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良いセンターを作るための「キーワード」（４） ～「標準偏差のばらつき」
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ばらつき注意！「標準偏差」
KPIを分析する際に気をつけなければならないのは「平均点」ではなく「標準偏差」です。標準偏差とは点数分布のばらつきを数値化したものです。標準偏差の値が大きくなるほど、ばらつきも大きいことを表します。
【標準偏差項目の例】
通話時間、処理時間、保留時間、1コールの応対品質
なぜ標準偏差が重要か
たとえばコールセンターの業務において、50点未満が問題のある応対と仮定して、40点と100点の応対者が2人いるAセンターと、2人の応対者とも70点のBセンターは、どちらもセンター全体の平均点は70点となります。しかし、Aセンターでは、2人に1人はトラブルになるのに対し、Bセンターではトラブルが発生しません。つまり、サービスは「平均点」で判断するのではなく、「偏差」で見た方が実態をつかむことができます。
標準偏差が大きい場合～層別に分けて考える
層別は非常に重要な考え方の一つです。集まったデータを眺める場合、データの特徴（データの履歴といい、例えばいつどこで誰が・・・等）から同じような共通点をもつグループ（各グループを層といいます）に分けてみましょう。そうすると、偏差が大きくなっている理由が見え、対策も考えやすくなります。
【層別項目の例】
時間別 －時間・日・午前・午後、始業直後・終業直前、曜日、週、旬、月
作業者別－男・女、経験年数、年令、係
顧客別 －男・女、年令、在住地域、商品分野
層別のポイント
いろいろな層別ができるように、データの性格や履歴を明らかにしておきましょう。一般に層別することによって、全体として検討するより詳しい情報が得られますが、下手な層別をしたため、かえって誤った情報がもたらされることもあります。データが重複したり、漏れたりすることのないような層別をすることが大切です。
（１）上位・中位・下位ともに点数が低い（＝偏差が小さい）
→全員を対象とした施策が必要
（２）下位の平均点が他の位より大きく下回っている（＝偏差が大きい）
→下位のみを対象とした施策が必要
