포기율 예측에 대 한포기율 예측

여러 예측 변수를 사용하여 상담원이 고객과의 첫 번째 상호 작용 중에 티켓을 해결할 가능성이 있는지 여부를 예측하는 데 사용합니다 이항 로지스틱 회귀 분석 .

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

예

FCR(첫 번째 연락처 확인)은 상담원이 고객과의 첫 번째 상호 작용 중에 해결하는 티켓의 비율입니다.

이 워크시트에서 첫 번째 접촉 해결 은 반응입니다. 응답 이벤트는 해결 입니다. 대기 시간는 연속형 예측 변수이고 콜센터 위치 는 범주형 예측 변수입니다.

솔루션 모듈은 > > 고객 연락 센터 KPI를 작동시킵니다.를 선택한 다음, 발사를 선택합니다.
티켓 해결에서 첫 번째 연락 해결을(를) 선택합니다.
첫 번째 연락 해결 예측을 선택한 다음 확인. Sel을 클릭합니다.
이항 로지스틱 회귀 분석을 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
반응 변수에 오차 데이터가 포함되어 있는 열을 입력합니다. 이항 변수는 가능한 수준이 두 개(예: 통과/실패 또는 참/거짓)인 범주형 변수입니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
에서 반응 사건첫 번째 접촉 중에 해결된 티켓을 나타내는 값을 선택합니다.
(선택사항) 빈도에 행의 반응 및 예측 변수 값에 해당하는 카운트가 포함된 열을 입력합니다.
계량형 예측 변수에서, 환자가 보이지 않고 떠나는지 여부를 설명하거나 예측할 수 있는 연속 변수를 입력한다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
범주형 예측 변수에서, 환자가 보이지 않고 떠나는지 여부를 설명하거나 예측할 수 있는 연속 변수를 입력한다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
확인을 클릭합니다.

이 분석에 대한 자세한 내용은 도움말 주 대화 상자에서 클릭합니다.