コールセンター業績アップ勝てる秘策

問題解決力を高めるデータの見方の基本

■ばらつきをなくせば、成果は向上する

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、０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５０点のＢセンターは、どちらもセンタ全体の平均点は５０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、「ばらつき」で見たほうが実態をつかむことができます。

■標準偏差の大きさによって取るべき施策は変わる

このような「ばらつき」のことを標準偏差といいます。平均点は同じでも、偏差（ばらつき）には大きな差があるというわけです。

平均値の周辺にまとまっていれば、標準偏差が小さく、逆に平均値からの隔たりが大きくバラつくようであれば、標準偏差が大きいと判断できます。

この標準偏差の大きさによって取るべき施策は変わってきます。

標準偏差が小さいセンターでは、どのオペレーターがでてもほとんど応対品質に差はなくトラブルが発生する可能性は低いが、全体のレベルアップが必要と言えます。

また、標準偏差が大きいセンターでは、オペレーターによって応対品質に差があるため、顧客の期待を下回る可能性が高くなり、トラブルが発生しやすくなります。まずは下位層の底上げが必要となってきます。

■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（いつ、どこで・誰が等）から、同じような共通点を持つグループ（各グループを層といいます）に分けてみると、一見バラバラに見えるデータも何か特徴を持っていることが分かります。グループに分けた（つまり層別した）結果、グループ間でバラつきの差があるかどうか、もしあればその原因を追究することが大切です。層別にすれば対策も考えやすくなります。

各層別に見ることで、各層の特徴の把握および層間の比較が可能となり、より費用対効果の高い施策を打つことができます。

上位・中位・下位ともに点数が低い（＝ばらつきが小さい）のであれば、全員を対象とした施策が必要です。また、下位の平均点が他の位より大きく下回っている（＝ばらつきが大きい）のであれば、下位のみを対象とした施策が必要となります。さらには、下位層の中で特に点数が低い項目があるのであれば、そこに絞った施策が必要となってきます。

☆次回もお楽しみに！