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NTTテクノクロスAdvent Calendar 2023

Day 21

Genesys Cloud CXのWFMについてさわってみる

Last updated at Posted at 2023-12-21

はじめに 

こんにちは、NTTテクノクロスの中村です。
ただでさえ機能豊富なGenesys Cloud CXだが、シフト自動作成機能もあるみたいなので、今回は勉強がてらに使ってみます。
あくまで「使ってみる」レベルになるため、簡単な操作感のイメージをつかむことの役に立て頂ければと思います。

やってみること 

OPは3名。1時間の着信平均は20件程度。多くても30件。
業務は1種類の、小規模なコールセンターを想定して、シフトを作成してみる。

最低限必要と思われる作業

■事前準備
1.ビジネス単位の作成
2.管理単位の作成
3.サービスゴールテンプレートの作成
4.計画グループの作成
5.作業計画の作成

上記事前準備が完了したら、
1.呼量予測データを作成
2.1のデータを元にシフト作成

ビジネス単位の作成

とりあえず適当な名前だけ付けて作成。
今のところどこで使っているかは不明。
※Genesys Cloud CXの説明によると、次に説明する管理単位を束ねるものらしい。

ビジネス単位.png

管理単位の作成

とりあえず適当な名前だけ付けて作成。
こちらも、今のところ、どこで使っているかは不明。
※シフトを部署単位で作成するときに選ぶらしいが、シフト作成のときに管理単位選択する項目なかったような・・。

管理単位.png
 

サービスゴールテンプレートの作成

ここでシフトを作成するにあたっての、コールセンターとして目標を定義する。(割と重要な気がする)

基本的な考え方は以下のはず。
・サービスレベルを厳しくすると、シフトに割り当てられる人数が増える。
・サービスレベルを緩くすると、シフトに割り当てられる人数が減る。

サービスレベル以外にも、平均応答時間、放棄率による目標値の設定も可能のよう。

サービスコールテンプレート.png

計画グループの作成

コールセンターによっては、1つのセンターで様々な業務を実施している。
シフト作成対象の業務(キュー、ACDスキル)、エージェントをここで選択する。
今回は以下条件で選択している。
業務:テスト業務1
ユーザー:3名

計画グループ.png

作業計画を作成

シフト作成にあたって、作成するシフトのパターンを定義しておく。

・休憩時間はずらして取得するから、1回目の人は11時~、2回目の人は12時~、みたいな感じ。
 ⇒休憩時間を段ずれさせた3パターンを作成
・ポジションによっては、受電対応業務から離れて、内部で会議に参加する人もいるはず。
 ⇒1パターンだけ夕方に「会議中」を設定

シフトパターン.png

事前の設定的なものは、ここまで!

予測データの作成

シフトを作成するためには、曜日、時間帯によってどれくらい着信数があるかという過去の実績データが必要になる。
その「予測データ」作成のために、Genesys Cloud CXには複数やり方が用意されている。

大きく分けると、2種類。
①Genesys Cloud CX内にたまった過去の通話実績を予測データとして利用する。(これ便利)
②別システムから取得したデータをCSV形式でインポートする。(インポートできる形式に変換必要)
 ⇒手元の環境が検証環境であり、参考になるデータがないため今回は②の方法で実施する。

今回作成したデータは、こんなイメージで作成してみた。

・時間帯ごとの着信数:朝一と昼休み、夕方以降に増えて、それ以外は落ち着く。
・曜日ごとの着信数:月~木はほとんど変わらない。金だけ気持ち増える。

👆のイメージで作成したCSVを読み込ませた結果がこれ。
着信数.png

シフトの作成

これでシフト作成の事前準備は本当に完了!
あとはシフトを作るだけ。

作成できたシフトがこちら。

スケジュール.png

日次単位だとこちら。
画面下半分の表では、予測着信数と、エージェント待機数と、その差異が表示される。(これ見やすい)
スケジュール日時.png

まとめ

デモレベルではあるが、とにかく簡単にシフト作成が可能。
事前準備からシフト作成までかかった時間は1時間程度。
一番かかったのは、多分予測データを手動で作成したところ。

作成されたシフトをみてみると、
・呼量予測で着信数が少ない火曜と木曜で、一人ずつ勤務時間が短縮している。
 ⇒呼量実績からシフトに反映されてそう。
・休憩時間は毎日ずれるかと思いきや、月、水、金は3名同時に休憩時間とってる。。
 ⇒人数に対して、呼量が少なすぎた可能性もあるため継続して検証していきたい。

今回触ったのはほんの一部であることと、 かなり小規模なセンターを想定して設定していたため、実際のコールセンター向けに適応させるためには、まだまだ検証を続けていきたいと思います。

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