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

要約

サービスの向上を目指して、企業は顧客にテキストメッセージでエージェントとやり取りするオプションを提供しています。
このようなコンタクト センターは、放棄や忍耐などの顧客体験の指標の測定には不確実性が伴うため、従来のコールセンターと比較して特有の課題に直面しています。
この不確実性の主な原因はサイレント放棄です。顧客はシステムに通知せずに去り、エージェントの時間を無駄にし、ステータスが不明瞭なままになります。
また、サイレント放棄では、顧客にサービスが提供されたか離れたかがわかりにくくなります。
私たちの目標は、サイレント放棄の規模を測定し、その影響を軽減することです。
分類モデルによると、17 社の顧客の 3% ～ 70% が黙って放棄していることが示されています。
ある調査によると、放棄する顧客の 71.3% が黙って放棄を行ったため、エージェントの効率が 3.2%、システム容量が 15.3% 低下し、エージェントあたり年間コストが 5,457 ドル発生しました。
私たちは、不確実性の下での顧客の忍耐力を推定し、影響を与える共変量を特定するための期待最大化 (EM) アルゴリズムを開発します。
企業は分類モデルを使用して放棄範囲を推定し、EM アルゴリズムを使用して忍耐力を評価する必要があることがわかりました。
サイレント放棄の疑いのある動作を予測したり、サービス設計を変更したりすることで、サイレント放棄の影響を運用上軽減する戦略を提案します。
具体的には、顧客がキューで待機している間に書き込みを許可すると、データ欠落の問題が発生する一方で、忍耐力が大幅に向上し、サービス時間が短縮され、放棄が減り、人員配置要件が低下することにもつながることがわかりました。

要約(オリジナル)

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.

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