Der ultimative Leitfaden für Call Center-Prognosen:
Vorteile und Methoden

US-Unternehmen verlieren 1,6 Billionen Dollar durch schlechten Kundenservice, wobei lange Wartezeiten einer der größten Stressfaktoren sind. Call Center-Prognosen können jedoch mehr tun, als nur die Abwanderung von Kunden zu verhindern.

Effektive Prognosen und Planungen sind die Eckpfeiler jedes erfolgreichen Call Centers. In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über diese Prozesse wissen müssen, einschließlich der Frage, wie Sie sie durchführen und welche Metriken Sie verwenden sollten, um so effektiv wie möglich zu sein.

Das Wichtigste in Kürze:

• Mit Call Center-Prognosen können Sie zukünftige Geschäftsanforderungen vorhersagen und auf der Grundlage historischer Daten eine gesunde Teamgröße und Tagesbesetzung beibehalten.
• Call Center-Prognosen sind entscheidend für die Aufrechterhaltung der Produktivität, die Steigerung der Kunden- und Agentenzufriedenheit, die Förderung der Kundenbindung und die Verbesserung Ihres Endergebnisses.
• Um genaue Prognosen und Planungen erstellen zu können, müssen Sie die richtigen Kennzahlen auswählen, sie für die Modellierung vorbereiten und eine geeignete Call Center-Prognosemethode verwenden.

Was ist Call Center Forecasting?

Unter Prognosen für Callcenter versteht man den Prozess der Schätzung des künftigen Anrufvolumens auf der Grundlage historischer Daten, um die langfristig erforderliche Größe des Agententeams und den kurzfristigen Personalbedarf zu ermitteln. Prognosen sind dynamisch und müssen fortlaufend erstellt werden.

Call Center-Prognosen und -Planungen werden von speziellen Personalmanagern durchgeführt. Sie verwenden häufig Workforce Management (WFM) -Tools, um Kennzahlen zu verfolgen, Daten auszuwerten, Prognosen zu erstellen und genaue Pläne zu entwickeln, um den Kontaktbedarf eines Unternehmens zu decken.

Warum sind Prognosen für Call Center wichtig?

Effiziente Call Center-Prognosen sind entscheidend für die effektive und termingerechte Bearbeitung aller eingehenden Anrufe, was die Kundenzufriedenheit, die Kundenbindung, den Ruf des Unternehmens und die allgemeine Rentabilität erhöht.

Eine schlechte Personalausstattung hat jedoch den umgekehrten Effekt. Wenn Sie an einem bestimmten Tag zu wenige Mitarbeiter im Einsatz haben, werden die Kunden wahrscheinlich durch lange Wartezeiten frustriert, was zu einer höheren Abbruchquote führt. Und 30% dieser Anrufer kommen nie wieder.

Zu viele Vertreter im Dienst zu haben, kann jedoch ebenso schädlich sein. Auch wenn alle Anrufe pünktlich bearbeitet werden und die Kunden zufrieden sind, zahlen Sie am Ende doch zu viel für die hohe Kapazität, während die meisten Ihrer Mitarbeiter nur Däumchen drehen können.

Was sind die Vorteile von Call Center Forecasting?

Call Center-Prognosen beeinflussen weit mehr, als man denken könnte. Eine effiziente Planung und Personalbesetzung kann Ihrem Unternehmen zahlreiche Vorteile in Bezug auf Produktivität, Kosten und Kundenzufriedenheit bringen. Beispiele hierfür sind:

Bessere Kundenbetreuung

Mit Hilfe von Prognosen können Manager Anrufspitzen genau vorhersagen und so sicherstellen, dass genügend Mitarbeiter zur Verfügung stehen, um den Ansturm von Anrufen ohne lange Wartezeiten zu bewältigen. Dies führt zu einer verbesserten CSAT, da die Anrufer prompte und effektive Antworten erhalten.

Reduzierte Betriebskosten

Durch die genaue Vorhersage des Anrufvolumens können Manager genau die richtige Anzahl von Mitarbeitern einplanen und so die Kosten vermeiden, die mit einer Überbesetzung in Zeiten geringer Aktivität und den Überstundenkosten bei unerwartet hohem Anrufaufkommen verbunden sind.

Höhere Zufriedenheit und Produktivität der Agenten

Eine angemessene Personalausstattung verhindert Überlastung und Burnout, da die Mitarbeiter weder untätig noch überfordert sind. Dieses Gleichgewicht verbessert ihre Effizienz und Arbeitszufriedenheit, was zu niedrigeren Fluktuationsraten und höherem Engagement der Mitarbeiter beiträgt.

Optimierte Ausbildung & Entwicklung

Prognosen geben Aufschluss über das zu erwartende Anrufaufkommen und die Art der Kundeninteraktionen. So können Manager gezielte Schulungen während der zu erwartenden Ausfallzeiten planen und sicherstellen, dass alle Agenten gut auf Spitzenzeiten vorbereitet sind.

Verbesserte Antwortquoten

Mit fortschrittlichen Prognosen können Manager nicht nur Agenten effektiver einplanen, sondern auch die Bearbeitung verschiedener Arten von Anrufen verbessern, die je nach Zeit oder Saison variieren können. Dies ermöglicht eine bessere Vorbereitung und Anpassung der Strategien für den Kundenservice.

Datengestützte Entscheidungsfindung

Die Verwendung historischer Daten und prädiktiver Analysen bei der Vorhersage gibt Managern Daten an die Hand, mit denen sie Entscheidungen in Bezug auf Personal, Budgetzuweisungen und andere betriebliche Aspekte begründen können, was das Rätselraten minimiert und den strategischen Planungsprozess verbessert.

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Wie funktioniert die Call Center-Prognose?

Die Prognosen für Call Center lassen sich in acht spezifische Schritte unterteilen. Nachfolgend finden Sie einen kurzen Überblick über alle notwendigen Aktivitäten, um eine optimale Leistung und Terminplanung zu erreichen.

1. Sammeln Sie Daten: Beginnen Sie damit, historische Daten über Ihr Anrufvolumen, die Dauer der Anrufe und andere relevante Muster zu sammeln, die entweder von Ihrer Call Center-Software oder dem WFM-Tool stammen.
   
2. Analysieren Sie Trends und Patterns: Abstrahieren Sie die Daten und versuchen Sie, Trends und saisonale Schwankungen auf der Grundlage der vergangenen Jahre zu erkennen, um die Planung entsprechend zu gestalten.
   
3. Berücksichtigen Sie externe Faktoren: Betrachten Sie die Daten nicht isoliert. Berücksichtigen Sie externe Faktoren wie z.B. Marketingkampagnen, die die Erkenntnisse verfälschen könnten.
   
4. Wählen Sie ein Prognosemodell: Wählen Sie ein geeignetes Prognosemodell, das Ihren Prioritäten entspricht, z. B. Zeitreihen oder Erlang C. Wir werden diese Modelle in Kürze besprechen.
   
5. Simulieren und testen Sie das Modell: Füllen Sie das von Ihnen gewählte Modell mit Ihren historischen Daten, um seine Genauigkeit zu testen und seine Machbarkeit für Ihren speziellen Anwendungsfall zu bewerten.
   
6. Implementieren Sie die Vorhersage: Wenn Ihr Modell gut funktioniert, sollten Sie damit beginnen, es in Ihre täglichen Aktivitäten einzubauen, um das zukünftige Personal- und Ressourcenmanagement zu überwachen.
   
7. Überwachen & Anpassen: Um die langfristige Genauigkeit und Effektivität Ihrer Prognosen zu gewährleisten, müssen Sie das Modell regelmäßig mit neuen Daten füttern und die Aktivitäten verfolgen.
   
8. Schaffen Sie eine Feedback-Schleife: Nutzen Sie reales Leistungsfeedback, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Effiziente Nutzung von Daten für die Call Center-Prognose

Es versteht sich von selbst, dass Ihre Call Center-Prognosen nur so gut sein können wie die Daten, auf denen sie basieren. Und der Prozess zur Beschaffung relevanter Informationen ist zweifach. Zunächst müssen Sie die richtigen Kennzahlen für die Analyse auswählen und diese dann für die Prognosen vorbereiten.

Wichtige Metriken für die Prognose von Call Centern

• Anrufvolumen: Diese Kennzahl erfasst die Anzahl der eingehenden Anrufe in einem Call Center. Historische Daten zum Anrufvolumen helfen dabei, Muster, Trends und saisonale Schwankungen zu erkennen und die zukünftige Nachfrage genau vorherzusagen.
  
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT): Damit wird die durchschnittliche Dauer eines von einem Agenten bearbeiteten Anrufs gemessen, einschließlich Gesprächszeit, Wartezeit und Nacharbeit nach dem Anruf. Die Analyse historischer AHT-Daten ist entscheidend für die Vorhersage, wie lange zukünftige Anrufe dauern werden, und für die Bestimmung des Personalbedarfs.
  
• Anzahl der Agenten: Die Gesamtzahl der verfügbaren Agenten wirkt sich direkt auf das Serviceniveau und die Kundenzufriedenheit aus. Die Vorhersage der richtigen Anzahl von Agenten auf der Grundlage des erwarteten Anrufvolumens und anderer Metriken ist für eine effiziente Ressourcenzuweisung und Personalverwaltung unerlässlich.
  
• Kundenzufriedenheit: Diese Kennzahl gibt an, wie zufrieden die Kunden mit ihrem Call Center-Erlebnis sind. Eine hohe Kundenzufriedenheit führt zu Folgegeschäften und positiven Empfehlungen, die für den langfristigen Geschäftserfolg wichtig sind und bei der Prognose des Call Center-Bedarfs berücksichtigt werden sollten.

Wichtige Schritte zur Vorbereitung von Prognosedaten

• Datenbereinigung: Entfernen Sie Duplikate, korrigieren Sie Fehler und bearbeiten Sie fehlende Werte, um sicherzustellen, dass der Datensatz korrekt und vollständig ist.
  
• Normalisierung: Standardisieren Sie die Daten, um die Konsistenz über verschiedene Zeiträume und Datentypen hinweg sicherzustellen.
  
• Auswahl von Merkmalen: Identifizieren und wählen Sie die wichtigsten Merkmale aus, die das Anrufvolumen maßgeblich beeinflussen. Dazu können Tageszeit, Wochentag und externe Ereignisse gehören.
  
• Aggregation: Fassen Sie die Daten in nützlichen Formaten zusammen, wie z.B. stündliche, tägliche oder wöchentliche Durchschnittswerte, um die Analyse und Modellierung zu erleichtern.

Was sind die wichtigsten Methoden der Call Center-Prognose?

Da der Prozess der Analyse und des Kreuzverhörs solch großer Datenmengen für einen Menschen zu schwierig und zeitaufwändig wäre, verwenden Unternehmen Callcenter-Prognosemodelle, d.h. spezielle Software, die diesen Prozess automatisieren soll.

Diese können je nach Anwendungsfall und der verwendeten Technologie sehr unterschiedlich sein. Daher ist es wichtig, dass Sie Ihre Call Center-Prognosemethoden mit Bedacht auswählen, und es kann sinnvoll sein, für verschiedene Anwendungsfälle unterschiedliche Methoden zu verwenden.

Zu den wichtigsten Arten von Call Center-Prognosemodellen gehören:

Zeitreihenanalyse

Was es ist: Die Zeitreihenanalyse (TSA) ist eine statistische Methode zur Analyse von zeitlich geordneten Datenpunkten, um Muster und Trends im Zeitverlauf zu erkennen.

Wie es funktioniert: TSA nutzt historische Daten, um zukünftige Werte zu prognostizieren, indem zeitliche Abhängigkeiten und Saisonalität erkannt werden. Zu den gängigen Modellen gehören ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) und SARIMA (Seasonal ARIMA).

Wann Sie es verwenden sollten:

• Wenn die Daten im Laufe der Zeit klare Trends, Saisonalität oder zyklische Muster aufweisen.
• Für kurz- und mittelfristige Prognosen, bei denen eine Fortsetzung der Trends zu erwarten ist.

Vorteile:

• Kann zeitliche Abhängigkeiten genau erfassen und modellieren.
• Effektiv bei der Erkennung und Ausnutzung von saisonalen Schwankungen im Anrufvolumen.
• Verwendet Modelle, die aufzeigen, wie sich vergangene Daten auf zukünftige Vorhersagen auswirken.

Regressionsanalyse

Was es ist: Ein statistischer Ansatz zur Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

Wie es funktioniert: Schätzt die Koeffizienten der unabhängigen Variablen, um die abhängige Variable vorherzusagen. Kann linear (z.B. lineare Regression) oder nicht-linear (z.B. polynomiale Regression) sein.

Wann Sie es verwenden sollten:

• Wenn es einen klaren Zusammenhang zwischen dem Anrufvolumen und externen/internen Faktoren gibt.
• Um die Auswirkungen bestimmter Variablen auf das Anrufvolumen zu verstehen.

Vorteile:

• Einfach zu implementieren und zu interpretieren.
• Wirksam bei der Identifizierung und Quantifizierung von Beziehungen zwischen Variablen.
• Kann mit Regularisierungstechniken erweitert werden, um die Modellleistung zu verbessern.

Algorithmen für maschinelles Lernen

Was sie sind: Eine Reihe von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und auf dieser Grundlage Vorhersagen zu treffen.

Wie sie funktionieren: Es werden Modelle auf historischen Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Zu den gängigen Algorithmen gehören Random Forest, Gradient Boosting und Support Vector Machines.

Wann Sie sie verwenden sollten:

• Beim Umgang mit komplexen, nicht-linearen Beziehungen in den Daten.
• Geeignet für große Datensätze mit mehreren Merkmalen, die das Anrufvolumen beeinflussen.

Vorteile:

• Kann ein hohes Maß an Komplexität und Interaktion zwischen Variablen verarbeiten.
• Sie erreichen in der Regel eine höhere Genauigkeit im Vergleich zu traditionellen statistischen Modellen.
• Flexibel und kann an verschiedene Arten von Daten und Prognoseanforderungen angepasst werden.

Neuronale Netzwerke & Deep Learning

Was sie sind: Fortgeschrittene maschinelle Lerntechniken nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns, die aus großen Datenmengen lernen können.

Wie sie funktionieren: Sie bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Knoten (Neuronen), die Eingabedaten verarbeiten und Gewichte anpassen, um Vorhersagefehler zu minimieren. Deep Learning umfasst mehrere versteckte Schichten, die komplizierte Muster und Beziehungen erfassen können.

Wann Sie sie verwenden sollten:

• Wenn Prognosen die Modellierung hochkomplexer und nichtlinearer Wechselwirkungen in großen Datensätzen erfordern.
• Ideal für langfristige Prognosen und Szenarien, in denen die Entwicklung von Merkmalen eine Herausforderung darstellt.

Vorteile:

• Kann extrem komplexe Muster und Beziehungen modellieren.
• Extrahieren Sie automatisch Merkmale aus Rohdaten und reduzieren Sie so den Bedarf an manuellem Feature Engineering.
• Verbessern Sie sich kontinuierlich mit mehr Daten, um mit der Zeit eine höhere Genauigkeit zu erzielen.

Best Practices für Call Center-Prognosen und Terminplanung

Wenn Sie Ihr Call Center wirklich so produktiv wie möglich machen wollen, gibt es noch einige Dinge, die Sie tun können, um Ihre Prognose- und Planungsprozesse weiter zu verbessern. Dazu gehören:

• Implementierung von Echtzeit-Überwachung: Richten Sie Systeme für die Echtzeitüberwachung des Anrufvolumens und der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) ein. Dies ermöglicht eine sofortige Anpassung des Personalbestands und anderer Ressourcen als Reaktion auf unerwartete Veränderungen im Anrufverhalten.
  
• Szenarienplanung und Stresstests: Entwickeln Sie mehrere Prognoseszenarien (z.B. best-case, worst-case und most likely), um sich auf verschiedene Situationen vorzubereiten. Führen Sie Stresstests durch, um festzustellen, wie gut Ihr Call Center mit unerwarteten Spitzen oder Rückgängen des Anrufvolumens umgehen kann.

• Erweiterte Analysen nutzen: Nutzen Sie die Analysefunktionen von Callcenter-Software wie CloudTalk, um umfassende Einblicke in die Leistung Ihrer Agenten zu erhalten, die durchschnittliche Gesprächsdauer abzuschätzen, den Personaleinsatz zu planen und maßgeschneiderte Schulungspläne zu erstellen.

• Optimierung der Workforce Management (WFM) Integration: Integrieren Sie Prognosen in Personalverwaltungssysteme, um Planungs- und Personalbesetzungsprozesse zu optimieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die prognostizierten Anrufvolumina direkt in die Personalentscheidungen einfließen und die Effizienz und das Serviceniveau verbessert werden.
  
• Konzentration auf kontinuierliche Verbesserung: Schaffen Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, indem Sie die Prognoseprozesse regelmäßig überprüfen und verfeinern. Ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter zu Feedback und nutzen Sie Leistungsdaten, um Ihre Prognosemodelle und -methoden iterativ zu verbessern.

Optimieren Sie Call Center-Prognosen mit CloudTalk

Wie wir bereits angedeutet haben, ist Call Center Software neben WFMs ein weiterer wichtiger Bestandteil jedes produktivitätsorientierten Betriebs. Tools wie CloudTalk unterstützen nicht nur Ihre eingehenden und ausgehenden Gespräche, sondern bieten auch viele fortschrittliche Tools für die weitere Automatisierung und Rationalisierung Ihrer Prognose- und Terminplanungsprozesse.

Hier sind nur einige Beispiele:

• Agenten-Berichte: Greifen Sie direkt über die App von CloudTalk auf genaue Leistungskennzahlen für einzelne Agenten zu, sehen Sie, wie sie sich in Ihren Betrieb als Ganzes einbringen, und optimieren Sie ihre Produktivität von Fall zu Fall.
  
• Erweiterte Analytik: Zentralisieren Sie alle Daten Ihres Teams. Greifen Sie auf alles zu, was Sie über die Leistung Ihrer Agenten und die Anrufstatistiken wissen müssen, und nutzen Sie es, um Ihre Prognosen und Planungen weiter zu verbessern.
  
• WFM-Integration: Nutzen Sie eine der mehr als 35 nativen CloudTalk-Integrationen oder richten Sie über unsere offene API benutzerdefinierte Integrationen ein, um eine nahtlose Zwei-Wege-Synchronisation zu nutzen und Informationen automatisch in Ihre Prognosemodelle einzuspeisen.

Callcenter-Prognosen und -Planung sind wichtige Aspekte jedes guten Betriebs, und mit CloudTalk kann Ihr Betrieb so viel besser sein. Also, worauf warten Sie noch?

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