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！