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顧客満足


初回投稿日 : 2024/10/08

入電予測とは?呼量分析方法から導入時の注意点について解説

コンタクトセンターやカスタマーサポートにおいて、入電予測は業務効率を高めるための重要な業務です。適切な予測を行うことで、オペレーターの配置を最適化し、顧客満足度を向上させることができます。
本コラムでは、入電予測の基本的な概念と予測精度を上げるための分析方法を解説し、実務に役立つ知識を提供します。

コンタクトセンターにおける入電予測とは

入電予測は、コンタクトセンターの入電量を事前に予測することです。入電予測を活用することで、必要なオペレーターを適切に配置し、コストを抑えながら顧客満足度を向上させることができます。

具体的には、過去の入電データやお客様の行動データを収集し、将来の入電量を予測します。
例えば、過去のデータから特定の曜日や時間帯に電話が多くなるパターンを見つけ出し、その情報を基に予測モデルを作成します。このモデルを活用して、次の週や月にどれくらいの電話がかかってくるかを予測するのです。

さらに、最近ではAIを活用した入電予測システムも登場しています。
AIは大量のデータを処理し、より精度の高い予測を可能にしますが、過去に実施されていないイベントやキャンペーンがある場合には、データが不足しているため、予測の精度が低下することがあります。
そのため、現時点ではAIだけで完全に予測を行うことは難しい場合もあります。

基本的な入電予測の手法

入電予測の手法は、技術の進化により多様化しています。
特にAI技術の発展により、従来の手法に加えて新しいアプローチが登場しています。
トレンドとしては、3つの手法があり、これらを組み合わせることで予測の精度が向上します。

①時系列分析

時系列分析は、過去の入電データを時間順に調べる手法です。
この分析により、データの中から季節ごとの変動や長期的なトレンドを見つけることができます。
例えば、夏や年末に入電が増えるといったパターンを把握することが可能です。
これにより、特定の時期にどれくらい入電が増えるかを予測でき、コンタクトセンターの人員配置や業務計画の立案に役立ちます。

②回帰分析

過去のデータを使って、未来の入電数を予測する方法です。
曜日や時間帯、過去の入電数を分析し、忙しい時間を予測して人員を適切に配置します。
また、キャンペーンや新商品の影響も考慮し、データの傾向を統計的に分析します。
新商品やキャンペーンはデータが少ないためAI分析は難しいこともありますが、曜日や時間帯の分析はAIが得意で、AI分析を組み込むことで精度向上が期待できます。

③生成AIを用いた分析

生成AIを用いた分析では、過去の入電データを学習し、そのパターンを基に新しいデータを生成して将来の入電数を予測します。
このプロセスにより、企業はオペレーターの配置やリソースの最適化を効果的に行うことができ、結果として顧客対応の質を向上させることが可能になります。
予測に基づいて、必要な人員や設備を適切に配置することで、効率的な運営が実現し、顧客満足度の向上にもつながります。

入電予測の基本ステップ

下記は、コンタクトセンターにおける入電量を正確に予測するための一連の手順です。
これらのステップを順に実行することで、予測モデルの精度を高め、効率的なリソース管理と顧客満足度の向上が期待できます。

STEP1. データ収集: 過去の入電データや関連する外部データ(例:天気情報や経済指標)を集めます。
STEP2. データ前処理: 集めたデータを整理し、欠けている部分を補ったり、異常なデータを修正したりします。
STEP3. モデル選定: 予測に適したモデルを選び、トレーニングデータを使ってモデルを作ります。
STEP4. モデル評価: 作ったモデルの精度を評価し、必要に応じて調整します。
STEP5. 予測実行: 最適化されたモデルを使って、将来の入電量を予測します。
STEP6. 結果のフィードバック(振り返り): 予測結果を基に、オペレーターの配置やリソースの調整を行い、実際の入電量と比較してモデルの精度を継続的に改善します。

入電予測を実施するメリット

入電予測は、コールセンターの効率的な運営と顧客満足度の向上に不可欠です。入電予測を実施するメリットについて解説します。
顧客満足度の向上、オペレーターの負担軽減、そしてコスト削減という三つの重要な側面で企業に利益をもたらします。

①顧客満足度の向上

忙しい時間帯でも待ち時間を短縮することで、顧客の満足度が向上します。
迅速な対応により不満が減少し、顧客はサービスに対してポジティブな印象を持ちます。
その結果、リピーターが増加し、口コミやレビューを通じて新規顧客の獲得にもつながり、顧客満足度の向上と企業の成長に貢献します。

②オペレーターの負担軽減

入電予測を活用して適切な人員配置を行うことで、業務効率と労働環境の改善が期待できます。
繁忙期には必要な数のオペレーターを配置し、一人あたりの対応件数を適切に維持します。
閑散期には最小限の人員で効率的に対応し、待ち時間や放棄呼を減らすことが可能です。
これにより、オペレーターのストレスが軽減し、適切な休憩時間の確保や過度な残業が抑制され、離職率の低下も見込まれます。

③コスト削減

入電予測を活用することで、適切なオペレーター配置が可能となり、人件費を削減できます。
これにより、応答率や対応品質を維持できるため、顧客離れを防ぎ、
長期的な利益を確保できるほか、オペレーターの待機時間を減らして生産率向上が期待できます。
精度向上により、採用・教育コストや設備投資を最適化し、長期的なコスト削減が可能です。

入電予測作成時の注意点

入電予測を作成する際には、いくつかの注意点があります。
以下の要点を踏まえることで、入電予測の精度を高め、コールセンターの運営効率を向上させることができます。

①データの質と量の管理

データの質と量の管理は予測モデルの精度に直結する重要な要素です。
不完全なデータやノイズが多いとモデルの精度が低下するため、信頼性の高いソースからのデータ収集と、欠損値の補完や異常値の除去などの前処理が必要です。
十分なデータ量を確保することで、モデルの学習能力と汎化能力を向上させることができます。

②継続的なモデルの更新

予測モデルは導入後も継続的な更新が必要です。
データや環境の変化によりモデルの精度が低下する可能性があるため、定期的に精度を検証し、新しいデータで再トレーニングやパラメータ調整を行います。
これにより、モデルの有効性を維持し、正確な予測を続けることができます。

③組織内でのコミュニケーション

入電予測の導入には、組織全体の協力が不可欠です。
窓口管理者と入電予測作成担当者の円滑なコミュニケーションが重要で、プロジェクトの目的や業務への影響を共有し、フィードバックを基にモデルを改善します。
これにより、予測の効果を最大化し、組織全体のパフォーマンス向上を図ります。

入電予測の重要性と成功へのポイント

入電予測は、コンタクトセンターの運営において重要です。適切なデータ収集と分析、予測モデルの選定とトレーニング、継続的なモデルの更新により、予測精度が向上します。これにより、コスト削減、顧客満足度の向上、オペレーターの負担軽減といったメリットが得られます。

導入には組織全体の協力が不可欠で、データの質と量の管理、モデルのカスタマイズ、継続的な更新が重要です。
これらを踏まえて入電予測を導入することで、コンタクトセンター運営効率の向上に期待できます。

執筆者紹介

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