「AIちゃうやん！」→「機械学習だと思います」
機械学習及びそれを使ったある程度自動化された仕組みの事を「AI（弱い）」と呼ぶようになってます。
なお、「重回帰分析だよね」というのは、「機械学習ってのは重回帰でな」「多変量解析でな」という話を読んでおいたらいいかと。
なお、検証でやってるのは単回帰で、決定係数は高いですが。
問題として考えておくべきは、退職予測スコアが、0.3超えくらいのと0.6手前の間がスカスカな為、ちょっとイカサマぶっこいている感があります。95%信頼曲線を付け加えるとナカナカ面白いと思いますよ。
特に、「高い退職率の人たちの退職率を減らしたい」という目的であるので、スカスカになっている所こそ「データが少ないが故に予測が微妙」という事は考えた方がいいでしょう。
図に入っている「スコアが0.5を超える人は退職予備軍で7割が退職」というのは、話を盛っている感があります。
教師データとして「大阪のを使うのは妥当だったか」というのも考える必要があるかと思います。
なお、ちゃんとやるのであれば、「面談実施有無」も要因にぶっこむ事が可能です。
もう一ついやーな事をいうと、「疑似相関」は避けられないです。まあいかなる統計手法であってもですが。「狭いチームの中の人間関係のもつれの面倒な所が、別部署からの面談によって解消された」可能性はあったりね。
「ある程度のシフトの自由が聞いて、バックレ可能で」〜
コールセンターにも色々なケースがあるかと思いますが、私が知っているのでは
- チームリーダー（正社員）
- メンバー（非正規）
で、但し「結構ギリギリな人数でやっているので、あまり時間の自由がない」というものです。
コールセンターは、「繁忙期故に人手を急に増やす」みたいなのがあんまりしづらく（お客さんによっては最低＋歩合というのがありまして、人を増やすとその「保険」がコールセンターの会社にもろに乗っかるので）、結構ギリギリで運用されている印象があります。裏日本でセンター並べている某社では、主に主婦層を狙っており、正社員の枠も少なめでかつ給料がXX万いかないという「へー」という所があり、補助金も含めて利益を見てます。席の値段も計算しているんですよ細かく。
という事を見ていると、「まだシステム屋の方が救いがある状況」なんですよね。契約守られやすいので。あと、ネットで情報交換しやすい。スキルでキャリアアップしてく余地もある。
一番怖いのは、「人は辞めなくなった状況そのものが本当に正しい職場環境なのか」という事も検討しないといけない事。
コールセンターの競争力が不思議と落ちていく、という可能性は考えておいた方がいいです。
中の人が変容してしまったり、前向きな人が減ったりしても大丈夫かちう所で、コールセンターはそれでよい、というのは本当にそうだろうかなとか考えておいた方が。
客のあしらいが上手いというのは、果たして本当に顧客にとって良い環境になるのかという所です。
わりと危険な兆候だと思いませんか？本当に「面談」で、「人が辞めなくなる環境づくりになっていますか」？
「表面上いくらフレンドリーでも、マークされたでというのがアカラサマに分かる」って、ネガティブじゃないですか。
分析やってると「データきれいにしてくれよ」と思う事は多々ありますが、一方で、「きれいにする事に負荷かけるとどこかにしわ寄せくるんじゃないかな」と思ったりします。分析屋セントラルってのは、個人的には好きじゃないんですよ。それよか現場にBIツールの使い方を提示して、現場からアイデアを拾う方がなんぼかやる事出来ると思うのですが。
とにかく、「上の方が何か言ってるわー」という形になってしまうと、せっかくの施策も無効化されてしまいます。ま、そんなのすげー話としてあります。
無論数量化重要なんですが、それチームのモチベーションを下げないように数字選ぶのも必要ですよね。
なんつーかな、もっと「褒める為のKPI考える」って大事だと思うのですが。
