Der ultimative Leitfaden zur Callcenter-Prognose:Vorteile & Methoden

US-Unternehmen verlieren 1,6 Billionen € durch schlechten Kundenservice, wobei lange Wartezeiten einer der größten Stressfaktoren sind. Callcenter-Prognosen können jedoch weit mehr leisten, als nur die Kundenabwanderung zu verhindern.

Effektive Prognosen und Personalplanungen sind die Eckpfeiler eines jeden erfolgreichen Callcenters. In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über diese Prozesse wissen müssen – einschließlich der Durchführung und der wichtigsten Kennzahlen für maximale Effizienz.

Das Wichtigste auf einen Blick:

• Callcenter-Prognosen ermöglichen es Ihnen, zukünftige geschäftliche Anforderungen vorherzusagen und basierend auf historischen Daten eine gesunde Teamgröße sowie die tägliche Personalbesetzung zu planen.
• Genaue Prognosen sind entscheidend, um die Produktivität aufrechtzuerhalten, die Zufriedenheit von Kunden und Agenten zu steigern, die Kundenbindung zu fördern und Ihr Gesamtergebnis zu verbessern.
• Für präzise Prognosen und Dienstpläne müssen Sie die richtigen Kennzahlen erfassen, die Daten für die Modellierung vorbereiten und eine geeignete Prognosemethode nutzen.

Was ist eine Callcenter-Prognose?

Unter Callcenter-Prognosen versteht man den Prozess der Schätzung des zukünftigen Anrufvolumens auf der Grundlage historischer Daten. Dies dient dazu, den langfristigen Personalbedarf des Agententeams sowie kurzfristige Besetzungsanforderungen zu ermitteln. Die Prognoseerstellung ist dynamisch und muss fortlaufend erfolgen. 

Callcenter-Prognosen und die Personalplanung werden von spezialisierten Workforce-Managern durchgeführt. Diese nutzen häufig Workforce-Management-Tools (WFM), um Kennzahlen zu verfolgen, Daten auszuwerten, Prognosen zu erstellen und präzise Pläne zu entwickeln, um die Kontaktanforderungen eines Unternehmens zu erfüllen.

Warum sind Callcenter-Prognosen so wichtig?

Eine effiziente Callcenter-Prognose ist entscheidend, um alle eingehenden Anrufe rechtzeitig zu bearbeiten. Dies steigert die Kundenzufriedenheit, die Kundenbindung, den Ruf des Unternehmens und die Gesamtrentabilität.

Eine mangelhafte Personalplanung hat dagegen den gegenteiligen Effekt. Wenn an einem Tag zu wenige Agenten im Dienst sind, werden Kunden schnell frustriert über lange Wartezeiten sein, was zu einer höheren Abbruchquote führt. Und 30 % dieser Anrufer kehren nie wieder zurück.

Aber auch zu viele Mitarbeiter im Dienst zu haben, kann gleichermaßen schaden. Zwar werden dann alle Anrufe rechtzeitig entgegengenommen und die Kunden sind zufrieden, aber Sie zahlen am Ende zu viel für ungenutzte Kapazitäten, während Däumchen gedreht werden.

Was sind die Vorteile von Callcenter-Prognosen?

Die Callcenter-Prognose beeinflusst weit mehr, als man vermuten würde. Eine effiziente Dienstplanung und Personalbesetzung bietet Ihrem Unternehmen zahlreiche Vorteile in Bezug auf Produktivität, Kosten und Kundenzufriedenheit. Beispiele hierfür sind:

Besserer Kundenservice

Prognosen ermöglichen es Managern, Spitzenzeiten genau vorherzusagen. So ist sichergestellt, dass genügend Agenten bereitstehen, um den Anruferansturm ohne lange Wartezeiten zu bewältigen. Dies führt zu einem besseren CSAT, da Anrufer schnelle und effektive Antworten erhalten.

Reduzierte Betriebskosten

Durch die genaue Vorhersage des Anrufvolumens können Manager exakt die richtige Anzahl an Mitarbeitern einplanen. Dadurch werden Überkapazitäten in ruhigen Phasen sowie teure Überstunden bei unerwartet hohem Anrufaufkommen vermieden.

Höhere Zufriedenheit & Produktivität der Agenten

Eine bedarfsgerechte Personalplanung schützt Agenten vor Überlastung und Burnout, da sie weder unterfordert noch überfordert sind. Dieses Gleichgewicht verbessert ihre Effizienz und Arbeitszufriedenheit, was wiederum zu geringerer Fluktuation und höherem Mitarbeiterengagement beiträgt.

Optimierte Aus- und Weiterbildung

Prognosen liefern wertvolle Erkenntnisse über das zu erwartende Anrufvolumen und die Arten der Kundeninteraktionen. Dies hilft Managern, zielgerichtete Schulungen in ruhigeren Phasen anzusetzen, damit alle Agenten bestens auf Stoßzeiten vorbereitet sind.

Verbesserte Antwortquoten

Mit fortschrittlichen Prognosen können Manager nicht nur Agenten effektiver einteilen, sondern auch die Bearbeitung verschiedener Anruftypen optimieren, die je nach Uhrzeit oder Saison variieren. Dies ermöglicht eine bessere Vorbereitung und Anpassung der Kundenservicestrategien.

Datenbasierte Entscheidungsfindung

Die Nutzung historischer Daten und prädiktiver Analysen bei der Prognoseerstellung liefert Managern handfeste Argumente für Entscheidungen über Personalplanung, Budgetzuweisungen und andere operative Aspekte. Dies minimiert Spekulationen und stärkt den strategischen Planungsprozess.

Wie funktionieren Callcenter-Prognosen?

Die Erstellung von Callcenter-Prognosen lässt sich in acht Schritte unterteilen. Nachfolgend finden Sie eine kurze Übersicht über alle notwendigen Schritte für eine optimale Leistung und Dienstplanung.

1. Daten sammeln: Sammeln Sie zunächst historische Daten zu Ihrem Anrufvolumen, der Anrufdauer und anderen relevanten Mustern aus Ihrer Callcenter-Software oder Ihrem WFM-Tool.
   
2. Trends & Muster analysieren: Werten Sie die Daten aus und identifizieren Sie Trends sowie saisonale Schwankungen im Vergleich zu den Vorjahren, um die Personalplanung entsprechend zu gestalten.
   
3. Externe Faktoren berücksichtigen: Betrachten Sie die Daten nicht isoliert. Beziehen Sie externe Faktoren wie Marketingkampagnen ein, die die Ergebnisse beeinflussen könnten.
   
4. Prognosemodell wählen: Wählen Sie ein passendes Prognosemodell basierend auf Ihren Prioritäten, wie z. B. eine Zeitreihenanalyse oder Erlang C. Diese stellen wir gleich noch vor.
   
5. Modell simulieren & testen: Füttern Sie das gewählte Modell mit Ihren historischen Daten, um die Genauigkeit und Eignung für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu testen.
   
6. Prognosen einführen: Sobald Ihr Modell zuverlässig funktioniert, integrieren Sie es in Ihre täglichen Abläufe, um die künftige Personalplanung und das Ressourcenmanagement zu steuern.
   
7. Überwachen & anpassen: Um die langfristige Genauigkeit Ihrer Prognosen zu sichern, müssen Sie das Modell regelmäßig mit neuen Daten füttern und die Abweichungen verfolgen.
   
8. Feedbackschleife etablieren: Nutzen Sie Feedback aus der Praxis, um die Genauigkeit der Prognosen kontinuierlich zu verbessern.

Wie Sie Daten bei der Callcenter-Prognose effizient nutzen

Es versteht sich von selbst, dass Ihre Callcenter-Prognose nur so gut sein kann wie die Daten, auf denen sie basiert. Dieser Prozess ist zweigeteilt: Zuerst müssen Sie die richtigen Kennzahlen für die Analyse auswählen und diese dann für die Prognose vorbereiten.

Wichtige Kennzahlen für die Callcenter-Prognose

• Anrufvolumen: Diese Kennzahl erfasst die Anzahl der im Callcenter eingehenden Anrufe. Historische Daten zum Anrufvolumen helfen dabei, Muster, Trends und saisonale Schwankungen zu erkennen, um die zukünftige Nachfrage präzise vorherzusagen.
  
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT): Diese Kennzahl misst die durchschnittliche Dauer eines Telefonats inklusive Gesprächszeit, Haltezeit und Nachbearbeitungszeit. Die Analyse historischer AHT-Daten ist entscheidend, um die Dauer zukünftiger Anrufe zu prognostizieren und den Personalbedarf zu ermitteln.
  
• Anzahl der Agenten: Die Gesamtzahl der verfügbaren Agenten wirkt sich direkt auf das Serviceniveau und die Kundenzufriedenheit aus. Die Prognose der richtigen Anzahl an Agenten basierend auf dem erwarteten Anrufvolumen ist unerlässlich für eine effiziente Ressourcenverteilung und das Workforce-Management.
  
• Kundenzufriedenheit: Diese Kennzahl misst, wie zufrieden Kunden mit ihrem Callcenter-Erlebnis sind. Eine hohe Kundenzufriedenheit führt zu Folgegeschäften und Weiterempfehlungen, was für den langfristigen Unternehmenserfolg wichtig ist und bei der Prognose berücksichtigt werden sollte.

Wichtige Schritte zur Aufbereitung von Prognosedaten

• Datenbereinigung: Entfernen Sie Duplikate, korrigieren Sie Fehler und ergänzen Sie fehlende Werte, um sicherzustellen, dass der Datensatz korrekt und vollständig ist.
  
• Normalisierung: Standardisieren Sie die Daten, um eine einheitliche Struktur über verschiedene Zeiträume und Datenarten hinweg zu gewährleisten.
  
• Merkmalsauswahl (Feature Selection): Identifizieren und wählen Sie die relevantesten Faktoren aus, die das Anrufvolumen maßgeblich beeinflussen. Dazu gehören Tageszeit, Wochentag und externe Ereignisse.
  
• Aggregation: Fassen Sie die Daten in nützlichen Formaten wie Stunden-, Tages- oder Wochenmittelwerten zusammen, um die Analyse und Modellierung zu erleichtern.

Was sind die wichtigsten Methoden für Callcenter-Prognosen?

Da die manuelle Analyse solch riesiger Datenmengen für Menschen viel zu komplex und zeitaufwendig wäre, nutzen Unternehmen spezielle Prognosesoftware, um diesen Prozess zu automatisieren.

Diese Lösungen können sich je nach Verwendungszweck und Technologie stark voneinander unterscheiden. Daher sollten Sie Ihre Prognosemethoden ganz bewusst auswählen und gegebenenfalls verschiedene Modelle für unterschiedliche Anwendungsfälle nutzen.

Die gängigsten Arten von Callcenter-Prognosemodellen sind:

Zeitreihenanalyse

Was es ist: Die Zeitreihenanalyse (ZRA) ist eine statistische Methode zur Analyse zeitlich geordneter Datenpunkte, um Muster und Trends im Zeitverlauf zu erkennen.

Wie es funktioniert: Die ZRA nutzt historische Daten, um zukünftige Werte durch das Erkennen von zeitlichen Abhängigkeiten und Saisonalitäten vorherzusagen. Typische Modelle sind ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) und SARIMA (Seasonal ARIMA).

Wann man es nutzt:

• Wenn Daten klare Trends, Saisonalitäten oder zyklische Muster im Zeitverlauf aufweisen.
• Für kurz- und mittelfristige Prognosen, bei denen sich Trends voraussichtlich fortsetzen.

Vorteile:

• Kann zeitliche Abhängigkeiten präzise erfassen und modellieren.
• Effektiv bei der Erkennung und Nutzung von Saisonalitäten im Anrufvolumen.
• Verwendet Modelle, die aufzeigen, wie sich vergangene Daten auf künftige Vorhersagen auswirken.

Regressionsanalyse

Was es ist: Ein statistischer Ansatz zur Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

Wie es funktioniert: Es schätzt die Koeffizienten der unabhängigen Variablen, um die abhängige Variable vorherzusagen. Kann linear (z. B. lineare Regression) oder nicht-linear (z. B. polynomielle Regression) sein.

Wann man es nutzt:

• Wenn ein klarer Zusammenhang zwischen dem Anrufvolumen und externen oder internen Faktoren besteht.
• Um den Einfluss spezifischer Variablen auf das Anrufvolumen zu verstehen.

Vorteile:

• Einfach zu implementieren und zu interpretieren.
• Effektiv zur Identifizierung und Quantifizierung von Beziehungen zwischen Variablen.
• Kann durch Regularisierungstechniken erweitert werden, um die Modellleistung zu verbessern.

Algorithmen für maschinelles Lernen

Was es ist: Eine Reihe von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und darauf basierende Vorhersagen zu treffen.

Wie es funktioniert: Modelle werden mit historischen Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Zu den gängigen Algorithmen gehören Random Forest, Gradient Boosting und Support Vector Machines.

Wann man sie nutzt:

• Bei der Arbeit mit komplexen, nicht-linearen Beziehungen in den Daten.
• Geeignet für große Datensätze mit zahlreichen Einflussfaktoren auf das Anrufvolumen.

Vorteile:

• Kann hochkomplexe Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Variablen verarbeiten.
• Erzielt in der Regel eine höhere Genauigkeit im Vergleich zu klassischen Statistikmodellen.
• Flexibel und an verschiedene Datentypen sowie Prognoseanforderungen anpassbar.

Neuronale Netze & Deep Learning

Was es ist: Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und aus riesigen Datenmengen lernen können.

Funktionsweise: Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knotenebenen (Neuronen), die Eingabedaten verarbeiten und Gewichtungen anpassen, um Vorhersagefehler zu minimieren. Deep Learning umfasst mehrere verborgene Schichten, die komplexe Muster und Beziehungen erfassen können.

Wann man sie einsetzt:

• Wenn Prognosen die Modellierung hochkomplexer und nicht-linearer Interaktionen in großen Datensätzen erfordern.
• Ideal für langfristige Prognosen und Szenarien, in denen das Feature-Engineering eine Herausforderung darstellt.

Vorteile:

• Können extrem komplexe Muster und Beziehungen modellieren.
• Automatisches Extrahieren von Merkmalen aus Rohdaten, wodurch sich der Aufwand für manuelles Feature-Engineering verringert.
• Verbessern sich kontinuierlich mit mehr Daten und bieten im Laufe der Zeit eine höhere Genauigkeit.

Best Practices für Callcenter-Prognosen & Einsatzplanung

Wenn Sie Ihr Callcenter wirklich so produktiv wie möglich machen wollen, gibt es noch einige weitere Dinge, die Sie tun können, um Ihre Prognose- und Planungsprozesse weiter zu verbessern. Dazu gehören:

• Echtzeit-Überwachung implementieren: Richten Sie Systeme zur Echtzeit-Überwachung des Anrufvolumens und wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs) ein. Dies ermöglicht sofortige Anpassungen der Personalbesetzung und anderer Ressourcen als Reaktion auf unerwartete Änderungen des Anrufverhaltens.
  
• Szenarioplanung und Stresstests: Entwickeln Sie mehrere Prognoseszenarien (z. B. Best-Case, Worst-Case und am wahrscheinlichsten), um auf verschiedene Situationen vorbereitet zu sein. Führen Sie Stresstests durch, um zu sehen, wie gut Ihr Callcenter unerwartete Spitzen oder Einbrüche des Anrufvolumens bewältigen kann.

• Nutzung fortschrittlicher Analysen: Nutzen Sie Analysefunktionen von Callcenter-Software wie CloudTalk, um umfassende Einblicke in die Leistung Ihrer Agenten zu erhalten, die durchschnittliche Anrufdauer einzuschätzen, die Personalplanung zu optimieren und maßgeschneiderte Schulungspläne zu erstellen.

• Optimierung der Workforce-Management-Integration (WFM): Integrieren Sie Prognosen in Workforce-Management-Systeme, um die Planungs- und Personalprozesse zu optimieren. Dies stellt sicher, dass prognostizierte Anrufvolumina direkt in Personalentscheidungen einfließen, was die Effizienz und das Serviceniveau verbessert.
  
• Fokus auf kontinuierliche Verbesserung: Etablieren Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, indem Sie Prognoseprozesse regelmäßig überprüfen und verfeinern. Fordern Sie Feedback von den Mitarbeitern ein und nutzen Sie Leistungsdaten, um Ihre Prognosemodelle und -methoden iterativ zu verbessern.

Optimieren Sie Callcenter-Prognosen mit CloudTalk

Wie bereits erwähnt, ist Callcenter-Software neben WFM-Systemen ein weiterer wichtiger Bestandteil jedes produktivitätsorientierten Betriebs. Tools wie CloudTalk unterstützen nicht nur Ihre Inbound- und Outbound-Gespräche, sondern bieten auch viele fortschrittliche Funktionen zur weiteren Automatisierung und Rationalisierung Ihrer Prognose- und Planungsprozesse. 

Hier sind nur einige Beispiele:

• Agenten-Reporting: Greifen Sie direkt über die App von CloudTalk auf genaue Leistungs-KPIs einzelner Agenten zu, sehen Sie, wie sich diese auf den Gesamtbetrieb auswirken, und optimieren Sie deren Produktivität von Fall zu Fall.
  
• Erweiterte Analysen: Zentralisieren Sie alle Daten Ihres Teams. Greifen Sie auf alle wichtigen Informationen zur Leistung Ihrer Agenten und zu den Anrufstatistiken zu und nutzen Sie diese, um Ihre Prognosen und Planungen weiter zu verbessern.
  
• WFM-Integration: Nutzen Sie eine der über 35 nativen Integrationen von CloudTalk oder richten Sie benutzerdefinierte Integrationen über unsere Open API ein, um von einer nahtlosen Zwei-Wege-Synchronisierung zu profitieren und Daten automatisch in Ihre Prognosemodelle einzuspeisen. 

Prognosen und Personaleinsatzplanung sind für jedes gut funktionierende Callcenter von entscheidender Bedeutung – und mit CloudTalk lassen sich diese Prozesse noch deutlich verbessern. Worauf warten Sie also noch?