O guia definitivo para previsão de call center:
Benefícios e métodos
As empresas norte-americanas perdem US$ 1,6 trilhão com o mau atendimento ao cliente, sendo os longos tempos de espera um dos maiores fatores de estresse. No entanto, a previsão do call center pode fazer mais do que apenas evitar a churn de clientes.
A previsão e a programação eficazes são os pilares de qualquer central de atendimento bem-sucedida. Neste artigo, abordaremos tudo o que você precisa saber sobre esses processos, inclusive como executá-los e quais métricas usar para ser o mais eficaz possível.
Principais conclusões:
- A previsão do call center permite que você preveja as necessidades futuras do negócio e mantenha um tamanho de equipe saudável e um número diário de funcionários com base em dados históricos.
- A previsão do call center é fundamental para manter a produtividade, aumentar a satisfação dos clientes e dos agentes, estimular a retenção de clientes e melhorar seus resultados.
- Para prever e programar com precisão, você precisa escolher as métricas corretas para acompanhar, prepará-las para modelagem e utilizar um método apropriado 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 pessoal a curto prazo. A previsão é dinâmica e precisa ser feita de forma contínua.
A previsão e a programação do call center são realizadas por gerentes dedicados da força de trabalho. Eles costumam usar ferramentas de gerenciamento da força de trabalho (WFM) para rastrear métricas, avaliar dados, preparar previsões e desenvolver planos precisos para atender às necessidades de contato de uma empresa.
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Por que a previsão do call center é importante?
A previsão eficiente do call center é crucial para gerenciar com eficácia todas as chamadas recebidas dentro do prazo, o que gera maior satisfação do cliente, retenção de clientes, reputação da empresa e lucratividade geral.
Enquanto isso, o mau gerenciamento da sua equipe 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% dessas pessoas que ligam para você nunca mais voltam.
No entanto, o excesso de representantes em serviço pode ser igualmente prejudicial. Embora todas as chamadas possam ser atendidas no prazo e os clientes saiam satisfeitos, você ainda acabará pagando a mais pela alta capacidade, enquanto a maioria dos seus agentes só consegue mexer os polegares.
Quais são os benefícios da previsão do call center?
A previsão do call center afeta muito mais do que você imagina. A programação e a alocação eficientes de pessoal podem proporcionar à sua empresa inúmeros benefícios em termos de produtividade, custos e satisfação do cliente. Os exemplos incluem:
Melhor atendimento ao cliente
A previsão permite que os gerentes prevejam com precisão os horários de pico das chamadas, garantindo que haja agentes suficientes disponíveis para lidar com o fluxo de chamadas sem longos tempos de espera. Isso leads a um melhor CSAT, pois os autores das chamadas recebem respostas rápidas e eficazes.
Redução dos custos operacionais
Ao prever com precisão os volumes de chamadas, os gerentes podem programar a quantidade certa de funcionários, evitando os custos associados ao excesso de pessoal durante os períodos de baixa atividade e as despesas com horas extras incorridas durante um volume inesperadamente alto.
Aumento da satisfação e da produtividade do agente
A equipe adequada evita a sobrecarga e burnout dos agentes, pois eles não ficam ociosos nem sobrecarregados. Esse equilíbrio melhora a eficiência e a satisfação no trabalho, o que contribui para reduzir as taxas de rotatividade e aumentar o envolvimento 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 o tempo de inatividade previsto, garantindo que todos os agentes estejam bem preparados para os horários de pico.
Melhores taxas de resposta
Com a previsão avançada, os gerentes podem não apenas programar os agentes com mais eficiência, 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 decisões orientada por dados
O uso de dados históricos e da análise preditiva na previsão fornece aos gerentes dados para justificar decisões relativas a pessoal, alocações orçamentárias e outros aspectos operacionais, o que minimiza as suposições e aprimora o processo de planejamento estratégico.
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Como funciona a previsão do call center?
A previsão do 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 programação ideais.
- Colete dados: Comece reunindo dados históricos sobre os volumes de chamadas, durações e outros padrões relevantes do software da central de atendimento ou da ferramenta de WFM.
- Analisar tendências e padrões: Abstraia os dados e tente identificar tendências e flutuações sazonais com base nos anos anteriores para planejar a programação de acordo.
- Leve em conta os fatores externos: Você não deve analisar os dados isoladamente. Considere fatores externos, como campanhas de marketing, que podem distorcer os insights.
- Escolha um modelo de previsão: Escolha um modelo de previsão adequado com base em suas prioridades, como Time Series ou Erlang C. Discutiremos esses modelos em breve.
- Simule e teste o modelo: Preencha o modelo escolhido com os dados históricos para testar sua precisão e avaliar sua viabilidade para seu caso de uso específico.
- Implemente a previsão: Supondo que o seu modelo funcione bem, comece a implementá-lo em suas atividades diárias para ajudar a supervisionar o gerenciamento futuro da equipe e dos recursos.
- Monitore e ajuste: Para garantir a precisão e a eficácia de longo prazo da sua previsão, você precisará alimentar regularmente o modelo com novos dados e acompanhar a atividade.
- Crie um ciclo de feedback: Use o feedback de desempenho do mundo real para melhorar a precisão da previsão.
Como usar dados de forma eficiente na previsão do call center
Não é preciso dizer que a previsão do seu call center só pode ser tão boa quanto os dados nos quais você a baseia. E o processo de aquisição de informações relevantes é duplo. Primeiro, você precisa escolher as métricas certas para analisar e, em seguida, prepará-las para a previsão.
Principais métricas a serem usadas na previsão do call center
- Volume de chamadas: Essa métrica rastreia o número de chamadas recebidas em uma central de atendimento. Os 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 (AHT): Mede a duração média de uma chamada atendida por um agente, incluindo tempo de conversação, tempo de espera e trabalho pós-chamada. A análise dos dados históricos de AHT é fundamental para prever o tempo que 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. A previsão do número correto de agentes com base no volume de chamadas esperado e em outras métricas é vital para a alocação eficiente de recursos e o gerenciamento da força de trabalho.
- Satisfação do cliente: Essa métrica avalia o grau de satisfação dos clientes com a experiência no call center. A alta satisfação do cliente leads à repetição de negócios e a referências positivas, que são importantes para o sucesso dos negócios a longo prazo e devem ser consideradas na previsão das necessidades do call center.
Etapas principais para a preparação de dados de previsão
- Limpeza de dados: Remover duplicatas, corrigir erros e lidar com valores ausentes para garantir que o conjunto de dados seja preciso e completo.
- Normalização: Padronizar os dados para garantir a consistência entre diferentes períodos e tipos de dados.
- Seleção de recursos: Identificar e selecionar os recursos mais relevantes que afetam significativamente os volumes de chamadas. Isso pode incluir a hora do dia, o 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 essas grandes quantidades de dados seria muito difícil e demorado para um ser humano, as empresas usam modelos de previsão de call center, que são tipos especializados de software, projetados para automatizar o processo.
Elas podem variar muito, dependendo do caso de uso pretendido e da tecnologia específica que você usa. Por isso, é importante que você seja intencional na escolha dos métodos de previsão do call center, e pode ser bom usar tipos diferentes para casos de uso diferentes.
Os principais tipos de modelos de previsão de call center incluem:
Análise de séries temporais
O que é: A análise de séries temporais (TSA) é um método estatístico para analisar pontos de dados ordenados no tempo para identificar padrões e tendências ao longo do tempo.
Como funciona: A TSA utiliza dados históricos para prever valores futuros, reconhecendo dependências temporais e sazonalidade. Os modelos comuns incluem ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e SARIMA (Seasonal ARIMA).
Quando você deve usá-lo:
- Quando os dados mostram tendências claras, sazonalidade ou padrões cíclicos ao longo do tempo.
- Para previsões de curto e médio prazo em que as tendências provavelmente continuarão.
Benefícios:
- Pode capturar e modelar com precisão as dependências temporais.
- Eficaz para detectar e aproveitar a sazonalidade nos volumes de chamadas.
- Usa modelos que destacam como os dados anteriores 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 você deve usá-lo:
- Quando há uma relação clara entre o volume 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 ampliado com técnicas de regularização para melhorar o desempenho do modelo.
Algoritmos de aprendizado de máquina
O que são: Um conjunto de algoritmos que permite que os computadores aprendam e façam previsões com base em dados.
Como eles funcionam: Envolve o treinamento de modelos em dados históricos para identificar padrões e fazer previsões. Os algoritmos comuns incluem Random Forest, Gradient Boosting e Support Vector Machines.
Quando você deve usá-los:
- Ao lidar com relações complexas e não lineares nos dados.
- Adequado para grandes conjuntos de dados com vários recursos que influenciam os volumes de chamadas.
Benefícios:
- Pode lidar com um alto grau de complexidade e interação entre variáveis.
- Normalmente, você obtém maior precisão em comparação com os modelos estatísticos tradicionais.
- Flexível e pode ser adaptado a diferentes tipos de dados e necessidades de previsão.
Redes neurais e aprendizagem profunda
O que são: Técnicas avançadas de aprendizado de máquina modeladas com base no cérebro humano, capazes de aprender com grandes quantidades de dados.
Como eles funcionam: Eles consistem em camadas interconectadas de nós (neurônios) que processam os dados de entrada e ajustam os pesos para minimizar o erro de previsão. A aprendizagem profunda envolve várias camadas ocultas que podem capturar padrões e relacionamentos complexos.
Quando você deve usá-los:
- Quando a previsão exige a modelagem de interações altamente complexas e não lineares em grandes conjuntos de dados.
- Ideal para previsões de longo prazo e cenários em que a engenharia de recursos é desafiadora.
Benefícios:
- Pode modelar padrões e relacionamentos extremamente complexos.
- Extraia automaticamente recursos de dados brutos, reduzindo a necessidade de engenharia manual de recursos.
- Melhorar continuamente com mais dados, proporcionando maior precisão ao longo do tempo.
Práticas recomendadas para previsão e programação de call center
Se você realmente deseja tornar sua central de atendimento o mais produtiva possível, há várias outras coisas que você pode fazer para melhorar ainda mais seus processos de previsão e agendamento. Isso inclui:
- Implementação do monitoramento em tempo real: Estabeleça sistemas de monitoramento em tempo real dos volumes de chamadas e dos principais indicadores de desempenho (KPIs). Isso permite ajustes imediatos nos níveis de pessoal e em outros recursos em resposta a mudanças inesperadas nos padrões de chamadas.
- Planejamento de cenários e testes de estresse: Desenvolva vários cenários de previsão (por exemplo, melhor caso, pior caso e mais provável) para se preparar para várias situações. Realize testes de estresse para ver se sua central de atendimento consegue lidar com picos ou quedas inesperadas no volume de chamadas.
- Utilização de análises avançadas: Use os recursos de análise oferecidos pelo software de call center, como o CloudTalk, para obter insights abrangentes sobre o desempenho de seus agentes e estimar a duração média das chamadas, planejar a equipe e criar planos de treinamento personalizados.
- Otimização da integração do gerenciamento da força de trabalho (WFM): Integre a previsão com os sistemas de gerenciamento da força de trabalho para agilizar os processos de agendamento e alocação de pessoal. Isso garante que os volumes de chamadas previstos informem diretamente as decisões de pessoal, melhorando a eficiência e os níveis de serviço.
- Foco na melhoria contínua: Estabeleça uma cultura de melhoria contínua, revisando e refinando regularmente os processos de previsão. Incentive o feedback da equipe e use os dados de desempenho para fazer melhorias iterativas em seus modelos e metodologias de previsão.
Otimize a previsão do call center com o CloudTalk
Como mencionamos anteriormente no artigo, o software de call center é outra parte importante de qualquer operação voltada para a produtividade, juntamente com os WFMs. Além de potencializar suas conversas de entrada e saída, ferramentas como o CloudTalk também oferecem muitas ferramentas avançadas para automatizar e otimizar ainda mais seus processos de previsão e agendamento.
Aqui estão apenas alguns exemplos:
- Relatórios de agentes: Acesse KPIs de desempenho precisos para agentes individuais diretamente por meio do aplicativo CloudTalk, veja como eles atuam em sua operação como um todo e otimize a produtividade deles caso a caso.
- Análise avançada: Centralize todos os dados da sua equipe. Acesse tudo o que você precisa saber sobre o desempenho do seu agente e as estatísticas de chamadas e use-as para melhorar ainda mais a previsão e a programação.
- Integração WFM: Use uma das mais de 35 integrações nativas do CloudTalk ou configure integrações personalizadas por meio de nossa API aberta para aproveitar a sincronização bidirecional perfeita e alimentar automaticamente as informações em seus modelos de previsão.
A previsão e a programação do call center são aspectos vitais de qualquer boa operação e, com o CloudTalk, a sua pode ser muito melhor. Então, o que você está esperando?
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Perguntas frequentes
Como você prevê as chamadas telefônicas?
A previsão de chamadas telefônicas envolve a análise de dados históricos de chamadas para identificar tendências e padrões. Usando modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina, você pode prever volumes futuros de chamadas.
Esse processo inclui a coleta de dados de chamadas anteriores, seu processamento para limpar e normalizar as informações e a aplicação de modelos de previsão como ARIMA ou técnicas de aprendizado de máquina para gerar previsões precisas.
Como você prevê a porcentagem em um call center?
A previsão de porcentagens, como taxas de abandono de chamadas ou índices de satisfação do cliente, envolve o exame de dados históricos de desempenho e a identificação de fatores que influenciam essas métricas.
A análise estatística e os modelos preditivos ajudam a estimar as porcentagens futuras, levando em conta variáveis como volume de chamadas, níveis de pessoal e eventos externos.
Como você prevê o volume do call center?
A previsão do volume do call center começa com a coleta de dados históricos de chamadas e quaisquer fatores externos relevantes. Esses dados são processados e alimentados em modelos de previsão que podem identificar padrões e prever volumes futuros de chamadas.
Atualizações e validações regulares do modelo garantem sua precisão ao longo do tempo, ajudando a prever picos e quedas no volume de chamadas.
Como você prevê o nível de serviço em um call center?
Para prever os níveis de serviço, você precisa considerar tanto as previsões de volume de chamadas quanto os planos de pessoal. Ao analisar os dados de nível de serviço anteriores, os tempos médios de atendimento e os níveis atuais de pessoal, você pode usar modelos de simulação ou otimização para prever como a central de atendimento atingirá suas metas de serviço.
O ajuste das programações de pessoal com base nessas previsões ajuda a manter os níveis de serviço desejados.
Com que frequência você deve realizar a previsão do call center?
A previsão do call center deve ser realizada regularmente, geralmente em uma base diária, semanal e mensal. As previsões diárias ajudam a gerenciar as necessidades imediatas de pessoal, enquanto as previsões semanais e mensais são úteis para o planejamento de longo prazo e a análise de tendências.
O monitoramento e a atualização contínuos das previsões garantem que elas permaneçam precisas e relevantes.
Como você aumenta a precisão da previsão do call center?
Para aumentar a precisão da previsão, use dados históricos abrangentes e de alta qualidade e atualize regularmente seus modelos com as informações mais recentes. Incorporar fatores externos, como campanhas de marketing e feriados, e empregar técnicas avançadas de análise e aprendizado de máquina.
Valide regularmente seus modelos com backtesting e validação cruzada e busque a opinião das equipes operacionais para obter insights qualitativos.