Regressionsmodell anpassen für Durchschnittliche Antwortzeit prognostizieren

Verwenden Sie diese Option Regressionsmodell anpassen, um mehrere Prädiktoren zu verwenden, um die Umlaufzeit der Aktie vorherzusagen.

Dieses Beispiel gilt fürKunden-Kontaktcenter Modul. Weitere Informationen finden Sie unter www.minitab.com/customer-contact-center-module.

Beispiel

Die Antwortgeschwindigkeit ist die Zeit vom Eintritt eines Kunden in die Warteschlange bis zu dem Zeitpunkt, zu dem ein Agent auf das Ticket reagiert.

In diesem Geschwindigkeit der Antwort ist Fehler die Antwortvariable. Einhaltung des Zeitplans ist ein kontinuierlicher Prädiktor und Call-Center-Standort ist ein kategorialer Prädiktor. Die Prädiktoren können möglicherweise Unterschiede bei der Faserfestigkeit erklären.

C1 C2 C3-T
Geschwindigkeit der Antwort Einhaltung des Zeitplans Call-Center-Standort
38 60 Osten
28 80 Osten
22 76 Westen
18 80 Westen

Vorgehensweise

  1. Wählen Sie Lösungen Module > Funktionen > Customer Contact Center KPIs, und wählen Siedann die Option aus Abschießen.
  2. Wählen Sie unter Service-Level die Option Durchschnittliche Antwortzeit aus.
  3. Wählen Sie OK aus, und klicken Sie dann auf OK.
  4. Wählen Sie Regressionsmodell anpassen aus, und klicken Sie dann auf OK.
  5. Geben Sie im Feld Antworten die Spalte mit den Messdaten ein. Die Antwortvariable wird auch als y-Variable bezeichnet.
  6. Geben Sie im Feld Stetige Prädiktoren die Spalten mit numerischen Daten ein, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
  7. Geben Sie im Feld Kategoriale Prädiktoren die kategorialen Klassifikationen oder Gruppenzuweisungen ein, z. B. einen Typ von Rohmaterialien, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
  8. Klicken Sie auf OK.
Tipp

Weitere Informationen zu dieser Analyse erhalten Sie im Hilfe Hauptdialogfeld.