Jetons donc un coup d’œil sur les dernières nouveautés en matière de prévisions :
Une multitude de données détaillées – Les progrès réalisés dans les logiciels de prévision permettent aujourd’hui de prendre en compte non seulement les données des dernières semaines, mais aussi des années de données détaillées. Il en résulte évidemment une plus grande précision des prévisions. Il est désormais possible d’effectuer des prévisions corrélées pour des événements spécifiques, qui sont souvent à l’origine des fluctuations de la charge de travail. Les planificateurs peuvent facilement noter s’il s’agit d’un événement annuel répétable ou d’une anomalie ponctuelle dans les données, et les algorithmes de prévision en tiendront compte dans leurs prévisions pour l’avenir.
Prévisions intrajournalières – Les prévisions, reconnues comme la première étape et la plus cruciale de la gestion du personnel (WFM) – sans parler de l’outil de réduction des coûts le plus efficace utilisé aujourd’hui dans les centres de contact, les back-offices et les points de vente – peuvent désormais être effectuées non seulement des jours ou des semaines à l’avance, mais aussi à la minute près. C’est exactement ce que demandent les médecins de la WFM : un diagnostic instantané pour des remèdes essentiels et efficaces à l’intérieur de la journée.
Prévisions multi-compétences – Pour aller plus loin, les algorithmes sophistiqués d’aujourd’hui sont également capables de soutenir une méthode intégrée, en calculant directement les besoins dans un environnement multi-compétences. Cela permet d’éviter de répéter les simulations analytiques pour chaque canal différent. Désormais, il est possible de produire des ensembles de besoins prévisionnels uniques pour toutes les activités qualifiées imbriquées, quel que soit le canal.
Débordement de compétences multiples – Le fait d’intégrer les compétences secondaires dans l’équation en tant que telles et de tenir compte du débordement des agents disponibles et polyvalents permet de réduire la tendance à la surcharge de personnel et de mieux atteindre les objectifs en matière de niveau de service.
Fini les moyennes, place aux modèles de séries temporelles – Prenant le relais de la rigidité des moyennes historiques pondérées, les modèles de séries temporelles offrent aux prévisionnistes la possibilité de comparer correctement des pommes avec des pommes, et des mois avec des mois. Les modèles de séries temporelles les plus récents servent de base à la plupart des solutions de prévision automatisées aujourd’hui. Ce n’est pas étonnant si l’on considère leur capacité à produire des prévisions avec une précision de 95 % ou plus, et ce à une vitesse fulgurante.
Mais quelle est la prochaine étape pour les prévisions ?
Les experts en cristallisation prédisent que bientôt, vous direz adieu à Erlang C et aux prévisions de l’historique pondéré.
D’autres prédisent que le mot “prévision” ne sera plus utilisé dans les années à venir : La “prévision” telle qu’elle est envisagée aujourd’hui disparaîtra au profit du “business-as-usual”. Comment cela se passe-t-il ? Obtenez des réponses à ces questions et à bien d’autres encore en téléchargeant notre dernier livre blanc sur les prévisions.
Soyez toutefois assurés que le rôle des planificateurs de ressources restera essentiel dans les années à venir. Le besoin permanent d’experts ayant une connaissance approfondie et une conscience de l’évolution des demandes des clients et de la capacité de l’organisation à y répondre ne sera jamais démodé, surtout lorsque vous aurez trouvé l’équilibre parfait entre la charge de travail et la dotation en personnel.
