この Tableau アクセラレーターを使用すると、次のことが可能になります。

* **コール センターのパフォーマンスの評価と改善**
* **サービスの質と顧客満足度の向上**
* **パフォーマンスの高いエージェントの特定**
* **ピーク時にリソースをより適切に割り当てる**
* **エージェントのトレーニング要件の評価**

[デモ ビデオ](https://www.youtube.com/watch?v=odQjoySHRAM)

### ビジネスに関する重要な質問への回答

* 何件の入呼を処理しているか?
* 何件の呼に応答したか、または何件の呼を破棄したか?
* 発呼者は電話を切るまでにどのくらい待ったか?
* 発呼者は電話に出てもらうまでにどのくらい待ったか?
* どのレベルのサービスをお客様に提供するのか?- お客様はどの程度満足しているか?

### KPI のモニタリングと改善

#### *通話数*

* 入呼総数: 入呼の総数
* 入呼数 (1 日あたり): 1 日あたりの平均入呼数
* 問い合わせ件数: 問い合わせ件数。問い合わせとは、顧客が何らかの情報を得るために尋ねる質問です。1 つの問い合わせが、複数の呼になる場合があります。

#### *サービス レベル*

* 放棄呼数合計: 放棄された総呼数
* 放棄呼数割合: 放棄された入呼数の割合 (% で表示)
* 応答呼数合計: エージェントが応答した総呼数
* 応答呼数割合: 入呼総数に対する応答呼数の割合 (% で表示)
* FCR - 初回コンタクト解決数: 最初の電話で解決またはクローズした問い合わせの数
* FCR - 初回コンタクト解決割合: 最初の電話で解決した問い合わせの割合 (% で表示)
* CSAT - 顧客満足度: 顧客満足度スコア (満足していない場合は 1、完全に満足している場合は 5)

#### *エージェント数*

* エージェント数: 期間中に少なくとも 1 件の問い合わせをクローズしたエージェントの数
* エージェントあたりの入呼数: エージェントあたりの平均入呼数
* エージェントあたりの応答呼数: エージェントあたりの平均応答呼数

#### *時間*

* AHT - 平均処理時間: 通話の平均処理時間 (通話時間 + 保留時間 + 通話後のタスク) (秒で表示)
* 平均待ち時間: 発信者がコール センターに電話をかけたときに待機した平均時間 (秒で表示)
* 応答までの平均待ち時間: 発信者が電話に応答されるまでに待機した平均時間 (秒で表示)
* 放棄までの平均待ち時間: 発信者が電話を切るまでに待機した平均時間 (秒で表示)
* 平均通話時間: 平均通話時間 (秒で表示)

### 必須の属性

* **通話番号** (文字列): 通話の一意の識別子
* **通話日時** (日付): 通話の日時
* **放棄フラグ** (文字列) ← 想定値:「Y」、「N」「Y」は、呼が放棄されたことを意味します
* **初回解決フラグ** (文字列) ← 想定値:「Y」、「N」「Y」は、初回の対応で問題が解決したことを意味します
* **お客様** (文字列): 通話先のお客様
* **エージェント** (文字列): 通話を処理したエージェント
* **通話理由** (文字列): 通話の理由
* **問い合わせ番号** (文字列): 発信者の問い合わせの一意の識別子
* **待機時間 (秒)** (数値): 秒単位の通話待機時間
* **会話時間 (秒)** (数値): 秒単位の通話会話時間
* **処理時間 (秒)** (数値): 秒単位の処理時間 (通話時間 + 保留時間 + 通話後のタスク)
* **顧客満足度** (数値): 満足していない場合は 1、完全に満足している場合は 5

Call Center

コール センターのパフォーマンスを評価して改善します (受信数、FCR、CSATなど)