인바운드 콜센터 운영방안 ② 콜량의 예측

인바운드 콜센터 운영방안 두번째입니다.지난 번에 말씀드렸던 콜량예측이 나오네요.

목표 서비스 레벨을 정한 이후 다음 단계는 콜센터에서 처리해야 할 콜량을 예측하는 일이다. 콜량 예측은 목표 서비스 레벨을 달성하기 위한 필요 인력 등의 콜센터 자원을 예측하고, 상담원을 스케줄링하며 콜센터의 비용을 계산하는 데 있어 기초가 되는 작업이다.
즉 콜량 예측이 정확하지 않다면 나머지 계획 단계가 모두 어긋나게 된다. 콜량 예측을 위해 필요한 데이터는 과거 콜 패턴에 대한 자료, ACD 시스템, Workforce Management System, 콜센터 관리자의 경험 등으로부터 얻을 수 있다. 콜량을 예측할 경우 1년 이상의 장기간을 예측할 수 있고, 계절별, 월별, 요일별, 하루 시간대별로 세분화하여 예측할 수 있다. 장기 예측은 연간 예산, 상담원 장기 채용 계획, 시스템 구축계획 등을 산정하는데 사용되며, 단기 예측은 프로젝트 필요 인력 예측, 스케줄링, 휴가시즌에 대한 계획 등을 세우는 데 필요하다.

콜량 예측시 필요 데이터


대화시간 (Talk Time)
마무리 시간 (After-Call work, Wrap-up)
평균 처리시간 (Average Handling Time) = 평균 대화시간 + 평균 마무리 시간
콜 처리량 (Call Load) = 평균 처리시간 ×주어진 기간의 인입콜량
콜량 예측은 필요 인력이나 자원 예측에 사용되므로 콜량 예측시 인입된 콜수(volume) 자체가 중요한 것이 아니라, 인입된 콜수와 상담원의 콜 처리 시간을 함께 고려해야 한다. 평균 처리 시간(AHT : Average Handling Time) 예측도 과거 데이터를 통해서 요일별, 월별, 계절별, 이벤트별로 나누어서 예측하여 다양한 콜 유형별로 평균 처리시간을 파악한다. 특히 신규 프로젝트나 신규 상담원 투입시의 평균 처리시간 변화를 예측해야 한다.

포기콜과 통화중 신호


고객이 콜센터에 전화를 하였을 경우 즉시 또는 조금 대기한 후에 상담원과 연결이 될 수도 있지만 통화 중 신호(busy signal)를 받을 수 있고 고객이 통화를 끊어 버릴 수도 있다. 예측 작업은 콜센터에 필요한 인력과 회선 등 자원 예측의 기본이 되기 때문에 실제로 접촉을 시도한 개별고객의 정확한 수를 파악하여야 한다.
통화 중 신호가 100번일 경우 한 사람이 100번 통화를 하였는지 100사람이 한번씩 통화를 하였는지 모른다. 이러한 통화 포기나 통화 중 신호를 파악하기 위해서는 ACD나 전화국의 데이터를 이용할 수 있고, 통화자의 전화 번호 인식 기능을 통해 알 수도 있다. 통화 포기와 통화 중 신호를 감안하지 않고 상담원과 연결된 콜만 고려하면 필요 자원이 적게 예측되며, 중복 통화를 감안하지 않으면 과대 예측된다.

콜량 예측 방법


콜량을 예측하는 방법에는 크게 계량적인(Quantitative) 예측 방법과 판단에 의한(Judgmental) 예측 방법이 있고, 다시 계량적인 예측은 시계열 (Time Series)예측과 설명적(Explanatory) 예측으로 나뉜다. 시계열 예측은 과거의 콜 패턴을 파악하여 미래를 예측하는 방법이고, 설명적 예측은 두 개 이상 변수들의 상관관계를 밝히는 것으로 콜센터 관리자가 상황과 목적에 따라 필요한 변수를 고려하게 된다. 예를 들어 마케팅 캠페인과 콜량의 증가 관계를 알아 보는 것이 설명적 예측이다. 이를 위해 회귀분석, 다변량 분석 등의 통계 기법이 사용된다. 판단에 의한 예측은 향후 콜에 영향을 주는 변수를 고려하는 방법으로 경험적인 추측, 직관, 관리자의 판단에 의해 콜을 예측하는 방법이다. 실제로 콜량 예측시 계량적 예측과 판단에 의한 예측이 효과적으로 결합되어 사용되어야 정확한 예측이 가능해 진다.

콜 패턴 분석


콜 패턴 분석은 연간, 월간, 요일별, 그리고 시간대별로 나누어서 분석할 수 있다. 향후 패턴의 파악을 위해 가능한 한 많은 과거 데이터의 수집이 중요하다. 시간대별 분석을 하기 위해 하루 중 특정 시간의 콜로 다른 시간대의 콜을 예측할 수 있는데, 1~2 주 정도면 시간대별 패턴 분석이 가능하여 특정 시간대의 콜 비율을 알 수 있다. 예를 들어 오전 10시 30분까지 인입된 콜량을 이용하여 오후의 콜량을 예측할 경우를 보면 다음과 같다.

■402 ⇒ 10:30 a.m. 까지 인입된 콜수


■/ .18 ⇒ 일반적으로 하루 중 10:30 a.m. 까지의 콜 비율 (18%)


■2,233 ⇒ 당일 예상 인입콜


■*.066 ⇒ 예측 시간대(3:30~4:30 p.m.)의 일반적 콜 비율 (6.6%)


■147 ⇒ 당일 3:30 ~ 4:30 p.m.의 예상 콜 인입 수


요일별 예측도 같은 방법을 사용할 수 있다. 그 외에 주 중에 휴일이 있는 다음 날의 콜, 광고 등 다양한 이벤트 이후의 콜도 과거 비슷한 사례의 데이터 분석을 통해 패턴 파악이 가능하다.