| 4.7 节日话务量统计模型的检验 | 第37-39页 |
| 4.7.1 标准离差(S)检验 | 第37页 |
| 4.7.2 节日话务量统计模型的检验结果 | 第37-39页 |
| 第5章 话务量回归分析模型的预测结果的衡量 | 第39-46页 |
| 5.1 回归模型的预测结果比较 | 第39-40页 |
| 5.1.1 预测结果衡量方法介绍 | 第39页 |
| 5.1.2 预测结果的比较 | 第39-40页 |
| 5.2 话务量回归模型的改进 | 第40-43页 |
| 5.2.1 话务量回归模型预测偏差的原因分析 | 第40-41页 |
| 5.2.2 话务量回归模型改进思路 | 第41-43页 |
| 5.3 话务量回归模型改进的检验结果 | 第43-44页 |
| 5.4 话务量预测步骤 | 第44-46页 |
| 第6章 话务量回归预测模型对运营管理的建议 | 第46-48页 |
| 6.1 季节性服务人员的储备与调整 | 第46页 |
| 6.2 节假日人员排班的安排 | 第46-47页 |
| 6.3 面对突发事件时的应对 | 第47页 |
| 6.4 长期话务量下降趋势的人员管理 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第51页 |
