Wenn betriebliche Effizienz und Spitzenleistung Ihre obersten Ziele sind, dann ist die Implementierung eines soliden Contact Center-Prognoseprozesses vielleicht das Wichtigste, was Ihr Unternehmen tun kann. In einer kürzlich von Salesforce durchgeführten Umfrage gaben jedoch nur 20 % der Servicefachleute an, dass ihre Unternehmen bei der Vorhersage der Nachfrage hervorragend abschneiden.
Wenn Ihr Unternehmen mit genauen Prognosen und einer effektiven Personalplanung zu kämpfen hat, ist dieser Leitfaden genau das Richtige für Sie. Informieren Sie sich über die Grundlagen der Contact Center-Prognose – oder springen Sie weiter, um die häufigsten Fallstricke, Best Practices und Tipps von unseren Experten kennenzulernen.
Inhaltsverzeichnis
Was sind Prognosen für Contact Center?
Bei der Call Center-Prognose handelt es sich um den grundlegenden Prozess der Vorhersage des Volumens der eingehenden Kundeninteraktionen – Anrufe, E-Mails, Chats und mehr – über einen bestimmten Zeitraum. Es geht darum, vorauszuschauen, Daten zu nutzen, um die Nachfrage zu antizipieren, und Ihr Team darauf vorzubereiten, sie effizient zu bewältigen. Dieser Vorhersageprozess ist entscheidend für die Personalplanung und ein Eckpfeiler eines effektiven Call Workforce Center Managements (WFM). Und wie wir weiter unten erläutern werden, wirkt sich seine Genauigkeit direkt auf Ihre Fähigkeit aus, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu bieten.
Warum ist eine genaue Prognose für Call Center so wichtig?
Wie wir bereits besprochen haben, geht es bei der Call Center-Prognose darum, die Nachfrage vorherzusehen. Aber warum ist die richtige Vorhersage so wichtig? Die Antwort liegt in der direkten Auswirkung auf mehrere Schlüsselaspekte der Produktivität und Leistung Ihres Call Centers und letztlich auf die Kundenerfahrung.
Verbessern Sie die Servicequalität
SLAs sind entscheidend für die Messung und Aufrechterhaltung der Servicequalität. Die Nichteinhaltung von SLAs kann Ihren Ruf schädigen und zu Kundenabwanderung führen. Indem Sie das Anrufaufkommen und die Kundennachfrage genau vorhersagen, können Sie sicherstellen, dass Ihr Team auf das eingehende Arbeitsaufkommen vorbereitet ist und einen konsistenten Service bieten kann.
Proaktiv an den Wandel anpassen
Callcenter arbeiten in dynamischen Umgebungen. Genaue Prognosen ermöglichen es Ihnen, Nachfrageschwankungen zu antizipieren und sich an sie anzupassen. Ganz gleich, ob es sich um einen saisonalen Spitzenwert, eine Marketingkampagne oder ein unerwartetes Ereignis handelt, eine genaue Vorhersage hilft Ihnen, der Zeit voraus zu sein. Moderne Software für Callcenter-Prognosen ermöglicht auch schnellere Reaktionen auf unvorhergesehene Veränderungen, damit Ihr Team auf alles vorbereitet ist.
Vermeiden Sie Burnout bei Agenten
Hohe Arbeitsbelastung, Stress, mangelnde Effizienz und schlechte Ergebnisse können schnell dazu führen, dass die Mitarbeiter an der Front ausgebrannt sind. Angesichts der Tatsache, dass so viele Unternehmen mit Fluktuationsproblemen zu kämpfen haben – kürzlich gaben 63 % der Agenten an, ein hohes Burnout-Risiko zu haben – ist die Implementierung einer soliden Strategie für die Prognose von Contact Centern nicht zu übersehen. Laut einer Umfrage der Society of Workforce Planning Professionals war die Prognosegenauigkeit sogar der wichtigste Faktor für die Gesamtzufriedenheit des Teams.
Optimieren Sie die Effizienz mit datengesteuerter Personalplanung
Da die Personalkosten in der Regel etwa 70 % der Gesamtkosten eines Contact Centers ausmachen, bieten Prognosen Transparenz und Klarheit, um besser informierte Personal- und Planungsentscheidungen zur Optimierung der Ausgaben und der Gesamteffizienz zu treffen. Eine Überbesetzung führt zu unnötigen Kosten, während eine Unterbesetzung zu langen Wartezeiten und frustrierten Kunden führt. Wenn Sie wissen, wann Spitzenzeiten auftreten, können Sie Ihre Agenten effektiv einplanen und sicherstellen, dass Sie die richtigen Mitarbeiter zur richtigen Zeit am richtigen Ort haben.
Verbessern Sie das Kundenerlebnis
Letztendlich wirkt sich eine genaue Vorhersage am stärksten auf Ihr Kundenerlebnis aus. Kunden erwarten heute prompten und effizienten Service über eine Vielzahl von Kanälen. Eine genaue Vorhersage hilft Ihnen, die Wartezeiten zu minimieren und sicherzustellen, dass die Agenten verfügbar sind, wenn sie gebraucht werden. Kürzere Reaktionszeiten und schnellere Lösungen führen zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer stärkeren Kundenbindung. Wenn die Agenten richtig besetzt und eingeplant sind und besser beschäftigt werden, können sie einen aufmerksameren und persönlicheren Service bieten, was zu positiven Kundeninteraktionen führt und den Ruf Ihrer Marke stärkt.
Häufige Herausforderungen bei der Prognose im Contact Center
Die Ressourcenprognose in Contact Centern muss kein komplizierter Prozess sein. Aber auch bei einer perfekten Vorhersage und den besten Absichten läuft nicht immer alles nach Plan. Hier sind die häufigsten Gründe für falsche Prognosen:
- Mangel an historischen Daten: Der Zugang zu genauen Daten (zusammen mit einem aufgezeichneten Prüfpfad für frühere Prognoseaktivitäten) bietet eine solide Grundlage für zukünftige Prognosen. Denken Sie daran, alle Prognosen zu archivieren, damit Sie den Zugriff auf diese historischen Daten nicht verlieren.
- Schlechter Validierungsprozess: Alles ändert sich im Laufe der Zeit, einschließlich der Kanäle, der Präferenzen der Mitarbeiter und ungeplanter Abwesenheiten. Deshalb ist es wichtig, den Wandel zu beobachten und ihn in die Prognose einzubeziehen. Auf diese Weise ist das Contact Center immer bereit, schnell und effektiv auf das Unerwartete zu reagieren. Erstellen Sie neue Prognosen nach Tag, Woche oder Monat, abhängig von bekannten bevorstehenden Ereignissen.
- Isoliertes Arbeiten: Stellen Sie sicher, dass die Planungsteams mit anderen Bereichen des Unternehmens kommunizieren und zusammenarbeiten, um die Prognosen für das Contact Center zu verbessern. Durch die Vereinfachung des Kommunikationsprozesses wird es einfacher, Vertrieb und Marketing über geplante Aktionen und Werbekampagnen auf dem Laufenden zu halten. Dies hilft den Agenten auch dabei, auf die eingehenden Anfragen vorbereitet zu sein.
- Fehlende „Was-wäre-wenn“-Analyse: Warum Zeit und Geld für Prognosen verschwenden, die nicht funktionieren, wenn eine „Was-wäre-wenn“-Übung bei Prognosemodellen für zukünftige Anforderungen helfen kann? Entscheiden Sie sich für eine Workforce-Management-Lösung, die eine „Was-wäre-wenn“-Modellierung beinhaltet, und wissen Sie, wie Sie diese nutzen können. Denken Sie daran, Puffer einzuplanen, um unerwartete Aktivitätsspitzen und ungeplante Abwesenheiten auffangen zu können.
- Einmal ist nicht genug: Prozesse sind, wie Unternehmen, nicht statisch. Sie sind ständig in Bewegung und müssen häufig neu bewertet werden, um die Effizienz zu steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Überprüfung von Prozessen und historischen Daten sollte regelmäßig erfolgen. Legen Sie jede Woche einen festen Zeitpunkt fest, und stellen Sie sicher, dass dieser mindestens einmal im Monat überprüft wird.
Tabellenkalkulationen als Instrument zur Personalprognose und -planung sollten der Vergangenheit angehören
Es gibt eine besondere Herausforderung oder einen Fallstrick, der es wert ist, etwas genauer betrachtet zu werden. Während die meisten Contact Center Automatisierung und KI-gesteuerte Lösungen nutzen, verwenden viele Teams immer noch Tabellenkalkulationen, um Zeitpläne, Anwesenheitszeiten und Personalprognosen zu erstellen, zu verwalten und zu pflegen. Dieser manuelle Prozess ist nicht nur zeitaufwändig und mühsam, er verhindert auch die Möglichkeit, Änderungen schnell und in Echtzeit vorzunehmen und zu kommunizieren.
Bis vor kurzem erstellte die Hälfte der Callcenter ihre Prognosen für digitale Kanäle noch manuell, was die Effizienz und Effektivität der Planung beeinträchtigte. Personalmanager und Supportleiter müssen prognostizierte Zeitpläne über mehrere Kanäle hinweg einfach visualisieren können, um zu verstehen, wo das Team unterbesetzt, überbesetzt und abgedeckt ist, und um sofort Anpassungen vornehmen zu können, um die Nachfrage zu erfüllen.
Eine umfassendere Lösung für das Personalmanagement, die die Erstellung von Zeitplänen und Prognosen auf der Grundlage historischer Nachfrage-, Saison- und Leistungsdaten automatisiert, um die angestrebten SLAs, Reaktionszeiten und Produktivitätsniveaus zu erreichen, ist für den Erfolg entscheidend.
Verständnis der Methoden und Modelle für Call Center-Prognosen
Eine effektive und effiziente Terminplanung hängt von einer guten Prognose ab. Die WFM-Prognose prognostiziert den künftigen Personalbedarf für laufende oder bevorstehende Initiativen wie die Einführung neuer Produkte oder Dienstleistungen, Marketingaktionen, saisonale Veranstaltungen und mehr.
Prognosen zur Arbeitsbelastung dienen als Grundlage für die Personalprognose und verwenden historische Trends, Leistungsdaten oder saisonale Daten, um den Personalbedarf vorherzusagen. Um genaue Prognosen zu erstellen, müssen Teamleiter eine effektive Technik anwenden.
Hier sind fünf führende Methoden für Call Center-Prognosen:
1. Dreifache Exponentialglättung
Bei dieser als Holt-Winters-Technik bekannten Prognosemethode werden die Prognosedaten in drei Komponenten aufgeteilt – Niveau, Trend und Saisonalität – und die Eingaben von einer Periode zur nächsten gemittelt.
Bei einer monatlichen Prognose entsprechen die drei Komponenten zum Beispiel:
- Niveau. Die Vorhersage des letzten Monats.
- Trend. Die Zunahme oder Abnahme der erwarteten Kontakte gegenüber dem Vormonat.
- Jahreszeitlich bedingt. Der Einfluss der Jahreszeiten auf die Daten. Diese Komponente misst die Differenz zwischen dem allgemeinen Durchschnitt und einem bestimmten Monat.
Dieses Prognosemodell ist einfach, aber die Teams müssen darauf achten, dass die Daten nicht „überangepasst“ werden, um historische Volumenanomalien wie Nachfragespitzen oder Ausfälle zu vermeiden, da dies zu einer seltsam anmutenden Prognose führen kann.
2. Autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt (ARIMA)
ARIMA ist eine etwas fortgeschrittene Prognosemethode für Call Center und umfasst drei Hauptbereiche:
- Auto-Regression. Dabei werden die Daten mit Mustern aus der Vergangenheit verglichen, z. B. mit den Ergebnissen von vor 52 Wochen.
- Integriert. Der Unterschied zwischen vergangenen und aktuellen Beobachtungen.
- Gleitender Durchschnitt. Der Schwerpunkt liegt hier auf der Glättung von Daten über bestimmte Zeiträume.
ARIMA nutzt historische Daten, um Datensätze zu präsentieren, die auf vergangenen Eingaben basieren. Daten aus vergangenen Perioden glätten die vorhandenen Eingaben und machen die Prognosen genauer.
3. Neuronale Netze
Führende Unternehmen haben neuronale Netzwerke für künstliche Intelligenz in Bereichen wie Suchalgorithmen und Sprachanalyse eingesetzt. Dieses Prognosemodell versucht, das Gehirn zu modellieren, indem es eine Reihe von Eingaben beobachtet und dann versucht, ein „verstecktes Netzwerk“ anzupassen, bis es eine passende Ausgabe entdeckt. In einem Call Center untersucht ein neuronales Netzwerk eine Reihe von Anrufen und versucht, das nächste Datenfeld mit der Prognose abzugleichen.
Neuronale Netze sind flexibel, da sie externe Eingaben wie Sondertage, Website-Aufrufe und Marketingaktivitäten berücksichtigen können. Außerdem benötigt dieses Prognosemodell keine komplexen Algorithmen, da es aus vorhandenen Daten lernt und sich verbessert, automatisch bestimmte Tage aus einer Prognose isoliert und verschiedene Faktoren modelliert.
Neuronale Netzwerke sind sehr eingabeintensiv und zeitaufwändig und eignen sich nicht unbedingt für Teams, die stark auf Trends angewiesen sind.
4. Mehrfache zeitliche Aggregation (MTA)
Diese Prognosemethode kombiniert hochfrequente Daten – stündliche und tägliche Daten – mit Trends, die sich über einen längeren Zeitraum erstrecken. Ein Beispiel für MTA in der Praxis ist der Vergleich der Anzahl der erworbenen Kontakte im Jahr 2025 mit der im Jahr 2024, wobei ein Anstieg von 8% zu verzeichnen ist.
Das Ergebnis, der Trend, bildet den Durchschnitt aus den Kontakten und besonderen Ereignissen, wie z.B. der Saisonalität im Jahresverlauf. MTA ermöglicht es Teams, sich bei der Erstellung von Prognosen auf Intraday- und längerfristige Daten zu konzentrieren.
5. Erlang C- und A-Formeln (branchenübliche Vorhersage der Mitarbeiterzahl)
Im Kern ermöglichen Ihnen Erlang-Prognosemodelle – diees in den Varianten „C“ und „A“ gibt – die Modellierung der Beziehung zwischen Personalausstattung, Supportvolumen und Reaktionszeit. Das von dem dänischen Mathematiker Agner Erlang im Jahr 1917 entwickelte Erlang C und A ist ein Tool zur Kapazitätsplanung, mit dem Personalmanager ihren Personalbedarf ermitteln können, indem sie die Anzahl der ihnen zur Verfügung stehenden Agenten, ihr Supportvolumen und die durchschnittliche Reaktionszeit ihres Betriebs eingeben.
Die auf Erlang basierende Analyse beseitigt einen Teil des Rätselraten, indem sie klärt, wie sich Personalentscheidungen auf das Endergebnis für den Kunden auswirken, z. B. auf die Reaktionszeit und das Serviceniveau, und stellt sicher, dass jederzeit die ideale Anzahl von Agenten verfügbar ist, um die Nachfrage zu befriedigen.
Bei Calabrio wenden wir die Prinzipien von Erlang A und Erlang C an, um eine umfassende Palette neuer Prognosetechnologien zu entwickeln und zu verbessern, die die Effizienz und Leistung der heutigen Contact Center steigern. Calabrio ONE Benutzer können einfach die Option wählen, die am besten zu Ihrer Einrichtung passt und Ihnen den größten Nutzen bringt.
5 Best Practices für die Prognose und Planung von Kontaktzentren
Nun, da Sie ein solides Verständnis der Bedeutung von Prognosen und der potenziellen Herausforderungen haben, lassen Sie uns einige umsetzbare Best Practices untersuchen. Wenn Sie diese Strategien umsetzen, können Sie die Genauigkeit Ihrer Prognosen erheblich verbessern – und die Vorteile für Ihr gesamtes Unternehmen spürbar machen.
Beginnen Sie mit den richtigen Prognosemaßnahmen
Wenn Sie Ihre Personal- und Bedarfsprognose verbessern wollen, müssen Sie zunächst entscheiden, was Erfolg bedeutet. Ohne den richtigen Kontext ist es unmöglich, eine genaue Prognose zu erstellen.
Normalerweise ist eine Genauigkeit von +/- 5 Prozent der Industriestandard, aber die Mathematik ist nicht immer so einfach. Wenn das Ziel beispielsweise auf 100 Kontakte festgelegt ist, werden 106 Kontakte als Fehlschlag gewertet. Das bedeutet, dass sich Contact Center bei der Festlegung von Zielen nicht immer auf Branchenstandards verlassen können.
Nachdem Sie den Erfolg definiert haben, ist es wichtig, Kennzahlen festzulegen, damit Sie feststellen können, wo Ihr Contact Center derzeit steht – und ob Sie Fortschritte auf dem Weg zu Ihrem Ziel einer genaueren Prognose machen. Im Folgenden finden Sie die drei wichtigsten Kennzahlen, die Contact Center-Manager verwenden sollten, um jedes Mal eine genaue Prognose zu erstellen:
- Kontakt (oder Anruf) Volumen
Die Anzahl der Anrufe, die in Ihrem Contact Center eingehen, ist ein wichtiger Teil des Puzzles der Prognosen. Aber es ist nicht das einzige Stück. Diese Daten sollten nicht nur verwendet werden, um in die Zukunft zu blicken, sondern auch, um zu sehen, wie genau die prognostizierten Interaktionen mit der tatsächlichen Anzahl der Kontakte übereinstimmen. Mit dieser vollständigen Ansicht können Sie Anpassungen vornehmen, um eine größere Genauigkeit zu erreichen.
- Zeit handhaben
Um die Verfügbarkeit Ihrer Agenten zur Beantwortung neuer Anfragen besser zu verstehen, müssen Sie die durchschnittliche Bearbeitungszeit berechnen. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit gibt an, wie lange Ihre Agenten brauchen, um eine Anfrage zu beantworten. Es ist wichtig zu wissen, dass die Bearbeitungszeit der Anrufe nicht nur auf der ersten Transaktion basieren sollte. Stattdessen sollte sie anhand der gesamten Reihe der nachfolgenden Anrufe, die sich auf denselben Fall beziehen, berechnet werden.
- Täglicher Kontakt Ankunftsmuster
Auch bekannt als Prognosegenauigkeit nach Intervallen, zeigen die täglichen Ankunftsmuster der Kontakte die verkehrsreichsten und langsamsten Zeiten des Tages. So können Sie die Anzahl der Agenten bestimmen, die Sie benötigen, um die täglichen Spitzen und Täler zu bewältigen. Von dort aus können Sie die Inflexibilität des Zeitplans berücksichtigen. Dadurch wird sichergestellt, dass der Planungsplan die Anzahl der Agenten, die zur Erledigung der Arbeit benötigt werden, mit der erforderlichen Personalausstattung auf der Grundlage des prognostizierten Arbeitsaufkommens und der Annahmen in Einklang bringt.
Diese Zahlen sind zwar wichtig, aber die Art und Weise, wie Sie sie sammeln, sollte ebenfalls berücksichtigt werden. Achten Sie darauf, Echtzeit- und historische Daten über bestimmte Zeiträume zu verwenden und Trenddaten aus dem Vorjahr anzuwenden, um den Anstieg oder Rückgang des Anrufvolumens auszugleichen. Vergessen Sie außerdem nicht, die nicht-telefonischen Interaktionen wie Chat und E-Mail mit einzubeziehen, denn diese erfordern immer noch Zeit und Ressourcen Ihres Teams.
Prüfen Sie Ihre historischen Daten…
Einer der am häufigsten übersehenen Aspekte bei der Erstellung genauer Prognosemodelle ist die Beachtung historischer Daten. Historische Volumendaten sollten ordnungsgemäß mit den Erwartungen abgeglichen und auf Anomalien überprüft werden. Was soll das bedeuten?
- Vergleichen Sie die Anzahl der eingegangenen Interaktionen (Anrufe) mit der erwarteten Anzahl (Prognose). Wenn der tatsächliche Wert erheblich von der Erwartung abweicht (+/- 15%), sollte die Anomalie untersucht werden.
- Vielleicht gab es eine Werbeaktion, die nicht erwartet wurde, oder es gab einen Ausfall, der ein hohes Anrufaufkommen verursachte.
- Diese unerwarteten Anomalien sollten aus der Vorhersage gestrichen werden, da sie die Durchschnittswerte in die falsche Richtung ziehen und damit zukünftige historische Vergleiche beeinträchtigen können.
- Erwartete Anomalien sollten in einer eigenen Prognose berücksichtigt werden. Dabei handelt es sich um wiederholbare, erwartete Ereignisse wie den schwarzen Freitag, Feiertagsschließungen oder den Tag im Monat, an dem Kunden ihre Rechnungen erhalten.
Wenn Sie eine Vorhersage erstellen, ohne Anomalien zu beseitigen oder zu glätten, kann sich dies dramatisch auf Ihre Genauigkeit auswirken, oft in der Größenordnung von 20-40% Ausschlägen in die falsche Richtung. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, historische Datenanomalien genau zu identifizieren, ist das ein großer Schritt zur Verbesserung der Genauigkeit einer Prognose.
…und wählen Sie die richtigen historischen Daten
Die historischen Daten, die Sie in Ihre Prognose einfließen lassen, sind das wichtigste Element, um deren Genauigkeit zu gewährleisten. Es gibt keinen „Industriestandard“ dafür, wie viele Daten zu verwenden sind. Es könnte 1 Woche, 1 Monat, 1 Jahr oder 10 Jahre sein. Es hängt alles von Ihrer Organisation ab. Wenn Sie Ihre Routenplanung kürzlich überarbeitet haben, sind ältere Daten möglicherweise nicht mehr so nützlich. Wenn Sie Ihr Unternehmen kennen, können Sie bestimmen, welche Daten Sie verwenden möchten.
Ein wichtiger Schritt bei der Erstellung einer genauen Prognose ist die Auswahl der richtigen Daten, die der Prognose zugrunde liegen. Wenn Ihre Daten frei von Anomalien sind, besteht der nächste Schritt darin, die historische(n) Zeitspanne(n) auszuwählen, die die zukünftige Zeitspanne am genauesten repräsentieren. Abgesehen von genauen historischen Daten ist dies vielleicht die wichtigste Fähigkeit eines guten Prognostikers. Stellen Sie Fragen, die zum Verständnis des Zeitraums beitragen, und suchen Sie dann nach den Daten.
Kommunikation verbessern
Der andere entscheidende Schritt bei der Erstellung genauer Prognosemodelle besteht darin, informiert zu sein. Dazu gehören Treffen mit anderen Abteilungen des Unternehmens, um zu verstehen, wie sich deren Entscheidungen auf das Volumen des Contact Centers auswirken werden. Die Kommunikation mit Marketing, Vertrieb, Betrieb, Versand und allen anderen Abteilungen ist entscheidend. Einige Möglichkeiten, die Kommunikation zwischen den Abteilungen zu verbessern, sind:
- Richten Sie regelmäßige Treffen mit anderen Abteilungen ein, um den Kalender zu besprechen und zu erfahren, was erwartet wird.
- Sehen Sie sich historische Daten für das letzte Mal an, als das Ereignis eingetreten ist, um zu verstehen, wie es das Prognosemodell beeinflussen könnte
- Helfen Sie den anderen Abteilungen zu verstehen, was ein unerwarteter Anstieg des Volumens für die Gesundheit des Contact Centers bedeuten kann.
Wenn Sie die Kommunikationskanäle im gesamten Contact Center verbessern, ist Ihr Unternehmen besser auf den Informationsaustausch vorbereitet. All dies ist für das Prognoseteam wichtig, um die Prognosetechniken und die Genauigkeit zu verbessern.
Nutzen Sie die richtige Software für Prognosen und Terminplanung
Die Kunst der Vorhersage ist sehr wichtig, aber auch der wissenschaftliche Teil sollte nicht außer Acht gelassen werden. Die Investition in die richtige Software ist ein wichtiger Faktor für eine höhere Prognosegenauigkeit. Um die beste Lösung für Contact Center-Prognosen für Ihr Team zu finden, sollten Sie auf die folgenden Funktionen und Möglichkeiten achten:
- Ermöglicht Benutzern die einfache Bereinigung der historischen Daten
- Ermöglicht die Auswahl mehrerer Datumsbereiche für genaue Prognosen
- Bietet Informationen in einer flexiblen und benutzerfreundlichen Oberfläche zum schnellen Erstellen, Ändern und Veröffentlichen von Zeitplänen
- Unterstützt Prognosen für mehrere Kanäle, Aktivitäten und Zeitzonen
- Es liefert genaue Schätzungen zur Personalbesetzung auf der Grundlage der prognostizierten Daten (darum geht es doch, oder?)
- Bietet Tools für die Verwaltung von Anwesenheits- und Genehmigungsprozessen und lässt sich in Ihre bestehenden Gehaltsabrechnungssysteme integrieren, um die Abläufe zu optimieren.
- Bietet robuste Berichte und Analysen, um die Effektivität und Einhaltung von Zeitplänen auf Kanal- und Aktivitätsebene zu verstehen.
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