Çağrı merkezi tahminlemesi için nihai kılavuz:Avantajlar ve yöntemler

ABD’deki işletmeler kötü müşteri hizmetleri nedeniyle 1,6 trilyon dolar kaybediyor ve uzun bekleme süreleri en büyük stres kaynaklarından biri olarak öne çıkıyor. Ancak çağrı merkezi tahminlemesi, müşteri kaybını önlemekten çok daha fazlasını yapabilir.

Etkili tahminleme ve planlama, başarılı bir çağrı merkezinin temel taşlarıdır. Bu makalede, bu süreçleri nasıl yürüteceğiniz ve olabildiğince etkili olmak için hangi metrikleri kullanacağınız da dahil olmak üzere bilmeniz gereken her şeyi ele alacağız.

Önemli çıkarımlar:

• Çağrı merkezi tahminlemesi, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki iş gereksinimlerini öngörmenizi ve sağlıklı bir ekip boyutu ile günlük personel kadrosu oluşturmanızı sağlar.
• Çağrı merkezi tahminlemesi; üretkenliği korumak, müşteri ve müşteri temsilcisi memnuniyetini artırmak, müşteri bağlılığını güçlendirmek ve karlılığınızı artırmak için kritik öneme sahiptir.
• Doğru tahminleme ve planlama yapmak için takip edilecek doğru metrikleri seçmeli, bunları modelleme için hazırlamalı ve uygun bir çağrı merkezi tahminleme yönteminden yararlanmalısınız.

Çağrı merkezi tahminlemesi nedir?

Çağrı merkezi tahminlemesi, gerekli uzun vadeli temsilci ekibi boyutunu ve kısa vadeli personel ihtiyaçlarını belirlemek amacıyla geçmiş verilere dayanarak gelecekteki çağrı hacmini tahmin etme sürecidir. Tahminleme dinamiktir ve sürekli olarak güncellenmesi gerekir. 

Çağrı merkezi tahminlemesi ve planlaması, özel iş gücü yöneticileri tarafından yürütülür. Bu yöneticiler metrikleri takip etmek, verileri değerlendirmek, tahminler hazırlamak ve işletmenin iletişim ihtiyaçlarını karşılayacak doğru planlar geliştirmek için genellikle iş gücü yönetimi (WFM) araçlarını kullanırlar.

Çağrı merkezi tahminlemesi neden önemlidir?

Etkin bir çağrı merkezi tahminlemesi, gelen tüm aramaların zamanında ve verimli bir şekilde yönetilmesi için kritik önem taşır; bu da müşteri memnuniyetini, müşteri bağlılığını, şirket itibarını ve genel karlılığı artırır.

Diğer yandan, personel planlamasını yanlış yönetmek tam tersi bir etki yaratır. Herhangi bir günde görevde çok az temsilciniz varsa müşteriler uzun bekleme süreleri nedeniyle hayal kırıklığına uğrayacaktır ve bu da çağrı bırakma oranının artmasına yol açacaktır. Üstelik bu arayanların %30’u bir daha asla geri dönmez.

Ancak görevde çok fazla temsilci bulundurmak da bir o kadar zarar verici olabilir. Tüm çağrılar zamanında yanıtlanıp müşteriler memnun ayrılsa bile, temsilcilerinizin çoğu boş otururken siz yüksek kapasite için fazladan ödeme yapmaya devam edersiniz.

Çağrı merkezi tahminlemesinin avantajları nelerdir?

Çağrı merkezi tahminlemesi düşünülenden çok daha fazla alanı etkiler. Etkili planlama ve personel istihdamı; üretkenlik, maliyetler ve müşteri memnuniyeti açısından işletmenize sayısız avantaj sağlayabilir. İşte bazı örnekler:

Daha iyi müşteri hizmetleri

Tahminleme, yöneticilerin yoğun çağrı zamanlarını doğru bir şekilde öngörmesini sağlayarak, uzun bekleme süreleri olmadan yoğunluğu yönetecek yeterli sayıda temsilcinin hazır bulunmasını güvence altına alır. Bu durum, arayanların hızlı ve etkili yanıtlar almasıyla CSAT (müşteri memnuniyeti) skorunun artmasını sağlar.

Düşük işletme maliyetleri

Çağrı hacimlerini doğru tahmin eden yöneticiler, düşük yoğunluklu dönemlerde gereksiz personel maliyetlerinden ve beklenmedik yüksek yoğunluklarda oluşan fazla mesai masraflarından kaçınarak tam ihtiyaç duyulan miktarda personel planlaması yapabilir.

Yüksek temsilci memnuniyeti ve üretkenliği

Doğru personel planlaması, temsilcilerin ne boş kalmasını ne de aşırı yük altında ezilmesini sağlayarak tükenmişliği önler. Bu denge, temsilcilerin verimliliğini ve iş memnuniyetini artırarak işten ayrılma oranlarını düşürür ve çalışan bağlılığını artırır.

Optimize edilmiş eğitim ve gelişim

Tahminleme, beklenen çağrı hacimleri ve müşteri etkileşimi türleri hakkında içgörüler sunarak yöneticilerin sakin geçmesi öngörülen zamanlarda hedefe yönelik eğitim seansları planlamasına yardımcı olur. Böylece tüm temsilciler yoğun zamanlara en iyi şekilde hazırlanır.

Gelişmiş yanıt süreleri

Gelişmiş tahminleme sayesinde yöneticiler sadece temsilci planlamasını daha etkili yapmakla kalmaz, aynı zamanda zamana veya mevsime göre değişebilen farklı çağrı türlerinin yönetimini de kolaylaştırır. Bu da müşteri hizmetleri stratejilerinin daha iyi hazırlanmasına ve özelleştirilmesine olanak tanır.

Veriye dayalı karar alma

Tahminlemede geçmiş verilerin ve öngörücü analitiğin kullanılması, yöneticilere personel alımı, bütçe tahsisatı ve diğer operasyonel konularda kararlarını destekleyecek veriler sağlar. Bu sayede varsayımlarla hareket etme ihtiyacı azalır ve stratejik planlama süreci güçlenir.

Çağrı merkezi tahminlemesi nasıl çalışır?

Çağrı merkezi tahminlemesi sekiz spesifik adıma bölünebilir. Aşağıda, optimum performans ve planlama elde etmek için gereken tüm faaliyetlerin hızlı bir özetini bulabilirsiniz.

1. Veri toplayın: Çağrı merkezi yazılımınızdan veya WFM aracınızdan çağrı hacimleriniz, süreleriniz ve diğer ilgili kalıplarla ilgili geçmiş verileri toplayarak başlayın.
   
2. Trendleri ve kalıpları analiz edin: Verileri ayrıştırın ve planlamayı buna göre yapmak için önceki yıllara dayanan trendleri ve mevsimsel dalgalanmaları belirlemeye çalışın.
   
3. Dış faktörleri hesaba katın: Verilere tek başına bakmayın. İçgörüleri saptırabilecek pazarlama kampanyaları gibi dış faktörleri de göz önünde bulundurun.
   
4. Bir tahminleme modeli seçin: Zaman Serisi veya Erlang C gibi önceliklerinize uygun bir tahminleme modeli seçin. Bunları birazdan ele alacağız.
   
5. Modeli simüle edin ve test edin: Seçtiğiniz modelin doğruluğunu test etmek ve özel kullanım senaryonuz için uygunluğunu değerlendirmek amacıyla geçmiş verilerinizi modele yükleyin.
   
6. Tahminlemeyi uygulayın: Modelinizin iyi çalıştığını varsayarak, gelecekteki personel ve kaynak yönetimini denetlemeye yardımcı olması için bunu günlük faaliyetlerinize uygulamaya başlayın.
   
7. İzleyin ve ayarlayın: Tahminlemenizin uzun vadeli doğruluğunu ve etkinliğini sağlamak için modeli düzenli olarak yeni verilerle beslemeniz ve etkinlikleri izlemeniz gerekir.
   
8. Geri bildirim döngüsü oluşturun: Tahmin doğruluğunu artırmak için gerçek dünya performans geri bildirimlerini kullanın.

Çağrı merkezi tahminlemesinde veriler etkili bir şekilde nasıl kullanılır?

Çağrı merkezi tahminlemenizin ancak dayandığı veriler kadar iyi olabileceğini söylemeye gerek bile yok. İlgili bilgileri edinme süreci ise iki aşamalıdır. İlk olarak analiz etmek için doğru metrikleri seçmeli, ardından bunları tahminleme için hazırlamalısınız.

Çağrı merkezi tahminlemesinde kullanılacak temel metrikler

• Çağrı hacmi: Bu metrik, bir çağrı merkezine gelen aramaların sayısını izler. Çağrı hacmine ilişkin geçmiş veriler kalıpların, trendlerin ve mevsimsel dalgalanmaların belirlenmesine yardımcı olarak gelecekteki talebin doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlar.
  
• Ortalama işlem süresi (AHT): Bu metrik, konuşma süresi, bekletme süresi ve çağrı sonrası çalışmalar dahil olmak üzere bir temsilci tarafından gerçekleştirilen bir çağrının ortalama süresini ölçer. Geçmiş AHT verilerinin analiz edilmesi, gelecekteki çağrıların ne kadar süreceğini tahmin etmek ve personel ihtiyaçlarını belirlemek için kritik öneme sahiptir.
  
• Temsilci sayısı: Mevcut toplam temsilci sayısı, hizmet seviyelerini ve müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler. Beklenen çağrı hacmine ve diğer metriklere dayanarak doğru temsilci sayısını tahmin etmek, verimli kaynak tahsisi ve iş gücü yönetimi için hayati önem taşır.
  
• Müşteri memnuniyeti: Bu metrik, müşterilerin çağrı merkezi deneyimlerinden ne kadar memnun olduklarını değerlendirir. Yüksek müşteri memnuniyeti, işlerin tekrarlanmasını ve olumlu referansları beraberinde getirir. Bunlar uzun vadeli iş başarısı için önemlidir ve çağrı merkezi ihtiyaçları tahmin edilirken göz önünde bulundurulmalıdır.

Tahminleme verilerini hazırlamak için temel adımlar

• Veri temizleme: Veri kümesinin doğru ve eksiksiz olmasını sağlamak için yinelenenleri kaldırın, hataları düzeltin ve eksik değerleri ele alın.
  
• Normalizasyon: Farklı zaman dilimleri ve veri türleri arasında tutarlılık sağlamak için verileri standartlaştırın.
  
• Özellik seçimi: Çağrı hacimlerini önemli ölçüde etkileyen en ilgili özellikleri belirleyin ve seçin. Bu, günün saati, haftanın günü ve dış olayları içerebilir.
  
• Agregasyon (birleştirme): Analizi ve modellemeyi kolaylaştırmak için verileri saatlik, günlük veya haftalık ortalamalar gibi kullanışlı biçimlerde özetleyin.

Çağrı merkezi tahminlemesinin temel yöntemleri nelerdir?

Bu kadar büyük miktarda veriyi analiz etme ve çapraz inceleme süreci bir insan için çok zor ve zaman alıcı olacağından, işletmeler süreci otomatikleştirmek için tasarlanmış özel yazılım türleri olan çağrı merkezi tahminleme modellerini kullanırlar.

Bunlar kullanım senaryolarına ve kullandıkları özel teknolojiye bağlı olarak büyük ölçüde değişiklik gösterebilir. Bu nedenle, çağrı merkezi tahminleme yöntemi seçiminizi bilinçli yapmanız önemlidir ve farklı kullanım durumları için farklı türler kullanmak faydalı olabilir.

Başlıca çağrı merkezi tahminleme modelleri şunlardır:

Zaman serisi analizi

Nedir: Zaman Serisi Analizi (TSA), zaman içindeki kalıpları ve trendleri belirlemek amacıyla zamana göre sıralanmış veri noktalarını analiz etmeye yönelik istatistiksel bir yöntemdir.

Nasıl çalışır: TSA, zamansal bağımlılıkları ve mevsimselliği tanıyarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Yaygın modeller arasında ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama) ve SARIMA (Mevsimsel ARIMA) yer alır.

Ne zaman kullanılmalı:

• Veriler zaman içinde net trendler, mevsimsellik veya döngüsel kalıplar gösterdiğinde.
• Trendlerin devam etme olasılığının yüksek olduğu kısa ve orta vadeli tahminler için.

Avantajları:

• Zamansal bağımlılıkları doğru bir şekilde yakalayabilir ve modelleyebilir.
• Çağrı hacimlerindeki mevsimselliği tespit etmek ve bundan yararlanmak için etkilidir.
• Geçmiş verilerin gelecekteki tahminleri nasıl etkilediğini vurgulayan modeller kullanır.

Regresyon analizi

Nedir: Bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemeye yönelik istatistiksel bir yaklaşımdır.

Nasıl çalışır: Bağımlı değişkeni tahmin etmek için bağımsız değişkenlerin katsayılarını hesaplar. Doğrusal (örn. Doğrusal Regresyon) veya doğrusal olmayan (örn. Polinom Regresyon) olabilir.

Ne zaman kullanılmalı:

• Çağrı hacimleri ile dış/iç faktörler arasında net bir ilişki olduğunda.
• Belirli değişkenlerin çağrı hacmi üzerindeki etkisini anlamak için.

Avantajları:

• Uygulaması ve yorumlaması basittir.
• Değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek ve ölçmek için etkilidir.
• Model performansını artırmak için düzenlileştirme (regularization) teknikleriyle genişletilebilir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları

Nedirler: Bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve verilere dayalı tahminler yapmasını sağlayan bir dizi algoritmadır.

Nasıl çalışırlar: Kalıpları belirlemek ve tahminlerde bulunmak için modellerin geçmiş veriler üzerinde eğitilmesini içerir. Yaygın algoritmalar arasında Rastgele Orman (Random Forest), Gradyan Artırma (Gradient Boosting) ve Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines) yer alır.

Ne zaman kullanılmalılar:

• Verilerdeki karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkilerle çalışırken.
• Çağrı hacimlerini etkileyen çok sayıda özelliğe sahip büyük veri kümeleri için uygundur.

Avantajları:

• Değişkenler arasındaki yüksek derecede karmaşıklığı ve etkileşimi yönetebilir.
• Geleneksel istatistiksel modellere kıyasla genellikle daha yüksek doğruluk sağlarlar.
• Esnektirler; farklı veri türlerine ve tahmin ihtiyaçlarına göre uyarlanabilirler.

Yapay sinir ağları ve derin öğrenme

Nedirler: İnsan beyni örnek alınarak modellenen, büyük miktarda veriden öğrenebilen gelişmiş makine öğrenimi teknikleridir.

Nasıl çalışırlar: Giriş verilerini işleyen ve tahmin hatasını en aza indirmek için ağırlıkları ayarlayan birbirine bağlı düğüm (nöron) katmanlarından oluşurlar. Derin öğrenme, karmaşık kalıpları ve ilişkileri yakalayabilen birden fazla gizli katman içerir.

Ne zaman kullanılmalı:

• Tahminleme, büyük veri kümelerindeki son derece karmaşık ve doğrusal olmayan etkileşimlerin modellenmesini gerektirdiğinde.
• Uzun vadeli tahminleme ve özellik mühendisliğinin (feature engineering) zor olduğu senaryolar için idealdir.

Faydaları:

• Son derece karmaşık kalıpları ve ilişkileri modelleyebilir.
• Manuel özellik mühendisliği ihtiyacını azaltarak ham verilerden özellikleri otomatik olarak çıkarır.
• Daha fazla veriyle sürekli olarak gelişerek zaman içinde daha iyi doğruluk sağlar.

Çağrı merkezi tahminleme ve planlaması için en iyi uygulamalar

Çağrı merkezinizi gerçekten olabildiğince üretken hale getirmek istiyorsanız, tahminleme ve planlama süreçlerinizi daha da geliştirmek için yapabileceğiniz birkaç şey daha vardır. Bunlar şunları içerir:

• Gerçek zamanlı izlemeyi uygulamak: Çağrı hacimlerinin ve temel performans göstergelerinin (KPI'lar) gerçek zamanlı izlenmesi için sistemler kurun. Bu, çağrı modellerindeki beklenmedik değişikliklere yanıt olarak personel seviyelerinde ve diğer kaynaklarda anında ayarlama yapılmasına olanak tanır.
  
• Senaryo planlaması ve stres testi: Çeşitli durumlara hazırlanmak için birden fazla tahmin senaryosu (örneğin en iyi durum, en kötü durum ve en olası durum) geliştirin. Çağrı merkezinizin çağrı hacmindeki beklenmedik artış veya düşüşleri ne kadar iyi yönetebileceğini görmek için stres testleri yapın.

• Gelişmiş analitikten yararlanmak: Ortalama çağrı süresini tahmin etmek, personel planlaması yapmak ve özel eğitim planları oluşturmak amacıyla temsilcilerinizin performansına ilişkin kapsamlı bilgiler edinmek için CloudTalk gibi çağrı merkezi yazılımlarının sunduğu analitik özelliklerini kullanın.

• İş gücü yönetimi (WFM) entegrasyonunu optimize etmek: Planlama ve personel alma süreçlerini kolaylaştırmak için tahminlemeyi iş gücü yönetim sistemleri ile entegre edin. Bu, tahmin edilen çağrı hacimlerinin doğrudan personel kararlarını etkilemesini sağlayarak verimliliği ve hizmet seviyelerini artırır.
  
• Sürekli iyileştirmeye odaklanmak: Tahminleme süreçlerini düzenli olarak gözden geçirip geliştirerek bir sürekli iyileştirme kültürü oluşturun. Personelden geri bildirim almayı teşvik edin ve tahmin modelleriniz ile metodolojilerinizde yinelemeli geliştirmeler yapmak için performans verilerini kullanın.

CloudTalk ile çağrı merkezi tahminlemesini optimize edin

Makalenin başlarında da belirttiğimiz gibi, çağrı merkezi yazılımı, WFM'lerin yanı sıra üretkenlik odaklı her operasyonun bir diğer önemli parçasıdır. CloudTalk gibi araçlar, gelen ve giden aramalarınızı yönetmenin yanı sıra, tahminleme ve planlama süreçlerinizi daha da otomatikleştirmek ve kolaylaştırmak için birçok gelişmiş araç sunar. 

İşte sadece birkaç örnek:

• Temsilci raporlaması: Bireysel temsilciler için doğru performans KPI'larına doğrudan CloudTalk uygulaması üzerinden erişin, bunların operasyonunuzun bütününe nasıl etki ettiğini görün ve üretkenliklerini duruma göre optimize edin.
  
• Gelişmiş analitik: Ekibinizin tüm verilerini tek bir yerde toplayın. Temsilcinizin performansı ve çağrı istatistikleriyle ilgili bilmeniz gereken her şeye erişin ve bunu tahminleme ile planlamanızı daha da geliştirmek için kullanın.
  
• WFM entegrasyonu: Sorunsuz çift yönlü senkronizasyondan yararlanmak ve bilgileri tahmin modellerinize otomatik olarak aktarmak için CloudTalk'un 35'ten fazla yerel entegrasyonundan birini kullanın veya Açık API'miz aracılığıyla özel entegrasyonlar kurun. 

Çağrı merkezi tahminlemesi ve planlaması, başarılı bir operasyonun hayati yönleridir ve CloudTalk ile sizinki çok daha iyi olabilir. Öyleyse ne bekliyorsunuz?