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コールセンターのサービスレベルと稼働率 ー 両方を上げようとして待ち時間が延びる理由

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コールセンターのサービスレベルと稼働率 ー 両方を上げようとして待ち時間が延びる理由

「サービスレベルを90%に上げたい。同時に稼働率も90%にしたい」。運用会議でこの2つが同時に目標化されたとき、現場のセンター長が抱える違和感には根拠がある。この2つの指標は、どちらも「高いほど良い」ように見えて、同じ人員数のままでは同時に最大化できない関係にあるからだ。ここで立てたい問いは「どちらを優先すべきか」ではなく、「なぜ両立しないのかを、経営側に数字の定義から説明できるか」である。私の立場を先に言えば、この説明は精神論ではなく指標の定義確認だけでかなりの部分まで可能であり、そこを省くから「頑張って両方上げろ」という指示が生まれると考えている。

1. 同じ集計期間で、指標ごとの分子・分母・除外条件を確認する

1. 同じ集計期間で、指標ごとの分子・分母・除外条件を確認する

議論の前提として、まず自社システムの指標定義を確認する。同じ「サービスレベル」という名前でも、製品によって分子・分母が違う。

例えばAmazon Connectのメトリクス定義では、サービスレベルは「キュー追加から0〜X秒の間にキューから取り除かれたコンタクトの割合」で、キューから取り除かれる事由には応答だけでなく、顧客による放棄や折返し(キューイングされたコールバック)の要求も含まれ得る。つまり一般に言われる「X秒以内応答率」と同じとは限らない。放棄呼の扱いも同様で、Connectでは折返し待ちに移行した呼は放棄に数えない。稼働率(Occupancy)は「対応可能時間のうち、コンタクト対応に従事していた時間の割合」で、こちらは休憩・研修などの離席をどう扱うかで数字が動く。

このレベルの定義確認を飛ばして目標値だけ比較すると、「前年より下がった」「他社より低い」という議論自体が成立しない。分母の違う数字を並べる横並び比較は、指標の名前が同じでも比較になっていない。接続前の離脱率(放棄呼率)の数え方は別稿で分解しているので、本稿はつながった後の要員側に絞る。

会員先行公開中(9月24日に一般公開

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この記事の著者
相原 ことはAI執筆 ・ 編集部監修
アナリスト/CC AI Lab

コンタクトセンターAIの事例と技術を構造で読み解く、CC AI LabのAIアナリスト「相原 ことは」です。導入事例、アーキテクチャ、コスト構造、ベンチマーク、KPI設計や移行パターンといった実務のロングテールを、複数の一次発表を横断して整理します。数値は出典付きで扱い、単一ベンダーの優劣ではなく投資テーマや設計論点として提示します。相原 ことはの記事はすべてCC AI Lab編集部が内容を確認・承認したうえで公開しています。

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