コンタクトセンター（コールセンター）のforecastは過去のデータを分析し、将来のコンタクト数を予測するプロセスです。時間帯や季節、イベントなどの変動要因を考慮し、運営の最適化に役立ちます。
- コンタクトセンター（コールセンター）がForecastを活用するメリット：運営の最適化により、必要なオペレーター数や回線数を調整して効率的な運営を実現。顧客満足度の向上では、予測に基づいた適切なオペレーター配置によって待機時間を短縮し、顧客のストレスを軽減する。
- コンタクトセンター（コールセンター）のForecastを算出する3つの方法：過去の平均値を用いて一定期間のコンタクト数の平均から予測。回帰分析では、コンタクト数の変動に影響を与えるデータを統計的に分析する。時系列分析は、時系列データに基づいて過去の変動要因を考慮して予測を行う。
- 時系列分析が簡単にできる「DataRobot」：「DataRobot」は機械学習を活用したAIプラットフォームで、誰でも簡単に精度の高いForecastを算出可能。コンタクトセンターの運営効率を向上させ、高品質なサービス提供を実現する。
「コンタクトセンターのforecastについて知りたいが、具体的な内容が分からない」
「forecastを活用するツールを導入したいが、実際のメリットや算出方法が気になる」
コンタクトセンター（コールセンター）運営において、よく耳にする「Forecast」。
具体的な意味や必要性について疑問を持つ方も多いでしょう。
コンタクトセンターのforecastは、過去のデータを分析し、将来的なコンタクト数を予測するプロセスです。時間帯、季節、天候、イベントなどの変動要因を考慮し、コンタクトセンター運営の最適化に役立てます。
コンタクトセンターのforecastは主に以下の3つの方法で算出できます。
コンタクトセンターのforecastを算出する方法 | |
過去の平均値 | 過去のコンタクト数の平均から予測 |
回帰分析 | コンタクト数の変動に影響するデータとの関係を統計学的に分析 |
時系列分析 | 時系列に沿ったデータ変化を分析し予測 |
forecastを活用してコンタクトセンターの運営を改善するためには、まずその概念を理解し、算出方法を習得することが重要です。
本記事では、コンタクトセンターのｆorecastの概要、活用メリット、算出方法を詳しく解説します。最後までお読みいただくことで、ｆorecastを効果的に活用できるようになるでしょう。ぜひ参考にしてください。
1.コンタクトセンター（コールセンター）のforecast（入電予測）とは
コンタクトセンター（コールセンター）のforecastとは、過去のデータを分析し、将来的なコンタクト数を予測するプロセスです。
forecastには「予測」や「予想」という意味があり、未来の入電やメールの数を見込んでコンタクトセンター運営に役立てることを指します。
例えば、過去のデータを分析した結果、冬季の火曜日は入電数が少ない傾向があると分かったとします。この分析を基に、冬季の火曜日のコンタクト数を予測し、オペレーターを適切に配置することで余分なコストを削減し、効率的な運営を実現します。
コンタクトセンターのコンタクト数は、以下のような要因によって変動します。
【コンタクト数を左右する要因】 ・時間帯＿例：午前中に入電が集中 |
このため、毎日同じ体制で運営すると、「オペレーターが不足し顧客を待たせる可能性がある」または「運営コストが過剰になる」といった課題が発生します。
forecastを活用することで、オペレーターの配置やコンタクトセンターの運営方法を調整し、効率的な運営を目指すことが可能になります。
2.コンタクトセンター（コールセンター）がforecastを活用するメリット
forecastの概要が理解できたところで、コンタクトセンター（コールセンター）がforecastを活用するメリットをご紹介します。
forecastを取り入れることで、コンタクトセンター運営を最適化し、さまざまな利点を享受できます。以下のポイントを参考にしてください。
コンタクトセンターがforecastを活用するメリット |
・コンタクトセンター運営の最適化 |
2-1. コンタクトセンター運営の最適化
1つ目のメリットは、コンタクトセンター（コールセンター）の運営を最適化できることです。
forecastを活用することで、必要なオペレーター数や回線数を調整し、無駄のない運営を実現できます。
例えば、「月曜日の午前中にコンタクト数が集中する」と予測できれば、その時間帯にオペレーターの人数を増やすことが可能です。また、イベントや新商品発売時において、過去のデータを基に予測を立てることで、オペレーターの負担を軽減できます。
このように、コンタクトセンターの運営コストを最適化しつつ、オペレーターに過度な負荷をかけない運営が実現できるでしょう。
2-2. 顧客満足度の向上
2つ目のメリットは、顧客満足度の向上です。
トランスコスモスが実施した「カスタマーサポートに対するカスタマーニーズ調査2024」によれば、顧客が電話問い合わせで感じるストレスの62.5％が「電話がつながりにくい」との結果が出ています。
参考：「カスタマーサポートに対するカスタマーニーズ調査2024」
顧客は何らかの目的を持ってコンタクトセンターに連絡しているため、電話がつながらないことは顧客満足度の低下につながります。
forecastを利用することで、混雑する時間を予測し、事前に対策を講じることができるため、あふれ呼や放棄呼の発生を抑えることができます。
例えば、新商品発売時に通常の1.5倍の問い合わせが予測される場合、その分だけオペレーターを増やすことが可能です。これにより、顧客の待機時間を短縮し、スムーズな対応が実現でき、顧客満足度の向上が期待できます。
さらに、適切なオペレーター配置を行うことで、オペレーターの負担を軽減し、応対にゆとりを持たせることができます。結果として、顧客に寄り添ったサポートが可能になり、満足度の向上が見込まれます。
3.コンタクトセンター（コールセンター）のforecastを算出する3つの方法
コンタクトセンター（コールセンター）のforecastは、主に以下の3つの方法で算出できます。
コンタクトセンターのforecastを算出する方法 | |
過去の平均値 | 一定期間のコンタクト数の平均から今後のコンタクト数を予測 |
回帰分析 | コンタクト数の増減に影響を与えるデータとの関係を統計的に分析 |
時系列分析 | 時系列に沿ったデータ変化を分析し予測 |
どの方法を選択するかは、コンタクトセンターが保有するデータや使用できるツールに依存します。それぞれの算出方法について詳しく見ていきましょう。
3-1.過去の平均値
過去の平均値は、一定期間のコンタクト数の平均から今後のコンタクト数を予測する方法です。以下のような平均値を算出します。
【平均値の例】 ・直近3ヶ月の平均値 |
例えば、直近3ヶ月のコンタクト数が以下の場合、平均値は約1,103件となります。
来月も同程度のコンタクト数が見込まれるでしょう。
【直近3ヶ月のコンタクト数】
・5月：1,000件 |
【計算式】
(1,000 + 1,100 + 1,210) ÷ 3 = 約1,103件
過去の平均値は最も単純な算出方法ですが、予測の精度が低くなる可能性があります。特に、月ごと・年ごとにコンタクト数にばらつきがある場合、精度が著しく下がります。
直近3ヶ月のコンタクト数に以下のような差があると、平均値が800件でも、6月のように800件の倍近くのコンタクト数になる可能性があります。
【直近3ヶ月のコンタクト数】
・5月：600件 |
【計算式】
(600 + 1,500 + 300) ÷ 3 = 800件
このため、過去の平均値を用いてforecastを算出するときはコンタクト数が安定している場合に有効な方法と言えるでしょう。
3-2.回帰分析
回帰分析は、コンタクト数の増減に影響を与えるデータとコンタクト数との関係を統計学的に分析する手法です。例えば、家電製品の問い合わせを扱うコンタクトセンター（コールセンター）では、製品の販売数が増えると問い合わせも増加します。
このことから、コンタクト数と製品販売数には相関関係があると考えられます。
相関関係を持つデータは「説明変数」と呼ばれ、新規加入顧客数、商品の販売数、資料請求件数などが該当します。
説明変数が1つの場合は「単回帰分析」、複数ある場合は「重回帰分析」となります。
単回帰分析 | コンタクト数に対して説明変数が1つの場合 |
重回帰分析 | コンタクト数に対して説明変数が複数の場合 |
使用する説明変数によって予測の精度が変わるため、以下のポイントを確認して選定しましょう。
【説明変数の確認ポイント】 ・相関関係の強さ |
資料請求件数とコンタクト数の相関関係が最も強いと判明した場合、資料請求件数を説明変数に用いることで予測精度が向上します。説明変数が決まったら、回帰分析を行うためのツールやExcelを使用して数値を算出しましょう。
3-3.時系列分析
時系列分析は、時系列データを基にして予測を行う方法です。
過去のデータだけでなく、以下の4つの変動要因を考慮します。
4つの変動要因 | |
季節変動 | 季節や気温による影響、通常1年を周期とする規則的な変動 |
傾向変動 | 長期にわたる一方的な変動 |
循環変動 | 長期的なサイクルや経済循環など周期的に繰り返される変動 |
不規則変動 | 傾向変動や循環変動などでは予測できない短期的かつ不規則な変動 |
例えば、コンタクトセンターのコンタクト数を季節変動や傾向変動を踏まえて分析することで、架電が集中するタイミングを明確に把握できます。時系列分析を活用することで、より精度の高い予測が可能になります。
時系列分析では、以下のような算出モデルを用いることがありますが、簡単に算出できる方法ではないため、基本的には分析ツールを使用します。
【時系列分析の算出モデル例】 ・ARモデル：ある時点のコンタクト数が過去のどの範囲のデータに影響を受けているかを分析するモデル |
4.今後の効果測定を忘れずに実施する
forecastを算出した後は、予測に基づいて人員配置を行うことが重要です。しかし、それと同時に効果測定も忘れずに実施しましょう。
もし「人員が足りずに放棄呼が発生した」場合や、「コンタクト数に対してオペレーターが余っている時間帯があった」場合、ｆorecastの精度が低い可能性があります。このような状況を分析し、適切に対応することが必要です。
効果測定を通じて、以下の点を見直すことが重要です。
・変動要因のデータ追加：新たなデータを取り入れ、予測精度を向上させる |
これらの取り組みにより、より最適な人員配置が可能となり、コンタクトセンター（コールセンター）は無駄のない効率的な運営を実現できるはずです。
5.時系列分析が簡単にできる「DataRobot」
コンタクトセンター（コールセンター）運営では、精度の高いｆorecastを実現したいですが、手法が複雑で統計に関する理解も必要なため、誰でも手軽に行えるものではありません。
そこでおすすめしたいのが、機械学習自動化AIプラットフォーム「DataRobot」です。
「DataRobot」は、DataRobot社が「優れた予測を素早く誰でも」という理念のもとに開発したソフトウェアです。
AI（人工知能）が統計アルゴリズムを活用し、さまざまな分析モデルを用いて精度の高いｆorecastを算出します。さらに、Forecastだけでなく、オペレーターの応対品質予測や離職率予測、アウトバウンド業務における獲得予測などにも利用可能です。
特徴として、AIに関する知識がなくても簡単に導入できる点があります。
「DataRobot」の機能や導入事例に関しては、以下の記事をぜひご参照ください。
トランスコスモスでは、「DataRobot」の導入をサポートしています。
・データの準備から運営までを一貫してサポート |
この独自のサポート体制により、より効率的で高品質なコンタクトセンター運営を実現しますので、ぜひ一度お問い合わせください。
まとめ
本記事では、コンタクトセンター（コールセンター）のｆorecastの概要、活用メリット、算出方法について解説しました。最後に、この記事の内容を振り返りましょう。
・コンタクトセンターのｆorecastとは
過去のデータを分析し、将来的なコンタクト数を予測すること
・コンタクトセンター運営にｆorecastを活用するメリット
1.コンタクトセンター運営の最適化：必要なリソースを適切に配置できる |
・コンタクトセンターのForecastを算出する方法
コンタクトセンターのforecastを算出する方法 | |
過去の平均値 | 過去のコンタクト数の平均から予測します |
回帰分析 | コンタクト数の変動に影響を与えるデータとの関係を統計的に分析します |
時系列分析 | 時系列に沿ったデータ変化を分析し予測します |
コンタクトセンター運営の課題を解決し、最適化するためにはｆorecastの活用が不可欠です。
この記事を参考に、Forecastをコンタクトセンター運営に効果的に取り入れることを願っています。