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使用變異圖分析金融服務呼叫中心等待時間的原因

MinitabUG ? 來源: MinitabUG ? 作者: MinitabUG ? 2022-12-08 10:10 ? 次閱讀

試圖解決一個復雜的問題?您應該首先列出所有可疑變量。然后,確定少數關鍵因素,并將它們與其他對理解原因無關緊要的因素分開。讓我們來看看一個非常簡單的圖形工具,它非常直觀,幾乎任何人都可以使用,并且不需要任何先驗統計知識:變異性圖表。

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什么是變異圖?

變異性圖表是一種以可視化方式呈現方差分析 ( ANOVA ) 數據的好方法,它們在根本原因分析的早期階段表現出色。它們的主要優勢在于使您能夠在單個圖表中可視化許多不同的變化來源,同時提供因子效應的整體視圖。

變異性圖表可以幫助您在一張圖表上進行調查和研究許多可能原因導致的變異模式。它們允許您顯示過程中的位置或周期性變化。它們還可用于研究子組內、子組之間等的變異。

要在Minitab Statistical Software中創建變異性圖表,請選擇統計 > 質量工具 > 變異性圖表...然后在對話框中選擇響應變量和最多八個因子。

使用變異圖可視化呼叫中心等待時間

假設您需要檢查來自一家大型金融服務公司的多個呼叫中心的等待時間。客戶和潛在客戶致電開立新賬戶、獲取有關信用卡的信息、尋求技術支持和訪問其他服務。您有關于客戶類別、服務類型(請求)和接聽每個電話的等待時間(以秒為單位)的數據(持續時間)。您可以使用變異圖來分析等待時間。

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看看上面的可變性圖表。顯示呼叫中心、客戶類別、等待時間和請求類型。每個呼叫中心都專門處理特定類型的請求。例如,技術支持電話僅在蒙彼利埃呼叫中心處理。

請注意右上角蒙彼利埃呼叫中心最長的持續時間是多少?如果查看 Minitab 項目中的其他圖形,您也可以看到天數和小時數。他們表示,周一在蒙彼利埃的等待時間最長,而且蒙彼利埃每天的等待時間通常比圣康坦要長。周一的技術支持請求等待時間也更長。

但是,請注意,當沒有明顯的主導因素時,或者當來自過程的“信號”太“弱”而不易被檢測到時,使用更強大的統計技術(例如ANOVA或回歸分析)以數值估計每個因素的影響。

變異圖之后的后續步驟

由于可變性圖表中可變組件的出色可視化顯示,金融服務公司可以輕松地看到技術支持電話和星期一是主要和明顯的問題。現在公司可以采取下一步行動,開始調查存在這些問題的原因以及解決方法。

審核編輯黃昊宇

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