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放棄率を予測の2値ロジスティック回帰

Minitab についての 詳細

複数の予測変数を使用して、エージェントが顧客との最初の対話中にチケットを解決する可能性が高いかどうかを予測するために使用します 2値ロジスティック回帰 。

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。

例

ファーストコンタクト解決(FCR)は、顧客との最初のやり取り中にエージェントが解決するチケットの割合です。

このワークシートでは、ファーストコンタクトの解決方法 は応答です。応答事象は解決です。ホールドタイム収入は連続予測変数であり、コールセンターの場所子どもはカテゴリ予測変数です。

C1-T C2 C3-T
ファーストコンタクトの解決方法 ホールドタイム コールセンターの場所
解決 15.8 東
解決 4.5 東
解決 25.0 西
未解決 50.2 西

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、最初の連絡窓口の解決 を選択します。
  3. 最初の連絡窓口での解決を予測するを選択し、OK.をクリックします。
  4. 2値ロジスティック回帰を選択し、OKをクリックします。
  5. 応答に、誤差データが含まれている2値変数を入力します。 2値変数は、合格・不合格や真・偽など、2つの水準を持つカテゴリ変数です。応答はY変数とも呼ばれます。
  6. で 応答事象、最初の接触時に解決されたチケットを表す値を選択します。
  7. （オプション）度数に、該当行の応答および予測変数の値に相当するカウント値が含まれている列に入力します。
  8. 連続予測変数で、 患者が見られずに去るかどうかを説明または予測する連続変数を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
  9. カテゴリ予測変数で、 患者が見られずに去るかどうかを説明または予測する連続変数を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
  10. 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。

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