Machen Sie das Beste aus Ihrem WFM-Prognoseprozess
Der Prognoseprozess in einem Contact Center ist die wichtigste Aufgabe, wenn Effizienz und genaue Berichterstattung die obersten Ziele sind. Eine genaue Vorhersage beeinflusst jeden einzelnen Aspekt des Contact Centers und stellt sicher, dass Budgets, Personalausstattung und CX angemessen berücksichtigt werden.
In dieser Calabrio Shorts-Episode besprechen Dave Hoekstra und Matt Osgood, Solutions Engineer bei Calabrio, hilfreiche Tipps zur Erstellung einer genaueren Prognose für das Workforce Management (WFM). Lesen Sie weiter, um einige nützliche Tipps zu erhalten, mit denen Sie Ihre historischen Daten nutzen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen können.
Die Erstellung einer präzisen Prognose beginnt mit den Grundlagen
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.
Der Austausch von Informationen ist der Schlüssel zum Prognoseprozess
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.
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.
Prognosemethoden für eine höhere Genauigkeit
Wenn der zu prognostizierende Zeitraum lang ist (>3 Monate), sind mehr Daten wichtig, um Datentrends zu berücksichtigen. Dazu gehören auch Saisonalität oder langfristiges Wachstum. Wenn die Prognose beispielsweise für das nächste Jahr gilt, wären 2+ Jahre an Daten optimal, um die Saisonalität und die vierteljährlichen Trends zu berücksichtigen. Wenn jedoch die Daten der letzten 2 Jahre eine signifikante Veränderung der Volumina beinhalten (Covid-19, wer weiß?), könnte es sinnvoller sein, diese Daten auszuschließen.
Wenn der zu prognostizierende Zeitraum eher kurz ist – zum Beispiel eine bestimmte Woche oder ein bestimmter Tag -, werden möglicherweise spezifischere historische Daten benötigt. Wenn die Vorhersage beispielsweise für die Woche nach Weihnachten gilt, sollten Sie am besten nur die Daten der Woche nach Weihnachten der letzten 2 Jahre verwenden. Diese Prognosetechnik verwendet relevante Daten, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern.
Letztendlich kann die Entscheidung, welche Daten verwendet werden sollen, einen dramatischen Einfluss auf den prognostizierten Zeitraum haben. Die Auswahl der richtigen Daten ist absolut entscheidend für den Erfolg der Prognose.
Erstellen einer Prognose von Grund auf ohne historische Daten
Wenn Sie eine Prognose erstellen müssen, aber keine Daten zur Verfügung haben, wo fangen Sie dann an? Dies erfordert oft eine gewisse Kreativität. Gibt es bereits eine Prognose, die den Erwartungen entspricht? Wenn ja, ziehen Sie Ihre Informationen von dort.
Bestehende Muster, selbst wenn es sich nur um eine Woche handelt, können genügend Daten liefern, um mit Ihren Prognosen zu beginnen, bis bessere Daten verfügbar sind. Denken Sie daran, dass selbst eine „best guess“-Prognose besser ist als keine Prognose. Außerdem wird es bald echte Daten geben, auf die Sie zurückgreifen können.
Kunst und Wissenschaft verschmelzen
Die Erstellung einer Prognose für das Contact Center ist keine rein mathematische Übung. Oft geht es darum, verschiedene Personen, Persönlichkeiten und Daten zu verwalten, die es vielleicht gar nicht gibt. Gelegentlich müssen Annahmen getroffen werden, und selbst die beste Excel-Tabelle weiß nicht, wie Menschen auf verschiedene Szenarien reagieren werden.
Die Vorhersage, wann ein Anruf innerhalb eines 15- oder 30-Minuten-Intervalls eintreffen wird, ist im Grunde genommen unmöglich, so dass die Fähigkeit, sich anzupassen und zu improvisieren, eine gewünschte Eigenschaft eines guten Prognostikers sein kann.
Aus diesem Grund hört man in Prognosekreisen oft den Satz „Prognosen sind eine Mischung aus Kunst und Wissenschaft“. Das Verständnis dafür, dass nicht alles in einer Formel, einem Algorithmus oder einem Kalender landen wird, ist entscheidend für die Erstellung der bestmöglichen Prognose. Das Verständnis dafür, dass selbst die besten Prognosen durch den dümmsten Faktor zunichte gemacht werden können (Was meinen Sie damit, dass die Marketingabteilung vergessen hat, uns mitzuteilen, dass sie einen 50 %-Rabatt-Coupon per E-Mail verschickt?!?), gehört einfach zum Job. Wenn Sie einen Schritt von den Daten zurücktreten und gute Fragen stellen, können Sie oft am besten verstehen, wie eine Prognose beeinflusst werden kann.
Die richtige Software
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. Die vier Hauptmerkmale einer guten Prognosesoftware sind die folgenden:
- Es ermöglicht dem Benutzer die einfache Bereinigung der historischen Daten
- Es ermöglicht die Auswahl mehrerer Datumsbereiche für genaue Prognosen
- Es bietet Informationen in einem lesbaren und flexiblen Format, das Änderungen und Anpassungen erleichtert.
- Es liefert genaue Schätzungen zur Personalbesetzung auf der Grundlage der prognostizierten Daten (darum geht es doch, oder?)
- Es bietet gute Tools für die Berichterstattung (zur Visualisierung der Ergebnisse für das Top-Management)
Für die meisten Contact Center geht es in erster Linie darum, einen Ausgleich zwischen Kundenservice und Service-Level-Zielen zu schaffen und gleichzeitig die Personalkosten zu minimieren. Der Personalaufwand macht in der Regel 70 bis 80 Prozent des Budgets eines Contact Centers aus. Der beste Weg, das Budget einzuhalten, besteht darin, Unterbesetzung und Überbesetzung zu vermeiden. Es ist leicht zu verstehen, warum viele Leiter von Contact Centern der Meinung sind, dass gute Prognosen die Grundlage für die Terminplanung in Contact Centern sind.
Der Einsatz der richtigen Software verbessert die Prognosemethoden
Die gute Nachricht ist, dass Calabrio WFM all diese Anforderungen erfüllt! Es gibt so viele Vorteile, wenn man eine bessere Prognosesoftware hat. Sie hilft den Mitarbeitern im Unternehmen, Budgetvoranschläge zu erstellen und die erwarteten Servicelevels jederzeit einzuhalten. Außerdem können Analysten damit zuverlässige Zeitpläne erstellen, die die richtigen Mitarbeiter mit den richtigen Fähigkeiten zur richtigen Zeit einsetzen.Und sie sorgt sogar für eine bessere Markenpflege und ein besseres Kundenerlebnis.
Obwohl genaue Prognosen viel Engagement erfordern, kann eine effektive Workforce Management (WFM)-Software Ihnen dabei helfen, aus unerwarteten Ereignissen zu lernen, umfangreiche historische Daten zu sichten und die Prognosen beim nächsten Mal zu verbessern.Wenn Sie Ihren WFM-Prognoseprozess verbessern möchten, sehen Sie sich noch heute eine Demo an und erfahren Sie mehr über Calabrio WFM.
