データ分析を行う上で最も重要なことは何でしょうか？
Excelのスキル、統計的な知識、業界の知識や経験、これらはすべて重要で、欠くことのできないものです。
AHTを改善したい場合に分析を行う際は、例えば
ステップ 1
・オペレーター間でのばらつきがあるか（個人単位や年次など）
・AHTを通話、後処理、保留に分解して改善すべき領域はどこか
ステップ ２
・オペレーター間でのばらつきがある場合、改善要と判断すべき部分はどこか
・改善要の場合、時間が長い→何故長いのか、さらに分解して分析
時間が短い→何故短いのか、好事例なのか、過度な省略なのかを分析
ステップ ３
・分析結果から、問題が個人に依存するのか、プロセスに依存するのかを判断し、改善策を実施
ステップ ４
・パフォーマンスを継続して確認し、改善策が適切かの判断を行う
というような流れで進めていくことになります。
各ステップで、Excelのスキル、統計的な知識、業界の知識や経験等を活用していくこととなりますが、最も重要なことは「データが正しいものであること（データの完全性ともいう）」です。
プロシードのコンサルタントはアセスメント時にデータ分析を実施しますが、若手コンサルタントは必ず「そのデータは正しい？」と上席者に確認されます。
データが正しいこととはつまり、以下を指します。
・正しい計算式で算出されている
・正しいルールに基づき算出されている
・含めるべき対象者で構成されている
・サンプルデータの場合は、偏りなく、適切なサンプル数で算出されている
これらが確保できていないデータをどんなに分析しても、正しい答えを導き出すことはできないからです。
完全性の確保ができていないよくある例に、稼働率が挙げられます。稼働率は、給与時間に対する生産時間（通話+後処理+保留+待機）の割合を示すものです。
稼働率のデータが50％というデータを提供された場合、皆さんはどう考えますか？
給与時間の半分しか生産時間がないという状況です。
計算式が間違っている、電話のステータスルールが徹底されていない、SVやその他の管理者を含めているなどの場合、データの完全性が確保されていないことが考えられます。分析をする前に、詳細のヒアリング等を実施するところから始める必要があります。
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次回も分析をテーマに「分析することが目的になっていないか」をお伝えします。
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