Den ultimata guiden till prognoser för callcenter:
Fördelar och metoder

Amerikanska företag förlorar 1,6 biljoner dollar på grund av dålig kundservice, och långa väntetider är en av de största stressfaktorerna. Prognoser för callcenter kan dock göra mer än att bara förhindra att kunder slutar.

Effektiv prognostisering och schemaläggning är hörnstenarna i alla framgångsrika callcenter. I den här artikeln går vi igenom allt ni/er behöver veta om dessa processer, inklusive hur de ska utföras och vilka mätvärden som ska användas för att vara så effektiva som möjligt.

Viktiga slutsatser:

• Med hjälp av prognoser för callcenter kan ni/er förutse framtida affärsbehov och upprätthålla en sund teamstorlek och daglig bemanning baserat på historiska data.
• Prognoser för callcenter är avgörande för att upprätthålla produktiviteten, boosta kund- och agentnöjdheten, öka kundlojaliteten och förbättra resultatet.
• För att kunna göra korrekta prognoser och scheman måste ni/er välja rätt mätvärden att följa upp, förbereda dem för modellering och använda en lämplig metod för att göra prognoser för callcenter.

Vad är Callcenter Forecasting?

Prognoser för callcenter avser processen att uppskatta framtida samtalsvolym baserat på historiska data för att identifiera nödvändig långsiktig storlek på agenternas team och kortsiktiga personalbehov. Prognoser är dynamiska och måste göras på löpande basis.

Prognoser och schemaläggning för callcenter utförs av dedikerade personalchefer. De använder ofta WFM-verktyg (Workforce Management) för att följa upp mätvärden, utvärdera data, göra prognoser och ta fram exakta planer för att tillgodose affärsbehovet.

Varför är det viktigt med prognoser för callcenter?

Effektiva prognoser för callcenter är avgörande för att effektivt hantera alla inkommande samtal i tid, vilket leder till ökad kundnöjdhet, kundlojalitet, företagets rykte och övergripande lönsamhet.

Samtidigt har felaktig hantering av din bemanning den omvända effekten. Om ni/er har för få agenter i tjänst en viss dag kommer kunderna sannolikt att bli frustrerade över långa väntetider, vilket bidrar till en högre avbrottsfrekvens. Och 30 % av dem som ringer kommer aldrig tillbaka.

Men att ha för många representanter i tjänst kan vara lika skadligt. Även om alla samtal kanske hanteras i tid och kunderna går därifrån nöjda, kommer du ändå att betala för mycket för den höga kapaciteten, medan de flesta av dina agenter bara kan hålla tummarna.

Vilka är fördelarna med prognoser för callcenter?

Prognoser för callcenter påverkar mycket mer än man kan tro. Effektiv schemaläggning och bemanning kan ge ditt företag många fördelar i form av produktivitet, kostnader och nöjda kunder. Några exempel är:

Bättre service till kunderna

Med hjälp av prognoser kan cheferna exakt förutse samtalstoppar och se till att tillräckligt många agenter finns tillgängliga för att hantera tillströmningen av samtal utan långa väntetider. Detta leder till förbättrad CSAT eftersom de som ringer får snabba och effektiva svar.

Minskade driftskostnader

Genom att noggrant förutse samtalsvolymerna kan cheferna schemalägga precis rätt mängd personal och undvika kostnaderna för överbemanning under perioder med låg aktivitet och övertidskostnader vid oväntat höga volymer.

Ökad tillfredsställelse och produktivitet hos agenterna

Rätt bemanning förhindrar att agenterna blir överbelastade och utbrända, eftersom de varken är sysslolösa eller överbelastade. Denna balans förbättrar deras effektivitet och arbetstillfredsställelse, vilket bidrar till lägre personalomsättning och högre medarbetarengagemang.

Optimerad utbildning och utveckling

Prognoser ger insikter om förväntade samtalsvolymer och typer av kundinteraktioner, vilket kan hjälpa cheferna att planera riktade utbildningstillfällen under förväntade driftstopp och se till att alla agenter är väl förberedda inför topptider.

Förbättrad svarsfrekvens

Med avancerade prognoser kan cheferna inte bara schemalägga agenterna mer effektivt utan också förbättra hanteringen av olika typer av samtal, som kan variera beroende på tid eller säsong. Detta möjliggör bättre förberedelser och anpassning av strategier för kundservice.

Datadrivet beslutsfattande

Genom att använda historiska data och prediktiva analyser i prognosarbetet får cheferna underlag för beslut om bemanning, budgetfördelning och andra operativa aspekter, vilket minimerar gissningar och förbättrar den strategiska planeringsprocessen.

Kom igång med Callcenter Forecasting på ett enkelt sätt med CloudTalk.

Boka en demo

Hur fungerar prognoser för callcenter?

Prognoser för callcenter kan delas in i åtta specifika steg. Nedan hittar du en snabb översikt över alla nödvändiga aktiviteter för att uppnå optimal prestanda och schemaläggning.

1. Samla in data: Börja med att samla in historiska data om samtalsvolymer, samtalstider och andra relevanta mönster från antingen callcentermjukvaran eller WFM-verktyget.
   
2. Analysera trender och mönster: Sammanfatta data och försök identifiera trender och säsongsvariationer baserat på tidigare år för att planera schemaläggningen därefter.
   
3. Ta hänsyn till externa faktorer: Titta inte på data isolerat. Tänk på externa faktorer som marknadsföringskampanjer som kan snedvrida insikterna.
   
4. Välj en prognosmodell: Välj en lämplig prognosmodell baserat på dina prioriteringar som Time Series eller Erlang C. Vi kommer att diskutera dessa inom kort.
   
5. Simulera och testa modellen: Fyll den valda modellen med dina historiska data för att testa dess noggrannhet och utvärdera dess genomförbarhet för ditt specifika användningsfall.
   
6. Implementera prognoser: Förutsatt att din modell fungerar bra kan du börja implementera den i din dagliga verksamhet för att hjälpa till att övervaka framtida personal- och resurshantering.
   
7. Övervaka och justera: För att säkerställa att dina prognoser är korrekta och effektiva på lång sikt måste du regelbundet mata modellen med nya data och följa upp aktiviteten.
   
8. Skapa en återkopplingsslinga: Använd feedback från verkligheten för att förbättra prognosprecisionen.

Så här använder du data effektivt för att göra prognoser för callcenter

Det säger sig självt att era prognoser för callcentret bara kan bli så bra som de data ni/er baserar dem på. Och processen för att skaffa relevant information är tvåfaldig. Först måste ni/er välja rätt mätvärden att analysera och sedan förbereda dem för prognostisering.

Viktiga nyckeltal för prognoser för callcenter

• Samtalsvolym: Detta mått mäter antalet inkommande samtal till ett callcenter. Historiska data om samtalsvolym hjälper till att identifiera mönster, trender och säsongsvariationer, vilket gör det lättare att förutse framtida efterfrågan.
  
• Genomsnittlig handläggningstid (AHT): Detta mäter den genomsnittliga längden på ett samtal som hanteras av en agent, inklusive samtalstid, väntetid och arbete efter samtal. Att analysera historiska AHT-data är avgörande för att kunna förutse hur lång tid framtida samtal kommer att ta och för att fastställa bemanningsbehov.
  
• Antal agenter: Det totala antalet tillgängliga agenter har en direkt inverkan på servicenivåerna och hur nöjda kunderna är. Att prognostisera rätt antal agenter baserat på förväntad samtalsvolym och andra mätvärden är avgörande för effektiv resursallokering och personalhantering.
  
• Nöjda kunder: Detta mått mäter hur nöjda kunderna är med sin upplevelse av callcentret. Hög kundnöjdhet leder till upprepade affärer och positiva rekommendationer, vilket är viktigt för långsiktig affärsframgång och bör beaktas vid prognostisering av callcenter-behov.

Viktiga steg för att förbereda prognosdata

• Rengöring av data: Ta bort dubbletter, korrigera fel och hantera saknade värden för att säkerställa att datasetet är korrekt och fullständigt.
  
• Normalisering: Standardisera data för att säkerställa konsekvens mellan olika tidsperioder och typer av data.
  
• Val av funktioner: Identifiera och välj de mest relevanta funktionerna som påverkar samtalsvolymerna. Det kan till exempel handla om tid på dygnet, veckodag och externa händelser.
  
• Aggregering: Sammanfatta data i användbara format, t.ex. tim-, dags- eller veckogenomsnitt, för att underlätta analys och modellering.

Vilka är de viktigaste metoderna för prognoser för callcenter?

Eftersom processen med att analysera och korsgranska så stora mängder data skulle vara för svår och tidskrävande för en människa, använder företag prognosmodeller för callcentermjukvaror, som är specialiserade typer av programvara, utformade för att automatisera processen.

Dessa kan variera kraftigt beroende på deras avsedda användningsfall och den specifika teknik de använder. Därför är det viktigt att vara medveten om vilka metoder du väljer för att prognostisera callcenters, och det kan vara bra att använda olika typer för olika användningsområden.

De viktigaste typerna av prognosmodeller för callcenter inkluderar:

Tidsserieanalys

Vad det är för något: Tidsserieanalys (TSA) är en statistisk metod för att analysera tidsbestämda datapunkter för att identifiera mönster och trender över tid.

Så här fungerar det: TSA använder historiska data för att prognostisera framtida värden genom att identifiera tidsberoenden och säsongsvariationer. Vanliga modeller är ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) och SARIMA (Seasonal ARIMA).

När du ska använda den:

• När data visar tydliga trender, säsongsvariationer eller cykliska mönster över tid.
• För prognoser på kort och medellång sikt där trender sannolikt kommer att fortsätta.

Fördelar:

• Kan på ett korrekt sätt fånga upp och modellera temporala beroenden.
• Effektivt för att upptäcka och utnyttja säsongsvariationer i samtalsvolymer.
• Använder modeller som belyser hur tidigare data påverkar framtida förutsägelser.

Regressionsanalys

Vad det är för något: En statistisk metod för att modellera förhållandet mellan en beroende variabel och en eller flera oberoende variabler.

Så här fungerar det: Uppskattar koefficienterna för de oberoende variablerna för att förutsäga den beroende variabeln. Kan vara linjär (t.ex. linjär regression) eller icke-linjär (t.ex. polynomregression).

När du ska använda den:

• När det finns ett tydligt samband mellan samtalsvolymer och externa/interna faktorer.
• Att förstå hur specifika variabler påverkar samtalsvolymen.

Fördelar:

• Enkel att implementera och tolka.
• Effektivt för att identifiera och kvantifiera samband mellan variabler.
• Kan utökas med regulariseringstekniker för att förbättra modellens prestanda.

Algoritmer för maskininlärning

Vad de är: En uppsättning algoritmer som gör det möjligt för datorer att lära sig av och göra förutsägelser baserade på data.

Hur de fungerar: Innebär att modeller tränas på historiska data för att identifiera mönster och göra förutsägelser. Vanliga algoritmer är Random Forest, Gradient Boosting och Support Vector Machines.

När ska du använda dem?

• När man hanterar komplexa, icke-linjära relationer i data.
• Lämplig för stora datamängder med flera funktioner som påverkar samtalsvolymerna.

Fördelar:

• Kan hantera en hög grad av komplexitet och interaktion mellan variabler.
• Uppnår vanligtvis högre noggrannhet jämfört med traditionella statistiska modeller.
• Flexibel och kan anpassas till olika typer av data och prognostiseringsbehov.

Neurala nätverk och djupinlärning

Vad de är: Avancerade maskininlärningstekniker som är modellerade efter den mänskliga hjärnan och som kan lära sig av stora mängder data.

Hur de fungerar: De består av sammankopplade lager av noder (neuroner) som bearbetar indata och justerar vikterna för att minimera prediktionsfelet. Deep learning involverar flera dolda lager som kan fånga in invecklade mönster och relationer.

När ska du använda dem?

• När prognoser kräver modellering av mycket komplexa och icke-linjära interaktioner i stora datamängder.
• Idealisk för långsiktiga prognoser och scenarier där det är svårt att ta fram funktioner.

Fördelar:

• Kan modellera extremt komplexa mönster och samband.
• Extrahera automatiskt funktioner från rådata, vilket minskar behovet av manuell funktionsteknik.
• Kontinuerlig förbättring med mer data, vilket ger bättre precision över tid.

Bästa praxis för prognoser och schemaläggning för callcenter

Om ni verkligen vill göra ert callcenter så produktivt som möjligt finns det flera saker ni kan göra för att ytterligare förbättra era prognos- och schemaläggningsprocesser. Dessa inkluderar:

• Implementera övervakning i realtid: Etablera system för realtidsövervakning av samtalsvolymer och KPI:er (Key Performance Indicators). Detta möjliggör omedelbara justeringar av bemanningsnivåer och andra resurser som svar på oväntade förändringar i samtalsmönster.
  
• Scenarioplanering och stresstestning: Utveckla flera prognosscenarier (t.ex. bästa fall, värsta fall och mest sannolikt) för att förbereda dig för olika situationer. Genomför stresstester för att se hur väl din callcenter kan hantera oväntade ökningar eller minskningar av samtalsvolymen.

• Utnyttja avancerad analys: Använd de funktioner för analys som erbjuds av callcentermjukvara som CloudTalk för att få omfattande insikter i agenternas prestationer för att uppskatta den genomsnittliga samtalstiden, planera bemanning och skapa skräddarsydda utbildningsplaner.

• Optimera integrationen av Workforce Management (WFM): Integrera prognoser med personalhanteringssystem för att effektivisera schemaläggning och bemanningsprocesser. Detta säkerställer att prognostiserade samtalsvolymer direkt påverkar beslut om bemanning, vilket förbättrar effektiviteten och servicenivåerna.
  
• Fokusera på ständiga förbättringar: Etablera en kultur av ständiga förbättringar genom att regelbundet granska och förfina prognosprocesserna. Uppmuntra feedback från personalen och använd resultatdata för att göra iterativa förbättringar av dina prognosmodeller och metoder.

Optimera prognoser för callcenter med CloudTalk

Som vi hänvisade till tidigare i artikeln är callcentermjukvara en annan viktig del av alla produktivitetsorienterade operationer, tillsammans med WFM. Förutom att driva dina inkommande och utgående konversationer, erbjuder verktyg som CloudTalk också många avancerade verktyg för att ytterligare automatisera och effektivisera dina prognos- och schemaläggningsprocesser.

Här är bara några exempel:

• Agentrapportering: Få tillgång till exakta KPI:er för enskilda agenter direkt via CloudTalk-appen, se hur de spelar in i din verksamhet som helhet och optimera deras produktivitet från fall till fall.
  
• Avancerad analys: Centralisera all data om ditt team. Få tillgång till allt ni behöver veta om agenternas prestationer och samtalsstatistik, och använd det för att ytterligare förbättra prognoser och schemaläggning.
  
• Integration av WFM: Använd en av CloudTalks 35+ inbyggda integrationer eller konfigurera egna via vårt öppna API:er för att utnyttja sömlös tvåvägssynkronisering och automatiskt mata in information i dina prognosmodeller.

Prognoser och schemaläggning för callcenter är viktiga aspekter av all bra verksamhet, och med CloudTalk kan din bli så mycket bättre. Så, vad väntar ni/er på?

Levla upp ditt teams effektivitet med effektiv Workforce Management.

Lär dig mer