De ultieme gids voor callcenter forecasting:Voordelen en methoden

Amerikaanse bedrijven verliezen jaarlijks €1,6 biljoen door een slechte klantenservice, waarbij lange wachttijden een van de grootste irritaties zijn. Callcenter forecasting kan echter veel meer doen dan alleen het voorkomen van klantverloop.

Effectieve forecasting en planning vormen de basis van elk succesvol callcenter. In dit artikel bespreken we alles wat u over deze processen moet weten, inclusief hoe u ze uitvoert en welke statistieken u moet gebruiken om zo effectief mogelijk te zijn.

Belangrijkste inzichten:

• Met callcenter forecasting kunt u op basis van historische gegevens toekomstige behoeften voorspellen, een gezonde teamgrootte behouden en de dagelijkse bezetting optimaliseren.
• Callcenter forecasting is essentieel voor het behouden van de productiviteit, het verhogen van de klant- en medewerkerstevredenheid, het verbeteren van de klantenbinding en het verhogen van uw winstgevendheid.
• Om nauwkeurig te kunnen voorspellen en plannen, moet u de juiste statistieken bijhouden, deze voorbereiden voor modellering en een geschikte forecastingmethode voor uw callcenter kiezen.

Wat is callcenter forecasting?

Callcenter forecasting is het proces waarbij het toekomstige belvolume wordt geschat op basis van historische gegevens. Hiermee kunt u de benodigde teamgrootte voor de lange termijn en de personeelsbehoefte voor de korte termijn bepalen. Forecasting is een dynamisch proces dat continu moet worden bijgewerkt. 

De forecasting en planning van een callcenter worden uitgevoerd door speciale workforce managers. Zij gebruiken vaak workforce management (WFM)-software om statistieken bij te houden, gegevens te analyseren, voorspellingen te doen en nauwkeurige plannen te maken om aan de klantbehoefte te voldoen.

Waarom is callcenter forecasting belangrijk?

Een efficiënte forecasting is cruciaal om alle binnenkomende oproepen tijdig af te handelen. Dit zorgt voor een hogere klanttevredenheid, betere klantenbinding, een sterke reputatie van uw bedrijf en meer winst.

Een verkeerde personeelsplanning heeft daarentegen het tegenovergestelde effect. Als er op een dag te weinig agents aan het werk zijn, raken klanten gefrustreerd door lange wachttijden, wat leidt tot meer afgebroken oproepen. En 30% van die bellers komt nooit meer terug.

Maar te veel medewerkers inplannen is net zo nadelig. Hoewel alle telefoontjes dan snel worden beantwoord en de klanten tevreden zijn, betaalt u te veel voor onbenutte capaciteit terwijl uw agents duimen zitten te draaien.

Wat zijn de voordelen van callcenter forecasting?

Callcenter forecasting heeft meer invloed dan u wellicht denkt. Een efficiënte planning en personeelsbezetting bieden uw bedrijf tal van voordelen op het gebied van productiviteit, kosten en klanttevredenheid. Enkele voorbeelden:

Betere klantenservice

Dankzij forecasting kunnen managers piekuren nauwkeurig voorspellen, zodat er voldoende agents beschikbaar zijn om de toestroom van oproepen op te vangen zonder lange wachttijden. Dit leidt tot een hogere klanttevredenheid (CSAT) omdat bellers snel en goed worden geholpen.

Lagere operationele kosten

Door belvolumes nauwkeurig te voorspellen, kunnen managers precies de juiste hoeveelheid personeel inplannen. Dit voorkomt onnodige kosten door overbezetting tijdens rustige periodes en hoge overwerkkosten bij onverwachte drukte.

Hogere tevredenheid en productiviteit van agents

Een goede personeelsbezetting voorkomt dat agents overbelast of overspannen raken, omdat ze niet stilzitten maar ook niet overspoeld worden met werk. Deze balans verbetert hun prestaties en werkplezier, wat zorgt voor een lager verloop en meer betrokkenheid.

Geoptimaliseerde training en ontwikkeling

Forecasting geeft inzicht in de verwachte belvolumes en het type klantvragen. Hierdoor kunnen managers gerichte trainingen plannen tijdens rustigere momenten, zodat alle agents optimaal zijn voorbereid op de piekmomenten.

Betere responstijden

Met geavanceerde forecasting kunnen managers agents niet alleen effectiever inplannen, maar ook de afhandeling van verschillende soorten oproepen verbeteren, die per tijdstip of seizoen kunnen verschillen. Dit zorgt voor een betere voorbereiding en afstemming van de klantenservicestrategie.

Datagestuurde besluitvorming

Het gebruik van historische gegevens en voorspellende analyses bij forecasting biedt managers de nodige data om beslissingen over personeel, budgetten en andere operationele zaken te onderbouwen. Dit minimaliseert gokwerk en versterkt de strategische planning.

Hoe werkt callcenter forecasting?

Callcenter forecasting kan worden onderverdeeld in acht specifieke stappen. Hieronder vindt u een kort overzicht van alle benodigde activiteiten om tot een optimale planning en prestatie te komen.

1. Verzamel gegevens: Begin met het verzamelen van historische gegevens over uw belvolumes, gespreksduur en andere relevante patronen uit uw callcentersoftware of WFM-tool.
   
2. Analyseer trends en patronen: Analyseer de gegevens en probeer trends en seizoensgebonden schommelingen te identificeren op basis van voorgaande jaren om de planning hierop af te stemmen.
   
3. Houd rekening met externe factoren: Bekijk de gegevens niet afzonderlijk. Houd ook rekening met externe factoren zoals marketingcampagnes die de resultaten kunnen beïnvloeden.
   
4. Kies een forecastingmodel: Kies een geschikt forecastingmodel op basis van uw prioriteiten, zoals Time Series of Erlang C. We bespreken deze zo dadelijk.
   
5. Simuleer en test het model: Voer uw historische gegevens in het gekozen model in om de nauwkeurigheid te testen en te beoordelen of het geschikt is voor uw specifieke situatie.
   
6. Implementeer de forecasting: Als het model goed werkt, kunt u het gaan gebruiken in uw dagelijkse activiteiten om de toekomstige personeelsplanning en het resource management te sturen.
   
7. Monitor en stuur bij: Om de nauwkeurigheid en effectiviteit op de lange termijn te garanderen, moet u het model regelmatig voeden met nieuwe gegevens en de activiteiten nauwgezet volgen.
   
8. Creëer een feedbackloop: Gebruik praktijkgegevens over de prestaties om de nauwkeurigheid van uw forecasting continu te verbeteren.

Hoe u data efficiënt gebruikt bij callcenter forecasting

Het spreekt voor zich dat uw callcenter forecasting valt of staat met de kwaliteit van de data die u gebruikt. Dit proces bestaat uit twee stappen: eerst moet u de juiste statistieken kiezen om te analyseren en vervolgens moet u deze voorbereiden voor forecasting.

Belangrijke statistieken voor callcenter forecasting

• Belvolume: Deze metriek meet het aantal binnenkomende oproepen in een callcenter. Historische gegevens over het belvolume helpen om patronen, trends en seizoensinvloeden te herkennen, wat essentieel is om de toekomstige vraag nauwkeurig te voorspellen.
  
• Gemiddelde verwerkingstijd (AHT): Dit meet de gemiddelde duur van een oproep die door een agent wordt afgehandeld, inclusief spreektijd, wachttijd en administratie na het gesprek. Het analyseren van historische AHT-gegevens is cruciaal om te voorspellen hoe lang toekomstige gesprekken zullen duren en wat de personeelsbehoefte is.
  
• Aantal agents: Het totale aantal beschikbare agents heeft directe invloed op de serviceniveaus en de klanttevredenheid. Het voorspellen van het juiste aantal agents op basis van het verwachte belvolume en andere statistieken is van vitaal belang voor een efficiënte inzet van middelen en workforce management.
  
• Klanttevredenheid: Deze statistiek meet hoe tevreden klanten zijn met hun ervaring in het callcenter. Een hoge klanttevredenheid leidt tot herhaalaankopen en positieve mond-tot-mondreclame. Dit is belangrijk voor het succes van uw bedrijf op de lange termijn en moet worden meegewogen bij het voorspellen van de behoeften van uw callcenter.

Belangrijke stappen om forecastingdata voor te bereiden

• Data opschonen: Verwijder duplicaten, corrigeer fouten en vul ontbrekende waarden aan om te zorgen dat de dataset nauwkeurig en compleet is.
  
• Normalisatie: Standaardiseer de gegevens om consistentie over verschillende periodes en datatypen te garanderen.
  
• Kenmerkselectie (feature selection): Identificeer en selecteer de meest relevante kenmerken die een grote invloed hebben op het belvolume. Denk hierbij aan het tijdstip, de dag van de week en externe gebeurtenissen.
  
• Aggregatie: Vat de gegevens samen in bruikbare formaten, zoals uurgemiddelden, dagelijkse of wekelijkse gemiddelden, om analyse en modellering te vereenvoudigen.

Wat zijn de belangrijkste methoden voor callcenter forecasting?

Omdat het analyseren en vergelijken van zulke grote hoeveelheden data voor een mens te ingewikkeld en tijdrovend is, gebruiken bedrijven forecastingmodellen voor callcenters. Dit is gespecialiseerde software die is ontworpen om dit proces te automatiseren.

Deze modellen kunnen sterk variëren afhankelijk van het gebruiksdoel en de technologie die ze gebruiken. Daarom is het belangrijk om bewust te kiezen welke forecastingmethoden u inzet, en kan het verstandig zijn om verschillende typen te gebruiken voor verschillende situaties.

De belangrijkste typen forecastingmodellen voor callcenters zijn:

Tijdreeksanalyse (time series analysis)

Wat het is: Tijdreeksanalyse (TSA) is een statistische methode om in de tijd geordende datapunten te analyseren om patronen en trends in de loop van de tijd te identificeren.

Hoe het werkt: TSA gebruikt historische gegevens om toekomstige waarden te voorspellen door tijdsafhankelijkheden en seizoensinvloeden te herkennen. Veelgebruikte modellen zijn ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) and SARIMA (Seasonal ARIMA).

Wanneer u dit gebruikt:

• Wanneer de gegevens duidelijke trends, seizoensinvloeden of cyclische patronen vertonen.
• Voor voorspellingen op de korte en middellange termijn waarbij trends zich waarschijnlijk zullen voortzetten.

Voordelen:

• Kan tijdsafhankelijkheden nauwkeurig in kaart brengen en modelleren.
• Effectief voor het detecteren en benutten van seizoensinvloeden in belvolumes.
• Maakt gebruik van modellen die laten zien hoe gegevens uit het verleden de toekomstige voorspellingen beïnvloeden.

Regressieanalyse

Wat het is: Een statistische methode om de relatie te modelleren tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen.

Hoe het werkt: Schat de coëfficiënten van de onafhankelijke variabelen om de afhankelijke variabele te voorspellen. Dit kan lineair zijn (bijv. lineaire regressie) of non-lineair (bijv. polynomiale regressie).

Wanneer u dit gebruikt:

• Wanneer er een duidelijke relatie is tussen belvolumes en externe of interne factoren.
• Om de invloed van specifieke variabelen op het belvolume te begrijpen.

Voordelen:

• Eenvoudig te implementeren en te interpreteren.
• Effectief voor het identificeren en kwantificeren van relaties tussen variabelen.
• Kan worden uitgebreid met regularisatietechnieken om de prestaties van het model te verbeteren.

Machine learning-algoritmen

Wat ze zijn: Een set algoritmen waarmee computers kunnen leren van data en op basis daarvan voorspellingen kunnen doen.

Hoe ze werken: Modellen worden getraind op historische gegevens om patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Veelgebruikte algoritmen zijn Random Forest, Gradient Boosting en Support Vector Machines.

Wanneer u ze gebruikt:

• Bij het werken met complexe, non-lineaire relaties in de gegevens.
• Geschikt voor grote datasets waarbij veel verschillende kenmerken het belvolume beïnvloeden.

Voordelen:

• Kunnen een hoge mate van complexiteit en interactie tussen variabelen aan.
• Bieden doorgaans een hogere nauwkeurigheid dan traditionele statistische modellen.
• Zijn flexibel en aan te passen aan verschillende soorten gegevens en forecastingbehoeften.

Neurale netwerken en deep learning

Wat ze zijn: Geavanceerde machine learning-technieken die zijn gemodelleerd naar het menselijk brein, in staat om te leren van zeer grote hoeveelheden data.

Hoe ze werken: ze bestaan uit onderling verbonden lagen van knooppunten (neuronen) die invoergegevens verwerken en gewichten aanpassen om voorspellingsfouten te minimaliseren. Deep learning maakt gebruik van meerdere verborgen lagen die complexe patronen en relaties kunnen blootleggen.

Wanneer u ze gebruikt:

• Wanneer voorspellingen het modelleren van zeer complexe en niet-lineaire interacties in grote datasets vereisen.
• Ideaal voor langetermijnvoorspellingen en scenario's waarin handmatige feature engineering een uitdaging is.

Voordelen:

• Kunnen extreem complexe patronen en relaties modelleren.
• Extraheren automatisch kenmerken uit ruwe data, waardoor er minder handmatige feature engineering nodig is.
• Verbeteren continu naarmate er meer data beschikbaar is, wat zorgt voor steeds nauwkeurigere resultaten.

Best practices voor callcenter-forecasting en -planning

Als u de productiviteit van uw callcenter echt wilt maximaliseren, zijn er nog een aantal dingen die u kunt doen om uw forecasting- en planningsprocessen verder te optimaliseren. Denk hierbij aan:

• Realtime monitoring implementeren: richt systemen in voor het realtime monitoren van het gespreksonderwerpen en key performance indicators (KPI's). Hierdoor kunt u de personeelsbezetting en andere middelen direct aanpassen bij onverwachte schommelingen in het belvolume.
  
• Scenarioplanning en stresstests: ontwikkel verschillende prognosescenario's (zoals best-case, worst-case en het meest waarschijnlijke scenario) om u voor te bereiden op diverse situaties. Voer stresstests uit om te zien hoe goed uw callcenter onverwachte pieken of dalen in het belvolume kan opvangen.

• Geavanceerde analyses gebruiken: gebruik de analytische functies van callcentersoftware zoals CloudTalk om diepgaand inzicht te krijgen in de prestaties van uw agents. Hiermee kunt u de gemiddelde gespreksduur inschatten, de personeelsbezetting plannen en gerichte trainingsplannen opstellen.

• Integratie met workforce management (WFM) optimaliseren: koppel forecasting aan workforce managementsystemen om de planning en personeelsbezetting te stroomlijnen. Dit zorgt ervoor dat prognoses over het belvolume direct worden vertaald naar de juiste bezetting, wat de efficiëntie en servicekwaliteit verbetert.
  
• Focussen op continue verbetering: creëer een cultuur van continue verbetering door uw forecastingprocessen regelmatig te evalueren en bij te schaven. Vraag feedback aan uw medewerkers en gebruik prestatiegegevens om uw forecastingmodellen en -methoden stap voor stap te verbeteren.

Optimaliseer uw callcenter-forecasting met CloudTalk

Zoals we al eerder schreven, is callcentersoftware naast WFM een onmisbaar onderdeel van een productieve organisatie. Naast het ondersteunen van uw inkomende en uitgaande gesprekken, biedt CloudTalk ook tal van geavanceerde tools om uw forecasting- en planningsprocessen verder te automatiseren en te stroomlijnen. 

Hier zijn enkele voorbeelden:

• Agent-rapportages: krijg rechtstreeks via de app van CloudTalk inzicht in de exacte prestatie-KPI's van individuele agents. Zie hoe zij bijdragen aan het grotere geheel en optimaliseer hun productiviteit op maat.
  
• Geavanceerde analyses: breng alle gegevens van uw team samen op één plek. Krijg toegang tot alle benodigde informatie over de prestaties van uw agents en gespreksstatistieken, en gebruik dit om uw forecasting en planning te verbeteren.
  
• WFM-integratie: maak gebruik van een van de meer dan 35 kant-en-klare integraties van CloudTalk of bouw zelf een koppeling via onze open API. Zo profiteert u van een naadloze synchronisatie in twee richtingen en voedt u uw forecastingmodellen automatisch met de juiste data. 

Forecasting en planning zijn cruciaal voor elk succesvol callcenter, en met CloudTalk kunt u dit naar een hoger niveau tillen. Waar wacht u nog op?