コールセンターの離職に歯止めをかけるために始めた機械学習で、離職率が大幅に改善したという。ITサービスベンダーTELUS InternationalのCIOが解説する。
コールセンターを運営するITサービスベンダーTELUS InternationalのCIO(最高情報責任者)マイケル・リングマン氏は多忙を極めている。
リングマン氏はCEO直属の部下だ。300人のチームを率いて同社の社内IT運用を監督しながら、デジタル変革への取り組みに苦労する顧客に、専門知識を提供する3000人のチームの指揮も執っている。その上、機械学習などの高度な分析技法を実験する同社のデータサイエンティストの大多数を監督する。
そのリングマン氏が、コールセンタービジネスで大きな問題になっているスタッフの離職率を抑えるためにITチームが引き受けた機械学習のユースケースについて解説する。
――社内IT運用のリーダーとして、機械学習を自社にどのように取り入れていますか。
リングマン氏IT部門の社内での役割は、当部門の実践を通じて、コールセンターの効率をできる限り高めることだ。そのため、幾つかの統計分析をスタッフの離職率などに応用し始めている。会社を去ろうとしているスタッフをもっと早く見極めることはできないだろうか。そしてその事実を企業全体に警告し、その従業員にプラスの影響を与えて会社にとどまるように説得できないだろうかと考えた。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
「テレワークでネットが遅い」の帯域幅じゃない“真犯人”はこれだ
ネットワークの問題は「帯域幅を増やせば解決する」と考えてはいないだろうか。こうした誤解をしているIT担当者は珍しくない。ネットワークを快適に利用するために、持つべき視点とは。
「サイト内検索」&「ライブチャット」売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10(2025年5月)
今週は、ECプラットフォーム製品(ECサイト構築ツール)の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」&「A/Bテスト」ツール売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、パーソナライゼーション製品と「A/Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...