コールセンター業務分析 ばらつきを数字で語る【標準偏差編】

コールセンターで頭を悩ませる、業務分析。生産性や品質のばらつき。

ばらついているのは分かっていても、「どれくらい、ばらついてる？」と言われるとゆうたろうさんのように返答に困りますよね。

コールセンター業務分析法：標準偏差でばらつきを見る

コールセンター業務の分析で、バラつきを数値化するときは「標準偏差」を使って欲しいです。

初めて聞く方もいると思いますが、使うとどう数値化できるのか、先に例を使ってお見せします。

標準偏差とは、データの散らばりの度合いを示す値です。データが平均値の周りに集中していれば標準偏差は小さくなり、逆に平均値から広がっていれば標準偏差は大きくなります。

Sci-pursuit>標準偏差の意味と求め方

後処理時間をA・Bチームで比較した例

「分析」とは、比較によって数字の意味を見つけることです。

ここでは次の3つで比較してみて、バラつきの大きさを調査してみましょう。

どの比較が一番感覚と近いか、

まず結論を言えば、断然Aチームのばらつきが大きいです。

では、どれくらいAチームの方がバラつきが大きいか、3つの比較方法で説明してみましょう。

1．平均の差を使った比較

Aチーム平均4:40
Bチーム平均4:23で比較すると、
00:17の差しかありません。

でもメンバーの後処理時間を見ると、感覚的にばらつきはもっと大きい気がします。

2．ボトムとトップの差を使った比較

Aチーム 山本さんと山口さんの差は4:00
Bチーム 倉田さんと剛田さんの差は0:46

Aが大きくバラついて見えるので、これでOKな気もします。
しかしこれでは、中間の人達が考慮されていません。
これはバラつきの数値化ではなく、ただのボトムとトップとの開きです。

3．標準偏差を使った比較

Aチーム標準偏差値　1:20
Bチーム標準偏差値　0:16
差が1:04

これならバラつき度合いを感覚的にも近い数値に、置き換えることができました。

平均の値から上下どれくらい外れた値があるかを説明できるのが「標準偏差値」です。

その為、この表の例でいうと

ということになります。

こうして見るとAチームのバラつきはBチームと比べて大きく、「やり方・ルールが統一されていないのか」、「新人と既存と入り乱れているのか」と心配になってきますね。

Excelで標準偏差を出す手順

コールセンター業務の分析に必要な標準偏差の求め方ですが、実は複雑な計算が必要。

しかし、Excelで簡単に計算ができます。1つの数式だけで。

以下、その手順です。

手順は以上です。

STDEV.Sという数式もありますが、調べる対象範囲の考え方に違いがあるだけです。

私は基本的に「STDEV.P」で良いと思っています。

標準偏差はコールセンター業務分析に必須です

標準偏差とは統計学でよく使われる値で、データのばらつきの大きさを表わす指標です。

平均値の上下どれくらい外れた値があるかがおおよそ掴めるのが、標準偏差の値。

おおよそと記載したのは、標準偏差の範囲にあるのは全体の約7割と言われていて、すべての値が範囲内にあるわけではないからです。

コールセンターのばらつきを見る他の分析方法

度数分布という「どの範囲にどれくらいばらついているか」が分かる手法もあります。

詳しくは以下の記事を参考にしてください。

標準偏差：参考サイト

以下参考にさせて頂いたサイトです。
もし興味が湧いた方はリンク先もチェックすると
より知識が深められます。

・アタリマエ！
標準偏差とは何か？その求め方や公式の意味・使い方をわかりやすく説明します

・あぱーブログ
５分で分かる！「標準偏差」の使い方

勉強する時間がない方向け！動画や本の要約サービス

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コールセンターでも幅広い知識は必要です。

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