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熊澤 伸宏
コールセンターの教科書プロジェクト https://cc-kyokasho.jp/ 主宰／ひるぎワークス 代表
アメリカン・エキスプレスをはじめとして約30年にわたり計8社15のコールセンターの立ち上げ・再構築・運営に従事。グラクソ･スミスクラインでは国内屈指の高品質なコールセンターとして高い評価を集め、各種の表彰制度で数々の受賞を果たす。コールセンター運営に関する知識、経験、業績のいずれも他に抜きんでた業界の第一人者。著書に『コールセンター・マネジメントの教科書』https://cc-kyokasho.jp/2636031821.html （リックテレコム、2018年）
2020.03.13
AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第14回
コール数など業務量の予測の正確性を正しく評価・検証するためには「フォーキャスト正確性」というものを検証・評価する必要があります。そのための4つの手法を解説します。
2020.01.28
AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第13回
コールセンターのサービスレベル達成には「スケジュール遵守率」が鍵
コールセンターをスケジュール通りに機能させるには、エージェントがスケジュール通りに働くことが重要です。今回はそのための指標「スケジュール遵守率」を解説します。
2019.12.27
顧客接点の最前線第3回
コンタクトセンターの人手不足は自業自得、その原因と対策を考える
深刻な人手不足に見舞われているコンタクトセンター。自業自得ともいえる、その原因をしっかり認識し、何をなすべきかについて考えます。
2019.11.29
AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第12回
単なる勤務表ではない！コールセンターの戦略的スケジューリング・マネジメント
コールセンターには顧客/企業/エージェント（スタッフ）というステークホルダーが関わっており、三者三様の要求があります。うまくバランスを取る方法はあるのでしょうか?
2019.10.29
AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第11回
アウトバウンド・コールの成功に欠かせない、要員数の科学的な算出法
エージェントのセールススキルに依存しないオペレーションの仕組みを構築することが、アウトバウンド・コールの成功をもたらします。その核となる科学的な要員数の算出法を解説します。
2019.10.03
AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第10回
顧客コミュニケーションの新たな主役「チャット」の要員数の算出法とは？
Web起点の顧客コミュニケーションにおけるメインチャネルとして急拡大を見せているチャットの要員数の算出方法について解説します。
2019.09.30
顧客接点の最前線第2回
コンタクトセンターの顧客応対をAIに任せることができるのか？そのためには何が必要なのか？AIを顧客接点の場で活用する方法を、現場の視点から解説します。
2019.09.25
顧客接点の最前線第1回
顧客対応のマズさが、すぐにSNSに載る時代。顧客接点の最前線を担う「コールセンター発の炎上」も起こり得ます。その危険を未然に防ぐ対策はあるのでしょうか？
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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