La guida definitiva alle previsioni dei call center:
Vantaggi e metodi

Le aziende statunitensi perdono 1,6 trilioni di dollari a causa di un servizio clienti scadente, e i lunghi tempi di attesa sono uno dei maggiori fattori di stress. Tuttavia, le previsioni dei call center possono fare molto di più che prevenire la fuga dei clienti.

Una previsione e una programmazione efficaci sono le pietre miliari di ogni call center di successo. In questo articolo ti spiegheremo tutto quello che devi sapere su questi processi, compreso come eseguirli e quali metriche utilizzare per essere il più efficace possibile.

Punti di forza:

• La previsione dei call center ti permette di prevedere le future esigenze aziendali e di mantenere una dimensione sana del team e del personale giornaliero sulla base dei dati storici.
• La previsione del call center è fondamentale per mantenere la produttività, aumentare la soddisfazione dei clienti e degli agenti, alimentare la fidelizzazione dei clienti e migliorare i profitti.
• Per fare previsioni e pianificare in modo accurato, devi scegliere le metriche giuste da monitorare, prepararle per la modellazione e utilizzare un metodo di previsione del call center appropriato.

Che cos’è la previsione dei call center?

La previsione dei call center si riferisce al processo di stima del volume di chiamate future sulla base dei dati storici, al fine di identificare le dimensioni necessarie del team di agenti a lungo termine e i requisiti di personale a breve termine. Le previsioni sono dinamiche e devono essere effettuate su base continuativa.

Le previsioni e la programmazione dei call center vengono effettuate da manager dedicati alla forza lavoro. Spesso utilizzano strumenti di gestione della forza lavoro (WFM) per monitorare le metriche, valutare i dati, preparare previsioni e sviluppare piani accurati per soddisfare le esigenze di contatto dell’azienda.

Perché le previsioni dei call center sono importanti?

Una previsione efficiente del call center è fondamentale per gestire in modo efficace e puntuale tutte le chiamate in entrata, il che consente di aumentare la soddisfazione dei clienti, la loro fidelizzazione, la reputazione dell’azienda e la redditività complessiva.

Nel frattempo, una cattiva gestione del personale ha l’effetto inverso. Se hai troppo pochi agenti in servizio in un determinato giorno, è probabile che i clienti si sentano frustrati dai lunghi tempi di attesa, contribuendo ad aumentare il tasso di abbandono. E il 30% di chi chiama non torna più.

Tuttavia, avere troppi rappresentanti in servizio può essere altrettanto dannoso. Sebbene tutte le chiamate vengano gestite in tempo e i clienti siano soddisfatti, finirai comunque per pagare troppo per l’alta capacità, mentre la maggior parte dei tuoi agenti potrà solo agitarsi.

Quali sono i vantaggi delle previsioni dei call center?

La previsione del call center influisce molto più di quanto si possa pensare. Una programmazione e una gestione efficiente del personale possono offrire alla tua azienda numerosi vantaggi in termini di produttività, costi e soddisfazione dei clienti. Alcuni esempi sono:

Un servizio clienti migliore

La previsione consente ai manager di prevedere con precisione i picchi di chiamata, assicurando la disponibilità di un numero sufficiente di agenti per gestire l’afflusso di chiamate senza lunghi tempi di attesa. Questo porta a un miglioramento del CSAT, in quanto i chiamanti ricevono risposte rapide ed efficaci.

Costi operativi ridotti

Prevedendo con precisione il volume delle chiamate, i manager possono programmare la giusta quantità di personale, evitando i costi associati all’eccesso di personale nei periodi di bassa attività e le spese per gli straordinari sostenute in caso di volumi inaspettatamente elevati.

Aumenta la soddisfazione e la produttività degli agenti

Un organico adeguato previene il sovraccarico e il burnout degli agenti, che non sono né inattivi né sovraccarichi. Questo equilibrio migliora l’efficienza e la soddisfazione lavorativa degli agenti, contribuendo a ridurre il tasso di turnover e ad aumentare il coinvolgimento dei dipendenti.

Formazione e sviluppo ottimizzati

Le previsioni forniscono informazioni sui volumi di chiamate previsti e sui tipi di interazioni con i clienti, che possono aiutare i manager a pianificare sessioni di formazione mirate durante i tempi di inattività previsti, assicurando che tutti gli agenti siano ben preparati per i momenti di picco.

Migliori tassi di risposta

Con le previsioni avanzate, i manager possono non solo programmare gli agenti in modo più efficace, ma anche migliorare la gestione dei diversi tipi di chiamate, che possono variare in base all’orario o alla stagione. In questo modo è possibile preparare meglio e personalizzare le strategie di assistenza ai clienti.

Decisioni guidate dai dati

L’uso di dati storici e di analisi predittive nelle previsioni fornisce ai manager i dati per giustificare le decisioni relative al personale, all’allocazione del budget e ad altri aspetti operativi, riducendo al minimo le congetture e migliorando il processo di pianificazione strategica.

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Come funziona la previsione dei call center?

La previsione del call center può essere suddivisa in otto fasi specifiche. Di seguito troverai una rapida panoramica di tutte le attività necessarie per ottenere prestazioni e pianificazioni ottimali.

1. Raccogli i dati: Inizia a raccogliere i dati storici sul volume delle chiamate, sulla durata e su altri modelli rilevanti dal software del call center o dallo strumento WFM.
   
2. Analizzare tendenze e modelli: Estrai i dati e cerca di identificare le tendenze e le fluttuazioni stagionali in base agli anni precedenti per pianificare la programmazione di conseguenza.
   
3. Tieni conto dei fattori esterni: Non guardare i dati in modo isolato. Considera i fattori esterni, come le campagne di marketing, che potrebbero alterare i dati.
   
4. Scegliere un modello di previsione: Scegli un modello di previsione appropriato in base alle tue priorità, come Time Series o Erlang C. Ne parleremo tra poco.
   
5. Simulare e testare il modello: Riempi il modello scelto con i tuoi dati storici per testarne l’accuratezza e valutarne la fattibilità per il tuo caso d’uso specifico.
   
6. Attuare le previsioni: Se il tuo modello funziona bene, inizia a implementarlo nelle tue attività quotidiane per aiutarti a supervisionare la gestione futura del personale e delle risorse.
   
7. Monitorare e regolare: Per garantire l’accuratezza e l’efficacia a lungo termine delle tue previsioni, dovrai fornire regolarmente al modello nuovi dati e monitorare l’attività.
   
8. Crea un ciclo di feedback: Usa il feedback delle prestazioni reali per migliorare l’accuratezza delle previsioni.

Come utilizzare in modo efficiente i dati nelle previsioni dei call center

Non c’è bisogno di dire che le previsioni del tuo call center possono essere buone solo in base ai dati su cui si basano. Il processo di acquisizione delle informazioni rilevanti è duplice. In primo luogo, devi scegliere le metriche giuste da analizzare e poi prepararle per le previsioni.

Metriche chiave da utilizzare per le previsioni dei call center

• Volume delle chiamate: Questa metrica tiene conto del numero di chiamate in entrata in un call center. I dati storici sul volume delle chiamate aiutano a identificare modelli, tendenze e fluttuazioni stagionali, aiutando a prevedere con precisione la domanda futura.
  
• Tempo medio di gestione (AHT): Misura la durata media di una chiamata gestita da un agente, includendo il tempo di conversazione, il tempo di attesa e il “after-work”. L’analisi dei dati storici sull’AHT è fondamentale per prevedere la durata delle chiamate future e determinare il fabbisogno di personale.
  
• Numero di agenti: Il numero totale di agenti disponibili ha un impatto diretto sui livelli di servizio e sulla soddisfazione dei clienti. Prevedere il giusto numero di agenti in base al volume di chiamate previsto e ad altre metriche è fondamentale per un’allocazione efficiente delle risorse e per la gestione della forza lavoro.
  
• Soddisfazione dei clienti: Questa metrica valuta quanto i clienti sono soddisfatti della loro esperienza con il call center. Un’elevata soddisfazione dei clienti porta a un’attività ripetuta e a referenze positive, che sono importanti per il successo aziendale a lungo termine e che dovrebbero essere prese in considerazione quando si prevede il fabbisogno di call center.

Passi fondamentali per la preparazione dei dati previsionali

• Pulizia dei dati: Rimuovere i duplicati, correggere gli errori e gestire i valori mancanti per garantire che il set di dati sia accurato e completo.
  
• Normalizzazione: Standardizzare i dati per garantire la coerenza tra diversi periodi di tempo e tipi di dati.
  
• Selezione delle caratteristiche: Identifica e seleziona le caratteristiche più rilevanti che hanno un impatto significativo sul volume delle chiamate. Ad esempio, l’ora del giorno, il giorno della settimana e gli eventi esterni.
  
• Aggregazione: Riassumi i dati in formati utili, come medie orarie, giornaliere o settimanali, per facilitare l’analisi e la modellazione.

Quali sono i principali metodi di previsione dei call center?

Poiché il processo di analisi e di esame incrociato di tali grandi quantità di dati sarebbe troppo difficile e lungo per un essere umano, le aziende utilizzano modelli di previsione per call center, che sono tipi di software specializzati, progettati per automatizzare il processo.

Questi metodi possono variare molto a seconda del caso d’uso previsto e della tecnologia specifica che utilizzano. Per questo motivo è importante scegliere in modo consapevole i metodi di previsione per call center e può essere utile utilizzarne di diversi tipi per diversi casi d’uso.

I principali tipi di modelli di previsione per call center includono:

Analisi delle serie temporali

Cos’è: L’analisi delle serie temporali (TSA) è un metodo statistico per analizzare i punti di dati ordinati nel tempo al fine di identificare modelli e tendenze nel tempo.

Come funziona: Il TSA utilizza i dati storici per prevedere i valori futuri riconoscendo le dipendenze temporali e la stagionalità. I modelli più comuni includono ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e SARIMA (Seasonal ARIMA).

Quando usarlo:

• Quando i dati mostrano chiare tendenze, stagionalità o modelli ciclici nel tempo.
• Per previsioni a breve e medio termine in cui è probabile che le tendenze continuino.

Vantaggi:

• Può catturare e modellare con precisione le dipendenze temporali.
• Efficace per individuare e sfruttare la stagionalità dei volumi di chiamate.
• Utilizza modelli che evidenziano l’impatto dei dati passati sulle previsioni future.

Analisi di regressione

Cos’è: Un approccio statistico per modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.

Come funziona: Stima i coefficienti delle variabili indipendenti per prevedere la variabile dipendente. Può essere lineare (es. Regressione lineare) o non lineare (es. Regressione polinomiale).

Quando usarlo:

• Quando esiste una chiara relazione tra il volume delle chiamate e i fattori esterni/interni.
• Per capire l’impatto di variabili specifiche sul volume delle chiamate.

Vantaggi:

• Semplice da implementare e interpretare.
• Efficace per identificare e quantificare le relazioni tra le variabili.
• Può essere esteso con tecniche di regolarizzazione per migliorare le prestazioni del modello.

Algoritmi di apprendimento automatico

Cosa sono: Un insieme di algoritmi che consentono ai computer di imparare e fare previsioni sulla base dei dati.

Come funzionano: Si tratta di addestrare modelli su dati storici per identificare modelli e fare previsioni. Gli algoritmi più comuni sono Random Forest, Gradient Boosting e Support Vector Machines.

Quando usarli:

• Quando si ha a che fare con relazioni complesse e non lineari nei dati.
• Adatto a grandi insiemi di dati con molteplici caratteristiche che influenzano il volume delle chiamate.

Vantaggi:

• Può gestire un alto grado di complessità e di interazione tra le variabili.
• In genere raggiungono un’accuratezza maggiore rispetto ai modelli statistici tradizionali.
• Flessibile e adattabile a diversi tipi di dati ed esigenze di previsione.

Reti neurali e apprendimento profondo

Cosa sono: Tecniche avanzate di apprendimento automatico modellate sul cervello umano, in grado di imparare da grandi quantità di dati.

Come funzionano: Sono costituiti da strati interconnessi di nodi (neuroni) che elaborano i dati in ingresso e regolano i pesi per minimizzare l’errore di previsione. L’apprendimento profondo prevede più livelli nascosti che possono catturare schemi e relazioni complesse.

Quando usarli:

• Quando la previsione richiede la modellazione di interazioni altamente complesse e non lineari in grandi insiemi di dati.
• Ideale per le previsioni a lungo termine e per gli scenari in cui l’ingegneria delle caratteristiche è impegnativa.

Vantaggi:

• Può modellare modelli e relazioni estremamente complessi.
• Estrae automaticamente le caratteristiche dai dati grezzi, riducendo la necessità di ingegnerizzare manualmente le caratteristiche.
• Migliorare continuamente con un numero maggiore di dati, fornendo una maggiore precisione nel tempo.

Migliori pratiche per la previsione e la programmazione dei call center

Se vuoi davvero rendere il tuo call center il più produttivo possibile, ci sono molte altre cose che puoi fare per migliorare ulteriormente i processi di previsione e programmazione. Queste includono:

• Implementare il monitoraggio in tempo reale: Stabilisci dei sistemi per il monitoraggio in tempo reale del volume delle chiamate e degli indicatori chiave di prestazione (KPI). In questo modo è possibile modificare immediatamente i livelli di personale e le altre risorse in risposta a cambiamenti imprevisti nell’andamento delle chiamate.
  
• Pianificazione di scenari e prove di stress: Sviluppa diversi scenari di previsione (ad esempio, il migliore, il peggiore e il più probabile) per prepararti a varie situazioni. Effettua degli stress test per verificare la capacità del tuo call center di gestire picchi o cali inaspettati del volume delle chiamate.

• Utilizzo di analisi avanzate: Utilizza le funzioni di analisi offerte da un software per call center come CloudTalk per ottenere informazioni complete sulle prestazioni dei tuoi agenti, per stimare la durata media delle chiamate, pianificare il personale e creare piani di formazione su misura.

• Ottimizzazione dell’integrazione della gestione della forza lavoro (WFM): Integrare le previsioni con i sistemi di gestione della forza lavoro per ottimizzare i processi di pianificazione e di assunzione del personale. In questo modo si garantisce che i volumi di chiamate previsti informino direttamente le decisioni sul personale, migliorando l’efficienza e i livelli di servizio.
  
• Concentrarsi sul miglioramento continuo: Instaura una cultura del miglioramento continuo rivedendo e perfezionando regolarmente i processi di previsione. Incoraggia il feedback del personale e utilizza i dati sulle prestazioni per apportare miglioramenti iterativi ai modelli e alle metodologie di previsione.

Ottimizzare le previsioni del call center con CloudTalk

Come abbiamo accennato all’inizio dell’articolo, il software per call center è un’altra parte importante di qualsiasi operazione orientata alla produttività, insieme ai WFM. Oltre a gestire le conversazioni in entrata e in uscita, strumenti come CloudTalk offrono anche molti strumenti avanzati per automatizzare e ottimizzare i processi di previsione e programmazione.

Ecco alcuni esempi:

• Reporting sugli agenti: Accedi a KPI precisi sulle prestazioni dei singoli agenti direttamente attraverso l’app di CloudTalk, vedi come si inseriscono nella tua attività nel suo complesso e ottimizza la loro produttività caso per caso.
  
• Analitica avanzata: Centralizza tutti i dati del tuo team. Accedi a tutto ciò che devi sapere sulle prestazioni dei tuoi agenti e sulle statistiche delle chiamate, e usali per migliorare ulteriormente le tue previsioni e la programmazione.
  
• Integrazione WFM: Utilizza una delle oltre 35 integrazioni native di CloudTalk o creane di personalizzate tramite la nostra Open API per sfruttare la sincronizzazione bidirezionale e alimentare automaticamente le informazioni nei tuoi modelli di previsione.

La previsione e la programmazione del call center sono aspetti vitali di ogni buona operazione e con CloudTalk la tua può essere molto migliore. Allora, cosa stai aspettando?

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