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コールセンターの業務量予測をより正確にする4つの評価手法
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

コールセンターの業務量予測をより正確にする4つの評価手法

著者 熊澤 伸宏

予測と実績の関係性を評価する

 予測の「質」を評価するもう一つの統計ツールが「相関係数」です。

「相関係数」とは、ふたつのデータの関係性の強さを表すもので、それぞれのデータの増減パターンが似ている(=関係性が強い)ほど、その値が限りなく1.0に近くなります。もし、ふたつのデータのパターンが完全に合致していれば、「相関係数」は1.0になるということです。

 表3の場合、左表の相関係数は0.962、右表は0.999で、右表の方が限りなく1.0に近い、すなわち、右表の予測の方が優れているという評価になります。

 なお、「相関係数」もExcelの関数「CORREL」が用意されています。

「フォーキャスト正確性」の目標値をどう考えるか

「フォーキャスト正確性」の目標値と言えば「5%」が定番です。

 率直に申し上げて、良く考えもせずに目標値を5%としているコールセンターが多いように思いますが、それで良いのでしょうか。

 表4は、元となるコール数が5%増えた場合と5%減った場合に必要なエージェント数を示していますが、この条件では、最大5人の不足や余剰が生じることとなります。

 つまり、「フォーキャスト正確性」の目標値は、盲目的に5%と設定するのでなく、コールセンターごとの環境や目的、事情に応じた適切な目標値を設定すべきなのです。

 さらに重要なのは、この目標値は、そのままコールセンターの予測担当者(ビジネスコントローラー、フォーキャスター、WFMプロフェッショナルなどと呼ばれます)個人の業績評価の目標値でもあるということです。

 コールセンターの運営を左右するほど重要な予測業務を、担当者が“やりっ放し”で済ませることなく、日々、予測技術の向上に努め、その成果を彼らの人事上の業績評価に反映させることが重要です。

※本稿で紹介した表1~3のExcelファイルをこちらのページからダウンロードして利用できます。

※掲載している情報は、記事執筆時点(2020年3月10日)のものです。

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