2019.08.27

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第9回

テキストによる問い合わせが急増！コールセンターに必要な要員数の算出法とは

コールセンターのマルチチャネル化の進行により急増する、メールなどテキストによるコミュニケーションに必要な要員数の算出方法を解説します。

• 経営

2019.07.31

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第8回

コールセンターの要員計画を調整する「トレードオフ」を考える

コールセンターのステークホルダー（顧客、企業、エージェント）のニーズを充たすために要員計画を調整する「トレードオフ」のプロセスについて解説します。

• マネジメント

2019.06.18

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第7回

コールセンターの運営に本当に必要な要員数とは

コールセンターの要員数は、顧客応対のための「実働人数」に、トレーニングや休暇など「シュリンケージ」の要素を加味した「在籍人数」で考える必要があります。そのための考え方や算出方法について解説します。

• ビジネス理論

2019.05.21

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第6回

世界標準のコールセンター要員数算出モデル「アーランC式」とは

コールセンターの要員数の算出に必要なもうひとつの要素、平均処理時間の設定と、世界標準の算出モデル「アーランC式」によるエージェント数の算出について解説します。

• 業務効率化

2019.04.22

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第5回

コールセンターの要員数算出に最も重要な「サービスレベル」とは？

予測した業務量（コール数や平均処理時間など）に見合った最適な要員数（エージェントの人数）を算出するのに最も重要な要素であるサービスレベルについて解説します。

• 業務効率化

2019.03.19

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第4回

世界の先進コールセンターが実践する業務量予測法とは

コールセンターの業務量（コール数や平均処理時間など）を予測するために、世界中のコールセンターで使われている2つの統計学的予測手法について解説します。

• マネジメント

2019.02.21

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第3回

業務量は正確に予測できる！ コールセンターの2つのデータを準備する

コールセンターの業務量予測には、2つの基礎情報が必要になります。その2つとは、「ヒストリカルデータ」と「ビジネスドライバー」です。

• 業務効率化

2019.01.23

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第2回

コールセンターの業務量を予測する――まずは「コール数」の正しい理解から

コールセンターのコール数を予測するためには、コール数そのものに対する正しい理解が不可欠です。しかし、中には管理者の立場でありながら理解不足な人も多いです。

• マネジメント

2018.12.14

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第1回

コールセンター運営で最も重要な「ワークフォース・マネジメント」とは

旧態依然としたコールセンターの運営法から脱却し、国内外の企業が実践する世界標準の運営技法を導入するにはどうすれば良いのか。業界の第一人者が解説します。

• 業務効率化