使用可变性图表来分析金融服务呼叫中心的等待时间的原因

使用 - 多瓦图 - 分析 - 家庭 - 变化试图解决一个复杂的问题？您应该首先列出所有疑似变量。然后，确定一些关键因素并将它们与其他对理解原因至关重要的其他因素分开。让我们来看看非常简单的图形工具，非常直观，几乎任何人都可以使用，并且不需要任何先前的统计知识：可变性图表。

什么是变异性图表？

可变性图表是呈现方差分析的好方法（Anova.）视觉上的数据他们在根本原因分析的早期阶段中擅长。它们的主要优势是使您能够在单个图中可视化许多不同的变化来源，同时提供因子效应的整体视图。

可变性图表可以帮助您在单个图表上进行各种可能原因的调查和研究模式。它们允许您在过程中显示位置或周期性变化。它们还可用于研究子组之间的差异等。

创建可变性图表Minitab统18luck新利手机版计软件，选择STAT>质量工具>可变性图表......然后在对话框中选择响应变量，最多八个因素。

假设您需要从几个大型金融服务公司的几个呼叫中心审视等待时间。客户和潜在客户致电开辟新帐户，获取有关信用卡的信息，要求提供技术支持和访问其他服务。你有关于的数据客户类别，服务类型（要求），和等待时间以秒为单位接听每个电话（期间）。您可以使用可变性图表来分析等待时间。

看看上面的变异性图表。呼叫中心，客户类别，等待时间和请求类型都已显示。每个呼叫中心都专门用于特定类型的请求。例如，仅在蒙彼利埃呼叫中心处理技术支持呼叫。

在右上方通知蒙彼利埃呼叫中心的持续时间最长？如果您查看Minitab项目中的其他图形，您可以看到天和小时也是。他们建议在蒙彼利埃周一的等待时间最长，并且每天往往比圣昆都在蒙彼利尔更长。对于周一的技术支持请求，等待时间也很长。

然而，注意当没有明显的主导因素时，或者当从过程中的“信号”太“弱”时要容易地检测到，可以使用更强大的统计技术（例如Anova.或者回归分析）以数值估计由于每个因素引起的效果。

由于变异分量的变化组件的出色视觉显示，金融服务公司很容易看到技术支持电话和周一是主要和明显的问题。现在公司可以采取下一步并开始调查为什么这些问题存在以及如何解决它们。