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時系列予測でコールセンターの業務効率化

コールセンターの業務効率化を、AIを活用した時系列予測を用いて、解決します。 日々の入電(問い合わせ)数から対応するオペレーター数を適切に配置することで、コストの削減と業務の効率化に繋がります。

  • コールセンターの業務効率化には、人員配置の最適化が必要

    コールセンターは人手不足が大きな問題となっており、入電に対して対応できる数も限られていることから、業務の効率化を検討するうえで、最も考えるべきことは人員の最適な配置です。
    そのためには、オペレーターのシフト調整や労働時間管理など人的リソースの有効活用が重要です。

  • AIによる時系列予測で最適な人員配置を実現する

    AIを活用して、入電が多い時間帯を時系列予測することで解決できます。
    時系列解析とは、時間の経過に伴い変化するデータを分析することです。
    例えば、日によって変化する株価、気温の遷移や降水状況などの気象観測などのデータを分析できます。

    この時系列予測を、AIを活用することで、より高い精度で実現することができます。

    ・既存の手法による時系列予測よりも、精度が高く、データに基づいた信頼性の高い予測
    ・大量のデータを用いた精度の高い予測

    時系列予測の精度を高めることで、時間ごとの入電数の予測が正確に行えるようになり、コールセンターでのなかな繋がらないというような不満解消を解消することで顧客満足度の向上、また入電数によってオペレーターの配置を調整することでコスト削減に繋がります。

  • MatrixFlowで時系列予測を行う方法

    MatrixFlowはAIを素早く簡単に作成することができる、AI活用プラットフォームです。
    MatrixFlowで時系列予測AIを作成することで以下のような結果を得ることができます。

    従来の手法による時系列予測よりも、精度が高く信頼性の高い予測を、ボタンをクリックしていくだけでスピーディに実現することができます。

    以下のチュートリアルでは、上の図のような結果を得ることができるAIの作成手法、時系列解析の使い方を説明しています。
    ぜひ一度操作いただき、MatrixFlowで時系列予測を素早く実施できることをお確かめください。

  • AIによる時系列予測で最適な人員配置を行い、業務を効率化しましょう

    AIを活用することで、精度の高い時系列予測を行い、コールセンター業務の効率化を解決する手法についてご紹介しました。
    MatrixFlowでは、時系列予測AIを素早く簡単に作成することができます。
    また、MatrixFlowでは、インバウンドのお問合せの多い時間帯などだけでなく、アウトバウンドの架電の繋がりやすい時間帯や、成約数の多い時期など、項目や時間軸の設定を変えるだけでさまざまな課題も解決することができます。

    MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお問い合わせください。

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