チケットの平均経過時間を予測するCART® 回帰

複数の予測変数との複雑なリレーションシップを使用して、バックオーダー率を予測するために使用します CART® 回帰

この例は、カスタマーコンタクトセンターモジュール に適用されます。詳細については、www.minitab.com/customer-contact-center-moduleを参照してください。

チケットの経過時間は、最初の連絡で解決されなかった場合に未解決のチケットが開いている時間の長さを測定します。

このワークシートでは、チケットの年齢 は応答です。スケジュール遵守エージェントの数 連続変数です。コールセンターの場所 はカテゴリ変数です。予測変数は繊維強度の違いを説明します。

C1 C2 C3 C4-T C5-T
チケットの年齢 スケジュール遵守 エージェントの数 コールセンターの場所
17.5 60 3 請求
16.3 80 4 西 請求
14.5 76 6 顧客サービス
15.0 80 6 西 顧客サービス

使用方法

  1. を選択し ソリューションモジュール > 機能 > カスタマーコンタクトセンターKPI、 を選択します 打ち上げる
  2. チケットの解決 で、チケットの平均経過時間 を選択します。
  3. チケットの平均経過時間を予測するを選択し、OK.をクリックします。
  4. CART® 回帰を選択し、OKをクリックします。
  5. 応答に可回転可能性データが含まれている列を入力します。 応答はY変数とも呼ばれます。
  6. 連続予測変数に、解析または予測する数値データの列を入力します。 予測変数はX変数とも呼ばれます。
  7. カテゴリ予測変数に、生データなどの、応答の変化を解析または予測するカテゴリ分類またはグループ割り当てを入力します。 予測変数はX変数とも呼ばれます。
  8. OKをクリックします。
ヒント

この解析の詳細については、メイン ヘルプ ダイアログ ボックスをクリックしてください。