الدليل الشامل للتنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال:الفوائد والأساليب
تخسر الشركات الأمريكية ما يصل إلى 1.6 تريليون دولار بسبب سوء خدمة العملاء، وتعتبر أوقات الانتظار الطويلة أحد أكبر مسببات هذا الإحباط. ومع ذلك، يمكن للتنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال أن يقدم أكثر من مجرد منع خسارة العملاء.
إن التنبؤ وجدولة المواعيد بفعالية هما حجر الأساس لنجاح أي مركز اتصال. سنغطي في هذا المقال كل ما تحتاج إلى معرفته حول هذه العمليات، بما في ذلك كيفية تنفيذها وأهم المقاييس الواجب استخدامها لتحقيق أقصى قدر من الفعالية.
النقاط الرئيسية:
- يتيح لك التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال توقع احتياجات العمل المستقبلية والحفاظ على حجم فريق مناسب وتنظيم التوظيف اليومي بناءً على البيانات التاريخية.
- يُعد التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال أمراً حاسماً للحفاظ على الإنتاجية، وزيادة رضا العملاء والوكلاء، وتعزيز الاحتفاظ بالعملاء، وتحسين أرباحك النهائية.
- للتنبؤ والجدولة بدقة، تحتاج إلى اختيار المقاييس المناسبة لتتبعها، وإعدادها للنمذجة، والاستفادة من طريقة التنبؤ المناسبة لمركز الاتصال الخاص بك.
ما هو التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال؟
يشير التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال إلى عملية تقدير حجم المكالمات المستقبلية استناداً إلى البيانات التاريخية، وذلك لتحديد حجم فريق الوكلاء المطلوب على المدى الطويل واحتياجات التوظيف على المدى القصير. يُعد التنبؤ عملية ديناميكية ويجب إجراؤها بشكل مستمر.
يتولى مديرو القوى العاملة المخصصون مسؤولية التنبؤ والجدولة في مراكز الاتصال. وغالباً ما يستخدمون أدوات إدارة القوى العاملة (WFM) لتتبع المقاييس، وتقييم البيانات، وإعداد التوقعات، ووضع خطط دقيقة لتلبية احتياجات التواصل الخاصة بالشركة.
لماذا يُعد التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال مهماً؟
يُعد التنبؤ الفعال بمتطلبات مراكز الاتصال أمراً حاسماً لإدارة جميع المكالمات الواردة في الوقت المحدد وبكفاءة، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء، والاحتفاظ بهم، وتحسين سمعة الشركة والربحية الإجمالية.
في المقابل، يؤدي سوء إدارة التوظيف إلى نتائج عكسية تماماً. فإذا كان لديك عدد قليل جداً من الوكلاء في الخدمة في أي يوم، فمن المرجح أن يشعر العملاء بالإحباط بسبب أوقات الانتظار الطويلة، مما يساهم في ارتفاع معدل التخلي عن المكالمات. و30% من هؤلاء المتصلين لا يعودون أبداً.
ومع ذلك، فإن وجود عدد كبير جداً من الوكلاء في الخدمة يمكن أن يكون ضاراً بنفس القدر. فحتى لو تم التعامل مع جميع المكالمات في الوقت المحدد وغادر العملاء وهم سعداء، فسينتهي بك الأمر إلى دفع مبالغ زائدة مقابل سعة عالية لا تُستغل بالكامل، بينما يقضي معظم وكلائك وقتهم بلا عمل فعلي.
ما هي فوائد التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال؟
يؤثر التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال على جوانب تفوق توقعاتك بكثير. يمكن للجدولة والتوظيف الفعالين أن يمنحا شركتك فوائد عديدة من حيث الإنتاجية والتكاليف ورضا العملاء. وتشمل الأمثلة ما يلي:
خدمة عملاء أفضل
يتيح التنبؤ للمديرين توقع أوقات ذروة المكالمات بدقة، مما يضمن توفر عدد كافٍ من الوكلاء لـ التعامل مع تدفق المكالمات دون فترات انتظار طويلة. ويؤدي هذا إلى تحسين رضا العملاء (CSAT) حيث يتلقى المتصلون استجابات سريعة وفعالة.
تقليل تكاليف التشغيل
من خلال التنبؤ الدقيق بأحجام المكالمات، يمكن للمديرين جدولة العدد المناسب تماماً من الموظفين، متجنبين التكاليف المرتبطة بزيادة عدد الموظفين عن الحاجة خلال فترات النشاط المنخفض، ونفقات العمل الإضافي المتكبدة أثناء الارتفاع غير المتوقع في حجم المكالمات.
زيادة رضا الوكلاء وإنتاجيتهم
يمنع التوظيف المناسب إرهاق الوكلاء والضغط الزائد عليهم، حيث لا يكون الوكلاء في حالة خمول تام ولا يغرقون في العمل. هذا التوازن يُحسّن كفاءتهم ورضاهم الوظيفي، مما يساهم في خفض معدلات دوران الموظفين وزيادة تفاعلهم.
تحسين التدريب والتطوير
يوفر التنبؤ رؤى حول أحجام المكالمات المتوقعة وأنواع تفاعلات العملاء، مما يساعد المديرين على التخطيط لجلسات تدريبية هادفة خلال أوقات التوقف المتوقعة، لضمان استعداد جميع الوكلاء جيداً لأوقات الذروة.
تحسين معدلات الاستجابة
باستخدام التنبؤ المتقدم، لا يستطيع المديرون جدولة الوكلاء بشكل أكثر فعالية فحسب، بل يمكنهم أيضاً تحسين التعامل مع أنواع المكالمات المختلفة، والتي قد تختلف حسب الوقت أو الموسم. يتيح ذلك إعداداً وتخصيصاً أفضل لـ استراتيجيات خدمة العملاء.
اتخاذ قرارات قائمة على البيانات
إن استخدام البيانات التاريخية والتحليلات التنبؤية في التنبؤ يزود المديرين بالبيانات اللازمة لتبرير القرارات المتعلقة بالتوظيف وتخصيص الميزانية والجوانب التشغيلية الأخرى، مما يقلل من التخمين و يعزز عملية التخطيط الاستراتيجي.
كيف يعمل التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال؟
يمكن تقسيم التنبؤ بمتطلبات مراكز الاتصال إلى ثماني خطوات محددة. ستجد أدناه نظرة عامة سريعة على جميع الأنشطة اللازمة لتحقيق الأداء الأمثل والجدولة الفعالة.
- جمع البيانات: ابدأ بجمع البيانات التاريخية حول أحجام المكالمات ومدتها والأنماط الأخرى ذات الصلة من برنامج مركز الاتصال الخاص بك أو أداة إدارة القوى العاملة (WFM).
- تحليل الاتجاهات والأنماط: استخلص البيانات وحاول تحديد الاتجاهات والتقلبات الموسمية بناءً على السنوات السابقة لتخطيط الجدولة وفقاً لذلك.
- مراعاة العوامل الخارجية: لا تنظر إلى البيانات بمعزل عن غيرها. ضع في اعتبارك العوامل الخارجية مثل الحملات التسويقية التي قد تؤثر على دقة الرؤى.
- اختيار نموذج التنبؤ: اختر نموذج تنبؤ مناسباً بناءً على أولوياتك مثل السلاسل الزمنية (Time Series) أو صيغة إيرلانج سي (Erlang C). سنناقش هذه النماذج قريباً.
- محاكاة واختبار النموذج: قم بتغذية النموذج المختار ببياناتك التاريخية لاختبار دقته وتقييم مدى ملاءمته لحالة الاستخدام الخاصة بك.
- تنفيذ التنبؤ: بافتراض أن نموذجك يعمل جيداً، ابدأ في تطبيقه في أنشطتك اليومية للمساعدة في الإشراف على الموظفين المستقبليين وتسهيل إدارة الموارد.
- المراقبة والتعديل: لضمان دقة وفعالية التنبؤ على المدى الطويل، ستحتاج إلى تغذية النموذج بانتظام ببيانات جديدة وتتبع النشاط بشكل مستمر.
- إنشاء حلقة تغذية راجعة: استخدم ملاحظات الأداء الفعلي في الواقع العملي لتحسين دقة التنبؤ.
كيفية استخدام البيانات بكفاءة في التنبؤ بمراكز الاتصال
من البديهي أن جودة التنبؤ بمتطلبات مركز الاتصال تعتمد كلياً على جودة البيانات التي تستند إليها. وتتكون عملية الحصول على المعلومات ذات الصلة من شقين؛ أولاً، عليك اختيار المقاييس المناسبة للتحليل، ثم إعدادها وتجهيزها للتنبؤ.
المقاييس الرئيسية للاستخدام في التنبؤ بمراكز الاتصال
- حجم المكالمات: يتتبع هذا المقياس عدد المكالمات الواردة إلى مركز الاتصال. تساعد البيانات التاريخية لحجم المكالمات في تحديد الأنماط والاتجاهات والتقلبات الموسمية، مما يساعد في التنبؤ الدقيق بالطلب المستقبلي.
- متوسط وقت التعامل (AHT): يقيس هذا متوسط مدة المكالمة التي يتعامل معها الوكيل، بما في ذلك وقت التحدث ووقت الانتظار والعمل اللاحق للمكالمة. يُعد تحليل بيانات AHT التاريخية أمراً حاسماً للتنبؤ بالوقت الذي ستستغرقه المكالمات المستقبلية وتحديد احتياجات التوظيف.
- عدد الوكلاء: يؤثر العدد الإجمالي للوكلاء المتاحين بشكل مباشر على مستويات الخدمة ورضا العملاء. يُعد التنبؤ بالعدد الصحيح للوكلاء بناءً على حجم المكالمات المتوقع والمقاييس الأخرى أمراً حيوياً لتخصيص الموارد بكفاءة وإدارة القوى العاملة.
- رضا العملاء: يقيم هذا المقياس مدى رضا العملاء عن تجربتهم في مركز الاتصال. يؤدي ارتفاع رضا العملاء إلى تكرار التعامل والتوصيات الإيجابية، وهي أمور مهمة لنجاح الأعمال على المدى الطويل ويجب أخذها في الاعتبار عند التنبؤ باحتياجات مراكز الاتصال.
الخطوات الرئيسية لإعداد بيانات التنبؤ
- تنظيف البيانات: إزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء ومعالجة القيم المفقودة لضمان دقة واكتمال مجموعة البيانات.
- المعايرة (Normalization): توحيد البيانات لضمان الاتساق عبر الفترات الزمنية المختلفة وأنواع البيانات المتنوعة.
- تحديد الميزات (Feature Selection): تحديد واختيار الميزات الأكثر صلة والتي تؤثر بشكل كبير على حجم المكالمات، مثل وقت اليوم، ويوم الأسبوع، والأحداث الخارجية.
- التجميع (Aggregation): تلخيص البيانات في صيغ مفيدة، مثل المتوسطات الساعية أو اليومية أو الأسبوعية، لتسهيل عملية التحليل والنمذجة.
ما هي الأساليب الرئيسية للتنبؤ بمراكز الاتصال؟
نظراً لأن عملية تحليل مثل هذه الكميات الضخمة من البيانات ومقارنتها ستكون صعبة للغاية وتستغرق وقتاً طويلاً بالنسبة للإنسان، تستخدم الشركات نماذج التنبؤ بمراكز الاتصال، وهي أنواع متخصصة من البرامج المصممة لأتمتة هذه العملية.
يمكن أن تختلف هذه النماذج بشكل كبير اعتماداً على حالة الاستخدام المقصودة والتكنولوجيا المحددة المستخدمة. على هذا النحو، من المهم أن تكون متأنياً في اختيارك لأساليب التنبؤ بمركز الاتصال، وقد يكون من الجيد استخدام أنواع مختلفة لحالات استخدام مختلفة.
تشمل الأنواع الرئيسية لنماذج التنبؤ بمراكز الاتصال ما يلي:
تحليل السلاسل الزمنية
ما هو: تحليل السلاسل الزمنية (TSA) هو أسلوب إحصائي لتحليل نقاط البيانات المرتبة زمنياً لتحديد الأنماط والاتجاهات بمرور الوقت.
كيف يعمل: يستخدم تحليل السلاسل الزمنية البيانات التاريخية للتنبؤ بالقيم المستقبلية من خلال التعرف على التبعيات الزمنية والموسمية. وتشمل النماذج الشائعة ARIMA و SARIMA.
متى يُستخدم:
- عندما تظهر البيانات اتجاهات واضحة أو موسمية أو أنماطاً دورية بمرور الوقت.
- للتنبؤ على المدى القصير والمتوسط حيث من المرجح أن تستمر الاتجاهات الحالية.
الفوائد:
- يمكنه رصد ونمذجة التبعيات الزمنية بدقة.
- فعال في كشف واستغلال الموسمية في أحجام المكالمات.
- يستخدم نماذج توضح كيفية تأثير البيانات السابقة على التوقعات المستقبلية.
تحليل الانحدار
ما هو: منهج إحصائي لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر.
كيف يعمل: يقدّر معاملات المتغيرات المستقلة للتنبؤ بالمتغير التابع. ويمكن أن يكون خطياً أو غير خطي.
متى يُستخدم:
- عندما تكون هناك علاقة واضحة بين أحجام المكالمات والعوامل الخارجية أو الداخلية.
- لفهم تأثير متغيرات معينة على حجم المكالمات.
الفوائد:
- سهل التنفيذ والتفسير.
- فعال في تحديد وتحديد كمية العلاقات بين المتغيرات.
- يمكن توسيعه باستخدام تقنيات التنظيم (regularization) لتحسين أداء النموذج.
خوارزميات التعلم الآلي
ما هي: مجموعة من الخوارزميات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات بناءً عليها.
كيف تعمل: تتضمن تدريب النماذج على البيانات التاريخية لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. وتشمل الخوارزميات الشائعة الغابات العشوائية (Random Forest)، وتدرج التعزيز (Gradient Boosting)، وآلات المتجهات الداعمة (Support Vector Machines).
متى تُستخدم:
- عند التعامل مع علاقات معقدة وغير خطية في البيانات.
- مناسبة لمجموعات البيانات الكبيرة ذات الميزات المتعددة التي تؤثر على حجم المكالمات.
الفوائد:
- يمكنها التعامل مع درجة عالية من التعقيد والتفاعل بين المتغيرات.
- تحقق عادةً دقة أعلى مقارنة بالنماذج الإحصائية التقليدية.
- مرنة ويمكن تكييفها مع أنواع مختلفة من البيانات واحتياجات التنبؤ.
الشبكات العصبية والتعلم العميق
ما هي: تقنيات تعلم آلي متقدمة تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري، وتتميز بقدرتها الفائقة على التعلم من كميات هائلة من البيانات.
آلية عملها: تتكون من طبقات مترابطة من العقد (الخلايا العصبية) التي تعالج البيانات المدخلة وتعدل الأوزان لتقليل أخطاء التنبؤ. يتضمن التعلم العميق طبقات مخفية متعددة يمكنها التقاط الأنماط والعلاقات المعقدة.
متى تستخدمها:
- عندما يتطلب التنبؤ نمذجة تفاعلات معقدة للغاية وغير خطية في مجموعات البيانات الكبيرة.
- مثالية للتنبؤ طويل الأجل والسيناريوهات التي تمثل فيها هندسة الميزات تحديًا.
الفوائد:
- يمكنها نمذجة أنماط وعلاقات بالغة التعقيد.
- تستخرج الميزات تلقائيًا من البيانات الخام، مما يقلل الحاجة إلى هندسة الميزات يدويًا.
- تتحسن باستمرار مع زيادة البيانات، مما يوفر دقة أفضل بمرور الوقت.
أفضل الممارسات للتنبؤ وجدولة الموظفين في مراكز الاتصال
إذا كنت ترغب حقًا في جعل مركز الاتصال الخاص بك منتجًا بأقصى حد ممكن، فهناك العديد من الأمور الإضافية التي يمكنك القيام بها لتحسين عمليات التنبؤ والجدولة. وتشمل هذه الأمور:
- تطبيق المراقبة في الوقت الفعلي: أنشئ أنظمة للمراقبة الفورية لحجم المكالمات ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs). يتيح لك ذلك إجراء تعديلات فورية على مستويات التوظيف والموارد الأخرى استجابةً للتغيرات غير المتوقعة في أنماط الاتصال.
- تخطيط السيناريوهات واختبار التحمل: ضع سيناريوهات تنبؤ متعددة (مثل: السيناريو الأفضل، والسيناريو الأسوأ، والأكثر احتمالاً) للاستعداد لمختلف الحالات. أجرِ اختبارات تحمل لمعرفة مدى قدرة مركز الاتصال لديك على التعامل مع الارتفاعات أو الانخفاضات المفاجئة في حجم المكالمات.
- الاستفادة من التحليلات المتقدمة: استخدم ميزات التحليلات التي يوفرها برنامج مركز الاتصال مثل CloudTalk للحصول على رؤى شاملة حول أداء موظفيك لتقدير متوسط مدة المكالمة، وتخطيط التوظيف، وإعداد خطط تدريب مخصصة.
- تحسين التكامل مع إدارة القوى العاملة (WFM): اربط التنبؤ مع أنظمة إدارة القوى العاملة لتسهيل عمليات الجدولة والتوظيف. يضمن ذلك أن تنعكس أحجام المكالمات المتوقعة مباشرةً على قرارات التوظيف، مما يعزز الكفاءة ومستويات الخدمة.
- التركيز على التطوير المستمر: ابنِ ثقافة التحسين المستمر من خلال مراجعة وتدقيق عمليات التنبؤ بانتظام. شجع الموظفين على تقديم ملاحظاتهم واستخدم بيانات الأداء لإجراء تحسينات متكررة على نماذج ومنهجيات التنبؤ الخاصة بك.
حسن التنبؤ في مركز الاتصال مع CloudTalk
كما أشرنا سابقًا في المقال، تعد برامج مراكز الاتصال جزءًا مهمًا آخر في أي عملية تركز على الإنتاجية، إلى جانب أنظمة إدارة القوى العاملة (WFMs). وبصرف النظر عن تشغيل مكالماتك الصادرة والواردة، توفر أدوات مثل CloudTalk العديد من الميزات المتقدمة لأتمتة وتسهيل عمليات التنبؤ والجدولة بشكل أكبر.
إليك بعض الأمثلة فقط:
- تقارير الموظفين: احصل على مؤشرات أداء دقيقة لكل موظف مباشرةً عبر تطبيق CloudTalk، واعرف دورهم في العملية ككل، وحسن إنتاجيتهم كل حالة على حدة.
- التحليلات المتقدمة: اجمع كل بيانات فريقك في مكان واحد. تصفح كل ما تحتاج لمعرفته حول أداء موظفيك وإحصاءات المكالمات، واستخدمها لتحسين التنبؤ والجدولة بشكل أكبر.
- الربط مع أنظمة إدارة القوى العاملة (WFM): استخدم أحد عمليات الربط الجاهزة التي تفوق 35 تطبيقًا لدى CloudTalk أو أنشئ ربطًا مخصصًا عبر واجهة برمجة التطبيقات المفتوحة (Open API) للاستفادة من المزامنة الثنائية السلسة وتغذية نماذج التنبؤ بالمعلومات تلقائيًا.
يعد التنبؤ والجدولة في مركز الاتصال من الركائز الأساسية لنجاح أي عملية، ومع CloudTalk، ستصبح عملياتك أفضل بكثير. فماذا تنتظر؟
الأسئلة المتكررة
يتضمن التنبؤ بالمكالمات الهاتفية تحليل بيانات المكالمات السابقة لتحديد الاتجاهات والأنماط. باستخدام النماذج الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي، يمكنك التنبؤ بأحجام المكالمات المستقبلية.
تشمل هذه العملية جمع بيانات المكالمات السابقة، ومعالجتها لتنقية المعلومات وتنظيمها، وتطبيق نماذج التنبؤ مثل ARIMA أو تقنيات التعلم الآلي لتقديم توقعات دقيقة.
يتطلب التنبؤ بالنسب المئوية، مثل معدلات التخلي عن المكالمات أو درجات رضا العملاء، فحص بيانات الأداء السابقة وتحديد العوامل التي تؤثر على هذه المقاييس.
تساعد التحليلات الإحصائية والنماذج التنبؤية في تقدير النسب المئوية المستقبلية من خلال مراعاة متغيرات مثل حجم المكالمات، ومستويات التوظيف، والأحداث الخارجية.
يبدأ توقع حجم المكالمات في مركز الاتصال بجمع البيانات التاريخية للمكالمات وأي عوامل خارجية مؤثرة. ثم تُعالج هذه البيانات وتُدخل في نماذج التنبؤ التي يمكنها تحديد الأنماط وتوقع حجم المكالمات المستقبلي.
تضمن التحديثات والتحققات المنتظمة للنموذج دقته بمرور الوقت، مما يساعد على توقع أوقات الذروة والانخفاض في حجم المكالمات.
للتنبؤ بمستويات الخدمة، تحتاج إلى مراعاة كل من توقعات حجم المكالمات وخطط التوظيف. من خلال تحليل بيانات مستوى الخدمة السابقة، ومتوسط أوقات المعالجة، ومستويات التوظيف الحالية، يمكنك استخدام نماذج المحاكاة أو التحسين للتنبؤ بمدى تلبية مركز الاتصال لأهدافه الخدمية.
يساعد تعديل جداول التوظيف بناءً على هذه التوقعات في الحفاظ على مستويات الخدمة المطلوبة.
ينبغي إجراء التنبؤ في مركز الاتصال بانتظام، عادةً على أساس يومي وأسبوعي وشهري. تساعد التوقعات اليومية في إدارة احتياجات التوظيف الفورية، بينما تفيد التوقعات الأسبوعية والشهرية في التخطيط طويل الأجل وتحليل الاتجاهات.
تضمن المراقبة والتحديثات المستمرة للتوقعات بقاءها دقيقة وذات صلة.
لزيادة دقة التنبؤ، استخدم بيانات تاريخية شاملة وعالية الجودة وحدث نماذجك بانتظام بأحدث المعلومات. أدرج العوامل الخارجية مثل الحملات التسويقية والعطلات، واستخدم التحليلات المتقدمة وتقنيات التعلم الآلي.
تحقق من صحة نماذجك بانتظام باستخدام الاختبارات الخلفية والتحقق المتبادل، واطلب آراء الفرق التشغيلية للحصول على رؤى نوعية.
