コールセンター分析手法を徹底図解!【具体例まとめ10選】

コールセンター分析手法徹底図解!【具体例まとめ10選】コールセンター管理者
ゆうたろう
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こんにちは!
今回は「コールセンター分析手法」です。

コールセンターを運営するにあたって…
  • 運営状況の分析手法って何がある?
  • 施策を考えたいけどアイデアが出ない
  • 数字を根拠にして効果をアピールしたい

コールセンターは運営実績を数値で表現できなければ、いつまでもコストセンターと言われてしまいがちなポジション。

私はSVやマネージャー業務をしながらも、コールセンターの分析手法に明るくなく、イマイチな施策で現場を困らせていました。

この記事では私が15年以上のコールセンター経験で培った、コールセンター分析手法の必須となる10個を図解とともに紹介していきます。

どれか一つでも取り入れることができれば、数字で語れる説得力のある管理者になれること間違いなしです。

執筆者紹介:ゆうたろう
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コールセンター分析手法10選!

コールセンター分析手法10選!
ゆうたろう
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コールセンターの

分析手法が沢山あるので

図解でならべて整理しましょう。

分析とは比較です。

比較するには正確に判断できるよう「数字」に状況を整理していかなければなりません。

今回コールセンターでの分析手法として紹介するのは、次の10個の方法です。

コールセンター分析手法10
  1. パレート図で問題発見
  2. ロジックツリーで原因発見
  3. 標準偏差で問題発見
  4. 度数分布で問題発見
  5. 稼働率で現状把握
  6. 占有率で現状把握
  7. 相関係数で現状把握
  8. 単回帰分析で予測する
  9. 重回帰分析で予測する
  10. 指数曲線で予測する

問題や原因を発見し、現状を把握し、先々を予測する。

この一連の流れを「見える化していく作業」になってきます。

ではそれぞれ見ていきましょう。

①問題・原因発見編

問題・原因発見編コールセンター分析手法
ゆうたろう
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まずは

問題や原因発見に

便利な分析手法4つから!

コールセンターの運営において、ミスや生産性向上などの施策を検討する際に、まずは何が問題なのかをはっきりさせるステップです。

  • クレームが減らない
  • 新人が定着しない
  • 生産性が上がらない

などに対しどこを問題として、何が原因なのか発見するのに便利な分析手法が次の4つです。

問題・原因発見編
  1. パレート図で問題発見
  2. ロジックツリーで原因発見
  3. 標準偏差で問題発見
  4. 度数分布で問題発見

1.パレート図で問題発見

1.パレート図で問題を発見

例えばA・B・C・D…といった複数の問題があったとき、どこから手を付けるべきか?

ここを発見するのに役立つ分析手法が「パレート図分析」。

これは、マーケティングでも使われる「複数ある要素のうちの2割の要素だけで、全体の8割を生み出している」という、パレートの法則を使った分析方法です。

パレート図の例

上記のように複数の要素を集計し、件数の多い順に並べて、高い山はどこか?というのを明らかにします。

また、パレート図ではグラフを二軸にしてあり、累積割合も折れ線グラフの方で確認可能。

そのため、この問題に対処したら全体の何割が解決するか?ということもぱっと見て判断できます。

Excelですぐに作れるので、詳細は以下のリンク先もチェックしてみてください。

» 参考:コールセンターの対策立案で失敗しない【パレート図分析】

オペ美さん
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問題は高い山から崩そう!

2.ロジックツリーで原因発見

2.ロジックツリーで原因発見

ロジックツリーは、問題から原因へ、原因から解決策の立案へ、モレなくダブりなく分解して考えることに役立つフレームワーク。

ロジックツリーの例

上記のように上位にある問題を下位に向かって要素を分解していき、より具体的でアクションに移せるレベルまで繰り返していく作業。

5階層くらいまで掘り下げると、より良い分析になっていき、問題の全体像を見渡すことにも使えます。

次の3つの思考のどれかで、下位に向かって掘り下げていきましょう。

  • なぜ?の問いで原因追及
  • どうやって?の問いでアイデア発見
  • なにがある?で具体性を追求

以下のリンク先では後処理短縮を例にしたロジックツリー解説をしています。

» 参考:コールセンターの施策立案で失敗しない【ロジックツリー】

オペ美さん
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思考するフレームワーク!

実践される施策は解像度が高いもの!

3.標準偏差で問題発見

3.標準偏差で問題発見

標準偏差は、データの散らばり度合いを数値で示す指標。

なぜ数値で示すことが必要かというと、バラつき度合いを比較が出来るからです。

  • 過去と比べてバラつきはどうなった?
  • 他のチームと比べてバラつきはどう?
  • 時期によってバラつきはある?

このような比較をすることで、分析力がアップし、的確な施策案を検討可能になるはず。

以下リンク先ではExcelで簡単に標準偏差を出す方法をまとめていますので、参考にしてみてください。

» 参考: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】

オペ美さん
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感覚値からの脱却だ!

4.度数分布で問題発見

4.度数分布で問題発見

度数分布は、散らばっている値をどの範囲にどれくらい偏っているかを分析できる方法。

例えば以下のようなことを分析するのに役立ちます。

  • 時間別に入電数の偏りがあるか
  • 後処理が何分台に何人偏りがあるか
  • どの範囲の偏りに対策すべきか

度数分布のポイントとしては、データを累積で管理せずに、任意の範囲で区切ってデータの増減を見るという点。

特にコールセンターの分析手法として多い例として、入電数を時間別・期間別での集計時に、度数分布が使用されます。

以下のリンク先では、後処理バラつき対策のターゲットを決める例をあげて解説しているので、参考にしてみてください。

» 参考:コールセンターのデータ分析・ばらつきを数字で語る【度数分布編】

オペ美さん
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外れ値を探し出して傾向を探ろう!

②現状把握編

現状把握編コールセンター分析手法
ゆうたろう
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次に、

現状を正しく数値で

把握できる分析手法3つ!

この章からは、現在のコールセンター運営状況が適正かどうか、現状を把握するための分析手法を紹介していきます。

  • 人員は適正か
  • シフト管理に問題はないか
  • 生産性低下の要因になる案件がないか

上記のような状況の分析手法として、次の5.~7.を紹介します。

現状把握編
  1. 稼働率で現状把握
  2. 占有率で現状把握
  3. 相関係数で現状把握

5.稼働率で現状把握

5.稼働率で現状把握

稼働率は、オペレーターさんへの給与が発生する時間に対して、どれくらいの時間お客様対応に携わる稼働をしているかの割合を見ます。

(待機時間もお客様対応に携わる時間)

稼働率 =

(通話+保留+後処理+待機) ÷ 給与支払時間

例えば以下のような時間があると稼働率は下がります。

  • 小休憩
  • 業務準備・朝礼
  • フォローアップ研修

稼働率は80~86%におさまると適正と判断でき、高すぎるとフォロー不足、低すぎると人の余剰や無駄な作業の監視不足が考えられます。

» 参考:コールセンターの稼働率と占有率【忙しさの見える化】

オペ美さん
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COPC CX規格調べのハイパフォーマンスベンチマークは86%!

6.占有率で現状把握

6.占有率で現状把握

占有率は、稼働中に電話が入ってくるのを待つ「待機時間」が適正範囲かを判断できます。

占有率=

(通話+保留+後処理) ÷

(通話+保留+後処理+待機)

待機時間が多いと占有率は下がり、

待機時間が少ないと占有率は上がります。

ですので、占有率はどれだけ電話対応に占有されているかが判断可能な指標。

適正範囲は76~87%

高すぎる場合は次のことに注意。

  • ストレス増加
  • ミスが起こりやすい空気
  • 離職率の増加
  • お客様満足度の低下

逆に低すぎる場合は、シフト管理か人員配置のミスで余剰が発生していると考えられます。

» 参考:コールセンターの稼働率と占有率【忙しさの見える化】

オペ美さん
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適度な忙しさがES向上にもつながるよ!

7.相関係数で現状把握

7.相関係数で現状把握

データ同士が相関関係にあるかを数字で表すのが、相関係数。

※相関関係
一方が増加すると他方も増加する
もしくは減少する傾向がある関係

例えば、コールセンターでの分析手法として以下のようなケースで使われます。

  • 特定案件の増減と生産性の増減
  • 広告数の増減と入電数の増減
  • 障害発生の増減とクレームの増減

相関係数はExcelの関数を使ってすぐに計算でき、「1または-1」に近ければ近いほど相関関係にあると判断可能。

大体は「0.7または-0.7」を超えていれば相関があると考えてよいでしょう。

この分析によって、この値が増えるとこのKPIに影響が出るといった現状を把握することが出来ます。

以下リンク先では、ExcelのCORREL関数を使ってすぐに計算できる手順を掲載中。

» 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】

オペ美さん
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影響しあう要素がつかめていないと、説得力のある提案はできません!

③予測編

予測編コールセンター分析手法
ゆうたろう
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最後に

計画上必要な

予測値を立てられる3つ!

この章からは、先々の状況を予測するコールセンター分析手法3つを紹介。

  • 入電数の予測を出したい
  • 施策実施後の効果を予測したい

上記のような予測値を算出するための、8.~10.の方法を説明していきます。

予測編
  1. 単回帰分析で予測する
  2. 重回帰分析で予測する
  3. 指数曲線で予測する

8.単回帰分析で予測する

8.単回帰分析で予測する

相関係数が高く相関関係にある2つの値を使って、予測値を計算する方法です。

※相関係数と相関関係については、「7.相関係数で現状把握」参照

例えば以下の予測を立てる時に便利

  • 利用ユーザー数の増減をもとに入電予測
  • 通話時間が伸びる案件増減をもとにAHT予測
  • 広告掲載数をもとに繁忙予測

予測値を算出するには回帰式を使う必要があります。

回帰式キャプチャ
y:目的変数=(a:切片 × X:説明変数)+b:傾き

とはいえ、複雑な理論を理解する必要はなく、Excelの数式で簡単に算出可能。

以下リンク先でExcelでFORECAST関数を使った分析方法を掲載してますので、チェックしてみてください。

» 参考:コールセンターで予測を立てる【単回帰分析】

オペ美さん
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コールセンターの分析手法として、予測値の計算は必須!

9.重回帰分析で予測する

9.重回帰分析で予測する

重回帰分析は、基本的な考え方は単回帰分析と同じです。

異なるのは、3つ以上」の相関がある値を使って、予測値を計算する方法という点。

例えば次のような時に使えます。

  • 広告数・ユーザー数・入電数の3つを使って入電数を予測
  • 新人席数・特定案件数・AHTの3つを使ってAHTを予測

この重回帰分析については、Excelに回帰分析機能が付いているので、それを使用した計算方法です。

具体的な手順は以下のリンク先を参照ください。

» 参考:【コールセンター入電予測】重回帰と指数曲線で業務量予測(sample有)

オペ美さん
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要素が複数あると説得力もUP!

10.指数曲線で予測する

10.指数曲線で予測する

指数関数といって「倍々ゲームのように伸び続けている値」を指数曲線に描き、先の値を予測する方法。

有名なものに「ムーアの法則」という18ヶ月ごとに集積回路上のトランジスタ数が倍になるという、テクノロジーの進歩についての予測があります。

コールセンターでの分析手法として使われるのは次のケース。

「突然の入電増で捨て意外の繁忙に。
このまま増え続けるとどれくらいの
入電数になるのか」

指数曲線の例

上記のように赤い指数近似曲線を描き、先の値を予測することが可能。

こちらも簡単にExcelのGROWTH関数を使って求めることができます。

詳しくは以下リンク先をチェックしてください。

» 参考:【コールセンター入電予測】重回帰と指数曲線で業務量予測(sample有)

オペ美さん
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不測の事態に根拠ある予測を!

まとめ:コールセンター分析手法10選!

コールセンター分析手法10選!

ここまでのコールセンター運営において、必須の分析手法をまとめます。

まずは何を問題とするか、その問題の原因は何か?

ターゲットを明確にする4つの分析方法です。

問題・原因発見編
  1. パレート図で問題発見
  2. ロジックツリーで原因発見
  3. 標準偏差で問題発見
  4. 度数分布で問題発見

次に、あるべき姿に対し、比較対象となる現在の状況を把握する分析方法3つ。

コールセンターの健康状態の計測であると考えましょう。

現状把握編
  1. 稼働率で現状把握
  2. 占有率で現状把握
  3. 相関係数で現状把握

最後にこれから先の予測を立てる3つの方法。

予測と計画のないコールセンター運営では、振り返りも反省も出来ず、成長の遅い組織になってしまいます。

予測編
  1. 単回帰分析で予測する
  2. 重回帰分析で予測する
  3. 指数曲線で予測する

以上が、コールセンターでの分析においてスタンダードな手法の紹介でした。

根拠に基づいた効果の高い施策立案

定性的なだけでなく定量的な報告

上記のお手伝いがこの記事で少しでも出来たら幸いです。

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ゆうたろう
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