論文の概要: Silent Abandonment in Text-Based Contact Centers: Identifying, Quantifying, and Mitigating its Operational Impacts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08869v2
• Date: Thu, 16 Jan 2025 13:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:09:36.239478
• Title: Silent Abandonment in Text-Based Contact Centers: Identifying, Quantifying, and Mitigating its Operational Impacts
• Title（参考訳）: テキストベースコンタクトセンターにおける無罪放棄--その操作的影響の特定・定量化・緩和
• Authors: Antonio Castellanos, Galit B. Yom-Tov, Yair Goldberg, Jaeyoung Park,
• Abstract要約: 17社にまたがる顧客の3%から70%が黙秘している。 ある研究では、放棄された顧客の71.3%が黙って、エージェント効率を3.2%、システム容量を15.3%削減した。 我々は,無声放棄行動の疑いやサービス設計の変更を予測し,無声放棄の影響を運用的に緩和する戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5312303275762104
• License:
• Abstract: In the quest to improve services, companies offer customers the option to interact with agents via texting. Such contact centers face unique challenges compared to traditional call centers, as measuring customer experience proxies like abandonment and patience involves uncertainty. A key source of this uncertainty is silent abandonment, where customers leave without notifying the system, wasting agent time and leaving their status unclear. Silent abandonment also obscures whether a customer was served or left. Our goals are to measure the magnitude of silent abandonment and mitigate its effects. Classification models show that 3%-70% of customers across 17 companies abandon silently. In one study, 71.3% of abandoning customers did so silently, reducing agent efficiency by 3.2% and system capacity by 15.3%, incurring $5,457 in annual costs per agent. We develop an expectation-maximization (EM) algorithm to estimate customer patience under uncertainty and identify influencing covariates. We find that companies should use classification models to estimate abandonment scope and our EM algorithm to assess patience. We suggest strategies to operationally mitigate the impact of silent abandonment by predicting suspected silent-abandonment behavior or changing service design. Specifically, we show that while allowing customers to write while waiting in the queue creates a missing data challenge, it also significantly increases patience and reduces service time, leading to reduced abandonment and lower staffing requirements.
• Abstract（参考訳）: サービスを改善するために、企業はテキストメッセージでエージェントと対話するオプションを顧客に提供します。 このようなコンタクトセンターは、従来のコールセンターと比較してユニークな課題に直面している。 この不確実性の主な原因は、顧客がシステムに通知せずに立ち去ること、エージェントの時間を浪費し、ステータスを不透明にしておくことである。 厳格な放棄は、顧客が提供されたかどうかも明らかにしない。 私たちの目標は、沈黙の放棄の規模を測定し、その効果を軽減することです。 分類モデルは、17社の顧客のうち3%-70%が黙秘的に放棄していることを示している。 ある研究では、放棄された顧客の71.3%が黙って、エージェント効率を3.2%削減し、システム容量を15.3%削減し、エージェント当たりの年間コストは5457ドルとなった。 予測最大化(EM)アルゴリズムを開発し、不確実性の下で顧客の忍耐力を推定し、影響する共変量を特定する。 企業は分類モデルを用いて放棄範囲を推定し,EMアルゴリズムを用いて忍耐力を評価する。 我々は,無声放棄行動の疑いやサービス設計の変更を予測し,無声放棄の影響を運用的に緩和する戦略を提案する。 具体的には,待ち行列で待ち行列を書けるようにすることで,データ不足が発生する一方で,忍耐力が大きく向上し,サービス時間も短縮され,放棄や人員削減の要件が低減されることを示す。

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