背景
コールセンターは常に企業と市場、消費者をつなぐ重要な存在です。そのサービスの質は直接消費者の直接消費の認識を決定します。特にモバイル時代には、リアルタイム、オンライン、ダイナミック、顧客満足度の正確な統計情報の即時フィードバックの消費者の特性は、その後、迅速かつエラーなしで顧客の需要に対応するために、より高い要件を前方に置きます。したがって、コールセンターの評価基準を再定義する必要があります。
従来、組織はQA結果と顧客満足度の相関性をテストしてきました。しかし、コールセンターでは、このような品質管理と顧客満足度が一致しないことがよくあります。これは、コールセンターのサービスの品質管理に直接影響し、企業の消費者認識に潜在的なリスクをもたらします。
では、従来のアプローチが失敗した原因は何でしょうか？モバイル時代の新たな要件に対応し、顧客満足度を向上させるだけでなく、正確性を確保するために、品質管理方法をどのように更新すればよいのでしょうか？それは、コールセンターの顧客満足度を最適化する既存の方法から始まります。
コールセンターの顧客満足度を正確に管理するために、企業は品質管理の採点基準を統一しています。しかし、この一連のQC基準は、コールセンターの顧客満足度とは無関係であることが多いのです。これは、評価方法の統計手法に問題があることに起因しています。
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従来の相関測定のやり方は、品質検査結果と顧客満足度を用いて相関テストを行うことで、テストはピアソン相関係数を使用します、統計的な観点から：ピアソン相関係数は正規分布に適合する連続変数のテストです、つまり、N人の従業員の品質検査結果とN人の従業員の満足度データを操作する必要があります。ここで、満足度データは非常に入手しやすく、サンプルサイズのニーズを満たしますが、N人の従業員の品質検査結果は、サンプリングによって計算された品質検査スコアであり、従業員の実際の品質検査結果を表していないので、これらのデータから得られるピアソンの相関係数は正確ではありません。
サンプリング計算機の結果を見てみましょう：
コールセンターの顧客満足度を90％と仮定した場合、過去の不良率は10％、22営業日、1日当たり80コール、1ヶ月のサンプル数は22x80=1760、サンプル数は315コール。
業界レベルによると、1ヶ月にシッターがサンプリングできる録音回数は約20回。
統計的結論：サンプリングによって算出されたQCスコアは、それだけでは実際の従業員のQCスコアを代表するものではなく、正しい結論を導くことはできません。
QAの結果と顧客満足度の相関関係をどのように判断するのかという疑問が生じます。品質管理基準は顧客の実際のニーズと関係があるのでしょうか？
つまり、ロジスティック回帰分析を使って、N列の離散データについて相関を計算します。
シングルパス記録の採点用紙の例を以下に示します：
採点尺度と顧客評価の満足度の相関関係は？
JMPソフトを用いたロジスティック分析によるW検定の結果は以下の通り：
これら3つの採点基準の顧客満足度とのカイ二乗値は非常に高く、p値は0.005未満であることから、この採点基準が顧客満足度と関連していることがわかります。
また、JMP独自の「スケーラー」ツールを使えば、これら3つのQAスコアが満足度に与える影響を推定することも可能です。
この3つのスコアがすべて1の場合、顧客不満足度は3％。
仮に3つとも0.7点だった場合、顧客不満足度は32％。
品質管理基準と顧客満足度の相関関係を評価するこの計算モデルを、企業のスコアカードと顧客満足度の相関関係に当てはめると、当然のことながら、品質管理基準と顧客満足度の相関関係は悪くなります。
ビジネスの観点から見れば：
項目の数の品質管理の採点基準は、例えば、会社の要件である：顧客の質問を確認するために、顧客の姓をアドレス、スピーチ適度なイントネーションの速度など、CRMのエントリのバックエンドはもちろんのこと、プロセスの実装では、送信された作業指示書の精度などが、落胆しないでください、この方法で、あなたは2-3の採点基準は、関連性の高い程度を持って見つけることができれば非常に良いされています！
例
