Le guide ultime de la prévision en centre d'appels :Avantages et méthodes

Les entreprises américaines perdent 1,6 billion € à cause d'un service client de piètre qualité, les longs temps d'attente étant l'un des principaux facteurs de stress. Pourtant, la prévision en centre d'appels peut faire bien plus que simplement éviter la perte de clients.

Une prévision et une planification efficaces sont les piliers de la réussite de tout centre d'appels. Dans cet article, nous aborderons tout ce que vous devez savoir sur ces processus, notamment comment les mettre en œuvre et quels indicateurs suivre pour être le plus efficace possible.

Ce qu'il faut retenir :

• La prévision en centre d'appels vous permet d'anticiper les futurs besoins de l'entreprise et de maintenir une taille d'équipe adéquate ainsi qu'une dotation en personnel quotidienne basées sur vos données historiques.
• Elle est essentielle pour maintenir la productivité, stimuler la satisfaction des clients et des agents, fidéliser la clientèle et améliorer votre rentabilité.
• Pour prévoir et planifier avec précision, vous devez choisir les bons indicateurs à suivre, les préparer pour la modélisation et exploiter une méthode de prévision adaptée à votre centre d'appels.

Qu'est-ce que la prévision en centre d'appels ?

La prévision en centre d'appels désigne le processus d'estimation du volume d'appels futurs basé sur les données historiques afin d'identifier la taille d'équipe d'agents nécessaire à long terme et les besoins de dotation en personnel à court terme. La prévision est dynamique et doit être réalisée de manière continue. 

La prévision et la planification en centre d'appels sont assurées par des gestionnaires de ressources dédiés. Ils utilisent souvent des outils de gestion de la force de travail (WFM) pour suivre les indicateurs, évaluer les données, préparer les prévisions et élaborer des plans précis afin de répondre aux besoins de contact d'une entreprise.

Pourquoi la prévision en centre d'appels est-elle importante ?

Une prévision efficace est indispensable pour traiter l'ensemble des appels entrants à temps, ce qui renforce la satisfaction des clients, leur fidélisation, la réputation de l'entreprise et la rentabilité globale.

À l'inverse, une mauvaise gestion des effectifs a des conséquences néfastes. Si vous manquez d'agents en service un jour donné, vos clients s'impatienteront face aux longs délais d'attente, ce qui augmentera le taux d'abandon. D'ailleurs, 30 % de ces appelants ne rappellent jamais.

Cependant, disposer de trop d'agents en service peut s'avérer tout aussi préjudiciable. Même si tous les appels sont traités à temps et que vos clients repartent satisfaits, vous paierez pour une capacité excessive alors que la plupart de vos agents n'auront rien à faire.

Quels sont les avantages de la prévision en centre d'appels ?

La prévision en centre d'appels a un impact bien plus large qu'on ne le pense. Une planification et une gestion des effectifs efficaces procurent de nombreux avantages en matière de productivité, de coûts et de satisfaction client. En voici quelques exemples :

Un meilleur service client

La prévision permet aux responsables de prédire avec précision les heures de pointe, garantissant ainsi la disponibilité d'un nombre suffisant d'agents pour gérer l'afflux d'appels sans imposer de longues attentes. Cela se traduit par un meilleur CSAT, car les appelants reçoivent des réponses rapides et efficaces.

Des coûts opérationnels réduits

En prédisant avec précision les volumes d'appels, les gestionnaires peuvent planifier la juste quantité de personnel. Cela évite les coûts liés au surcompte d'agents en période de faible activité ainsi que les dépenses d'heures supplémentaires lors de pics d'appels inattendus.

Une satisfaction et une productivité accrues des agents

Une bonne gestion des effectifs évite la surcharge et le burn-out des agents, qui ne se retrouvent ni inactifs ni débordés. Cet équilibre améliore leur efficacité et leur satisfaction au travail, ce qui contribue à réduire le taux de rotation du personnel et à accroître l'engagement des employés.

Une formation et un développement optimisés

La prévision offre une visibilité sur les volumes d'appels et les types d'interactions attendus, ce qui aide les responsables à planifier des sessions de formation ciblées pendant les périodes calmes pour que tous les agents soient bien préparés aux heures de pointe.

Des taux de réponse améliorés

Grâce à des prévisions avancées, les gestionnaires peuvent planifier les plannings plus efficacement et mieux gérer les différents types d'appels, qui varient selon l'heure ou la saison. Cela permet d'affiner et d'adapter les stratégies de service client.

Des décisions basées sur les données

L'utilisation de données historiques et de l'analyse prédictive fournit aux gestionnaires des éléments concrets pour justifier leurs choix en matière de personnel, d'allocations budgétaires et d'autres aspects opérationnels, limitant ainsi les approximations et renforçant le processus de planification stratégique.

Comment fonctionne la prévision en centre d'appels ?

La prévision en centre d'appels peut être divisée en huit étapes clés. Vous trouverez ci-dessous un aperçu rapide des actions nécessaires pour obtenir des performances et une planification optimales.

1. Collecter les données : commencez par rassembler l'historique de vos volumes d'appels, de leurs durées et d'autres schémas pertinents à partir de votre logiciel de centre d'appels ou de votre outil de WFM.
   
2. Analyser les tendances et les modèles : étudiez les données pour identifier les tendances et les variations saisonnières par rapport aux années précédentes afin d'ajuster les plannings en conséquence.
   
3. Prendre en compte les facteurs externes : n'analysez pas les données de manière isolée. Prenez en compte les facteurs externes, comme les campagnes marketing, qui pourraient fausser les résultats.
   
4. Choisir un modèle de prévision : optez pour un modèle adapté à vos priorités, comme les séries temporelles ou Erlang C. Nous y reviendrons plus bas.
   
5. Simuler et tester le modèle : intégrez vos données historiques dans le modèle choisi pour tester sa précision et évaluer sa viabilité pour votre cas d'usage précis.
   
6. Déployer la prévision : si votre modèle s'avère concluant, intégrez-le dans vos opérations quotidiennes pour optimiser la planification future du personnel et la gestion des ressources.
   
7. Suivre et ajuster : afin de garantir la précision à long terme de vos prévisions, vous devez régulièrement alimenter le modèle avec de nouvelles données et suivre l'activité réelle.
   
8. Créer une boucle de rétroaction : utilisez les retours d'expérience sur les performances réelles pour affiner la précision de vos prévisions.

Comment exploiter efficacement les données pour vos prévisions

Il va sans dire que vos prévisions ne valent que ce que valent les données sur lesquelles elles reposent. Le processus d'acquisition d'informations pertinentes se déroule en deux temps : vous devez d'abord choisir les bons indicateurs à analyser, puis les préparer pour la modélisation.

Indicateurs clés pour la prévision en centre d'appels

• Le volume d'appels : cet indicateur suit le nombre d'appels entrants reçus. L'analyse des données historiques aide à identifier les tendances et les variations saisonnières afin de prédire la demande future avec précision.
  
• La durée moyenne de traitement (DMT) : elle correspond à la durée moyenne d'un appel traité par un agent (temps de discussion, de mise en attente et travail post-appel inclus). Analyser cette métrique est indispensable pour estimer la durée des futurs appels et déterminer les besoins en personnel.
  
• Le nombre d'agents : le nombre d'agents disponibles influe directement sur la qualité de service et la satisfaction client. Prévoir le bon nombre d'agents selon le volume d'appels attendu est crucial pour l'affectation des ressources et la gestion des effectifs.
  
• La satisfaction client : cet indicateur évalue l'expérience globale vécue par vos clients. Une excellente satisfaction client favorise la fidélisation et les recommandations, des éléments essentiels au succès à long terme à intégrer dans vos modèles de prévision.

Étapes clés pour préparer les données de prévision

• Nettoyage des données : supprimez les doublons, corrigez les erreurs et traitez les valeurs manquantes pour garantir l'exactitude du jeu de données.
  
• Normalisation : standardisez les données pour assurer leur cohérence sur différentes périodes et types de formats.
  
• Sélection des variables : identifiez et sélectionnez les facteurs les plus pertinents qui influencent les volumes d'appels (heure, jour de la semaine, événements externes, etc.).
  
• Agrégation : synthétisez les données sous des formats exploitables (moyennes horaires, quotidiennes ou hebdomadaires) pour faciliter l'analyse et la modélisation.

Quelles sont les principales méthodes de prévision en centre d'appels ?

L'analyse et le recoupement de volumes de données aussi importants seraient trop complexes et chronophages pour un être humain. C'est pourquoi les entreprises utilisent des modèles de prévision, à savoir des logiciels spécialisés conçus pour automatiser tout le processus.

Ces technologies varient selon leur usage prévu. Il convient donc de choisir vos méthodes de prévision de manière réfléchie et, au besoin, de combiner différentes approches selon vos objectifs.

Les principaux types de modèles de prévision incluent :

L'analyse de séries temporelles

De quoi il s'agit : l'analyse de séries temporelles est une méthode statistique visant à étudier des données ordonnées dans le temps pour en dégager des tendances et des cycles.

Fonctionnement : elle utilise les données historiques pour prédire les valeurs futures en détectant la saisonnalité et les dépendances temporelles. Les modèles courants incluent ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) et SARIMA (Seasonal ARIMA).

Quand l'utiliser :

• Lorsque vos données révèlent des tendances, une saisonnalité ou des cycles évidents dans le temps.
• Pour les prévisions à court et moyen terme où les tendances ont de fortes chances de se maintenir.

Avantages :

• Permet de modéliser avec précision les dépendances temporelles.
• Très efficace pour anticiper l'effet de la saisonnalité sur le volume d'appels.
• Utilise des modèles qui mettent en lumière l'impact des données passées sur l'avenir.

L'analyse de régression

De quoi il s'agit : une approche statistique visant à modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

Fonctionnement : elle évalue les coefficients des variables indépendantes pour prédire la variable dépendante. Elle peut être linéaire (Régression linéaire) ou non linéaire (Régression polynomiale).

Quand l'utiliser :

• Lorsqu'il existe un lien évident entre les volumes d'appels et certains facteurs internes ou externes.
• Pour évaluer l'impact précis de variables spécifiques sur le volume d'appels.

Avantages :

• Simple à implémenter et à interpréter.
• Idéale pour identifier et mesurer les relations entre plusieurs variables.
• Peut s'enrichir de techniques de régularisation pour optimiser sa précision.

Les algorithmes de machine learning

De quoi il s'agit : un ensemble d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre des données pour générer des prévisions.

Fonctionnement : cela consiste à entraîner des modèles sur l'historique des données pour en dégager des schémas. On utilise couramment les Forêts aléatoires (Random Forest), le Gradient Boosting et les Machines à vecteurs de support (SVM).

Quand les utiliser :

• Face à des relations complexes et non linéaires au sein des données.
• Parfaitement adaptés aux grands volumes de données comportant de multiples facteurs influents.

Avantages :

• Capables de gérer un haut niveau de complexité et d'interaction entre variables.
• Offrent généralement une plus grande précision que les modèles statistiques traditionnels.
• Flexibles et adaptables à différents types de données et d'objectifs de prévision.

Les réseaux de neurones et le deep learning

De quoi il s'agit : des techniques de machine learning avancées calquées sur le cerveau humain, capables d'apprendre à partir d'immenses volumes de données.

Comment ils fonctionnent : ils consistent en des couches interconnectées de nœuds (neurones) qui traitent les données d'entrée et ajustent les poids pour minimiser l'erreur de prédiction. Le deep learning implique plusieurs couches cachées capables de capturer des modèles et des relations complexes.

Quand les utiliser :

• Lorsque les prévisions nécessitent la modélisation d'interactions hautement complexes et non linéaires dans de grands ensembles de données.
• Idéal pour les prévisions à long terme et les scénarios où l'ingénierie des caractéristiques est difficile.

Avantages :

• Possibilité de modéliser des schémas et des relations extrêmement complexes.
• Extraction automatique des caractéristiques à partir de données brutes, réduisant ainsi le besoin d'ingénierie manuelle.
• Amélioration continue avec l'apport de nouvelles données, offrant une meilleure précision au fil du temps.

Bonnes pratiques pour la prévision et la planification en centre d'appels

Si vous souhaitez réellement rendre votre centre d'appels aussi productif que possible, il existe plusieurs autres mesures à prendre pour améliorer davantage vos processus de prévision et de planification. En voici quelques-unes :

• Mettre en place un suivi en temps réel : établissez des systèmes de surveillance en temps réel des volumes d'appels et des indicateurs clés de performance (KPI). Cela permet d'ajuster immédiatement les niveaux d'effectifs et d'autres ressources en réponse à des changements imprévus dans les flux d'appels.
  
• Planifier des scénarios et réaliser des tests de résistance : développez plusieurs scénarios de prévision (par exemple, le meilleur des cas, le pire des cas et le plus probable) pour vous préparer à diverses situations. Effectuez des tests de résistance pour évaluer la capacité de votre centre d'appels à gérer des pics ou des baisses inattendus du volume d'appels.

• Utiliser des analyses avancées : exploitez les fonctionnalités d'analyse offertes par un logiciel de centre d'appels comme CloudTalk afin d'obtenir des informations complètes sur les performances de vos agents, d'estimer la durée moyenne des appels, de planifier les effectifs et de créer des programmes de formation sur mesure.

• Optimiser l'intégration de la gestion des effectifs (WFM) : intégrez la prévision aux systèmes de gestion des effectifs pour rationaliser les processus de planification et de dotation en personnel. Cela garantit que les volumes d'appels prévus guident directement les décisions de planification, améliorant ainsi l'efficacité et les niveaux de service.
  
• Miser sur l'amélioration continue : instaurez une culture d'amélioration continue en examinant et en affinant régulièrement les processus de prévision. Encouragez les retours d'expérience du personnel et utilisez les données de performance pour apporter des améliorations itératives à vos modèles et méthodologies de prévision.

Optimisez les prévisions de votre centre d'appels avec CloudTalk

Comme mentionné plus haut, un logiciel de centre d'appels est un autre élément essentiel de toute activité axée sur la productivité, aux côtés des outils de WFM. En plus de gérer vos conversations entrantes et sortantes, des outils comme CloudTalk offrent également de nombreuses fonctionnalités avancées pour automatiser et rationaliser davantage vos processus de prévision et de planification. 

En voici quelques exemples :

• Rapports sur les agents : accédez à des KPI de performance précis pour chaque agent directement via l'application de CloudTalk, visualisez leur impact sur l'ensemble de votre activité et optimisez leur productivité au cas par cas.
  
• Analyses avancées : centralisez toutes les données de votre équipe. Accédez à tout ce que vous devez savoir sur les performances de vos agents et les statistiques d'appels, et utilisez ces informations pour améliorer vos prévisions et votre planification.
  
• Intégration WFM : utilisez l'une des plus de 35 intégrations natives de CloudTalk ou configurez des intégrations personnalisées via notre API ouverte pour bénéficier d'une synchronisation bidirectionnelle fluide et alimenter automatiquement vos modèles de prévision. 

La prévision et la planification en centre d'appels sont des aspects essentiels de toute activité performante, et avec CloudTalk, les vôtres peuvent être encore bien meilleures. Alors, qu'attendez-vous ?