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CN112508216A - 一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法 - Google Patents

一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法 Download PDF

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CN112508216A
CN112508216A CN202011487340.3A CN202011487340A CN112508216A CN 112508216 A CN112508216 A CN 112508216A CN 202011487340 A CN202011487340 A CN 202011487340A CN 112508216 A CN112508216 A CN 112508216A
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Abstract

本发明提供一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法，方法包括如下步骤：获取客户的预约信息、服务人员的服务时间段和服务人员的服务能力数据；根据客户的预约信息获取其业务的难易程度，根据服务人员的服务能力数据获取其业务水平；计算出各服务人员接待各客户所需的服务时长；根据设定时间段内各服务人员对各客户的接待时长得到最优服务资源分配方案；将最优服务资源分配方案中各服务人员需要接待的客户以及接待各客户的服务时间和服务时长分别发送给相应的服务终端，各客户的接待服务人员以及服务时间和服务时长分别发送给相应的用户终端。本发明所提供的技术方案能够解决客户预约系统不能最大效率利用服务资源的问题。

Description

一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法
技术领域
本发明涉及基于云计算的客户预约系统技术领域，具体涉及一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法。
背景技术
人们在办理业务时，需要先到服务网点挂号登记，然后再排队等待叫号，如此便会出现等待排队叫号的情况。在办理业务时，如果排队的人比较多，则需要等待很长的时间，造成了时间成本的增加，尤其是在异地办理业务时，可能会出现由于排队人数过多而不能在当天将业务办理完成的情况。
随着互联网的发展，各服务机构都设置了网上的预约系统，客户可以提前在预约系统中进行预约，然后在预约的时间去办理业务即可。但是现有的客户预约系统没有合理的服务资源分配，无法将其服务资源最大化利用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法，以解决现有技术中客户预约系统不能最大效率利用服务资源的问题。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于云计算的客户预约系统，其结构包括云服务器、用户终端和服务终端，用户终端用于向云服务器发送预约信息，服务终端用于输入服务人员的服务时间段；所述云服务器用于执行客户预约方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：获取客户的预约信息、服务人员的服务时间段和服务人员的服务能力数据；
所述客户的预约信息，包括客户需要办理业务的数量、种类以及已办理过各业务的次数；
所述服务人员的服务能力数据，包括服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分以及处理各种业务的平均时间；
步骤二：根据客户的预约信息获取其业务的难易程度，根据服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分获取其业务水平；
步骤三：计算出各服务人员接待各客户所需的服务时长：
根据客户业务的难易程度和服务人员的业务水平得到该服务人员接待该客户所需的第一时长，根据该服务员处理各种业务的平均时间长度得到该服务员处理该客户业务所需的第二时长，根据第一时长和第二时长计算出该服务人员接待该客户所需的服务时长；
步骤四：根据设定时间段内各服务人员对各客户的接待时长得到最优服务资源分配方案；最优服务资源分配方案为在设定时间段内能够接待客户数量最多的方案；
步骤五：将最优服务资源分配方案中各服务人员需要接待的客户以及接待各客户的服务时间和服务时长分别发送给相应的服务终端，各客户的接待服务人员以及服务时间和服务时长分别发送给相应的用户终端。
进一步的，所述步骤二中根据客户预约信息获取其业务员难易程度的方法为：
首先将各业务分类，并根据各业务的工作量对其进行评分，工作量越大其评分越高，从而得到各业务的难度评分；
然后在获取客户需要办理的业务后，得到其业务所对应分类，根据各业务的分类得到客户需办理的各业务难度评分；
设客户需要办理的业务共有N种，其中第n种业务的难度评分为Ln，客户已办理过m次第n种业务，则该客户第n种业务的难易程度为
G1n＝αLn-βlnm
其中α和β客户第n种业务难度评分Ln和办理次数m的权重。
进一步的，设服务人员的工作年限为L0，客户反馈评分为P1，服务能力评分为P2，则该服务人员的服务水平等级为
G2＝alnL0+bP1+cP2
其中a、b、c分别为服务人员工作年限L0、客户反馈评分P1、服务能力评分P2的权重。
进一步的，客户预约系统还包括客服终端，用户终端上设置有咨询模块，咨询模块用于供客户输入疑问信息；用户终端将客户输入的疑问信息发送给客服终端，客服终端供客服人员使用，当接收到客户的疑问信息后在客服终端上输入疑问的解答。
进一步的，所述步骤四中获取最优服务资源分配方案的方法为：
(1)将设定时间段内预约的客户进行设定次数的随机排序。
(2)按照如下方法计算出每次排序时能够接待客户的数量：
按照排列顺序，依次将客户分配到服务时间最短的服务人员；
当有服务人员被分配满员时，不再向其分配客户，将该客户分配至其他所需服务时间最短的服务人员；
当所有服务人员被分配满员时，或当所有客户均被分配到服务人员时，判断为本次排序分配完成，得到该排序下的分配方案；
当分配完成时，计算该排序下所有医生接诊患者的数量之和，将其作为该排序下的接待客户的数量；
(3)将接待客户数量最多的排序作为最优排序，将该排序的服务资源分配方案作为最优服务资源分配方案。
一种基于云计算的客户预约系统的服务资源分配方法，包括如下步骤：
步骤一：获取客户的预约信息、服务人员的服务时间段和服务人员的服务能力数据；
所述客户的预约信息，包括客户需要办理业务的数量、种类以及已办理过各业务的次数；
所述服务人员的服务能力数据，包括服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分以及处理各种业务的平均时间；
步骤二：根据客户的预约信息获取其业务的难易程度，根据服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分获取其业务水平；
步骤三：计算出各服务人员接待各客户所需的服务时长：
根据客户业务的难易程度和服务人员的业务水平得到该服务人员接待该客户所需的第一时长，根据该服务员处理各种业务的平均时间长度得到该服务员处理该客户业务所需的第二时长，根据第一时长和第二时长计算出该服务人员接待该客户所需的服务时长；
步骤四：根据设定时间段内各服务人员对各客户的接待时长得到最优服务资源分配方案；最优服务资源分配方案为在设定时间段内能够接待客户数量最多的方案；
步骤五：将最优服务资源分配方案中各服务人员需要接待的客户以及接待各客户的服务时间和服务时长分别发送给相应的服务终端，各客户的接待服务人员以及服务时间和服务时长分别发送给相应的用户终端。
进一步的，所述步骤二中根据客户预约信息获取其业务员难易程度的方法为：
首先将各业务分类，并根据各业务的工作量对其进行评分，工作量越大其评分越高，从而得到各业务的难度评分；
然后在获取客户需要办理的业务后，得到其业务所对应分类，根据各业务的分类得到客户需办理的各业务难度评分；
设客户需要办理的业务共有N种，其中第n种业务的难度评分为Ln，客户已办理过m次第n种业务，则该客户第n种业务的难易程度为
G1n＝αLn-βlnm
其中α和β客户第n种业务难度评分Ln和办理次数m的权重。
进一步的，设服务人员的工作年限为L0，客户反馈评分为P1，服务能力评分为P2，则该服务人员的服务水平等级为
G2＝alnL0+bP1+cP2
其中a、b、c分别为服务人员工作年限L0、客户反馈评分P1、服务能力评分P2的权重。
进一步的，客户预约系统还包括客服终端，用户终端上设置有咨询模块，咨询模块用于供客户输入疑问信息；用户终端将客户输入的疑问信息发送给客服终端，客服终端供客服人员使用，当接收到客户的疑问信息后在客服终端上输入疑问的解答。
进一步的，所述步骤四中获取最优服务资源分配方案的方法为：
(1)将设定时间段内预约的客户进行设定次数的随机排序。
(2)按照如下方法计算出每次排序时能够接待客户的数量：
按照排列顺序，依次将客户分配到服务时间最短的服务人员；
当有服务人员被分配满员时，不再向其分配客户，将该客户分配至其他所需服务时间最短的服务人员；
当所有服务人员被分配满员时，或当所有客户均被分配到服务人员时，判断为本次排序分配完成，得到该排序下的分配方案；
当分配完成时，计算该排序下所有医生接诊患者的数量之和，将其作为该排序下的接待客户的数量；
(3)将接待客户数量最多的排序作为最优排序，将该排序的服务资源分配方案作为最优服务资源分配方案。
本发明的有益效果：
本发明所提供的技术方案，在客户预约后可根据客户的预约信息、服务人员的服务时间段和服务人员的服务能力数据确定各服务人员接待各客户所需的服务时长，并根据各服务人员接待各客户所需的服务时长获取最优服务资源分配方案，使服务人员能够在设定时间段内接待数量最多的客户，最大效率的利用服务资源，因此本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中客户预约系统不能最大效率利用服务资源的问题。
附图说明
图1是本发明系统实施例中基于云计算的客户预约系统的结构示意图；
图2是本发明系统实施例中基于云计算的客户预约系统的服务资源分配方法的流程图。
具体实施方式
系统实施例：
本实施例提供一种基于云计算的客户预约系统，其结构如图1所示，包括云服务器、用户终端和服务终端，服务终端和用户终端均与云服务器通讯连接。
用户终端设置有预约模块和预约结果查询模块，其中预约模块用于向云服务器发送预约信息，预约结果查询模块用于向云服务器发送查询指令，获取其预约结果；服务终端用于供服务人员使用，设置有服务时间设定模块和接待任务查询模块，其中服务时间设定模块用于输入服务人员的服务时间段并发送给云服务器，接待任务查询模块用于向云服务器发送查询指令，获取其服务时间段内需要接待的客户以及各客户的服务时间和服务时长。云服务器用于根据从用户终端接收的预约信息和从服务终端接收的服务人员服务时间，通过执行服务资源分配方法得到客户接待方案。
本实施例中云服务器所执行的服务资源分配方法流程如图2所示，包括如下步骤：
步骤一：获取客户的预约信息、服务人员的服务时间段和服务人员的服务能力数据；
客户的预约信息，包括客户需要办理业务的数量、种类以及已办理过各业务的次数；
服务人员的服务能力数据，包括服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分以及处理各种业务的平均时间；
步骤二：根据客户的预约信息获取其业务的难易程度，根据服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分获取其业务水平；
步骤三：计算出各服务人员接待各客户所需的服务时长：
根据客户业务的难易程度和服务人员的业务水平得到该服务人员接待该客户所需的第一时长，根据该服务员处理各种业务的平均时间长度得到该服务员处理该客户业务所需的第二时长，根据第一时长和第二时长计算出该服务人员接待该客户所需的服务时长；
步骤四：根据设定时间段内各服务人员对各客户的接待时长得到最优服务资源分配方案；最优服务资源分配方案为在设定时间段内能够接待客户数量最多的方案；
步骤五：将最优服务资源分配方案中各服务人员需要接待的客户以及接待各客户的服务时间和服务时长分别发送给相应的服务终端，各客户的接待服务人员以及服务时间和服务时长分别发送给相应的用户终端。
本实施例的步骤二中，根据客户的预约信息获取其业务的难易程度的方法为：
首先将各业务分类，并根据各业务的工作量对其进行评分，工作量越大其评分越高，从而得到各业务的难度评分；
然后在获取客户需要办理的业务后，得到其业务所对应分类，根据各业务的分类得到客户需办理的各业务难度评分。
设客户需要办理的业务共有N种，其中第n种业务的难度评分为Ln，客户共办理过m次该第n种业务，则该客户第n种业务的难易程度为
G1n＝αLn-βlnm
其中α和β客户第n种业务难度评分Ln和办理次数m的权重。
获取服务人员服务水平等级的方法为：
设服务人员的工作年限为L0，客户反馈评分为P1，服务能力评分为P2，则该服务人员的服务水平等级为
G2＝alnL0+bP1+cP2
其中a、b、c分别为服务人员工作年限L0、客户反馈评分P1、服务能力评分P2的权重。
该服务人员处理该客户的第n种业务的第一时长的获取方法为：
首先获取历史数据，统计各服务水平等级的服务人员处理各难易程度等级的业务所用的平均时间，并将其存储；
然后在得到服务人员的服务水平之后，从存储的数据中查找出该服务水平处理第n种业务的平均时长，将其作为该服务人员处理该客户的第n种业务的第一时长H1n。
设服务人员处理该客户的第n种业务的平均第二时长为H2n，则该服务人员处理该客户第n种业务所需的时长为
Hn＝pH1n+qH2n
其中p和q分别为第一时长H1n和第二时长H2n的权重，且p+q＝1。
该服务人员处理该客户的业务所需的时长为
Figure BDA0002839698010000061
设服务人员需要接待X位客户，其开始接待客户的时间为T0，则其接待第k位客户的服务时间为：
Figure BDA0002839698010000062
其中Tr为接待第r位客户所需的服务时长。
在步骤四中，获取最优服务资源分配方案的方法包括如下步骤：
(1)获取设定时间段内接待客户的服务人员，并将设定时间段内预约的客户进行设定次数的随机排序。
(2)按照如下方法计算出每次排序时能够接待客户的数量：
按照排列顺序，依次将客户分配到服务时间最短的服务人员；
即按照排序，从第一位客户开始，获取各服务人员接待该客户所需的服务时间，将该客户分配至所需服务时间最短的服务人员；依次类推，将排序之后的客户也分别分配至其所需服务时间最短的服务人员；
当有服务人员被分配满员时，不再向其分配客户，将该客户分配至其他所需服务时间最短的服务人员；
由于是在设定时间段内进行分配的，所以服务人员的服务时间受到设定时间段的限制；设已经分配到其中一位服务人员的客户数量为N，该服务人员接待其中第i为客户所用的服务时间为ti，则接待N位客户所用的服务时间为
Figure BDA0002839698010000071
其中N为大于1的整数，i为整数。
如果T大于设定时间段的长度，则判断为该服务人员已经被分配满员，如果有后续客户服务时间最短的服务人员为该服务人员，则不再将其分配到给该服务人员，而将其分配至其他未满员服务人员中所需服务时间最短的服务人员。
当所有服务人员被分配满员时，或当所有客户均被分配到服务人员时，判断为本次排序分配完成，得到该排序下的分配方案；
得到的分配方案，其中包括各服务人员需要接待的客户，以及接待各客户的服务时间和服务时长。
当分配完成时，计算该排序下所有医生接诊患者的数量之和，将其作为该排序下的接待客户的数量。
设共有M为服务人员，其中第j位服务人员被分配的客户数量为Sj，则该排序下接待客户的数量为：
Figure BDA0002839698010000072
其中M为大于1的整数，j为整数。
(3)将其中接待客户数量最多的排序作为最优排序，将该排序的分配方案作为最优分配方案。
在本实施例中，客户预约系统还包括客服终端，用户终端上设置有咨询模块，咨询模块用于供客户输入疑问信息；用户终端将客户输入的疑问信息发送给客服终端，客服终端供客服人员使用，当接收到客户的疑问信息后在客服终端上输入疑问的解答；客服终端将疑问的解答发送给云服务器，云服务器在将该疑问解答发送给用户终端，从而实现客服终端与用户终端之间的信息交互，为客户提供人工指导。
在本实施例中，用户终端上还设置有服务人员信息查询模块，云服务器还用于将各服务人员的简介和当前的预约情况发送给用户终端，客户可在用户终端的服务人员信息查询模块查询各服务人员的简介和当前的预约情况，服务人员的简介包括其从业年限和专业特长。
在本实施例中，用户终端上还设置有提醒模块，云服务器接收到用户的预约信息后，根据其要办理的业务得到其办理业务需要的文件资料和证件并发送给用户终端，用户终端的提醒模块将其显示在用户终端上，提醒客户办理业务时携带其办理业务需要的文件资料和证件。方法实施例：
本实施例提供一种基于云计算的医疗系统医疗资源分配方法，与上述系统实施例中基于云计算的医疗系统的医疗资源分配方法相同，该方法已在上述系统实施例中做了详细介绍，这里不多做说明。
以上公开的本发明的实施例只是用于帮助阐明本发明的技术方案，并没有尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于云计算的客户预约系统，其结构包括云服务器、用户终端和服务终端，用户终端用于向云服务器发送预约信息，服务终端用于输入服务人员的服务时间段；其特征在于，所述云服务器用于执行客户预约方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：获取客户的预约信息、服务人员的服务时间段和服务人员的服务能力数据；
所述客户的预约信息，包括客户需要办理业务的数量、种类以及已办理过各业务的次数；所述服务人员的服务能力数据，包括服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分以及处理各种业务的平均时间；
步骤二：根据客户的预约信息获取其业务的难易程度，根据服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分获取其业务水平；
步骤三：计算出各服务人员接待各客户所需的服务时长：
根据客户业务的难易程度和服务人员的业务水平得到该服务人员接待该客户所需的第一时长，根据该服务员处理各种业务的平均时间长度得到该服务员处理该客户业务所需的第二时长，根据第一时长和第二时长计算出该服务人员接待该客户所需的服务时长；
步骤四：根据设定时间段内各服务人员对各客户的接待时长得到最优服务资源分配方案；
最优服务资源分配方案为在设定时间段内能够接待客户数量最多的方案；
步骤五：将最优服务资源分配方案中各服务人员需要接待的客户以及接待各客户的服务时间和服务时长分别发送给相应的服务终端，各客户的接待服务人员以及服务时间和服务时长分别发送给相应的用户终端。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的客户预约系统，其特征在于，所述步骤二中根据客户预约信息获取其业务员难易程度的方法为：
首先将各业务分类，并根据各业务的工作量对其进行评分，工作量越大其评分越高，从而得到各业务的难度评分；
然后在获取客户需要办理的业务后，得到其业务所对应分类，根据各业务的分类得到客户需办理的各业务难度评分；
设客户需要办理的业务共有N种，其中第n种业务的难度评分为Ln，客户已办理过m次第n种业务，则该客户第n种业务的难易程度为
G1n＝αLn-βln m
其中α和β客户第n种业务难度评分Ln和办理次数m的权重。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的客户预约系统，其特征在于，设服务人员的工作年限为L0，客户反馈评分为P1，服务能力评分为P2，则该服务人员的服务水平等级为
G2＝aln L0+bP1+cP2
其中a、b、c分别为服务人员工作年限L0、客户反馈评分P1、服务能力评分P2的权重。
4.根据权利要求1所述的基于云计算的客户预约系统，其特征在于，客户预约系统还包括客服终端，用户终端上设置有咨询模块，咨询模块用于供客户输入疑问信息；用户终端将客户输入的疑问信息发送给客服终端，客服终端供客服人员使用，当接收到客户的疑问信息后在客服终端上输入疑问的解答。
5.根据权利要求1所述的基于云计算的客户预约系统，其特征在于，所述步骤四中获取最优服务资源分配方案的方法为：
(1)将设定时间段内预约的客户进行设定次数的随机排序。
(2)按照如下方法计算出每次排序时能够接待客户的数量：
按照排列顺序，依次将客户分配到服务时间最短的服务人员；
当有服务人员被分配满员时，不再向其分配客户，将该客户分配至其他所需服务时间最短的服务人员；
当所有服务人员被分配满员时，或当所有客户均被分配到服务人员时，判断为本次排序分配完成，得到该排序下的分配方案；
当分配完成时，计算该排序下所有医生接诊患者的数量之和，将其作为该排序下的接待客户的数量；
(3)将接待客户数量最多的排序作为最优排序，将该排序的服务资源分配方案作为最优服务资源分配方案。
6.一种基于云计算的客户预约系统的服务资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：获取客户的预约信息、服务人员的服务时间段和服务人员的服务能力数据；
所述客户的预约信息，包括客户需要办理业务的数量、种类以及已办理过各业务的次数；所述服务人员的服务能力数据，包括服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分以及处理各种业务的平均时间；
步骤二：根据客户的预约信息获取其业务的难易程度，根据服务人员的工作年限、客户反馈评分、服务能力评分获取其业务水平；
步骤三：计算出各服务人员接待各客户所需的服务时长：
根据客户业务的难易程度和服务人员的业务水平得到该服务人员接待该客户所需的第一时长，根据该服务员处理各种业务的平均时间长度得到该服务员处理该客户业务所需的第二时长，根据第一时长和第二时长计算出该服务人员接待该客户所需的服务时长；
步骤四：根据设定时间段内各服务人员对各客户的接待时长得到最优服务资源分配方案；
最优服务资源分配方案为在设定时间段内能够接待客户数量最多的方案；
步骤五：将最优服务资源分配方案中各服务人员需要接待的客户以及接待各客户的服务时间和服务时长分别发送给相应的服务终端，各客户的接待服务人员以及服务时间和服务时长分别发送给相应的用户终端。
7.根据权利要求6所述的基于云计算的客户预约系统的服务资源分配方法，其特征在于，所述步骤二中根据客户预约信息获取其业务员难易程度的方法为：
首先将各业务分类，并根据各业务的工作量对其进行评分，工作量越大其评分越高，从而得到各业务的难度评分；
然后在获取客户需要办理的业务后，得到其业务所对应分类，根据各业务的分类得到客户需办理的各业务难度评分；
设客户需要办理的业务共有N种，其中第n种业务的难度评分为Ln，客户已办理过m次第n种业务，则该客户第n种业务的难易程度为
G1n＝αLn-βln m
其中α和β客户第n种业务难度评分Ln和办理次数m的权重。
8.根据权利要求6所述的基于云计算的客户预约系统的服务资源分配方法，其特征在于，设服务人员的工作年限为L0，客户反馈评分为P1，服务能力评分为P2，则该服务人员的服务水平等级为
G2＝a ln L0+bP1+cP2
其中a、b、c分别为服务人员工作年限L0、客户反馈评分P1、服务能力评分P2的权重。
9.根据权利要求6所述的基于云计算的客户预约系统的服务资源分配方法，其特征在于，客户预约系统还包括客服终端，用户终端上设置有咨询模块，咨询模块用于供客户输入疑问信息；用户终端将客户输入的疑问信息发送给客服终端，客服终端供客服人员使用，当接收到客户的疑问信息后在客服终端上输入疑问的解答。
10.根据权利要求6所述的基于云计算的客户预约系统的服务资源分配方法，其特征在于，所述步骤四中获取最优服务资源分配方案的方法为：
(1)将设定时间段内预约的客户进行设定次数的随机排序。
(2)按照如下方法计算出每次排序时能够接待客户的数量：
按照排列顺序，依次将客户分配到服务时间最短的服务人员；
当有服务人员被分配满员时，不再向其分配客户，将该客户分配至其他所需服务时间最短的服务人员；
当所有服务人员被分配满员时，或当所有客户均被分配到服务人员时，判断为本次排序分配完成，得到该排序下的分配方案；
当分配完成时，计算该排序下所有医生接诊患者的数量之和，将其作为该排序下的接待客户的数量；
(3)将接待客户数量最多的排序作为最优排序，将该排序的服务资源分配方案作为最优服务资源分配方案。
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