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入電予測の精度向上によるシフト配置の最適化

コールセンターの入電数予測の精度を高めることで、オペレータのシフト配置の最適化に寄与

ソニー損害保険株式会社

ダイレクトマーケティング部

問題点・目的
コールセンターの運用において、事前(1か月以上前)に各日・時間帯ごとの入電数を予測し、それに基づいてオペレータのシフト配置を決定している。入電数の予測精度が放棄(顧客の電話を受けられないこと)率やオペレータの人件費に直接影響するため、コールセンターにおいては入電予測の精度アップが重要なテーマとなっている。
これまでは担当者の知見を基に予測を行っていたが、予測精度の改善や、担当者が変更となった際に予測精度が不安定になるなど課題を抱えていた。
予測分析の利用
Prediction Oneを使って、過去の入電数の実績データをもとに各日・時間帯ごとの入電数の予測を行った。
実際に過去に担当者が予測した結果と比較検証したところ、Prediction Oneの予測の方が高精度であることが分かったため、Prediction Oneの入電予測を使ったコールセンターの運用のトライアルを実施した。
効果
実際のプロセスにおける数か月に及ぶトライアル・検証により、Prediction Oneの方が予測精度が高く安定しており、放棄率の改善やオペレータのシフト配置の最適化に寄与することが確認できた。
また、Prediction Oneは誰でも簡単な操作で素早く予測結果を算出することができるので、担当者に依存した運用からも脱却でき、実際のビジネスプロセスへの導入のハードルも低かった。

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