Ghidul complet pentru prognoza în call center:Beneficii și metode

Companiile din SUA pierd €1.6 trilioane din cauza serviciilor slabe pentru clienți, timpii lungi de așteptare fiind printre principalii factori de stres. Totuși, prognoza în call center poate face mai mult decât să prevină pierderea clienților.

Prognoza și planificarea eficiente sunt pilonii oricărui call center de succes. În acest articol, vom acoperi tot ce trebuie să știți despre aceste procese, inclusiv cum să le implementați și ce indicatori să folosiți pentru o eficiență maximă.

Idei principale:

• Prognoza în call center vă permite să anticipați cerințele viitoare ale afacerii și să mențineți o dimensiune optimă a echipei și a personalului zilnic pe baza datelor istorice.
• Prognoza este esențială pentru menținerea productivității, creșterea satisfacției clienților și a agenților, loializarea clienților și îmbunătățirea profitabilității.
• Pentru a prognoza și planifica cu acuratețe, trebuie să alegeți indicatorii potriviți pentru monitorizare, să pregătiți datele pentru modelare și să utilizați o metodă adecvată de prognoză.

Ce este prognoza în call center?

Prognoza în call center se referă la procesul de estimare a volumului viitor de apeluri pe baza datelor istorice, pentru a identifica dimensiunea necesară a echipei de agenți pe termen lung și cerințele de personal pe termen scurt. Prognoza este un proces dinamic și trebuie realizată în mod continuu. 

Prognoza și planificarea în call center sunt realizate de manageri dedicați gestionării personalului. Aceștia folosesc adesea instrumente de workforce management (WFM) pentru a urmări indicatorii, a evalua datele, a genera prognoze și a dezvolta planuri precise pentru a acoperi nevoile de contact ale companiei.

De ce este importantă prognoza în call center?

O prognoză eficientă este esențială pentru a gestiona toate apelurile primite la timp, ceea ce duce la creșterea satisfacției clienților, la retenția acestora, la o reputație mai bună a companiei și la o profitabilitate generală mai mare.

Pe de altă parte, gestionarea defectuoasă a personalului are efectul invers. Dacă aveți prea puțini agenți la datorie într-o zi, clienții vor fi frustrați de timpii lungi de așteptare, ceea ce va duce la o rată mai mare de abandon. Iar 30% dintre acești apelanți nu se mai întorc niciodată.

Totuși, și un număr prea mare de reprezentanți la datorie poate fi la fel de dăunător. Deși toate apelurile vor fi preluate la timp și clienții vor fi mulțumiți, veți ajunge să plătiți prea mult pentru o capacitate nefolosită, în timp ce majoritatea agenților vor sta degeaba.

Care sunt beneficiile prognozei în call center?

Prognoza în call center influențează mult mai multe aspecte decât s-ar putea crede. O planificare și o dimensionare eficientă a personalului pot aduce numeroase beneficii afacerii dumneavoastră în ceea ce privește productivitatea, costurile și satisfacția clienților. Printre acestea se numără:

Servicii mai bune pentru clienți

Prognoza le permite managerilor să anticipeze cu precizie orele de vârf, asigurându-se că sunt suficienți agenți disponibili pentru a gestiona afluxul de apeluri fără timpi lungi de așteptare. Acest lucru duce la îmbunătățirea scorului CSAT, deoarece apelanții primesc răspunsuri rapide și eficiente.

Costuri operaționale reduse

Prin estimarea exactă a volumului de apeluri, managerii pot planifica exact numărul necesar de personal, evitând costurile legate de supradimensionarea echipei în perioadele cu activitate redusă și cheltuielile cu orele suplimentare în perioadele cu volum neprevăzut.

Satisfacție și productivitate crescute pentru agenți

Dimensionarea corectă a personalului previne supraîncărcarea și epuizarea agenților, aceștia nefiind nici inactivi, nici copleșiți de muncă. Acest echilibru le îmbunătățește eficiența și satisfacția profesională, contribuind la o rată mai mică de rotație a personalului și la un angajament mai mare.

Instruire și dezvoltare optimizate

Prognoza oferă informații despre volumul de apeluri estimat și tipurile de interacțiuni cu clienții, ceea ce ajută managerii să planifice sesiuni de instruire dedicate în perioadele de inactivitate estimate, asigurându-se că toți agenții sunt pregătiți pentru orele de vârf.

Rată de răspuns îmbunătățită

Cu ajutorul prognozei avansate, managerii pot nu doar să organizeze agenții mai eficient, ci și să îmbunătățească gestionarea diferitelor tipuri de apeluri, care pot varia în funcție de oră sau sezon. Acest lucru permite o mai bună pregătire și adaptare a strategiilor de asistență pentru clienți.

Decizii bazate pe date

Utilizarea datelor istorice și a analizelor predictive în prognoză le oferă managerilor datele necesare pentru a-și justifica deciziile legate de personal, alocarea bugetului și alte aspecte operaționale, eliminând presupunerile și îmbunătățind procesul de planificare strategică.

Cum funcționează prognoza în call center?

Prognoza în call center poate fi împărțită în opt pași specifici. Mai jos veți găsi o scurtă prezentare a tuturor activităților necesare pentru a obține performanțe și o planificare optimă.

1. Colectați datele: Începeți prin a aduna date istorice privind volumele de apeluri, duratele acestora și alte tipare relevante, fie din software-ul de call center, fie din instrumentul de WFM.
   
2. Analizați tendințele și tiparele: Sintetizați datele și încercați să identificați tendințele și fluctuațiile sezoniere pe baza anilor precedenți pentru a planifica programul în consecință.
   
3. Luați în considerare factorii externi: Nu analizați datele izolat. Luați în calcul factorii externi, cum ar fi campaniile de marketing care ar putea influența rezultatele.
   
4. Alegeți un model de prognoză: Alegeți modelul potrivit în funcție de prioritățile dumneavoastră, cum ar fi Time Series sau Erlang C. Vom discuta despre acestea în curând.
   
5. Simulați și testați modelul: Introduceți datele istorice în modelul ales pentru a-i testa acuratețea și a evalua fezabilitatea pentru cazul dumneavoastră de utilizare specific.
   
6. Implementați prognoza: Dacă modelul funcționează bine, începeți să îl aplicați în activitățile zilnice pentru a vă ajuta la gestionarea viitoare a personalului și a resurselor.
   
7. Monitorizați și ajustați: Pentru a asigura acuratețea și eficiența pe termen lung a prognozei, va trebui să introduceți regulat date noi în model și să monitorizați activitatea.
   
8. Creați un flux de feedback: Folosiți feedbackul privind performanța reală pentru a îmbunătăți precizia prognozei.

Cum să folosiți eficient datele în prognoza pentru call center

Este de la sine înțeles că prognoza dumneavoastră poate fi la fel de bună ca datele pe care se bazează. Procesul de obținere a informațiilor relevante are două etape. Mai întâi, trebuie să alegeți indicatorii potriviți pentru analiză, iar apoi să îi pregătiți pentru prognoză.

Indicatori cheie de utilizat în prognoza de call center

• Volumul de apeluri: Acest indicator urmărește numărul de apeluri primite în call center. Datele istorice privind volumul de apeluri ajută la identificarea tiparelor, tendințelor și fluctuațiilor sezoniere, contribuind la estimarea exactă a cererii viitoare.
  
• Timpul mediu de gestionare (AHT): Măsoară durata medie a unui apel preluat de un agent, inclusiv timpul de discuție, timpul de așteptare și activitățile de după apel. Analizarea datelor istorice AHT este esențială pentru a estima durata apelurilor viitoare și a stabili necesarul de personal.
  
• Numărul de agenți: Numărul total de agenți disponibili are un impact direct asupra calității serviciilor și a satisfacției clienților. Prognozarea numărului corect de agenți pe baza volumului estimat de apeluri și a altor indicatori este vitală pentru alocarea eficientă a resurselor și gestionarea personalului.
  
• Satisfacția clienților: Acest indicator evaluează cât de mulțumiți sunt clienții de experiența lor în call center. O satisfacție ridicată aduce clienți recurenți și recomandări pozitive, aspecte importante pentru succesul pe termen lung care trebuie luate în considerare la prognoza nevoilor call centerului.

Pași cheie pentru pregătirea datelor de prognoză

• Curățarea datelor: Eliminați duplicatele, corectați erorile și gestionați valorile lipsă pentru a vă asigura că setul de date este corect și complet.
  
• Normalizarea: Standardizați datele pentru a asigura consecvența între diferite perioade de timp și tipuri de date.
  
• Selecția caracteristicilor: Identificați și selectați cele mai relevante elemente care influențează semnificativ volumele de apeluri, cum ar fi ora din zi, ziua din săptămână și evenimentele externe.
  
• Agregarea: Rezumați datele în formate utile, cum ar fi medii orare, zilnice sau săptămânale, pentru a facilita analiza și modelarea.

Care sunt principalele metode de prognoză în call center?

Deoarece procesul de analiză și verificare a unor cantități atât de mari de date ar fi prea dificil și consumator de timp pentru o persoană, companiile folosesc modele de prognoză pentru call center, care sunt tipuri de software specializate, concepute pentru a automatiza procesul.

Acestea pot varia foarte mult în funcție de scopul lor și de tehnologia utilizată. Prin urmare, este important să alegeți cu atenție metodele de prognoză și poate fi util să folosiți tipuri diferite pentru situații diferite.

Principalele tipuri de modele de prognoză în call center includ:

Analiza seriilor temporale

Ce este: Analiza seriilor temporale (TSA) este o metodă statistică pentru analizarea punctelor de date ordonate în timp pentru a identifica tipare și tendințe de-a lungul timpului.

Cum funcționează: TSA folosește date istorice pentru a estima valori viitoare prin recunoașterea dependențelor temporale și a sezonalității. Printre modelele comune se numără ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) și SARIMA (Seasonal ARIMA).

Când se folosește:

• Atunci când datele arată tendințe clare, sezonalitate sau modele ciclice în timp.
• Pentru prognoze pe termen scurt și mediu în care tendințele sunt susceptibile să continue.

Beneficii:

• Poate capta și modela cu precizie dependențele temporale.
• Eficientă pentru detectarea și utilizarea sezonalității în volumele de apeluri.
• Utilizează modele care evidențiază modul în care datele anterioare influențează previziunile viitoare.

Analiza de regresie

Ce este: O abordare statistică pentru a modela relația dintre o variabilă dependentă și una sau mai multe variabile independente.

Cum funcționează: Estimează coeficienții variabilelor independente pentru a prezice variabila dependentă. Poate fi liniară (de exemplu, regresie liniară) sau neliniară (de exemplu, regresie polinomială).

Când se folosește:

• Atunci când există o relație clară între volumele de apeluri și factorii externi sau interni.
• Pentru a înțelege impactul unor variabile specifice asupra volumului de apeluri.

Beneficii:

• Simplu de implementat și interpretat.
• Eficientă pentru identificarea și cuantificarea relațiilor dintre variabile.
• Poate fi extinsă cu tehnici de regularizare pentru a îmbunătăți performanța modelului.

Algoritmi de machine learning

Ce sunt: Un set de algoritmi care permit computerelor să învețe și să facă previziuni pe baza datelor.

Cum funcționează: Implică instruirea modelelor pe baza datelor istorice pentru a identifica tipare și a face previziuni. Algoritmii obișnuiți includ Random Forest, Gradient Boosting și Support Vector Machines.

Când se folosesc:

• Atunci când aveți de-a face cu relații complexe, neliniare în date.
• Potriviți pentru seturi mari de date cu multiple caracteristici care influențează volumele de apeluri.

Beneficii:

• Pot gestiona un grad ridicat de complexitate și interacțiune între variabile.
• De regulă, obțin o acuratețe mai mare în comparație cu modelele statistice tradiționale.
• Sunt flexibili și pot fi adaptați la diferite tipuri de date și nevoi de prognoză.

Rețele neuronale și deep learning

Ce sunt: Tehnici avansate de machine learning inspirate de creierul uman, capabile să învețe din cantități mari de date.

Cum funcționează: Sunt formate din straturi interconectate de noduri (neuroni) care procesează datele de intrare și ajustează ponderile pentru a minimiza erorile de predicție. Deep learning-ul implică mai multe straturi ascunse care pot capta tipare și relații complexe.

Când să le folosiți:

• Când prognoza necesită modelarea unor interacțiuni extrem de complexe și neliniare în seturi mari de date.
• Ideale pentru prognoze pe termen lung și scenarii în care ingineria caracteristicilor este dificilă.

Beneficii:

• Pot modela tipare și relații extrem de complexe.
• Extrag automat caracteristici din datele brute, reducând nevoia de inginerie manuală a caracteristicilor.
• Se îmbunătățesc continuu pe măsură ce primesc mai multe date, oferind o precizie mai bună în timp.

Bune practici pentru prognoza și planificarea în call center

Dacă doriți cu adevărat ca call center-ul dumneavoastră să fie cât mai productiv, există mai multe lucruri pe care le puteți face pentru a vă îmbunătăți procesele de prognoză și planificare. Printre acestea se numără:

• Implementarea monitorizării în timp real: Stabiliți sisteme de monitorizare în timp real a volumului de apeluri și a indicatorilor cheie de performanță (KPI). Acest lucru permite ajustarea imediată a numărului de agenți și a altor resurse ca răspuns la schimbările neașteptate ale volumului de apeluri.
  
• Planificarea scenariilor și teste de rezistență: Dezvoltați mai multe scenarii de prognoză (de exemplu, cel mai bun caz, cel mai rău caz și cel mai probabil) pentru a vă pregăti pentru diverse situații. Realizați teste de stres pentru a vedea cât de bine poate face față call center-ul dumneavoastră la creșteri sau scăderi neașteptate ale volumului de apeluri.

• Utilizarea analizelor avansate: Folosiți funcțiile de analiză oferite de software-urile de call center precum CloudTalk pentru a obține informații detaliate despre performanța agenților dumneavoastră, pentru a estima durata medie a apelurilor, a planifica personalul și a crea planuri de formare personalizate.

• Optimizarea integrării managementului forței de muncă (WFM): Integrați prognoza cu sisteme de management al forței de muncă pentru a simplifica procesele de planificare și de alocare a personalului. Acest lucru asigură că volumele de apeluri prognozate ghidează direct deciziile privind personalul, îmbunătățind eficiența și nivelul serviciilor.
  
• Concentrarea pe îmbunătățirea continuă: Stabiliți o cultură a îmbunătățirii continue prin revizuirea și perfecționarea periodică a proceselor de prognoză. Încurajați feedback-ul din partea personalului și folosiți datele de performanță pentru a aduce îmbunătățiri iterative modelelor și metodologiilor de prognoză.

Optimizați prognoza în call center cu CloudTalk

Așa cum am menționat anterior în articol, software-ul de call center este o altă parte importantă a oricărei operațiuni orientate spre productivitate, alături de sistemele WFM. Pe lângă gestionarea conversațiilor primite și trimise, instrumente precum CloudTalk oferă și multe funcționalități avansate pentru automatizarea și simplificarea proceselor de prognoză și planificare. 

Iată doar câteva exemple:

• Rapoarte despre agenți: Accesați KPI de performanță preciși pentru fiecare agent direct prin aplicația CloudTalk, vedeți cum influențează aceștia întreaga operațiune și optimizați-le productivitatea de la caz la caz.
  
• Analize avansate: Centralizați toate datele echipei dumneavoastră. Accesați tot ce trebuie să știți despre performanța agenților și statisticile apelurilor și folosiți aceste informații pentru a vă îmbunătăți prognoza și planificarea.
  
• Integrare WFM: Folosiți una dintre cele peste 35 de integrări native ale CloudTalk sau configurați integrări personalizate prin intermediul API-ului nostru deschis pentru a beneficia de o sincronizare bidirecțională perfectă și pentru a introduce automat date în modelele de prognoză. 

Prognoza și planificarea în call center sunt aspecte vitale ale oricărei operațiuni de succes, iar cu CloudTalk, activitatea dumneavoastră poate deveni mult mai eficientă. Așadar, ce mai așteptați?