De ultieme gids voor prognoses voor callcenters:
Voordelen en methoden

Amerikaanse bedrijven verliezen 1,6 biljoen dollar aan slechte klantenservice, waarbij lange wachttijden een van de grootste stressfactoren zijn. Callcenterprognoses kunnen echter meer doen dan alleen klantverloop voorkomen.

Effectief voorspellen en plannen zijn de hoekstenen van elk succesvol callcenter. In dit artikel behandelen we alles wat je moet weten over deze processen, inclusief hoe je ze uitvoert en welke meetgegevens je moet gebruiken om zo effectief mogelijk te zijn.

Belangrijkste opmerkingen:

• Met prognoses voor callcenters kunt u toekomstige bedrijfsbehoeften voorspellen en een gezonde teamgrootte en dagelijkse personeelsbezetting handhaven op basis van historische gegevens.
• Prognoses voor callcenters zijn van cruciaal belang om de productiviteit op peil te houden, de Klantentevredenheid te verhogen, klanten te behouden en de nettowinst te verbeteren.
• Om nauwkeurig te kunnen voorspellen en plannen, moet je de juiste meetgegevens kiezen om bij te houden, ze voorbereiden op modellering en een geschikte methode gebruiken om callcenters te voorspellen.

Wat is callcentervoorspelling?

Callcenterprognoses zijn schattingen van het toekomstige gespreksvolume op basis van historische gegevens om de noodzakelijke omvang van het team van contactcenter medewerkers op de lange termijn en de personeelsbehoeften op de korte termijn te bepalen. Voorspellen is dynamisch en moet op voortschrijdende basis gebeuren.

De prognose en planning van het callcenter worden uitgevoerd door speciale personeelsmanagers. Ze gebruiken vaak tools voor workforce management (WFM) om statistieken bij te houden, gegevens te evalueren, prognoses op te stellen en nauwkeurige plannen te ontwikkelen om aan de contactbehoeften van een bedrijf te voldoen.

Waarom is prognose voor callcenters belangrijk?

Efficiënte prognoses voor callcenters zijn van cruciaal belang om alle inkomende gesprekken op tijd te kunnen afhandelen, wat leidt tot een hogere Klantentevredenheid, klantenbinding, bedrijfsreputatie en algehele winstgevendheid.

Ondertussen heeft het verkeerd omgaan met je personeel het tegenovergestelde effect. Als je op een bepaalde dag te weinig contactcenter medewerkers in dienst hebt, zullen klanten waarschijnlijk gefrustreerd raken door de lange wachttijden, wat bijdraagt aan een hoger verlatingspercentage. En 30% van die bellers komt nooit meer terug.

Te veel vertegenwoordigers in dienst kan echter net zo schadelijk zijn. Hoewel alle oproepen op tijd worden afgehandeld en klanten tevreden weglopen, betaalt u uiteindelijk te veel voor de hoge capaciteit, terwijl de meeste contactcenter medewerkers alleen maar duimen kunnen draaien.

Wat zijn de voordelen van Call Center Forecasting?

Callcenterprognoses zijn van invloed op veel meer dan je zou denken. Efficiënte planning en personeelsbezetting kunnen uw bedrijf tal van voordelen bieden op het gebied van productiviteit, kosten en Klantentevredenheid. Voorbeelden zijn:

Betere klantenservice

Dankzij prognoses kunnen managers piektijden voor oproepen nauwkeurig voorspellen, zodat er voldoende contactcenter medewerkers beschikbaar zijn om de toestroom van oproepen af te handelen zonder lange wachttijden. Dit leidt tot een verbeterde CSAT omdat bellers snel en effectief antwoord krijgen.

Lagere bedrijfskosten

Door de belvolumes nauwkeurig te voorspellen, kunnen managers precies de juiste hoeveelheid personeel inplannen en zo de kosten vermijden die gepaard gaan met overbezetting tijdens periodes met weinig activiteit en de kosten voor overwerk tijdens onverwacht hoge volumes.

Hogere tevredenheid & productiviteit van contactcenter medewerkers

Een goede personeelsbezetting voorkomt overbelasting en burn-out van contactcenter medewerkers, omdat ze niet inactief of overweldigd zijn. Deze balans verbetert hun efficiëntie en werktevredenheid, wat bijdraagt tot een lager personeelsverloop en een grotere betrokkenheid van werknemers.

Geoptimaliseerde training en ontwikkeling

Prognoses bieden inzicht in verwachte gespreksvolumes en soorten klantinteracties, wat managers kan helpen bij het plannen van gerichte trainingssessies tijdens verwachte downtime, zodat alle contactcenter medewerkers goed voorbereid zijn op piekmomenten.

Verbeterde responspercentages

Met geavanceerde prognoses kunnen managers niet alleen effectiever contactcenter medewerkers inplannen, maar ook de afhandeling van verschillende soorten oproepen verbeteren, die per tijd of seizoen kunnen verschillen. Hierdoor kunnen strategieën voor klantenservice beter worden voorbereid en aangepast.

Gegevensgestuurde besluitvorming

Het gebruik van historische gegevens en voorspellende analyses bij het maken van prognoses voorziet managers van gegevens om beslissingen over personeelsbezetting, budgettoewijzingen en andere operationele aspecten te rechtvaardigen, waardoor het giswerk tot een minimum wordt beperkt en het strategische planningsproces wordt verbeterd.

Begin eenvoudig met Call Center Forecasting met CloudTalk.

Plan een demo

Hoe werkt callcentervoorspelling?

Callcenterprognoses kunnen worden onderverdeeld in acht specifieke stappen. Hieronder vind je een kort overzicht van alle activiteiten die nodig zijn voor optimale prestaties en planning.

1. Gegevens verzamelen: Begin met het verzamelen van historische gegevens over uw gespreksvolumes, gespreksduur en andere relevante patronen vanuit uw callcentersoftware of de WFM-tool.
   
2. Trends en patronen analyseren: Maak een samenvatting van de gegevens en probeer trends en seizoensgebonden schommelingen te identificeren op basis van voorgaande jaren om de planning daarop af te stemmen.
   
3. Houd rekening met externe factoren: Bekijk de gegevens niet geïsoleerd. Houd rekening met externe factoren zoals marketingcampagnes die inzichten kunnen vertekenen.
   
4. Kies een voorspellingsmodel: Kies een geschikt voorspellingsmodel op basis van uw prioriteiten, zoals Time Series of Erlang C. We zullen deze binnenkort bespreken.
   
5. Het model simuleren en testen: Vul het door u gekozen model met uw historische gegevens om de nauwkeurigheid ervan te testen en de haalbaarheid voor uw specifieke toepassing te evalueren.
   
6. Prognoses implementeren: Als je model goed werkt, begin het dan te implementeren in je dagelijkse activiteiten om het toekomstige personeels- en middelenbeheer te helpen overzien.
   
7. Monitoren en aanpassen: Om de nauwkeurigheid en effectiviteit van je prognoses op de lange termijn te garanderen, moet je het model regelmatig nieuwe gegevens geven en de activiteit bijhouden.
   
8. Een feedbacklus creëren: Gebruik feedback over prestaties uit de praktijk om de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren.

Hoe gegevens efficiënt gebruiken bij callcentervoorspellingen

Het spreekt voor zich dat de prognoses voor uw callcenter zo goed zijn als de gegevens waarop u ze baseert. En het proces om relevante informatie te verkrijgen is tweeledig. Eerst moet je de juiste statistieken kiezen om te analyseren en ze vervolgens voorbereiden op prognoses.

Belangrijkste meetgegevens om te gebruiken bij prognoses voor callcenters

• Gespreksvolume: Deze metriek volgt het aantal inkomende gesprekken naar een callcenter. Historische gegevens over het belvolume helpen patronen, trends en seizoensgebonden schommelingen te identificeren, waardoor de toekomstige vraag nauwkeurig kan worden voorspeld.
  
• Gemiddelde afhandeltijd (AHT): Dit meet de gemiddelde duur van een gesprek dat door een contactcenter medewerker wordt afgehandeld, inclusief gesprekstijd, wachttijd en nabellen. Het analyseren van historische AHT-gegevens is cruciaal om te voorspellen hoe lang toekomstige gesprekken zullen duren en om de personeelsbehoefte te bepalen.
  
• Aantal contactcenter medewerkers: Het totale aantal beschikbare contactcenter medewerkers heeft een directe invloed op het serviceniveau en de Klantentevredenheid. Het voorspellen van het juiste aantal contactcenter medewerkers op basis van het verwachte belvolume en andere gegevens is van vitaal belang voor een efficiënte toewijzing van middelen en personeelsbeheer.
  
• Klantentevredenheid: Deze maatstaf geeft aan hoe tevreden klanten zijn met hun callcenterervaring. Een hoge Klantentevredenheid leidt tot terugkerende klanten en positieve verwijzingen, die belangrijk zijn voor zakelijk succes op de lange termijn en waarmee rekening moet worden gehouden bij het voorspellen van de behoeften aan callcenters.

Belangrijkste stappen voor het voorbereiden van prognosegegevens

• Gegevens opschonen: Duplicaten verwijderen, fouten corrigeren en ontbrekende waarden verwerken om ervoor te zorgen dat de dataset nauwkeurig en volledig is.
  
• Normalisatie: Standaardiseer de gegevens om consistentie tussen verschillende tijdsperioden en typen gegevens te garanderen.
  
• Keuze van kenmerken: Identificeer en selecteer de meest relevante kenmerken die een significante invloed hebben op gespreksvolumes. Dit kan het tijdstip van de dag, de dag van de week en externe gebeurtenissen zijn.
  
• Aggregatie: Vat de gegevens samen in bruikbare formaten, zoals gemiddelden per uur, dag of week, om analyse en modellering te vergemakkelijken.

Wat zijn de belangrijkste methoden voor callcentervoorspelling?

Omdat het analyseren en vergelijken van zulke grote hoeveelheden gegevens te moeilijk en tijdrovend zou zijn voor een mens, maken bedrijven gebruik van voorspellingsmodellen voor callcenters, gespecialiseerde softwaretypes die ontworpen zijn om het proces te automatiseren.

Deze kunnen sterk variëren, afhankelijk van het beoogde gebruik en de specifieke technologie die ze gebruiken. Daarom is het belangrijk om bewust te kiezen voor callcenter prognosemethoden en kan het goed zijn om verschillende soorten te gebruiken voor verschillende use cases.

De belangrijkste soorten voorspellingsmodellen voor callcenters zijn:

Tijdreeksanalyse

Wat het is: Tijdreeksanalyse (TSA) is een statistische methode voor het analyseren van tijdgeordende gegevenspunten om patronen en trends in de tijd te identificeren.

Hoe het werkt: TSA gebruikt historische gegevens om toekomstige waarden te voorspellen door tijdelijke afhankelijkheden en seizoensgebondenheid te herkennen. Gangbare modellen zijn ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) en SARIMA (Seasonal ARIMA).

Wanneer te gebruiken:

• Wanneer gegevens duidelijke trends, seizoensgebondenheid of cyclische patronen in de tijd laten zien.
• Voor korte- en middellangetermijnvoorspellingen waarbij trends zich waarschijnlijk zullen voortzetten.

Voordelen:

• Kan temporele afhankelijkheden nauwkeurig vastleggen en modelleren.
• Effectief voor het detecteren en benutten van seizoensinvloeden in gespreksvolumes.
• Gebruikt modellen die aangeven hoe gegevens uit het verleden toekomstige voorspellingen beïnvloeden.

Regressieanalyse

Wat het is: Een statistische benadering om de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen te modelleren.

Hoe het werkt: Schat de coëfficiënten van de onafhankelijke variabelen om de afhankelijke variabele te voorspellen. Kan lineair zijn (bijv. lineaire regressie) of niet-lineair (bijv. polynomiale regressie).

Wanneer te gebruiken:

• Als er een duidelijke relatie is tussen gespreksvolumes en externe/interne factoren.
• De impact van specifieke variabelen op het belvolume begrijpen.

Voordelen:

• Eenvoudig te implementeren en te interpreteren.
• Effectief voor het identificeren en kwantificeren van relaties tussen variabelen.
• Kan worden uitgebreid met regularisatietechnieken om de modelprestaties te verbeteren.

Algoritmen voor machinaal leren

Wat ze zijn: Een reeks algoritmen waarmee computers kunnen leren van gegevens en voorspellingen kunnen doen op basis daarvan.

Hoe ze werken: Hierbij worden modellen getraind op historische gegevens om patronen te identificeren en voorspellingen te doen. Veelgebruikte algoritmen zijn Random Forest, Gradient Boosting en Support Vector Machines.

Wanneer te gebruiken:

• Bij het omgaan met complexe, niet-lineaire relaties in de gegevens.
• Geschikt voor grote datasets met meerdere kenmerken die gespreksvolumes beïnvloeden.

Voordelen:

• Kan een hoge mate van complexiteit en interactie tussen variabelen aan.
• Ze bereiken doorgaans een hogere nauwkeurigheid in vergelijking met traditionele statistische modellen.
• Flexibel en kan worden aangepast aan verschillende soorten gegevens en prognosebehoeften.

Neurale netwerken en diep leren

Wat ze zijn: Geavanceerde technieken voor machinaal leren, gemodelleerd naar het menselijk brein, die kunnen leren van grote hoeveelheden gegevens.

Hoe ze werken: Ze bestaan uit onderling verbonden lagen van knooppunten (neuronen) die invoergegevens verwerken en gewichten aanpassen om de voorspellingsfout te minimaliseren. Bij deep learning zijn er meerdere verborgen lagen die ingewikkelde patronen en relaties kunnen vastleggen.

Wanneer te gebruiken:

• Wanneer voorspellingen zeer complexe en niet-lineaire interacties in grote datasets moeten modelleren.
• Ideaal voor langetermijnvoorspellingen en scenario’s waarbij feature engineering een uitdaging is.

Voordelen:

• Kan extreem complexe patronen en relaties modelleren.
• Automatisch kenmerken extraheren uit onbewerkte gegevens, waardoor er minder behoefte is aan handmatige feature engineering.
• Voortdurend verbeteren met meer gegevens, waardoor de nauwkeurigheid na verloop van tijd toeneemt.

Best Practices voor Call Centerprognoses en -planning

Als je je callcenter echt zo productief mogelijk wilt maken, zijn er nog een aantal dingen die je kunt doen om je prognose- en planningsprocessen verder te verbeteren. Deze omvatten:

• Real-time monitoring implementeren: Systemen opzetten voor real-time monitoring van gespreksvolumes en belangrijke prestatie-indicatoren (KPI’s). Hierdoor kunnen de personeelsbezetting en andere middelen onmiddellijk worden aangepast als reactie op onverwachte veranderingen in belpatronen.
  
• Scenarioplanning en stresstests: Ontwikkel meerdere voorspellingsscenario’s (bijv. best-case, worst-case en meest waarschijnlijke) om voorbereid te zijn op verschillende situaties. Voer stresstests uit om te zien hoe goed je callcenter om kan gaan met onverwachte pieken of dalen in het belvolume.

• Geavanceerde analyses gebruiken: Gebruik de analysefuncties van callcentersoftware zoals CloudTalk om uitgebreid inzicht te krijgen in de prestaties van uw contactcenter medewerkers om de gemiddelde gespreksduur in te schatten, de personeelsbezetting te plannen en op maat gemaakte trainingsplannen te maken.

• Optimalisatie van Koppeling met Workforce Management (WFM): Koppeling van prognoses aan workforce management systemen om plannings- en personeelsprocessen te stroomlijnen. Dit zorgt ervoor dat de voorspelde gespreksvolumes direct leiden tot beslissingen over personeelsbezetting, waardoor de efficiëntie en het serviceniveau verbeteren.
  
• Focus op voortdurende verbetering: Creëer een cultuur van voortdurende verbetering door de prognoseprocessen regelmatig te herzien en te verfijnen. Moedig feedback van medewerkers aan en gebruik prestatiegegevens om je prognosemodellen en -methodologieën iteratief te verbeteren.

Optimaliseer voorspellingen voor callcenters met CloudTalk

Zoals we eerder in het artikel al aanstipten, is callcentersoftware samen met WFM’s een ander belangrijk onderdeel van elke productiviteitsgerichte operatie. Naast het aansturen van uw inkomende en uitgaande gesprekken, bieden tools zoals CloudTalk ook veel geavanceerde tools voor het verder automatiseren en stroomlijnen van uw prognose- en planningsprocessen.

Hier zijn maar een paar voorbeelden:

• Rapportage voor agenten: Krijg rechtstreeks via de CloudTalk-app toegang tot nauwkeurige prestatie-KPI’s voor individuele contactcenter medewerkers, zie hoe zij een rol spelen in uw bedrijf als geheel en optimaliseer hun productiviteit van geval tot geval.
  
• Geavanceerde analyse: Centraliseer alle gegevens van je team. Krijg toegang tot alles wat je moet weten over de prestaties en belstatistieken van je contactcenter medewerkers en gebruik het om je prognoses en planning verder te verbeteren.
  
• WFM Koppeling: Gebruik een van CloudTalk’s meer dan 35 native integraties of zet aangepaste integraties op via onze Open API om gebruik te maken van naadloze synchronisatie in twee richtingen en automatisch informatie in te voeren in uw prognosemodellen.

Callcenterprognoses en -planning zijn vitale aspecten van elke goede bedrijfsvoering en met CloudTalk kan die van u zoveel beter zijn. Waar wacht je nog op?

Verhoog de efficiëntie van uw team met effectief Workforce Management.

Meer leren