평균 응답 속도 예측에 대 한평균 응답 속도 예측

CART® 회귀를 사용하여 여러 예측 변수와 복잡한 관계를 사용하여 운임 청구서 정확도를 예측합니다.

이 예제는고객 문의 센터 모듈 에 적용됩니다. 자세한 내용은 www.minitab.com/customer-contact-center-module으로 이동하십시오.

응답 속도는 고객이 대기열에 입장하는 시간부터 상담원이 티켓에 응답하는 시간까지의 시간입니다.

이 워크시트에서 답변 속도 은 반응입니다. 일정 준수통화량 연속 변수입니다. 콜센터 위치부서 범주형 변수입니다. 예측 변수는 체류 기간의 차이를 설명할 수 있습니다.

C1 C2 C3 C4-T C5-T
답변 속도 일정 준수 통화량 콜센터 위치 부서
38 60 30 동쪽 과금
28 80 18 동쪽 고객 서비스
22 76 15 서부 과금
18 80 20 서부 고객 서비스

방법

  1. 솔루션 모듈은 > > 고객 연락 센터 KPI를 작동시킵니다.를 선택한 다음, 발사를 선택합니다.
  2. 서비스 수준에서 평균 응답 속도을(를) 선택합니다.
  3. 평균 응답 속도 예측을 선택한 다음 확인. Sel을 클릭합니다.
  4. CART® 회귀을 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
  5. 반응에 월(&M 재고 데이터가 포함되어 있는 열을 입력합니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
  6. 계량형 예측 변수 에 반응의 변화를 설명하거나 예측하는 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
  7. 범주형 예측 변수 에 반응값의 변동을 설명하거나 예측할 수 있는 범주형 분류 또는 그룹 할당(원료 유형 등)을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
  8. 확인을 클릭합니다.

이 분석에 대한 자세한 내용은 도움말 주 대화 상자에서 클릭합니다.