La guida definitiva alla previsione nei call center:vantaggi e metodi

Le aziende statunitensi perdono €1.600 miliardi a causa di un servizio clienti inefficiente, e i lunghi tempi di attesa sono tra le principali fonti di stress. Tuttavia, la previsione nel call center può fare molto di più che prevenire la perdita di clienti.

Previsioni e pianificazioni efficaci sono i pilastri di ogni call center di successo. In questo articolo scopriremo tutto ciò che devi sapere su questi processi, compreso come implementarli e quali metriche monitorare per ottenere la massima efficacia.

Punti chiave:

• La previsione nel call center ti consente di anticipare le esigenze aziendali future e mantenere un team della giusta dimensione, ottimizzando il personale giornaliero in base ai dati storici.
• Prevedere i flussi è essenziale per mantenere alta la produttività, aumentare la soddisfazione di clienti e agenti, favorire la fidelizzazione e migliorare i profitti.
• Per prevedere e pianificare con precisione, devi scegliere le metriche giuste da tracciare, preparare i dati per la modellazione e adottare il metodo di previsione più adatto al tuo call center.

Cos'è la previsione nel call center?

La previsione nel call center (o forecasting) è il processo di stima del volume futuro delle chiamate basato sui dati storici, utile per definire le dimensioni del team a lungo termine e le esigenze di personale a breve termine. Si tratta di un processo dinamico che va gestito su base continua. 

La previsione e la pianificazione dei turni nei call center sono affidate a manager dedicati alla gestione della forza lavoro. Spesso utilizzano strumenti di workforce management (WFM) per monitorare le metriche, valutare i dati, elaborare previsioni e sviluppare piani precisi per soddisfare le esigenze di contatto dell'azienda.

Perché la previsione nel call center è importante?

Una previsione efficiente è fondamentale per gestire tempestivamente tutte le chiamate in arrivo, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti, la reputazione aziendale e la redditività complessiva.

Al contrario, una cattiva gestione del personale produce l'effetto opposto. Se hai troppi pochi agenti in servizio in un determinato giorno, i clienti si spazientiranno per i lunghi tempi di attesa, aumentando il tasso di abbandono. E il 30% di chi riaggancia non torna più.

Tuttavia, avere troppi operatori in servizio può essere altrettanto dannoso. Anche se tutte le chiamate ricevono risposta in tempo e i clienti sono soddisfatti, finirai per pagare troppo per una capacità eccessiva, con la maggior parte dei tuoi agenti che rimarrà con le mani in mano.

Quali sono i vantaggi della previsione nel call center?

La previsione influisce su molti più aspetti di quanto si possa pensare. Una pianificazione e una gestione del personale efficienti offrono alla tua azienda numerosi vantaggi in termini di produttività, costi e soddisfazione dei clienti. Ecco alcuni esempi:

Un servizio clienti migliore

La previsione consente ai manager di prevedere con precisione i picchi di chiamate, assicurando che vi siano abbastanza agenti disponibili per gestire il flusso di telefonate senza lunghe attese. Ciò si traduce in un miglioramento del CSAT, poiché i clienti ricevono risposte rapide ed efficaci.

Riduzione dei costi operativi

Prevedendo accuratamente i volumi di chiamata, i manager possono pianificare i turni con il numero ideale di collaboratori, evitando i costi del personale in eccesso nei periodi di bassa attività e le spese per gli straordinari durante i picchi imprevisti.

Maggiore soddisfazione e produttività degli agenti

Una corretta gestione del personale previene il sovraccarico di lavoro e il burnout degli agenti, evitando che restino inattivi o sopraffatti. Questo equilibrio migliora la loro efficienza e la soddisfazione professionale, riducendo il tasso di rotazione e aumentando il coinvolgimento.

Formazione e sviluppo ottimizzati

La previsione offre indicazioni sui volumi di chiamata previsti e sui tipi di interazione, aiutando i manager a pianificare sessioni di formazione mirate nei periodi di calma stimati, così da preparare al meglio gli agenti per i momenti di picco.

Tempi di risposta migliorati

Con una previsione avanzata, i manager possono non solo organizzare i turni in modo più efficace, ma anche gestire meglio le diverse tipologie di chiamate, che possono variare a seconda dell'ora o della stagione. Questo consente una migliore preparazione e personalizzazione delle strategie di servizio clienti.

Decisioni basate sui dati

L'uso di dati storici e analisi predittive nella previsione fornisce ai manager dati concreti per giustificare le decisioni su personale, budget e altri aspetti operativi, riducendo al minimo le congetture e potenziando il processo di pianificazione strategica.

Come funziona la previsione nel call center?

La previsione nel call center può essere suddivisa in otto passaggi specifici. Di seguito trovi una panoramica rapida di tutte le attività necessarie per ottimizzare le prestazioni e la pianificazione dei turni.

1. Raccogli i dati: inizia a raccogliere i dati storici su volumi di chiamata, durata e altri pattern pertinenti dal tuo software di call center o dallo strumento di WFM.
   
2. Analizza tendenze e pattern: esamina i dati e prova a identificare le tendenze e le fluttuazioni stagionali in base agli anni precedenti per pianificare i turni di conseguenza.
   
3. Considera i fattori esterni: non guardare i dati in modo isolato. Tieni conto di fattori esterni come le campagne di marketing che potrebbero influenzare i risultati.
   
4. Scegli un modello di previsione: seleziona un modello di previsione adeguato in base alle tue priorità, come l'analisi delle serie storiche o la formula Erlang C. Ne parleremo a breve.
   
5. Simula e testa il modello: inserisci i dati storici nel modello scelto per testarne l'accuratezza e valutarne la fattibilità per il tuo caso d'uso specifico.
   
6. Implementa la previsione: se il modello funziona bene, inizia a integrarlo nelle attività quotidiane per gestire al meglio il personale futuro e la gestione delle risorse.
   
7. Monitora e adatta: per garantire l'accuratezza e l'efficacia a lungo termine delle tue previsioni, dovrai alimentare regolarmente il modello con nuovi dati e monitorare le attività.
   
8. Crea un ciclo di feedback: utilizza i riscontri sulle prestazioni reali per migliorare la precisione delle previsioni future.

Come usare i dati in modo efficiente nelle previsioni del call center

Inutile dire che le previsioni del tuo call center possono essere accurate solo quanto i dati su cui si basano. Il processo per ottenere informazioni rilevanti è duplice: prima devi scegliere le metriche giuste da analizzare e poi prepararle per la previsione.

Metriche chiave da utilizzare nella previsione del call center

• Volume delle chiamate: questa metrica traccia il numero di chiamate in arrivo al call center. I dati storici sul volume aiutano a identificare pattern, tendenze e fluttuazioni stagionali, contribuendo a prevedere con precisione la domanda futura.
  
• Tempo medio di gestione (AHT): misura la durata media di una chiamata gestita da un agente, inclusi il tempo di conversazione, di attesa e il lavoro post-chiamata. L'analisi dei dati storici sull'AHT è fondamentale per prevedere la durata delle chiamate future e determinare le esigenze di personale.
  
• Numero di agenti: il numero totale di agenti disponibili influisce direttamente sui livelli di servizio e sulla soddisfazione dei clienti. Prevedere il giusto numero di agenti in base al volume di chiamate atteso e ad altre metriche è vitale per una gestione efficiente delle risorse e del personale.
  
• Soddisfazione del cliente: questa metrica valuta il livello di gradimento dei clienti rispetto alla loro esperienza con il call center. Un'elevata soddisfazione del cliente porta a acquisti ricorrenti e recensioni positive, elementi cruciali per il successo aziendale a lungo termine da considerare nella previsione delle esigenze del call center.

Passaggi chiave per preparare i dati per la previsione

• Pulizia dei dati: rimuovi i duplicati, correggi gli errori e gestisci i valori mancanti per assicurare che il set di dati sia accurato e completo.
  
• Normalizzazione: standardizza i dati per garantire coerenza tra diversi periodi di tempo e tipi di dati.
  
• Selezione delle caratteristiche (feature selection): identifica e seleziona i fattori più rilevanti che influenzano significativamente i volumi di chiamata, come l'ora del giorno, il giorno della settimana ed eventi esterni.
  
• Aggregazione: sintetizza i dati in formati utili, come medie orarie, giornaliere o settimanali, per facilitare l'analisi e la modellazione.

Quali sono i metodi principali di previsione nel call center?

Poiché il processo di analisi e verifica incrociata di quantità così massicce di dati sarebbe troppo difficile e lungo per un essere umano, le aziende utilizzano modelli di previsione per call center, ovvero software specializzati progettati per automatizzare questo processo.

Questi strumenti possono variare molto a seconda del caso d'uso previsto e della tecnologia utilizzata. Per questo motivo, è importante scegliere con cura i metodi di previsione del call center e potrebbe essere utile impiegare modelli diversi per scopi differenti.

I principali tipi di modelli di previsione per call center includono:

Analisi delle serie storiche

Cos'è: l'analisi delle serie storiche (TSA) è un metodo statistico per analizzare punti di dati ordinati nel tempo al fine di identificare pattern e tendenze nel corso del tempo.

Come funziona: la TSA utilizza i dati storici per prevedere i valori futuri riconoscendo le dipendenze temporali e la stagionalità. I modelli comuni includono ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e SARIMA (Seasonal ARIMA).

Quando usarla:

• Quando i dati mostrano tendenze chiare, stagionalità o pattern ciclici nel tempo.
• Per previsioni a breve e medio termine in cui è probabile che le tendenze continuino.

Vantaggi:

• Consente di catturare e modellare con precisione le dipendenze temporali.
• Efficace per rilevare e sfruttare la stagionalità nei volumi di chiamata.
• Utilizza modelli che evidenziano l'impatto dei dati passati sulle previsioni future.

Analisi di regressione

Cos'è: un approccio statistico per modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.

Come funziona: stima i coefficienti delle variabili indipendenti per prevedere la variabile dipendente. Può essere lineare (es. regressione lineare) o non lineare (es. regressione polinomiale).

Quando usarla:

• Quando esiste una chiara relazione tra i volumi di chiamata e fattori esterni o interni.
• Per comprendere l'impatto di variabili specifiche sul volume delle chiamate.

Vantaggi:

• Semplice da implementare e interpretare.
• Efficace per identificare e quantificare le relazioni tra variabili.
• Può essere estesa con tecniche di regolarizzazione per migliorare le prestazioni del modello.

Algoritmi di machine learning

Cosa sono: un insieme di algoritmi che consentono ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni basate su di essi.

Come funzionano: comportano l'addestramento di modelli su dati storici per identificare pattern ed elaborare previsioni. Gli algoritmi comuni includono Random Forest, Gradient Boosting e Support Vector Machines.

Quando usarli:

• Quando si ha a che fare con relazioni complesse e non lineari nei dati.
• Adatti per grandi set di dati con molteplici caratteristiche che influenzano i volumi di chiamata.

Vantaggi:

• Possono gestire un alto livello di complessità e interazione tra le variabili.
• In genere raggiungono una precisione superiore rispetto ai modelli statistici tradizionali.
• Flessibili e adattabili a diversi tipi di dati ed esigenze di previsione.

Reti neurali e deep learning

Cosa sono: tecniche avanzate di machine learning modellate sul cervello umano, in grado di apprendere da grandi quantità di dati.

Come funzionano: sono costituite da strati interconnessi di nodi (neuroni) che elaborano i dati di input e regolano i pesi per ridurre al minimo l'errore di previsione. Il deep learning coinvolge molteplici strati nascosti in grado di cogliere pattern e relazioni complesse.

Quando usarle:

• Quando la previsione richiede la modellazione di interazioni altamente complesse e non lineari in grandi dataset.
• Ideali per previsioni a lungo termine e scenari in cui la definizione delle feature è complessa.

Vantaggi:

• Possono modellare pattern e relazioni estremamente complessi.
• Estraggono automaticamente le feature dai dati grezzi, riducendo la necessità di un intervento manuale.
• Migliorano continuamente con l'aumentare dei dati, offrendo una maggiore precisione nel tempo.

Best practice per la previsione e la pianificazione nei call center

Se vuoi davvero rendere il tuo call center il più produttivo possibile, ci sono diverse altre cose che puoi fare per migliorare ulteriormente i tuoi processi di previsione e pianificazione. Tra queste:

• Implementare il monitoraggio in tempo reale: crea sistemi per monitorare in tempo reale i volumi di chiamate e gli indicatori chiave di prestazione (KPI). Ciò ti consente di regolare immediatamente i livelli di personale e altre risorse in risposta a variazioni impreviste nel flusso delle chiamate.
  
• Pianificazione degli scenari e stress test: sviluppa molteplici scenari di previsione (ad es. caso migliore, peggiore e più probabile) per prepararti a varie situazioni. Conduci stress test per verificare l'effettiva capacità del tuo call center di gestire picchi o cali improvvisi nel volume delle chiamate.

• Utilizzare analisi avanzate: sfrutta le funzionalità di analisi offerte da software per call center come CloudTalk per ottenere informazioni complete sulle prestazioni dei tuoi agenti, così da stimare la durata media delle chiamate, pianificare il personale e creare piani di formazione su misura.

• Ottimizzare l'integrazione con i sistemi WFM: integra la previsione con i sistemi di workforce management per semplificare i processi di pianificazione e gestione del personale. In questo modo ti assicurerai che i volumi di chiamate previsti guidino direttamente le decisioni sul personale, migliorando l'efficienza e i livelli di servizio.
  
• Focalizzarsi sul miglioramento continuo: promuovi una cultura del miglioramento continuo esaminando e perfezionando regolarmente i processi di previsione. Incoraggia il feedback del personale e usa i dati sulle prestazioni per apportare miglioramenti iterativi ai tuoi modelli e metodologie di previsione.

Ottimizza le previsioni del tuo call center con CloudTalk

Come abbiamo accennato in precedenza nell'articolo, il software per call center è un altro elemento fondamentale per qualsiasi attività orientata alla produttività, insieme ai sistemi di WFM. Oltre a gestire le tue conversazioni in entrata e in uscita, strumenti come CloudTalk offrono anche molte funzionalità avanzate per automatizzare e semplificare ulteriormente i tuoi processi di previsione e pianificazione. 

Ecco solo alcuni esempi:

• Reportistica sugli agenti: accedi a KPI precisi sulle prestazioni dei singoli agenti direttamente dall'app di CloudTalk, scopri come influiscono sulla tua attività nel suo complesso e ottimizza la loro produttività caso per caso.
  
• Analisi avanzate: centralizza tutti i dati del tuo team. Accedi a tutto ciò che devi sapere sulle prestazioni dei tuoi agenti e sulle statistiche delle chiamate, e usalo per migliorare ulteriormente le tue previsioni e pianificazioni.
  
• Integrazione WFM: usa una delle oltre 35 integrazioni native di CloudTalk o creane di personalizzate tramite le nostre Open API per sfruttare una sincronizzazione bidirezionale fluida e alimentare automaticamente i tuoi modelli di previsione con i dati di cui hai bisogno. 

La previsione e la pianificazione nei call center sono aspetti vitali per qualsiasi attività di successo e, con CloudTalk, la tua può fare un salto di qualità. Allora, cosa aspetti?