デマンド予測 in カスタマーサービスのワークフォース最適化
デマンド予測 を使用すると、マネージャーは、チームカレンダーで 15 分、30 分、および 60 分間隔でエージェントの人員配置予測を表示できます。この機能により、マネージャーは、サービス目標に影響を与えることなく、エージェントのスケジュール、タスク、休憩、および会議を調整し、優先順位を付けることができます。デマンド予測 を使用して、履歴データに基づいてリソースを予測する方法について説明します。
デマンド予測 アプリケーションの概要。
15 分、30 分、および 60 分の間隔は、人員不足、人員過剰、十分な人員配置など、エージェントの人員配置のステータスを表示するために色分けされています。人員不足のスロットは赤で、人員過剰のスロットは黄色で、十分な人員配置のスロットは緑でそれぞれ色分けされています。人員配置が必要ないスロットはグレーで表示されます。マネージャーは、人員不足のスロットでは適切な人員配置を確保し、人員過剰のスロットではリソースを最適化する必要があります。
たとえば、サービスサポートグループのマネージャーは、7 時から 7 時 15 分の間のスロットが赤で、人員不足であることを確認できます。求められているリソースは 9 人で、カバーされているリソースは 8 人です。このスロットでは 1 人分のリソースが不足しています。そのスロットには 9 と -1 が表示されています。そのスロットの人員不足を避けるために、マネージャーは休憩中のリソースを割り当てます。マネージャーは、そのリソースの休憩を 7 時から 7 時 30 分に再スケジュールします。7 時から 7 時 15 分のスロットは十分に人員配置され、緑色に色分けされます。
すべてのチームのマネージャーは、要件に応じて 15 分、30 分、60 分の間隔で、チームと個人レベルの人員配置予測を表示できます。このビューは、マネージャーがチームを適切に人員配置するのに役立ちます。
デマンド予測 アプリケーションでは、メトリックベースを使用して、チームのデマンドを予測します。
- 人員配置予測：マネージャーが 15 分、30 分、および 60 分の間隔でケースとインタラクションを処理する必要があるエージェント数の予測。
- ボリューム予測：15 分間隔での連絡先ボリューム (ケースおよびインタラクション) の履歴データと予測。
デマンド予測 リソース予測の分析
予測アドミンロールを持つマネージャーは、Manager Workspace で予測パラメーターを作成できます。公開する前に予測パラメーターを変更して予測データを可視化すると時系列データのプレビューを行います。任意の数の予測を作成して、時系列データをリアルタイムでプレビューできます。
手動で予測を調整し、予測パターンを分析することもできます。視覚化された予測データに手動調整をオーバーレイし、時系列データを表示して予測モデルを分析します。たとえば、次の週に特定のパターンがあり、週の途中に祝日があるためにエージェントを増やす必要があるとします。売上の増加が見込まれるため、予測を手動で調整して 10％ 増加させ、そのデータを分析できます。
デマンド予測
| モジュール名 | 説明 |
|---|---|
| データ収集の定義 | ケース、インタラクション、または任意のテーブルで収集するデータを定義する条件を設定します。 |
| 式パラメーター | 予測からリソースを計算するために、計算式で定義するパラメーターを追加します。 |
| リソース変換式 | 15 分、30 分、60 分の間隔で予測をリソースに変換するための式を追加します。 |
| グループの予測構成 | リソース変換に設定された計算式をグループに関連付けます。 |
sn_agent_forecast.admin ロールを持つユーザーは、シフトに必要なエージェントの人数を予測することができます。
- データ収集定義を定義してデータを収集します。
- 予測パラメーターの値を設定し、ボリューム予測を生成します。
- ボリューム予測を 15 分、30 分、および 60 分間隔で必要なリソース数に変換する式を作成します。
- 計算式をアサイン先グループに関連付けます。
- カレンダー上の予測デマンドを表示します。
データ収集定義を定義してデータを収集します。
- Collect daily data for automated forecast configurations スケジュールジョブを使用して、データ収集定義で定義されたメトリクスのデータを収集します。スケジュールジョブは、すべてのアサイン先グループに関して 15 分ごとに前日のレコードをフェッチし、メトリックベース に保存します。
グループ [sys_user_group] テーブルのメトリックベース
リストを使用して、収集されたデータに時系列でアクセスできます。メトリックベース データへのアクセスの詳細については、「Access MetricBase data using the list command (list コマンドを使用したメトリックベースデータへのアクセス)」を参照してください。 - Collect historical data for automated forecast configurations オンデマンドジョブを使用して、15 分間隔で履歴データを収集します。このジョブは過去 3 年間のデータを収集します。
- Forecast resources for future スケジュール済みジョブを使用して、収集されたデータに基づいてリソースを予測し、メトリックベース でエージェントフォーキャストメトリクスにデータを保存します。予測を計算するためのデータを収集する必要がある日数などの収集頻度やデータの保存期間を設定するには、「予測プロパティ」を参照してください。
予測パラメーターの作成
マネージャーは、正確な予測を生成するために、15 分単位で履歴データを収集できます。生成された予測には、15 分間隔でケースのパターンとインタラクションのボリュームが表示されます。デフォルトでは、アプリケーションは Loess による季節傾向分解 (STL) アルゴリズムを使用します。
たとえば、マネージャーは、適切な予測パラメーターを指定することで、15 分間隔でボリューム予測を生成できます。予測パラメーターは、連絡先ボリュームで観測されたパターンに最適な期間の長さと予測期間で構成されます。
式パラメーターの作成
計算式で定義する数値またはスクリプトを使用して、予測からリソースを計算します。式パラメーターの単位は、時間、分、または絶対数で指定できます。デフォルトで利用可能なパラメーターについては、「式パラメーター」を参照してください。
予測をリソースに変換するための計算式の作成
ボリューム予測を 15 分、30 分、および 60 分間隔での人員配置予測に変換する式を作成します。デフォルトで利用可能な構成済みのリソース予測式については、「リソース変換式」を参照してください。
アサイン先グループのキューへの関連付け
アサイン先グループをリソース変換式に関連付け、ケースとインタラクションの数をエージェントの数に変換します。
カレンダーに予測需要を表示する
メトリックベース でエージェントフォーキャストメトリクスによって収集されたデータは、チームカレンダーで 1 日に 15 分、30 分、60 分の間隔で必要なエージェントを予測するために使用します。カレンダーの週ビュー と月 ビューでは、特定の週 と月に それぞれスタッフレベルが表示されます。