Ο απόλυτος οδηγός για την πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου:
Οφέλη και μέθοδοι

Οι αμερικανικές επιχειρήσεις χάνουν 1,6 τρισεκατομμύρια δολάρια λόγω κακής εξυπηρέτησης πελατών, με τους μεγάλους χρόνους αναμονής να αποτελούν έναν από τους μεγαλύτερους παράγοντες άγχους. Ωστόσο, η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου μπορεί να κάνει περισσότερα από το να αποτρέψει απλώς την απομάκρυνση των πελατών.

Η αποτελεσματική πρόβλεψη και ο προγραμματισμός είναι οι ακρογωνιαίοι λίθοι κάθε επιτυχημένου τηλεφωνικού κέντρου. Σε αυτό το άρθρο, θα καλύψουμε όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για αυτές τις διαδικασίες, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου εκτέλεσής τους και των μετρήσεων που πρέπει να χρησιμοποιείτε για να είστε όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικοί.

Βασικά συμπεράσματα:

• Η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου σάς επιτρέπει να προβλέψετε τις μελλοντικές επιχειρηματικές απαιτήσεις και να διατηρήσετε ένα υγιές μέγεθος ομάδας και καθημερινή στελέχωση με βάση ιστορικά δεδομένα.
• Η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της παραγωγικότητας, την ενίσχυση της ικανοποίησης των πελατών και των πρακτόρων, την ενίσχυση της διατήρησης των πελατών και τη βελτίωση του αποτελέσματός σας.
• Για να προβλέψετε και να προγραμματίσετε με ακρίβεια, πρέπει να επιλέξετε τις σωστές μετρήσεις για να τις παρακολουθήσετε, να τις προετοιμάσετε για μοντελοποίηση και να αξιοποιήσετε μια κατάλληλη μέθοδο πρόβλεψης του τηλεφωνικού κέντρου.

Τι είναι η πρόβλεψη τηλεφωνικού κέντρου?

Η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου αναφέρεται στη διαδικασία εκτίμησης του μελλοντικού όγκου κλήσεων με βάση ιστορικά δεδομένα, προκειμένου να προσδιοριστεί το αναγκαίο μακροπρόθεσμο μέγεθος της ομάδας πρακτόρων και οι βραχυπρόθεσμες απαιτήσεις στελέχωσης. Η πρόβλεψη είναι δυναμική και πρέπει να γίνεται σε κυλιόμενη βάση.

Η πρόβλεψη και ο προγραμματισμός του τηλεφωνικού κέντρου πραγματοποιούνται από εξειδικευμένους διαχειριστές εργατικού δυναμικού. Συχνά χρησιμοποιούν εργαλεία διαχείρισης εργατικού δυναμικού (WFM ) για να παρακολουθούν μετρήσεις, να αξιολογούν δεδομένα, να προετοιμάζουν προβλέψεις και να αναπτύσσουν ακριβή σχέδια για την κάλυψη των αναγκών επικοινωνίας μιας επιχείρησης.

Γιατί είναι σημαντική η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου?

Η αποτελεσματική πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική και έγκαιρη διαχείριση όλων των εισερχόμενων κλήσεων, γεγονός που οδηγεί στην αύξηση της ικανοποίησης των πελατών, της διατήρησης των πελατών, της φήμης της εταιρείας και της συνολικής κερδοφορίας.

Εν τω μεταξύ, ο κακός χειρισμός του προσωπικού σας έχει το αντίστροφο αποτέλεσμα. Εάν έχετε πολύ λίγους πράκτορες σε υπηρεσία σε κάθε δεδομένη ημέρα, οι πελάτες πιθανότατα θα απογοητευτούν από τους μεγάλους χρόνους αναμονής, συμβάλλοντας σε υψηλότερο ποσοστό εγκατάλειψης. Και το 30% αυτών των καλούντων δεν επιστρέφουν ποτέ.

Ωστόσο, η ύπαρξη πολλών αντιπροσώπων σε υπηρεσία μπορεί να είναι εξίσου επιζήμια. Ενώ όλες οι κλήσεις μπορεί να διεκπεραιώνονται εγκαίρως και οι πελάτες να φεύγουν ευχαριστημένοι, θα καταλήξετε να πληρώνετε υπερβολικά για την υψηλή χωρητικότητα, ενώ οι περισσότεροι από τους αντιπροσώπους σας μπορούν μόνο να κουνάνε τους αντίχειρές τους.

Ποια είναι τα οφέλη της πρόβλεψης του τηλεφωνικού κέντρου?

Η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου επηρεάζει πολύ περισσότερα από ό,τι μπορεί κανείς να σκεφτεί. Ο αποτελεσματικός προγραμματισμός και η στελέχωση μπορούν να προσφέρουν στην επιχείρησή σας πολυάριθμα οφέλη όσον αφορά την παραγωγικότητα, το κόστος και την ικανοποίηση των πελατών. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν:

Καλύτερη εξυπηρέτηση πελατών

Η πρόβλεψη επιτρέπει στους διαχειριστές να προβλέπουν με ακρίβεια τους χρόνους αιχμής των κλήσεων, διασφαλίζοντας ότι είναι διαθέσιμοι επαρκείς πράκτορες για να χειριστούν την εισροή κλήσεων χωρίς μεγάλους χρόνους αναμονής. Αυτό οδηγεί σε βελτίωση του CSAT, καθώς οι καλούντες λαμβάνουν άμεσες και αποτελεσματικές απαντήσεις.

Μειωμένο λειτουργικό κόστος

Με την ακριβή πρόβλεψη του όγκου των κλήσεων, οι διαχειριστές μπορούν να προγραμματίσουν ακριβώς τη σωστή ποσότητα προσωπικού, αποφεύγοντας το κόστος που συνδέεται με την υπεράριθμη στελέχωση σε περιόδους χαμηλής δραστηριότητας και τα έξοδα υπερωριών που προκύπτουν κατά τη διάρκεια απροσδόκητα υψηλού όγκου.

Αυξημένη ικανοποίηση και παραγωγικότητα των πρακτόρων

Η σωστή στελέχωση αποτρέπει την υπερφόρτωση και την εξουθένωση των πρακτόρων, καθώς οι πράκτορες δεν είναι ούτε αδρανείς ούτε υπερφορτωμένοι. Αυτή η ισορροπία βελτιώνει την αποδοτικότητα και την ικανοποίηση από την εργασία τους, γεγονός που συμβάλλει σε χαμηλότερα ποσοστά κύκλου εργασιών και υψηλότερη δέσμευση των εργαζομένων.

Βελτιστοποιημένη εκπαίδευση & ανάπτυξη

Η πρόβλεψη παρέχει πληροφορίες σχετικά με τον αναμενόμενο όγκο κλήσεων και τους τύπους αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες, οι οποίες μπορούν να βοηθήσουν τους διαχειριστές να προγραμματίσουν στοχευμένες εκπαιδευτικές συνεδρίες κατά τη διάρκεια των αναμενόμενων διακοπών, διασφαλίζοντας ότι όλοι οι πράκτορες είναι καλά προετοιμασμένοι για τις περιόδους αιχμής.

Βελτιωμένα ποσοστά ανταπόκρισης

Με την προηγμένη πρόβλεψη, οι διαχειριστές μπορούν όχι μόνο να προγραμματίσουν τους πράκτορες πιο αποτελεσματικά, αλλά και να βελτιώσουν τη διαχείριση των διαφόρων τύπων κλήσεων, οι οποίες μπορεί να διαφέρουν ανάλογα με την ώρα ή την εποχή. Αυτό επιτρέπει την καλύτερη προετοιμασία και προσαρμογή των στρατηγικών εξυπηρέτησης πελατών.

Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων

Η χρήση ιστορικών δεδομένων και προγνωστικών αναλύσεων στην πρόβλεψη εξοπλίζει τους διευθυντές με δεδομένα για να δικαιολογήσουν αποφάσεις σχετικά με τη στελέχωση, την κατανομή του προϋπολογισμού και άλλες λειτουργικές πτυχές, γεγονός που ελαχιστοποιεί τις εικασίες και ενισχύει τη διαδικασία στρατηγικού σχεδιασμού.

Ξεκινήστε με την πρόβλεψη τηλεφωνικού κέντρου με τον εύκολο τρόπο με το CloudTalk.

Προγραμματίστε μια επίδειξη

Πώς λειτουργεί η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου?

Η πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου μπορεί να χωριστεί σε οκτώ συγκεκριμένα βήματα. Παρακάτω, θα βρείτε μια γρήγορη επισκόπηση όλων των απαραίτητων δραστηριοτήτων για την επίτευξη βέλτιστης απόδοσης και προγραμματισμού.

1. Συλλογή δεδομένων: Ξεκινήστε συγκεντρώνοντας ιστορικά δεδομένα σχετικά με τον όγκο των κλήσεων, τη διάρκεια και άλλα σχετικά πρότυπα είτε από το λογισμικό του τηλεφωνικού κέντρου σας είτε από το εργαλείο WFM.
   
2. Αναλύστε τάσεις και μοτίβα: Αφηρημένα δεδομένα και προσπαθήστε να εντοπίσετε τάσεις και εποχιακές διακυμάνσεις με βάση τα προηγούμενα έτη για να προγραμματίσετε ανάλογα τον προγραμματισμό.
   
3. Λογαριασμός για εξωτερικούς παράγοντες: Μην εξετάζετε τα δεδομένα μεμονωμένα. Λάβετε υπόψη σας εξωτερικούς παράγοντες, όπως εκστρατείες μάρκετινγκ, που ενδέχεται να αλλοιώνουν τις πληροφορίες.
   
4. Επιλέξτε ένα μοντέλο πρόβλεψης: Επιλέξτε ένα κατάλληλο μοντέλο πρόβλεψης με βάση τις προτεραιότητές σας, όπως Time Series ή Erlang C. Θα τα συζητήσουμε σύντομα.
   
5. Προσομοίωση και δοκιμή του μοντέλου: Συμπληρώστε το μοντέλο που επιλέξατε με τα ιστορικά σας δεδομένα για να ελέγξετε την ακρίβειά του και να αξιολογήσετε τη σκοπιμότητά του για τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης.
   
6. Εφαρμογή της πρόβλεψης: Ξεκινήστε να το εφαρμόζετε στις καθημερινές σας δραστηριότητες για να επιβλέπετε τη μελλοντική διαχείριση του προσωπικού και των πόρων.
   
7. Παρακολούθηση και προσαρμογή: Για να διασφαλίσετε τη μακροπρόθεσμη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα των προβλέψεών σας, θα πρέπει να τροφοδοτείτε τακτικά το μοντέλο με νέα δεδομένα και να παρακολουθείτε τη δραστηριότητα.
   
8. Δημιουργήστε ένα βρόχο ανατροφοδότησης: Χρησιμοποιήστε την ανατροφοδότηση των επιδόσεων του πραγματικού κόσμου για να βελτιώσετε την ακρίβεια των προβλέψεων.

Πώς να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά τα δεδομένα στο Call Center Forecasting

Είναι αυτονόητο ότι οι προβλέψεις του τηλεφωνικού σας κέντρου μπορούν να είναι τόσο καλές όσο και τα δεδομένα στα οποία τις βασίζετε. Και η διαδικασία για την απόκτηση σχετικών πληροφοριών είναι διττή. Πρώτον, πρέπει να επιλέξετε τις σωστές μετρήσεις προς ανάλυση και στη συνέχεια να τις προετοιμάσετε για την πρόβλεψη.

Βασικές μετρήσεις για χρήση στην πρόβλεψη του τηλεφωνικού κέντρου

• Όγκος κλήσης: Αυτή η μέτρηση παρακολουθεί τον αριθμό των εισερχόμενων κλήσεων σε ένα τηλεφωνικό κέντρο. Τα ιστορικά δεδομένα σχετικά με τον όγκο κλήσεων βοηθούν στον εντοπισμό μοτίβων, τάσεων και εποχιακών διακυμάνσεων, βοηθώντας στην ακριβή πρόβλεψη της μελλοντικής ζήτησης.
  
• Μέσος χρόνος χειρισμού (AHT): Αυτός μετρά τη μέση διάρκεια μιας κλήσης που χειρίζεται ένας πράκτορας, συμπεριλαμβανομένου του χρόνου ομιλίας, του χρόνου αναμονής και της εργασίας μετά την κλήση. Η ανάλυση των ιστορικών δεδομένων AHT είναι ζωτικής σημασίας για την πρόβλεψη της διάρκειας των μελλοντικών κλήσεων και τον προσδιορισμό των αναγκών σε προσωπικό.
  
• Αριθμός πρακτόρων: Ο συνολικός αριθμός των διαθέσιμων πρακτόρων επηρεάζει άμεσα τα επίπεδα εξυπηρέτησης και την ικανοποίηση των πελατών. Η πρόβλεψη του σωστού αριθμού πρακτόρων με βάση τον αναμενόμενο όγκο κλήσεων και άλλες μετρήσεις είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική κατανομή των πόρων και τη διαχείριση του εργατικού δυναμικού.
  
• Ικανοποίηση πελατών: Αυτή η μέτρηση αξιολογεί πόσο ικανοποιημένοι είναι οι πελάτες από την εμπειρία τους στο τηλεφωνικό κέντρο. Η υψηλή ικανοποίηση των πελατών οδηγεί σε επαναλαμβανόμενες επιχειρήσεις και θετικές συστάσεις, οι οποίες είναι σημαντικές για τη μακροπρόθεσμη επιχειρηματική επιτυχία και θα πρέπει να λαμβάνονται υπόψη κατά την πρόβλεψη των αναγκών του τηλεφωνικού κέντρου.

Βασικά βήματα για την προετοιμασία δεδομένων πρόβλεψης

• Καθαρισμός δεδομένων: Αφαίρεση αντιγράφων, διόρθωση σφαλμάτων και χειρισμός ελλιπών τιμών για να διασφαλιστεί ότι το σύνολο δεδομένων είναι ακριβές και πλήρες.
  
• Κανονικοποίηση: Κανονικοποίηση των δεδομένων για να διασφαλιστεί η συνοχή μεταξύ διαφορετικών χρονικών περιόδων και τύπων δεδομένων.
  
• Επιλογή χαρακτηριστικών: Προσδιορισμός και επιλογή των πιο σχετικών χαρακτηριστικών που επηρεάζουν σημαντικά τον όγκο των κλήσεων. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την ώρα της ημέρας, την ημέρα της εβδομάδας και τα εξωτερικά γεγονότα.
  
• Συγκέντρωση: Συγκεντρώστε τα δεδομένα σε χρήσιμες μορφές, όπως ωριαίους, ημερήσιους ή εβδομαδιαίους μέσους όρους, για να διευκολύνετε την ανάλυση και τη μοντελοποίηση.

Ποιες είναι οι κύριες μέθοδοι πρόβλεψης του τηλεφωνικού κέντρου?

Επειδή η διαδικασία ανάλυσης και διασταύρωσης τόσο μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων θα ήταν πολύ δύσκολη και χρονοβόρα για έναν άνθρωπο, οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν μοντέλα πρόβλεψης τηλεφωνικού κέντρου, τα οποία είναι εξειδικευμένα είδη λογισμικού, σχεδιασμένα για την αυτοματοποίηση της διαδικασίας.

Αυτές μπορεί να ποικίλλουν σε μεγάλο βαθμό ανάλογα με την προβλεπόμενη περίπτωση χρήσης τους και τη συγκεκριμένη τεχνολογία που χρησιμοποιούν. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να είστε σκόπιμοι με την επιλογή των μεθόδων πρόβλεψης του τηλεφωνικού κέντρου και μπορεί να είναι καλό να χρησιμοποιείτε διαφορετικούς τύπους για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης.

Οι κύριοι τύποι μοντέλων πρόβλεψης τηλεφωνικού κέντρου περιλαμβάνουν:

Ανάλυση χρονοσειρών

Τι είναι: Είναι μια στατιστική μέθοδος για την ανάλυση χρονικά ταξινομημένων σημείων δεδομένων για τον εντοπισμό μοτίβων και τάσεων με την πάροδο του χρόνου.

Πώς λειτουργεί: Η TSA χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για την πρόβλεψη μελλοντικών τιμών αναγνωρίζοντας τις χρονικές εξαρτήσεις και την εποχικότητα. Τα κοινά μοντέλα περιλαμβάνουν το ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) και το SARIMA (Seasonal ARIMA).

Πότε να το χρησιμοποιήσετε:

• Όταν τα δεδομένα παρουσιάζουν σαφείς τάσεις, εποχικότητα ή κυκλικά μοτίβα με την πάροδο του χρόνου.
• Για βραχυπρόθεσμες και μεσοπρόθεσμες προβλέψεις όπου οι τάσεις είναι πιθανό να συνεχιστούν.

Οφέλη:

• Μπορεί να καταγράψει και να μοντελοποιήσει με ακρίβεια τις χρονικές εξαρτήσεις.
• Αποτελεσματική για τον εντοπισμό και την αξιοποίηση της εποχικότητας στον όγκο των κλήσεων.
• Χρησιμοποιεί μοντέλα που αναδεικνύουν τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα του παρελθόντος επηρεάζουν τις μελλοντικές προβλέψεις.

Ανάλυση παλινδρόμησης

Τι είναι: Μια στατιστική προσέγγιση για τη μοντελοποίηση της σχέσης μεταξύ μιας εξαρτημένης μεταβλητής και μιας ή περισσότερων ανεξάρτητων μεταβλητών.

Πώς λειτουργεί: Εκτιμά τους συντελεστές των ανεξάρτητων μεταβλητών για την πρόβλεψη της εξαρτημένης μεταβλητής. Μπορεί να είναι γραμμική (π.χ. γραμμική παλινδρόμηση) ή μη γραμμική (π.χ. πολυωνυμική παλινδρόμηση).

Πότε να το χρησιμοποιήσετε:

• Όταν υπάρχει σαφής σχέση μεταξύ του όγκου των κλήσεων και των εξωτερικών/εσωτερικών παραγόντων.
• Να κατανοηθεί ο αντίκτυπος συγκεκριμένων μεταβλητών στον όγκο των κλήσεων.

Οφέλη:

• Απλό στην εφαρμογή και την ερμηνεία.
• Αποτελεσματική για τον εντοπισμό και την ποσοτικοποίηση των σχέσεων μεταξύ μεταβλητών.
• Μπορεί να επεκταθεί με τεχνικές κανονικοποίησης για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.

Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης

Τι είναι: Ένα σύνολο αλγορίθμων που επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις με βάση αυτά.

Πώς λειτουργούν: Περιλαμβάνει την εκπαίδευση μοντέλων σε ιστορικά δεδομένα για τον εντοπισμό μοτίβων και την πραγματοποίηση προβλέψεων. Οι συνήθεις αλγόριθμοι περιλαμβάνουν τους Random Forest, Gradient Boosting και Support Vector Machines.

Πότε να τα χρησιμοποιήσετε:

• Όταν πρόκειται για πολύπλοκες, μη γραμμικές σχέσεις στα δεδομένα.
• Κατάλληλο για μεγάλα σύνολα δεδομένων με πολλαπλά χαρακτηριστικά που επηρεάζουν τον όγκο των κλήσεων.

Οφέλη:

• Μπορεί να διαχειριστεί υψηλό βαθμό πολυπλοκότητας και αλληλεπίδρασης μεταξύ μεταβλητών.
• Συνήθως επιτυγχάνουν μεγαλύτερη ακρίβεια σε σύγκριση με τα παραδοσιακά στατιστικά μοντέλα.
• Ευέλικτο και μπορεί να προσαρμοστεί σε διαφορετικούς τύπους δεδομένων και αναγκών πρόβλεψης.

Νευρωνικά Δίκτυα & Βαθιά Μάθηση

Τι είναι: Προηγμένες τεχνικές μηχανικής εκμάθησης που έχουν ως πρότυπο τον ανθρώπινο εγκέφαλο, ικανές να μαθαίνουν από μεγάλες ποσότητες δεδομένων.

Πώς λειτουργούν: Αποτελούνται από διασυνδεδεμένα στρώματα κόμβων (νευρώνες) που επεξεργάζονται δεδομένα εισόδου και προσαρμόζουν τα βάρη για να ελαχιστοποιήσουν το σφάλμα πρόβλεψης. Η βαθιά μάθηση περιλαμβάνει πολλαπλά κρυφά στρώματα που μπορούν να αποτυπώσουν περίπλοκα μοτίβα και σχέσεις.

Πότε να τα χρησιμοποιήσετε:

• Όταν η πρόβλεψη απαιτεί τη μοντελοποίηση εξαιρετικά πολύπλοκων και μη γραμμικών αλληλεπιδράσεων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Ιδανικό για μακροχρόνιες προβλέψεις και σενάρια όπου η μηχανική των χαρακτηριστικών είναι δύσκολη.

Οφέλη:

• Μπορεί να μοντελοποιήσει εξαιρετικά πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις.
• Αυτόματη εξαγωγή χαρακτηριστικών από ακατέργαστα δεδομένα, μειώνοντας την ανάγκη για χειροκίνητη επεξεργασία χαρακτηριστικών.
• Συνεχής βελτίωση με περισσότερα δεδομένα, παρέχοντας μεγαλύτερη ακρίβεια με την πάροδο του χρόνου.

Βέλτιστες πρακτικές για την πρόβλεψη και τον προγραμματισμό του τηλεφωνικού κέντρου

Αν θέλετε πραγματικά να κάνετε το τηλεφωνικό σας κέντρο όσο πιο παραγωγικό γίνεται, υπάρχουν πολλά ακόμη πράγματα που μπορείτε να κάνετε για να βελτιώσετε περαιτέρω τις διαδικασίες πρόβλεψης και προγραμματισμού. Αυτά περιλαμβάνουν:

• Εφαρμογή παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο: Καθιέρωση συστημάτων παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο του όγκου των κλήσεων και των βασικών δεικτών απόδοσης (KPI). Αυτό επιτρέπει την άμεση προσαρμογή των επιπέδων στελέχωσης και άλλων πόρων ως απάντηση σε απροσδόκητες αλλαγές στα πρότυπα κλήσεων.
  
• Σχεδιασμός σεναρίων και δοκιμές αντοχής: Ανάπτυξη πολλαπλών σεναρίων πρόβλεψης (π.χ. καλύτερης, χειρότερης και πιθανότερης περίπτωσης) για να προετοιμαστείτε για διάφορες καταστάσεις. Πραγματοποιήστε δοκιμές πίεσης για να δείτε πόσο καλά το τηλεφωνικό σας κέντρο μπορεί να διαχειριστεί απροσδόκητες αιχμές ή μειώσεις στον όγκο κλήσεων.

• Αξιοποίηση προηγμένων αναλύσεων: Χρησιμοποιήστε τα χαρακτηριστικά ανάλυσης που προσφέρει το λογισμικό τηλεφωνικού κέντρου, όπως το CloudTalk, για να αποκτήσετε ολοκληρωμένες πληροφορίες σχετικά με την απόδοση των πρακτόρων σας, ώστε να εκτιμήσετε τη μέση διάρκεια των κλήσεων, να σχεδιάσετε τη στελέχωση και να δημιουργήσετε προσαρμοσμένα σχέδια εκπαίδευσης.

• Βελτιστοποίηση της ενσωμάτωσης της διαχείρισης εργατικού δυναμικού (WFM): Ενσωμάτωση της πρόβλεψης με τα συστήματα διαχείρισης εργατικού δυναμικού για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών προγραμματισμού και στελέχωσης. Αυτό διασφαλίζει ότι ο προβλεπόμενος όγκος κλήσεων ενημερώνει άμεσα τις αποφάσεις στελέχωσης, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα και τα επίπεδα εξυπηρέτησης.
  
• Εστίαση στη συνεχή βελτίωση: Καθιέρωση κουλτούρας συνεχούς βελτίωσης με την τακτική επανεξέταση και βελτίωση των διαδικασιών πρόβλεψης. Ενθαρρύνετε την ανατροφοδότηση από το προσωπικό και χρησιμοποιήστε τα δεδομένα επιδόσεων για να κάνετε επαναληπτικές βελτιώσεις στα μοντέλα και τις μεθοδολογίες πρόβλεψης.

Βελτιστοποίηση των προβλέψεων του τηλεφωνικού κέντρου με το CloudTalk

Όπως αναφέραμε νωρίτερα στο άρθρο, το λογισμικό τηλεφωνικού κέντρου είναι ένα άλλο σημαντικό μέρος κάθε επιχείρησης με προσανατολισμό στην παραγωγικότητα, μαζί με τα WFM. Εκτός από την τροφοδοσία των εισερχόμενων και εξερχόμενων συνομιλιών σας, εργαλεία όπως το CloudTalk προσφέρουν επίσης πολλά προηγμένα εργαλεία για την περαιτέρω αυτοματοποίηση και τον εξορθολογισμό των διαδικασιών πρόβλεψης και προγραμματισμού.

Ακολουθούν μερικά μόνο παραδείγματα:

• Αναφορά πρακτόρων: Αποκτήστε πρόσβαση σε ακριβείς δείκτες απόδοσης για μεμονωμένους πράκτορες απευθείας μέσω της εφαρμογής του CloudTalk, δείτε πώς συμβάλλουν στη λειτουργία σας συνολικά και βελτιστοποιήστε την παραγωγικότητά τους κατά περίπτωση.
  
• Προηγμένα Analytics: Συγκεντρώστε όλα τα δεδομένα της ομάδας σας. Αποκτήστε πρόσβαση σε όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε σχετικά με τις επιδόσεις και τα στατιστικά στοιχεία κλήσεων των πρακτόρων σας και χρησιμοποιήστε τα για να βελτιώσετε περαιτέρω τις προβλέψεις και τον προγραμματισμό σας.
  
• Ενσωμάτωση WFM: Χρησιμοποιήστε μία από τις 35+ εγγενείς ενσωματώσεις του CloudTalk ή ρυθμίστε προσαρμοσμένες μέσω του ανοικτού API μας για να αξιοποιήσετε τον απρόσκοπτο αμφίδρομο συγχρονισμό και να τροφοδοτήσετε αυτόματα πληροφορίες στα μοντέλα πρόβλεψης.

Η πρόβλεψη και ο προγραμματισμός του τηλεφωνικού κέντρου είναι ζωτικής σημασίας πτυχές κάθε καλής λειτουργίας, και με το CloudTalk, η δική σας μπορεί να είναι πολύ καλύτερη. Οπότε, τι περιμένετε?

Αυξήστε την αποδοτικότητα της ομάδας σας με την αποτελεσματική διαχείριση του εργατικού δυναμικού.

Μάθετε περισσότερα