現在位置:Home > 商品・サービス > コンタクトセンター向けクラウドCRMシステム enjoy.CRMⅢ > コラム:コールセンター運営のポイント > 第99回:コール予測とワークフォース・マネジメントによる効率的なコールセンター運用


コンタクトセンター向けクラウドCRMシステム enjoy.CRMⅢ

コールセンター運営のポイント 第99回:コール予測とワークフォース・マネジメントによる効率的なコールセンター運用

その99 コール予測とワークフォース・マネジメントによる効率的なコールセンター運用

コールセンターを効率的に運用するためには、どのくらいのコール数がかかってくるか予測する必要があります。次の週、次の月にはどのくらいのコール数があるかを予測する「コール予測」を行っていない場合、コールセンターではオペレーター不足による放棄呼の多発、あるいは稼働しているオペレーターが多すぎるといった問題が発生する可能性があります。今回は、コール予測の必要性や具体的な方法、コール予測と併せて行うワークフォース・マネジメントについてご紹介します。

効率的な運用に必要なコール予測とワークフォース・マネジメント

コールセンターでは一般的に、時期や時間によってコール数にはバラつきがあります。コール数よりオペレーターの人数が少なければ放棄呼の多発につながり、応対品質を著しく下げることになります。かといって、多すぎるオペレーターを稼働させるとコストがかさみ、効率的なコールセンター運営とは言えなくなります。

ここで必要となるのが、統計学的なコール予測とそのデータを用いたワークフォース・マネジメントです。きちんとした手順でコール予測を行えば、人の感覚では難しい今後のコール数の予測をある程度の精度で出すことができます。今後のコール数が分かれば、そのために必要なオペレーターの人数も分かるので、過不足なくコールセンターを稼働させることが可能です。コール数が少なくなると予想される時間、時期についてはオペレーターのトレーニングに当てるなど、時間を効率的に使うことにもつながります。

コール予測からワークフォース・マネジメントまでの一連のプロセスは専用のシステムを使うことで簡単に行うこともできますが、どのような仕組みで行うのかを体感的に知るためには自分で実際にやってみるのがおすすめです。次項では、Excelを使ったコール予測の手法についてご紹介します。

ページの先頭へ

コール予測の基本的な手法

1.過去のコール数の記録から統計関数を利用して次月のコール数を求める

過去の記録から次月の数値を予測するには、前年同月と比較したり3か月や6か月の移動平均を使う方法があります。ここでは、「GROWTH関数」:指数回帰曲線とも呼ばれるものを紹介します。
(以下、ExcelはOffice365を使用しています)

このように、Excelに表を作成します。
次に、関数を挿入します。数の挿入方法はいくつかありますが、「ホーム」タブの「編集」項目にある「オートSUM」の右側の矢印ボタンから「その他の関数」を選びます。次に関数の分類を「統計」にし、「GROWTH」を選択します。

引数の選択画面が出るので、「既知のy」に過去のコール数データのセルを、「既知のx」に過去の年月のセルを、「新しいx」に調べたい年月のセル(ここでは、2021年1月)を入力します。そうすると、平均値や中央値とは違う、統計学的なコール予測数が算出されます。

(わかり易くするため、文字の色を青くしています)

2.コール数に影響がありそうな別な数値を用いて分析・予測を行う

過去のコール数の記録に加え、コール数に影響のありそうな別の数値データを用いて分析を行うことができます。たとえば、通販の受注を行っているコールセンターであれば、商品を宣伝するための広告の露出量が増えれば、商品に関する問い合わせも増加することが考えられます。家電の新商品を発売した後は、販売数と商品への問い合わせコールは関係性がありそうです。

このような分析では、影響のありそうな数値データが本当に関連性のあるデータかどうかを調べ、関連性が認められれば統計関数に組み込んでコール予測を割り出します。

本格的に統計学の手法を使う場合は専門的な知識が必要ですが、Excelを使って簡単的に算出する概要をご紹介します。(具体的な手順は、Microsoft社のWeb等を参照ください)

①コール予測に使えるデータかどうかを確認する

まずはコール予測に使えそうなデータ(商品販売数等)と過去のコール数のデータを用意して、それぞれのデータを並べて表を作っておきます。
次に、相関関係があるかを確認するために「データ分析」の中の「回帰分析」機能を使います。

回帰分析の結果では、まず確認するのは「t値」です。t値が2より大きければ統計学的に相関関係があると認められるので、コール予測に使用することができます。

②相関関係に応じた統計関数を用いてコール予測を出す

コール予測に使用するデータが分かったら、統計関数を用いてコール予測を算出します。
相関関係に応じて、以下3つの統計関数が利用できます。

「GROWTH関数」:指数回帰曲線とも呼ばれるもので、過去のコール数データだけである程度の予測を行える関数です。
「FORECAST関数」:コール数に影響するデータが1種類しかない場合に使用する関数です。
「TREND関数」:コール数に影響するデータが複数ある場合に使用する関数です。

ページの先頭へ

ワークフォース・マネジメントの考え方

コール予測を出すことができればこれからのコール数がある程度分かるため、最適なオペレーター数を配置できます。各オペレーターの希望シフトやスキルセットも考慮しつつ、そのときに必要なリソースを配置する考え方がワークフォース・マネジメントです。ワークフォース・マネジメントはコール数の増減が読みにくいコールセンターと親和性の高いマネジメントであり、コールセンター向けのワークフォース・マネジメントシステムも多数登場しています。
ワークフォース・マネジメントシステムについては、コラム「第61回:コールセンター運営に欠かせない“ワークフォース・マネジメント”」にも記載しています。

ワークフォース・マネジメントの実践は、単にコールセンターの稼働を効率化するだけでなく、効率的に時間を活用しコールセンターの成長につなげることを意味します。コール予測によりオペレーター数が少なくていい時間帯や期間が分かれば、その時間を利用してトレーニングを進めたり、外部のセミナーに参加して専門的な勉強をすることができるようになります。

小規模なコールセンターであればExcelを使ってワークフォース・マネジメントを行うことも可能ですが、センター規模が大きくなればなるほどExcelを使った管理は難しくなっていきます。かつては高価だったワークフォース・マネジメントのシステムも、現在はクラウド化が進んだことでリーズナブルになってきており、以前よりも安価に導入することが可能になっています。

効率的な運営でコールセンターの価値を最大化する

コール予測とワークフォース・マネジメントをしっかり行っていくことで効率的なコールセンター運営が可能となり、時間やコストを無駄にせず成長につなげていくことができます。人件費を始め多くのコストを必要とするコールセンターですが、効率的に運営できればその価値を最大限に発揮し、企業内での重要度を高めていくことが可能です。

enjoy.CRMⅢ が解決します。詳しくはこちら

ページの先頭へ