ストーリー ~入電数予測の精度向上~

状況と課題:入電数の予測精度が悪い

あなたは、コールセンターの管理業務を担当しています。毎月 20 日に次の月のオペレータのシフトを組んでいます。来月のすべての日の入電数を見積もり、それに基づいて何人オペレータを配置するかを決めています。 前年の入電実績が参考になるため、1年前の入電数に係数をかけて算出しているのですが、ここ半年ほど調子が悪く、予測がうまくいきません。誤差率が 15%を超えてしまっていて問題視されています。

予測分析の活用:データに基づく入電数の予測

  • 入電実績データを準備(チュートリアルでは、サンプルデータを使用します)
  • Prediction One を利用して、入電数を予測
  • 予測した入電数に基づき、オペレータのシフトを組む

期待される効果:放棄率削減とオペレータ人件費削減。管理工数の削減。

入電数の予測精度が向上するので、放棄率もオペレータ人件費も削減できます。 入電数の予測が短時間で実行できるようになり、あなたの作業工数も減るでしょう(精神的負担も)。

それでは、実際に Prediction One で入電数予測をしてみましょう!