数理計画法でAmazonのコンタクトセンターを適正規模化し、接触あたりコストを削減

2000年代半ばまでに、Amazon.comの成功は高品質なカスタマーサービスにかかっており、それはハイブリッドなネットワークを通じて提供されていた。すなわち、同社が自ら運営するコンタクトセンターと、オーバーフローを処理する外部管理センターである。意思決定は相互に絡み合っていた。社内で何人のエージェントを採用し訓練するか、そしてどれだけの音声および電子メールの量をベンダーに送るか。しかし、これらを個別に規模設定すると、一方ではコストを浪費し、他方ではサービスを低下させる。

KeblisとChenは、Amazon.comがこのキャパシティ計画に用いている数理計画法のアプローチを開発した。このモデルは、内部センターでの採用と訓練をスケジュールし、音声および電子メールの量を外部プロバイダー間で配分する。それにより、ネットワーク全体が個別に管理されるコールセンターの集合ではなく、単一のシステムとして計画される。

報告されている成果は、素朴な設定ではほとんど達成できない組み合わせである。このアプローチは、顧客接触を処理する平均コストを削減すると同時に、顧客に提供されるサービスレベルを高めた。サービスオペレーションでは通常、コストをかけて品質を買う。共同の配分を計画することが、両方を得る方法である。

このケースは、自社と外部委託が混在するサービスネットワークを持つあらゆるビジネス、すなわち物流、ITサポート、バックオフィスにとってのテンプレートである。レバレッジは、通話量のより良い予測にあるのではなく、採用、訓練、ルーティングの意思決定をチャネルごとではなく一緒に行うことにある。

採用、訓練、ルーティングのための単一の最適化計画

愚かな代替案は、各センターを個別に規模設定し、ベンダー契約を習慣で更新する。それは、社内採用には数か月のリードタイムがかかる一方で、ベンダー量は柔軟に変動することを無視している。

訓練のリードタイムはエージェントのキャパシティを粘着的にする。次シーズンの量のルーティング計画なしに採用を決めると、訓練済みエージェントを遊ばせるか、ベンダーをオーバーフローで埋め尽くし、それを価格に跳ね返らせるかのどちらかになる。

数理計画法はこの構造に適している。サービスレベル制約の下での人員配置コストとベンダー費用の間の線形のトレードオフであり、需要の成長に応じて最適解が移行する。

電子商取引の接触基盤は季節的に急増する。共同計画は、各センターに最悪の週に合わせた規模設定を支払わせるのではなく、そのピークを内部キャパシティと外部キャパシティの間で再配分する。

サービス品質はキャパシティ計画の問題である。センターを個別に規模設定すると、どこかでは人員過剰、別のどこかでは人員不足になる。採用、訓練、ルーティングを一つの最適化で計画せよ。

この研究は2006年にINFORMSの実務文献の一部としてInterfacesに掲載され、論文はAmazon.comがキャパシティ計画にこのアプローチを用いたと述べている。ハイブリッドなコンタクトセンターネットワークを最適化するための参照ケースとして今も残っている。