O Guia Definitivo Para Previsão de Call Center:Benefícios e Métodos

As empresas brasileiras perdem muito dinheiro devido ao mau atendimento, e os longos tempos de espera são um dos maiores estressores. No entanto, a previsão de call center pode fazer mais do que apenas evitar a perda de clientes.

Previsão e escala de horários eficazes são a base de qualquer call center de sucesso. Neste artigo, abordaremos tudo o que você precisa saber sobre esses processos, incluindo como realizá-los e quais métricas usar para ser o mais eficiente possível.

Principais Conclusões:

• A previsão de call center permite prever os requisitos futuros do negócio e manter um tamanho de equipe saudável e uma escala diária baseada em dados históricos.
• A previsão de call center é crucial para manter a produtividade, aumentar a satisfação de clientes e agentes, impulsionar a retenção de clientes e melhorar seus resultados financeiros.
• Para prever e escalar com precisão, você precisa escolher as métricas certas para acompanhar, prepará-las para a modelagem e aproveitar um método adequado de previsão de call center.

O Que É Previsão de Call Center?

A previsão de call center refere-se ao processo de estimar o volume futuro de chamadas com base em dados históricos para identificar o tamanho necessário da equipe de agentes a longo prazo e os requisitos de escala a curto prazo. A previsão é dinâmica e precisa ser feita de forma contínua. 

A previsão e a escala de call center são realizadas por gerentes de força de trabalho dedicados. Eles geralmente usam ferramentas de gestão de força de trabalho (WFM) para rastrear métricas, avaliar dados, preparar previsões e desenvolver planos precisos para atender às demandas de contato de uma empresa.

Por Que a Previsão de Call Center É Importante?

Uma previsão eficiente de call center é crucial para gerenciar todas as chamadas recebidas dentro do prazo, o que gera maior satisfação do cliente, retenção, reputação da empresa e lucratividade geral.

Por outro lado, gerenciar mal a sua escala de pessoal tem o efeito inverso. Se você tiver poucos agentes de plantão em um determinado dia, os clientes provavelmente ficarão frustrados com os longos tempos de espera, contribuindo para uma taxa de abandono mais alta. E 30% desses clientes que desligam nunca mais voltam.

No entanto, ter representantes demais de plantão pode ser igualmente prejudicial. Embora todas as chamadas sejam atendidas no prazo e os clientes saiam satisfeitos, você ainda acabará pagando caro por uma capacidade ociosa, enquanto a maioria dos seus agentes fica sem ter o que fazer.

Quais São os Benefícios da Previsão de Call Center?

A previsão de call center afeta muito mais coisas do que se imagina. Uma escala e um dimensionamento eficientes de pessoal podem trazer inúmeros benefícios para o seu negócio em termos de produtividade, custos e satisfação do cliente. Exemplos incluem:

Melhor Atendimento ao Cliente

A previsão permite que os gerentes prevejam com precisão os horários de pico de chamadas, garantindo que haja agentes suficientes disponíveis para lidar com o fluxo de chamadas sem longos tempos de espera. Isso leva a um CSAT aprimorado, pois os clientes recebem respostas rápidas e eficazes.

Custos Operacionais Reduzidos

Ao prever com precisão os volumes de chamadas, os gerentes podem escalar exatamente a quantidade certa de funcionários, evitando os custos associados ao excesso de pessoal durante períodos de baixa atividade e as despesas com horas extras incorridas durante picos inesperados de volume.

Maior Satisfação e Produtividade dos Agentes

O dimensionamento correto de pessoal evita a sobrecarga e o esgotamento dos agentes, pois eles não ficam nem ociosos nem sobrecarregados. Esse equilíbrio melhora a eficiência e a satisfação no trabalho, o que contribui para menores taxas de rotatividade e maior engajamento dos funcionários.

Treinamento e Desenvolvimento Otimizados

A previsão fornece insights sobre os volumes de chamadas esperados e os tipos de interações com os clientes, o que pode ajudar os gerentes a planejar sessões de treinamento direcionadas durante os períodos de inatividade previstos, garantindo que todos os agentes estejam bem preparados para os horários de pico.

Taxas de Resposta Aprimoradas

Com a previsão avançada, os gerentes podem não apenas escalar agentes de forma mais eficaz, mas também melhorar o tratamento de diferentes tipos de chamadas, que podem variar de acordo com o horário ou a estação. Isso permite uma melhor preparação e personalização das estratégias de atendimento ao cliente.

Tomada de Decisão Baseada em Dados

O uso de dados históricos e análise preditiva na previsão mune os gerentes com dados para justificar decisões sobre contratação, alocação de orçamento e outros aspectos operacionais, o que minimiza os palpites e aprimora o processo de planejamento estratégico.

Como Funciona a Previsão de Call Center?

A previsão de call center pode ser dividida em oito etapas específicas. Abaixo, você encontrará uma visão geral rápida de todas as atividades necessárias para obter o desempenho e a escala ideais.

1. Colete Dados: Comece reunindo dados históricos sobre seus volumes de chamadas, durações e outros padrões relevantes do seu software de call center ou da ferramenta de WFM.
   
2. Analise Tendências e Padrões: Abstraia os dados e tente identificar tendências e flutuações sazonais com base nos anos anteriores para planejar a escala de acordo.
   
3. Considere Fatores Externos: Não analise os dados de forma isolada. Considere fatores externos, como campanhas de marketing, que podem distorcer os insights.
   
4. Escolha um Modelo de Previsão: Escolha um modelo de previsão adequado com base em suas prioridades, como Séries Temporais ou Erlang C. Discutiremos isso em breve.
   
5. Simule e Teste o Modelo: Abasteça o modelo escolhido com seus dados históricos para testar sua precisão e avaliar sua viabilidade para o seu caso de uso específico.
   
6. Implemente a Previsão: Supondo que seu modelo funcione bem, comece a implementá-lo em suas atividades diárias para ajudar a supervisionar o pessoal futuro e a gestão de recursos.
   
7. Monitore e Ajuste: Para garantir a precisão e a eficácia a longo prazo da sua previsão, você precisará alimentar o modelo regularmente com novos dados e acompanhar a atividade.
   
8. Crie um Ciclo de Feedback: Use o feedback do desempenho do mundo real para melhorar a precisão das previsões.

Como Usar Dados de Forma Eficiente na Previsão de Call Center

Não é preciso dizer que a sua previsão de call center só pode ser tão boa quanto os dados nos quais você se baseia. E o processo para adquirir informações relevantes é duplo. Primeiro, você precisa escolher as métricas certas para analisar e, em seguida, prepará-las para a previsão.

Principais Métricas Para Usar na Previsão de Call Center

• Volume de Chamadas: Essa métrica rastreia o número de chamadas recebidas em um call center. Dados históricos sobre o volume de chamadas ajudam a identificar padrões, tendências e flutuações sazonais, auxiliando na previsão precisa da demanda futura.
  
• Tempo Médio de Atendimento (TMA): Mede a duração média de uma chamada tratada por um agente, incluindo tempo de conversação, tempo de espera e trabalho pós-chamada. Analisar os dados históricos de TMA é crucial para prever quanto tempo as chamadas futuras levarão e determinar as necessidades de pessoal.
  
• Número de Agentes: O número total de agentes disponíveis afeta diretamente os níveis de serviço e a satisfação do cliente. Prever o número certo de agentes com base no volume esperado de chamadas e em outras métricas é vital para a alocação eficiente de recursos e gestão de pessoal.
  
• Satisfação do Cliente: Essa métrica avalia o quão satisfeitos os clientes estão com a experiência no call center. Uma alta satisfação do cliente gera retenção de negócios e indicações positivas, que são importantes para o sucesso do negócio a longo prazo e devem ser consideradas ao prever as necessidades do call center.

Principais Etapas Para Preparar Dados de Previsão

• Limpeza de Dados: Remova duplicatas, corrija erros e trate valores ausentes para garantir que o conjunto de dados esteja preciso e completo.
  
• Normalização: Padronize os dados para garantir a consistência entre diferentes períodos de tempo e tipos de dados.
  
• Seleção de Recursos: Identifique e selecione os recursos mais relevantes que afetam significativamente os volumes de chamadas. Isso pode incluir hora do dia, dia da semana e eventos externos.
  
• Agregação: Resuma os dados em formatos úteis, como médias horárias, diárias ou semanais, para facilitar a análise e a modelagem.

Quais São os Principais Métodos de Previsão de Call Center?

Como o processo de analisar e cruzar grandes quantidades de dados seria muito difícil e demorado para um ser humano, as empresas usam modelos de previsão de call center, que são softwares especializados projetados para automatizar o processo.

Eles podem variar muito dependendo do caso de uso pretendido e da tecnologia específica usada. Sendo assim, é importante ser intencional na escolha dos seus métodos de previsão de call center, e pode ser uma boa ideia usar tipos diferentes para casos de uso distintos.

Os principais tipos de modelos de previsão de call center incluem:

Análise de Séries Temporais

O que é: A Análise de Séries Temporais (AST) é um método estatístico para analisar pontos de dados ordenados no tempo para identificar padrões e tendências ao longo do tempo.

Como funciona: A AST utiliza dados históricos para prever valores futuros reconhecendo dependências temporais e sazonalidade. Modelos comuns incluem ARIMA (Média Móvel Integrada Autorregressiva) e SARIMA (ARIMA Sazonal).

Quando usar:

• Quando os dados mostram tendências claras, sazonalidade ou padrões cíclicos ao longo do tempo.
• Para previsões de curto e médio prazo onde as tendências provavelmente continuarão.

Benefícios:

• Pode capturar e modelar dependências temporais com precisão.
• Eficaz para detectar e aproveitar a sazonalidade nos volumes de chamadas.
• Usa modelos que destacam como os dados passados afetam as previsões futuras.

Análise de Regressão

O que é: Uma abordagem estatística para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.

Como funciona: Estima os coeficientes das variáveis independentes para prever a variável dependente. Pode ser linear (por exemplo, Regressão Linear) ou não linear (por exemplo, Regressão Polinomial).

Quando usar:

• Quando há uma relação clara entre os volumes de chamadas e fatores externos/internos.
• Para entender o impacto de variáveis específicas no volume de chamadas.

Benefícios:

• Simples de implementar e interpretar.
• Eficaz para identificar e quantificar relações entre variáveis.
• Pode ser estendido com técnicas de regularização para melhorar o desempenho do modelo.

Algoritmos de Machine Learning

O que são: Um conjunto de algoritmos que permitem que os computadores aprendam e façam previsões com base em dados.

Como funcionam: Envolve o treinamento de modelos em dados históricos para identificar padrões e fazer previsões. Algoritmos comuns incluem Random Forest, Gradient Boosting e Support Vector Machines.

Quando usar:

• Ao lidar com relações complexas e não lineares nos dados.
• Adequado para grandes conjuntos de dados com múltiplos recursos que influenciam os volumes de chamadas.

Benefícios:

• Pode lidar com um alto grau de complexidade e interação entre variáveis.
• Normalmente alcança maior precisão em comparação com os modelos estatísticos tradicionais.
• Flexível e adaptável a diferentes tipos de dados e necessidades de previsão.

Redes Neurais e Deep Learning

O que são: Técnicas avançadas de machine learning inspiradas no cérebro humano, capazes de aprender com grandes quantidades de dados.

Como Funcionam: Eles consistem em camadas interconectadas de nós (neurônios) que processam dados de entrada e ajustam pesos para minimizar o erro de previsão. O aprendizado profundo envolve múltiplas camadas ocultas que conseguem capturar padrões e relações complexas.

Quando Usá-los:

• Quando a previsão exigir a modelagem de interações altamente complexas e não lineares em grandes conjuntos de dados.
• Ideal para previsões de longo prazo e cenários onde a engenharia de recursos é desafiadora.

Benefícios:

• Podem modelar padrões e relacionamentos extremamente complexos.
• Extraem recursos de dados brutos automaticamente, reduzindo a necessidade de engenharia de recursos manual.
• Melhoram continuamente com mais dados, proporcionando maior precisão ao longo do tempo.

Melhores Práticas para Previsão e Dimensionamento em Call Centers

Se você realmente deseja tornar seu call center o mais produtivo possível, há várias outras coisas que você pode fazer para aprimorar ainda mais seus processos de previsão e dimensionamento. Essas práticas incluem:

• Implementar Monitoramento em Tempo Real: Estabeleça sistemas para monitoramento em tempo real dos volumes de chamadas e indicadores-chave de desempenho (KPIs). Isso permite ajustes imediatos nos níveis de equipe e outros recursos em resposta a mudanças inesperadas nos padrões de chamadas.
  
• Planejamento de Cenários e Testes de Estresse: Desenvolva múltiplos cenários de previsão (ex: melhor caso, pior caso e mais provável) para se preparar para várias situações. Realize testes de estresse para ver quão bem seu call center consegue lidar com picos ou quedas inesperadas no volume de chamadas.

• Utilizar Análises Avançadas: Use os recursos de análise oferecidos por softwares de call center como a CloudTalk para obter insights abrangentes sobre o desempenho dos seus agentes para estimar a duração média das chamadas, planejar a escala de funcionários e criar planos de treinamento personalizados.

• Otimizar a Integração com Gestão de Força de Trabalho (WFM): Integre a previsão com sistemas de gestão de força de trabalho para simplificar os processos de dimensionamento e agendamento. Isso garante que os volumes de chamadas previstos informem diretamente as decisões de contratação e escalas, melhorando a eficiência e os níveis de serviço.
  
• Focar na Melhoria Contínua: Estabeleça uma cultura de melhoria contínua revisando e refinando regularmente os processos de previsão. Incentive o feedback da equipe e use dados de desempenho para fazer melhorias iterativas em seus modelos e metodologias de previsão.

Otimize a Previsão do Call Center com a CloudTalk

Como mencionamos anteriormente no artigo, o software de call center é outra parte importante de qualquer operação focada em produtividade, juntamente com as soluções de WFM. Além de viabilizar suas conversas ativas e receptivas, ferramentas como a CloudTalk também oferecem muitos recursos avançados para automatizar e simplificar ainda mais seus processos de previsão e dimensionamento. 

Aqui estão apenas alguns exemplos:

• Relatórios de Agentes: Acesse KPIs de desempenho precisos de agentes individuais diretamente no aplicativo da CloudTalk, veja como eles impactam sua operação como um todo e otimize a produtividade caso a caso.
  
• Análise Avançada: Centralize todos os dados da sua equipe. Acesse tudo o que você precisa saber sobre o desempenho dos seus agentes e estatísticas de chamadas, e use essas informações para aprimorar ainda mais suas previsões e escalas de horários.
  
• Integração com WFM: Use uma das mais de 35 integrações nativas da CloudTalk ou configure integrações personalizadas através de nossa API Aberta para aproveitar uma sincronização bidirecional contínua e alimentar automaticamente seus modelos de previsão. 

A previsão e o dimensionamento de call centers são aspectos vitais de qualquer boa operação e, com a CloudTalk, os seus podem ser muito melhores. Então, o que você está esperando?