コールセンターで予測を立てる【単回帰分析】

この記事でわかること

単回帰分析の使いどころ
相関がある値から予測を立てる方法

コールセンターで単回帰分析する場面例
- 回帰分析なら言えるんだ
- 相関については過去記事でチェック！
コールセンターで予測を立てるには単回帰分析を使う！
まとめ：コールセンターは数字が命！単回帰でスマートに報告を
- 他の分析手法の紹介記事はこちら
コールセンターで予測を立てるのに参考にした書籍

コールセンターで単回帰分析する場面例

上司さん

ゆうたろうくん、
一日の応答件数目標22件、達成が厳しそうだね。

ゆうたろう

はい…。22件達成が微妙です。
後処理と応答数で相関があるので、

今は後処理短縮に力を入れてます。

上司さん

そうか。

後処理と応答数の相関が高いんだね。
ちなみに、後処理がどれくらいだと応答件数の目標達成できそう？

ゆうたろう

えっとー・・・。
そこまでは見てませんでした。
もう一度確認してみます！

上記のやり取りで例えば、

「後処理4分半以内なら、目標達成できます」

とか言えると、かっこいいですよね。

回帰分析なら言えるんだ

今回は、コールセンターでの予測を立てるため、相関関係にある2つの値から、

応答件数22件の時、後処理が〇分だ

こんな予測が立てられる「回帰分析」をお伝えしていきます。

相関については過去記事でチェック！

相関関係というのは
「一方が増加する時、他方が増加する
もしくは減少する傾向が認められるという二つの量の関係」を言います。
コールセンター管理者の仮説検証【相関係数】

もし相関係数について詳しく振り返りたい場合は、以下の記事をご確認ください。

» 参考：仮説検証！コールセンター管理者の分析スキル【相関係数】

それでは、二つの相関が高い値から「一方が〇〇の時、もう一方は〇〇だ」と予測が立てられる「単回帰分析」の説明をしていきます。

執筆者紹介：ゆうたろう

ゆうたろう

コールセンター暦15年以上
元外資系メーカー営業マン
受信/発信/講師/SV/Mgr経験
高度HSPの繊細さん
在宅コールセンター副業経験有
コールセンターハック管理人

コールセンターで予測を立てるには単回帰分析を使う！

上司さん

相関までチェックしてるなら

単回帰分析するといいよ。

ゆうたろう

単回帰分析？

難しそうですね。。。

上司さん

Excelですぐに計算できるから

手順を教えるね！

一方が〇〇の時、もう一方は〇〇だ

これを説明することが、単回帰分析をする目的です。

今回の例で言うと、こうです。

「応答件数〇件の時、後処理が〇〇分だ」

この記事から離脱されてしまう心配を覚悟で、まず計算方法の結論から書きます。

回帰分析の計算式とは？回帰分析とは？

y：目的変数　＝　(a：切片 × X：説明変数)+b：傾き

回帰分析（かいきぶんせき）とは、回帰により分析する事。
回帰で使われる、最も基本的なモデルは Y=AX+Bという形式の線形回帰である。
Wiki

「あぁ画面閉じよう」と思った方、お待ちください

簡単に計算できてしまうのでご安心を。

実際、私も詳しい所まで理解していません。

Excelを使えば、式や仕組みを理解していなくてもOKです。

実例！Excelで簡単に計算しちゃおう

やり方は以下画像の赤く囲った①と②の二通りを紹介します。

ちなみに以下計算式を今回の例にあてると、

y：目的変数　＝　(a：切片 × X：説明変数)+b：傾き

ｙ　＝　後処理

ｘ　＝　応答件数

「a：切片」「b：傾き」は、計算中に出る値となってきます。

ゆうたろう

もう、取り合えずやり方だけ教えて。

簡単に予測計算！ExcelのFORECAST関数を使う

上司さん

じゃあ具体的に

Excelでの出し方を説明するね！

ゆうたろう

はい！

お願いします！

では、コールセンターでの予測を立てる具体的な計算方法の説明です。

こちらは、Excelの関数を一つだけ使ってすぐに計算できる方法。

理屈を理解せずに、すぐ答えが出せるおススメのやり方です。

後処理の予測を単回帰分析で出してみよう！

Excelで単回帰分析する手順

STEP1

C列に応答件数、D列に後処理が並んだ表を用意します。
STEP2

F4に応答目標の「22」を入力し、隣のG4列をあけておきます。

※画像上「22件の時」という表記になるよう書式設定しています
STEP3

G4のセルに、以下を入力します。

=FORECAST(F4,D3:D17,C3:C17)
STEP4

G4セルに「4：29」と出ました。
STEP5

この結果、以下であると言えます。

「応答件数22件の時、後処理が4:29だ」

以上

上記の例でいうと相関係数も-0.97と「-1」に近く、決定係数も「1」に近いので、ほぼ正確と言える答えだと言えます。

※決定係数
回帰式が正しいか判断できる数字
0.5以上で精度が高いと判断できます。

Excelで回帰式に忠実に予測を計算する

上司さん

覚えなくてもいいけど

回帰式に忠実に

Excelで計算する方法も補足するね。

ゆうたろう

はい！

内容を理解するのに

良いかもですね。

y：目的変数　＝　(a：切片 × X：説明変数)+b：傾き

この計算式にしっかり数値をあてはめながら計算する方法です。

計算式にあてはめて後処理を単回帰分析してみよう

関数を使わずに単回帰分析する手順

STEP1

C列に応答件数、D列に後処理が並んだ表を用意します。

F列とG列にそれぞれ計算式中の値が入るようにしていきます。

最終的に青枠の目標変数が計算できればゴールになります。
STEP2

セルG7のa：切片を求めます。

=INTERCEPT(D3:D17,C3:C17)
STEP3

セルG8のb：傾きを求めます。

=SLOPE(D3:D17,C3:C17)
STEP4

セルG9の説明変数には、応答目標である「22」を入れます。
STEP5

セルG10に回帰分析の計算式通り入力します。

=G7+(G8*G9)

y：目標変数　＝　(a：切片 × X：説明変数)+b：傾き
STEP6

計算終了です。