リアルタイムのデータを活用して予測を瞬時に生成、調整、公開することで、精度の高い予測と迅速な適応が可能になるため、ユーザーはプロセスの最適化、パフォーマンスの向上、運用効率の改善に注力できます。
想定外の変更と、オペレーターのスケジュール変更に即座に対応できます。規則遵守と運用目標の達成に必要な柔軟性を備えているため、計画を瞬時に微調整しながら、シームレスな運用と理想的なパフォーマンスを実現できます。
サービスレベル、稼働状況、遵守状況をリアルタイムで監視できます。休暇管理を強化しながら、業務分担計画を使用してオペレーターの希望と事業目標のバランスを取ることができるため、従業員の業務に対する満足度と業務効率の両方を達成できます。
2 年先までの継続的な予測が可能ですす。電話外時間比率を管理し、人員配置とスケジュールを最適化することで、リソース配分の改善や、可視性の向上と確実な意志決定を実現し、残業と離職を削減することが可能になります。
スケジュール作成が簡素化します。予測と整合させながら業務負荷ベースでスケジュール作成できるだけでなく、予測なしの柔軟なスケジュール作成や、管理者が調整した空白スケジュールの設計などが可能になります。リソース配分の最適化と従業員満足度の向上につながります。
残業、休暇とシフト変更、上限と承認のルールを設定し、プロセスを自動化できます。業務分担計画のと AI 主導のアクティビティープランナーでスケジューリングを最適化できるため、更新がスムーズになり、生産性への影響を最小限に抑えることができます。
企業にとって、従業員ーのワークライフバランス確保は必須です。Genesys Tempo™ アプリがあれば、オペレーターはスケジュールの確認、休暇申請の管理、シフトの変更、最新スケジュールの受信、遅刻通知の送信をシームレスに実行できます。
人事部門は、AppFoundry® マーケットプレイスのパートナーが提供するツールを活用して、採用プロセスを改善できます。候補者のスキルを評価、確認し、コンタクトセンターに適した人材かを見極めることができます。
事業部門からプランニンググループまで、業務の配分、権限、特定のニーズを簡素化して管理することで、労働規則を遵守することができます。事業構造に柔軟性を持たせることで、スケジューリングの最適化、シームレスな運用、スムーズなワークフローを実現できます。
オペレーターが意欲的で、各インタラクションに対応できる能力を備えていれば、顧客は良質なサービスを受けることができます。適切なスキルを有するオペレーターが、十分な人数で適切なタイミングで働くことができれば、プロセスは常に円滑に実行され、オペレーターの業務負担も軽減されます。過剰な人員配置を回避できれば、運用コストは予算内に収まり、業務効率も最大化できます。ネイティブ統合された、操作性に優れた人工知能（AI）搭載ツールなら、人員配置ニーズの詳細や、定常業務を常に把握できます。
業務の精度、柔軟性、スピードも向上します。サービスレベル、稼働状況、遵守状況をリアルタイムに監視することで、休暇管理の精度も向上します。予測、業務計画、スケジューリングルールを明確化、改善することで、ワークフォースマネージメント手法とパフォーマンスを最適化できます。セルフサービス方式のツールを使用できれば、従業員のモチベーションと効率も高まるはずです。
リソース管理の効率化には、オペレーターのスケジューリングと業務量予測が可能な、単一の包括的ツールが効果的です。データに基づく戦略の立案、AIを活用した自動化機能の活用が、オペレーターや管理者の業務を支援します。
機械学習でトレーニングした 25 以上のモデルと、高度な機能（加重履歴インデックス予測、自動ベストメソッド予測、アンサンブル予測など）を利用することで、予測の精度が向上します。リアルタイムのデータアクセスと、業界トップクラスのインターフェースにより、スケジューリングを動的に調整し、可視性と意志決定を向上させることができます。データのクリーンアップ、パターンと異常値の識別、アルゴリズムの選択などをワンクリックで実行できます。業務負荷ベースでスケジュールを最適化して生成するだけでなく、瞬時に修正版を公開し、デスクトップまたはモバイルのインターフェースを通じてオペレーターに通知できます。
スーパーバイザーは、業務時間中モニタリングビューとリアルタイムの遵守ビューを利用して、状況の変化に対応できます。予測と実績（インタラクション件数、平均処理時間、サービスレベル、平均応答時間、放棄率など）をチャネル間で比較し、適切な意志決定を実行できます。事業部門から計画グループまで、スキルベースとスケジュールベースのルーティングを組み合わせることで、業務配分を簡素化し、労働規則を順守しながら、シームレスな運用とスムーズなワークフローを維持することができます。このような効率の向上が、最終的に顧客満足度の向上につながります。
定常業務の改善に、AI ベースのワークフォースマネージメントは非常に効果的です。AI ベースの予測を活用すれば、最新データと履歴データから精度の高いインサイトを入手できます。プロセスの自動化、自動承認、カスタマイズ可能なルールなどにより、単純な反復作業が削減し、マネージャーは戦略的プランニングに専念できます。動的な AI 調整はリソースの配分を最適化し、労働規則の遵守を確保します。
従業員のセルフサービス化は、チームのスケジュール管理、シフト調整、リモートワークを可能にするだけでなく、時間のかかる手動のスケジュール再設定の負担が軽減されるため、業務効率と満足度が向上します。
カスタマーサービス担当のチーム（スーパーバイザー、ワークフォースマネージメントの専門家、オペレーター）は、ツールを使用することで本来の業務に集中できるようになり、共感力に優れたエクスペリエンスを実現することができます。
ワークフォース・エンゲージメント管理のオール・イン・ワン・ソリューションでは、スケジュール、休暇申請、パフォーマンスのインサイトなどをすぐに利用できます。マネージャーとオペレーターは、業務の効率化に必要な情報をすぐに利用でき、タイムリーにインサイトを取得して迅速にアクション、結果を達成できます。オペレーターは自分で勤務時間を管理し、リーダーは数字ではなく人の管理に専念できるため、効率が向上し、共感が高まります。コミュニケーションが活発化し、プロセスが効率化され、互いにサポートしあう職場環境が構築されるため、チーム全体の生産性と満足度が向上します。
「最大のコストは人件費であるため、従業員の生産性と効率性を可能な限り高めることが重要ですが、Genesys Cloud の強力なツールでこれを動的に実現しています」
— ナレシュ・シャンカー氏、CTO、Xerox
リアルタイムのデータと AI ベースの予測が、コンタクトセンターのパフォーマンス向上、コスト削減を実現します。長期スケジューリング機能と高精度の予測機能により、不要な残業を大幅に減らし、オペレーターの離職率を下げることができます。デモをご依頼いただくと、Genesys Cloud ワークフォース・エンゲージメント管理がどのように業務を効率化するかご覧いただけます。搭載されたツールを利用するだけで、今後のプランニングが効率化され、日常の課題に対応できます。Genesys Cloud WEM は、業務の効率化、コストの削減、オペレーターのモチベーションやカスタマーサービスの向上を実現するためのソリューションなのです。
ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。
弊社担当より、折り返しスケジュール調整のご連絡をさせていただきます。
人員予測では、現在のデータと傾向に基づき、今後の人員配置ニーズを予測します。今後のニーズを予測するにあたっては、人員分析、戦略計画、外部要因、統計的手法などを使用します。離職率、退職、昇進、需要の変化といった要因も検討対象になります。
ワークフォースプランニングには、さまざまなツールが用意されています。単純なニーズにはスプレッドシートで十分ですが、複雑な状況には、専用のワークフォース・マネージメント・ソフトウェアが必要です。予測、シナリオプランニング、キャパシティプランニングに役立つツールが備わっているためです。データの可視化、what-if 分析、他の HR システムとの連携といった機能も備えています。
ワークフォース予測ツールを利用するメリットには、予測の精度向上、効率の向上、意志決定の改善、戦略との整合性向上などがあります。人員配置の最適化、コストの削減、今後のニーズへの対応が可能になります。有用なインサイトを取得し、データドリブンな HR 管理を実施することも可能になります。
ワークフォース予測ツールを利用すると、適切な人員配置レベルが維持され、会社の収益が向上します。スタッフの数が少なすぎると、サービスの品質が下がり、機会損失を招くだけでなく、オペレーターの負担が増えます。逆にスタッフの数が多すぎると、不要なコストが発生します。人員配置を正確に予測できれば、戦略計画の改善にもつながり、リソースの配分を効率化できるため、収益向上に寄与します。
ワークフォース予測に関して、ソフトウェアはクラウドベースとオンプレミスのどちらが「より優れた」選択肢かは、お客様の具体的なニーズと環境によります。クラウドベースのソフトウェアには、初期費用を抑えられる、スケーリングが簡単、どこからでもアクセスできるといったメリットがあります。データのセキュリティとコンプライアンスに関しては、オンプレミスのソフトウェアの方が管理性と性能などで優れています。どちらにするかは、コスト、セキュリティ、拡張性、保有する IT リソースなどの要因を検討することが重要です。
シフトの割り当ては、従来から使用されているスケジューリング方法です。オペレーターが特定の期間において希望するシフトパターン/スケジュールを選びます。一般的な作業の流れとして、スケジューラーがオペレーターのプロファイルに基づいて「ダミー」と呼ばれる模擬の予測とスケジュールを作ります。こうして作られたスケジュールをオペレーターに提示し、年齢順あるいは成績の順に希望のシフトを選択してもらいます。
