Den ultimata guiden till prognostisering i callcenters:Fördelar och metoder

Amerikanska företag förlorar €1,6 biljoner på grund av dålig kundservice, där långa väntetider är en av de största stressfaktorerna. Men en bra prognos i ditt callcenter kan göra mycket mer än att bara förhindra kundbortfall.

Effektiv prognostisering och schemaläggning är hörnstenarna i alla framgångsrika callcenters. I den här artikeln går vi igenom allt du behöver veta om dessa processer, inklusive hur du genomför dem och vilka mätetal du bör använda för att bli så effektiv som möjligt.

Viktiga lärdomar:

• Prognostisering i callcentret låter dig förutse framtida affärsbehov och upprätthålla en hälsosam teamstorlek samt daglig bemanning baserat på historiska data.
• Callcenterprognoser är avgörande för att bibehålla produktiviteten, öka kund- och agentnöjdheten, stärka kundlojaliteten och förbättra ditt resultat.
• För att göra korrekta prognoser och scheman behöver du välja rätt mätetal att spåra, förbereda dem för modellering och använda en lämplig prognosmetod.

Vad är prognostisering i callcenters?

Prognostisering i callcenters handlar om att uppskatta framtida samtalsvolymer baserat på historiska data. Syftet är att identifiera behovet av agentkapacitet på lång sikt och bemanningskrav på kort sikt. Prognosarbete är dynamiskt och måste göras löpande. 

Prognoser och schemaläggning i callcentret hanteras av dedikerade bemanningsplanerare. De använder ofta verktyg för workforce management (WFM) för att spåra mätetal, utvärdera data, skapa prognoser och ta fram exakta planer som matchar företagets kontaktbehov.

Varför är det viktigt med prognoser i callcentret?

Effektiv prognostisering är avgörande för att kunna hantera alla inkommande samtal i tid, vilket leder till ökad kundnöjdhet, bättre kundlojalitet, starkare varumärke och högre lönsamhet.

Att missköta bemanningen får motsatt effekt. Om du har för få agenter i tjänst kommer kunderna sannolikt att bli frustrerade över de långa väntetiderna, vilket leder till fler avbrutna samtal. Och 30 % av dessa kunder återvänder aldrig.

Men att ha för många medarbetare i tjänst kan vara precis lika skadligt. Även om alla samtal besvaras i tid och kunderna är nöjda, kommer du att betala för mycket för överkapacitet medan dina agenter mest sitter och rullar tummarna.

Vilka är fördelarna med callcenterprognoser?

Prognostisering i callcentret påverkar mycket mer än man kan tro. Effektiv schemaläggning och bemanning ger ditt företag många fördelar när det gäller produktivitet, kostnader och kundnöjdhet. Här är några exempel:

Bättre kundservice

Med prognoser kan chefer förutse när samtalsvolymerna toppar, vilket säkerställer att det finns tillräckligt med agenter för att hantera tillströmningen av samtal utan långa väntetider. Detta leder till förbättrad CSAT eftersom kunderna får snabba och effektiva svar.

Minskade driftskostnader

Genom att förutsäga samtalsvolymerna exakt kan chefer schemalägga precis rätt mängd personal. På så sätt undviker man kostnader för överbemanning under lugnare perioder, samt dyra övertidskostnader vid oväntat högt tryck.

Nöjdare och mer produktiva agenter

Rätt bemanning förhindrar att agenter blir överbelastade eller utbrända, eftersom de varken är sysslolösa eller överhopade med arbete. Denna balans förbättrar deras effektivitet och arbetstillfredsställelse, vilket bidrar till lägre personalomsättning och högre engagemang.

Optimerad utbildning och utveckling

Prognoser ger insikter i förväntade samtalsvolymer och typer av kundinteraktioner. Det hjälper chefer att planera riktade utbildningsinsatser under lugnare perioder, så att alla agenter är väl förberedda inför nästa samtalstopp.

Förbättrad svarstid

Med smarta prognoser kan chefer inte bara schemalägga agenter mer effektivt, utan även optimera hanteringen av olika typer av samtal som varierar beroende på tid eller säsong. Det ger bättre förutsättningar att anpassa kundservicestrategierna.

Datadrivet beslutsfattande

Genom att använda historiska data och prediktiv analys i prognosarbetet får chefer ett gediget underlag för beslut om bemanning, budget och andra operativa delar. Det minskar gissningarna och stärker den strategiska planeringen.

Hur fungerar prognostisering i callcenters?

Prognosprocessen i ett callcenter kan delas in i åtta steg. Nedan hittar du en snabb översikt över allt som krävs för att nå optimala resultat och scheman.

1. Samla in data: Börja med att samla in historiska data om samtalsvolymer, samtalstider och andra mönster från antingen din callcenter-programvara eller ditt WFM-verktyg.
   
2. Analysera trender och mönster: Gå igenom informationen för att identifiera trender och säsongsvariationer baserat på tidigare år för att planera schemaläggningen därefter.
   
3. Ta hänsyn till externa faktorer: Titta inte bara på siffrorna. Tänk på externa faktorer som marknadsföringskampanjer som kan påverka datan.
   
4. Välj prognosmodell: Välj en lämplig modell baserat på dina prioriteringar, till exempel tidsserieanalys eller Erlang C. Vi går igenom dessa strax.
   
5. Simulera och testa modellen: Mata in dina historiska data i den valda modellen för att testa dess träffsäkerhet och se om den fungerar för ditt specifika behov.
   
6. Implementera prognosen: Om modellen fungerar bra börjar du använda den i det dagliga arbetet för att underlätta framtida bemanningsplanering och resurshantering.
   
7. Övervaka och justera: För att säkerställa att dina prognoser förblir träffsäkra och effektiva på sikt behöver du regelbundet mata in ny data och följa upp aktiviteten.
   
8. Skapa en feedbackloop: Använd feedback från det faktiska utfallet för att löpande förbättra prognosernas precision.

Så använder du data effektivt för prognoser i callcentret

Det säger sig självt att dina prognoser inte blir bättre än den data du baserar dem på. Processen för att få fram rätt information består av två delar: först måste du välja rätt mätetal att analysera och sedan förbereda dem för prognosen.

Viktiga mätetal att använda i dina prognoser

• Samtalsvolym: Detta mätetal visar antalet inkommande samtal till callcentret. Historiska data om samtalsvolym hjälper dig att upptäcka mönster, trender och säsongsvariationer, vilket gör det lättare att förutse framtida behov.
  
• Genomsnittlig hanteringstid (AHT): Detta mäter den genomsnittliga samtalstiden för en agent, inklusive samtalstid, väntetid och efterarbete. Att analysera historiska AHT-data är helt avgörande för att kunna förutse hur långa framtida samtal blir och därmed bemanningsbehovet.
  
• Antal agenter: Det totala antalet tillgängliga agenter påverkar servicenivån och kundnöjdheten direkt. Att prognostisera rätt antal agenter utifrån förväntad samtalsvolym och andra mätetal är nyckeln till effektiv resurshantering och bemanning.
  
• Kundnöjdhet: Detta mäter hur nöjda kunderna är med sin upplevelse av callcentret. Hög kundnöjdhet leder till återkommande affärer och positiva rekommendationer, vilket är viktigt för långsiktig framgång och bör vägas in i dina prognoser.

Viktiga steg för att förbereda data

• Datatvätt: Ta bort dubbletter, korrigera fel och hantera saknade värden för att säkerställa att din data är korrekt och komplett.
  
• Normalisering: Standardisera datan så att den är konsekvent över olika tidsperioder och datatyper.
  
• Val av variabler: Identifiera och välj ut de mest relevanta variablerna som faktiskt påverkar samtalsvolymerna, som tid på dygnet, veckodag eller externa händelser.
  
• Aggregering: Sammanställ datan i användbara format, som tim-, dags- eller vecko-genomsnitt, för att underlätta analys och modellering.

Vilka är de vanligaste metoderna för callcenterprognoser?

Eftersom processen att analysera och korskörda så stora datamängder är alldeles för svår och tidskrävande för en människa, använder företag prognosverktyg – en specialiserad programvara utformad för att automatisera processen.

Dessa kan variera mycket beroende på vad de ska användas till och vilken teknik som ligger bakom. Därför är det viktigt att göra ett genomtänkt val, och det kan ibland vara bra att använda olika modeller för olika behov.

De vanligaste typerna av prognosmodeller inkluderar:

Tidsserieanalys

Vad det är: Tidsserieanalys (TSA) är en statistisk metod för att analysera tidsordnade datapunkter för att identifiera mönster och trender över tid.

Hur det fungerar: TSA använder historiska data för att förutsäga framtida värden genom att identifiera tidsberoenden och säsongsvariationer. Vanliga modeller är ARIMA och SARIMA.

När det ska användas:

• När din data visar tydliga trender, säsongsvariationer eller cykliska mönster över tid.
• För kort- och medelfristiga prognoser där trenderna förväntas hålla i sig.

Fördelar:

• Kan exakt fånga upp och modellera tidsberoenden.
• Effektivt för att upptäcka och utnyttja säsongsvariationer i samtalsvolymer.
• Använder modeller som visar hur historiska data påverkar framtida prognoser.

Regressionsanalys

Vad det är: En statistisk metod för att modellera sambandet mellan en beroende variabel och en eller flera oberoende variabler.

Hur det fungerar: Uppskattar koefficienterna för de oberoende variablerna för att förutsäga den beroende variabeln. Kan vara linjär eller icke-linjär.

När det ska användas:

• När det finns ett tydligt samband mellan samtalsvolym och externa eller interna faktorer.
• För att förstå hur specifika variabler påverkar samtalsvolymen.

Fördelar:

• Enkelt att implementera och tolka.
• Effektivt för att identifiera och mäta samband mellan olika variabler.
• Kan byggas ut med regulariseringstekniker för att förbättra modellens prestanda.

Algoritmer för maskininlärning

Vad det är: En uppsättning algoritmer som gör det möjligt för datorer att lära sig av och göra förutsägelser baserat på data.

Hur det fungerar: Innebär att man tränar modeller på historiska data för att hitta mönster och göra förutsägelser. Vanliga algoritmer är Random Forest, Gradient Boosting och Support Vector Machines.

När det ska användas:

• När man hanterar komplexa, icke-linjära samband i datan.
• Lämpligt för stora datamängder med många olika variabler som påverkar samtalsvolymen.

Fördelar:

• Kan hantera en hög grad av komplexitet och interaktion mellan variabler.
• Ger vanligtvis högre precision än traditionella statistiska modeller.
• Flexibelt och kan anpassas till olika typer av data och prognosbehov.

Neurala nätverk och djupinlärning

Vad det är: Avancerade maskininlärningstekniker inspirerade av den mänskliga hjärnan, med förmåga att lära sig från enorma mängder data.

Så fungerar de: De består av sammankopplade lager av noder (neuroner) som bearbetar indata och justerar vikter för att minimera prognosfel. Djupinlärning involverar flera dolda lager som kan fånga upp invecklade mönster och relationer.

När de ska användas:

• När prognoser kräver modellering av mycket komplexa och icke-linjära interaktioner i stora datamängder.
• Idealiskt för långsiktiga prognoser och scenarier där funktionsutveckling (feature engineering) är en utmaning.

Fördelar:

• Kan modellera extremt komplexa mönster och relationer.
• Extraherar automatiskt funktioner från rådata, vilket minskar behovet av manuell funktionsutveckling.
• Förbättras kontinuerligt med mer data, vilket ger bättre precision över tid.

Bästa praxis för prognoser och schemaläggning i callcenter

Om du verkligen vill göra ditt callcenter så produktivt som möjligt finns det flera andra saker du kan göra för att förbättra dina prognos- och schemaläggningsprocesser ytterligare. Dessa inkluderar:

• Implementera realtidsövervakning: Etablera system för att övervaka samtalsvolymer och nyckeltal (KPI:er) i realtid. Detta gör det möjligt att omedelbart justera personalstyrkan och andra resurser som svar på oväntade förändringar i samtalsmönstret.
  
• Scenarioplanering och stresstestning: Skapa flera prognosscenarier (t.ex. bästa fall, värsta fall och mest troligt) för att förbereda dig på olika situationer. Genomför stresstester för att se hur väl ditt callcenter kan hantera oväntade toppar eller dalar i samtalsvolymen.

• Använda avancerad analys: Använd analysfunktioner i callcenter-programvaror som CloudTalk för att få omfattande insikter i dina agenters prestationer för att uppskatta genomsnittlig samtalstid, planera bemanning och skapa skräddarsydda utbildningsplaner.

• Optimera integrering med personalplanering (WFM): Integrera prognoser med system för personalplanering för att effektivisera schemaläggning och bemanning. Detta säkerställer att prognostiserade samtalsvolymer direkt styr bemanningsbeslut, vilket förbättrar effektiviteten och servicenivåerna.
  
• Fokusera på ständiga förbättringar: Skapa en kultur av ständiga förbättringar genom att regelbundet granska och förfina prognosprocesserna. Uppmuntra feedback från personalen och använd prestationsdata för att göra löpande förbättringar av dina prognosmodeller och metoder.

Optimera prognoser för callcenter med CloudTalk

Som vi nämnde tidigare i artikeln är callcenter-programvara en annan viktig del av en produktivitetsfokuserad verksamhet, tillsammans med WFM-system. Förutom att driva dina inkommande och utgående samtal erbjuder verktyg som CloudTalk även många avancerade funktioner för att automatisera och effektivisera dina prognos- och schemaläggningsprocesser ytterligare. 

Här är bara några exempel:

• Agentrapportering: Få tillgång till exakta KPI:er för enskilda agenter direkt i CloudTalks app, se hur de påverkar verksamheten som helhet och optimera deras produktivitet fall för fall.
  
• Avancerad analys: Centralisera all ditt teams data. Få tillgång till allt du behöver veta om dina agenters prestationer och samtalsstatistik, och använd det för att förbättra dina prognoser och din schemaläggning ytterligare.
  
• WFM-integrering: Använd en av CloudTalks över 35 färdiga integrationer eller bygg egna via vårt öppna API för att dra nytta av sömlös tvåvägssynkronisering och automatiskt mata in information i dina prognosmodeller. 

Prognoser och schemaläggning i callcentret är avgörande delar i en välfungerande verksamhet, och med CloudTalk kan din fungera ännu bättre. Så vad väntar du på?