Çağrı Merkezi Tahmini için Nihai Kılavuz:
Faydalar ve Yöntemler

ABD’deki işletmeler kötü müşteri hizmetleri nedeniyle 1,6 trilyon dolar kaybediyor ve uzun bekleme süreleri en büyük stres faktörlerinden biri. Ancak çağrı merkezi tahmini, müşteri kaybını önlemekten daha fazlasını yapabilir.

Etkili tahmin ve programlama, başarılı bir çağrı merkezinin temel taşlarıdır. Bu makalede, nasıl yürütüleceği ve mümkün olduğunca etkili olmak için hangi ölçümlerin kullanılacağı da dahil olmak üzere bu süreçler hakkında bilmeniz gereken her şeyi ele alacağız.

Anahtar Çıkarımlar:

• Çağrı merkezi tahmini, gelecekteki iş gereksinimlerini tahmin etmenize ve geçmiş verilere dayalı olarak sağlıklı bir ekip boyutu ve günlük personel sayısını korumanıza olanak tanır.
• Çağrı merkezi tahmini, üretkenliği sürdürmek, müşteri ve temsilci memnuniyetini artırmak, müşteriyi elde tutmayı teşvik etmek ve kârlılığınızı artırmak için çok önemlidir.
• Doğru tahmin ve planlama yapmak için, izlenecek doğru metrikleri seçmeniz, bunları modelleme için hazırlamanız ve uygun bir çağrı merkezi tahmin yönteminden yararlanmanız gerekir.

Çağrı Merkezi Tahmini Nedir?

Çağrı merkezi tahmini, gerekli uzun vadeli temsilci ekibi büyüklüğünü ve kısa vadeli personel gereksinimlerini belirlemek için geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki çağrı hacmini tahmin etme sürecini ifade eder. Tahmin dinamiktir ve sürekli olarak yapılması gerekir.

Çağrı merkezi tahmin ve planlaması, özel işgücü yöneticileri tarafından gerçekleştirilir. Metrikleri izlemek, verileri değerlendirmek, tahminler hazırlamak ve bir işletmenin iletişim ihtiyaçlarını karşılamak için doğru planlar geliştirmek için genellikle işgücü yönetimi (WFM ) araçlarını kullanırlar.

Çağrı Merkezi Tahmini Neden Önemlidir?

Verimli çağrı merkezi tahmini, gelen tüm çağrıları zamanında etkin bir şekilde yönetmek için çok önemlidir; bu da müşteri memnuniyetini, müşteriyi elde tutmayı, şirket itibarını ve genel karlılığı artırır.

Bu arada, personel sayınızı yanlış ayarlamak da ters etki yaratır. Herhangi bir günde çok az müşteri temsilciniz görev yapıyorsa, müşteriler uzun bekleme süreleri nedeniyle muhtemelen hayal kırıklığına uğrayacak ve bu da daha yüksek bir vazgeçme oranına katkıda bulunacaktır. Ve bu arayanların %30’u asla geri dönmez.

Ancak, çok fazla temsilcinin görev başında olması da aynı derecede zarar verici olabilir. Tüm çağrılar zamanında karşılanabilir ve müşteriler mutlu bir şekilde ayrılabilir, ancak temsilcilerinizin çoğu sadece parmaklarını oynatabilirken, yüksek kapasite için fazla ödeme yapmaya devam edersiniz.

Çağrı Merkezi Tahmininin Faydaları Nelerdir?

Çağrı merkezi tahminleri düşünüldüğünden çok daha fazlasını etkiler. Verimli planlama ve personel alımı, işletmenize üretkenlik, maliyetler ve müşteri memnuniyeti açısından sayısız fayda sağlayabilir. Örnekler şunları içerir:

Daha İyi Müşteri Hizmetleri

Tahmin, yöneticilerin en yoğun çağrı zamanlarını doğru bir şekilde tahmin etmesine olanak tanıyarak, uzun bekleme süreleri olmadan çağrı akışını ele almak için yeterli temsilcinin mevcut olmasını sağlar. Bu da arayanların hızlı ve etkili yanıtlar almasını sağlayarak CSAT’nin iyileşmesine yol açar.

Azaltılmış İşletme Maliyetleri

Yöneticiler, çağrı hacimlerini doğru bir şekilde tahmin ederek, doğru miktarda personel planlayabilir ve düşük faaliyet dönemlerinde fazla personel çalıştırmanın getirdiği maliyetlerden ve beklenmedik yüksek hacimlerde ortaya çıkan fazla mesai giderlerinden kaçınabilir.

Artan Temsilci Memnuniyeti ve Üretkenliği

Doğru personel alımı, temsilciler ne boşta ne de bunalmış durumda olduklarından aşırı temsilci yükünü ve tükenmişliği önler. Bu denge, verimliliklerini ve iş memnuniyetlerini artırır, bu da daha düşük devir oranlarına ve daha yüksek çalışan bağlılığına katkıda bulunur.

Optimize Edilmiş Eğitim ve Gelişim

Tahmin, beklenen çağrı hacimleri ve müşteri etkileşim türleri hakkında içgörüler sağlayarak yöneticilerin beklenen kesinti sürelerinde hedeflenen eğitim oturumlarını planlamasına yardımcı olabilir ve tüm temsilcilerin yoğun zamanlar için iyi hazırlanmış olmasını sağlayabilir.

İyileştirilmiş Yanıt Oranları

Gelişmiş tahminler sayesinde yöneticiler yalnızca müşteri temsilcilerini daha etkin bir şekilde planlamakla kalmaz, aynı zamanda zamana veya mevsime göre değişebilen farklı çağrı türlerinin ele alınmasını da iyileştirebilir. Bu, müşteri hizmetleri stratejilerinin daha iyi hazırlanmasına ve özelleştirilmesine olanak tanır.

Veriye Dayalı Karar Alma

Tahminde geçmiş verilerin ve tahmine dayalı analitiğin kullanılması, yöneticileri personel alımı, bütçe tahsisleri ve diğer operasyonel hususlarla ilgili kararları gerekçelendirmek için verilerle donatır, bu da tahminleri en aza indirir ve stratejik planlama sürecini geliştirir.

CloudTalk ile Çağrı Merkezi Tahmini yapmaya kolay yoldan başlayın.

Bir demo planlayın

Çağrı Merkezi Tahmini Nasıl Çalışır?

Çağrı merkezi tahmini sekiz özel adıma ayrılabilir. Aşağıda, optimum performans ve zamanlama elde etmek için gerekli tüm faaliyetlere hızlı bir genel bakış bulacaksınız.

1. Veri Toplayın: Çağrı merkezi yazılımınızdan veya WFM aracından çağrı hacimleriniz, süreleriniz ve diğer ilgili modeller hakkında geçmiş verileri toplayarak başlayın.
   
2. Eğilimleri ve Kalıpları Analiz Edin: Verileri soyutlayın ve programlamayı buna göre planlamak için önceki yıllara dayalı eğilimleri ve mevsimsel dalgalanmaları belirlemeye çalışın.
   
3. Dış Faktörleri Dikkate Alın: Verilere tek başına bakmayın. Pazarlama kampanyaları gibi içgörüleri çarpıtabilecek dış faktörleri göz önünde bulundurun.
   
4. Bir Tahmin Modeli Seçin: Önceliklerinize göre Zaman Serisi veya Erlang C gibi uygun bir tahmin modeli seçin.
   
5. Modeli Simüle Edin ve Test Edin: Doğruluğunu test etmek ve özel kullanım durumunuz için fizibilitesini değerlendirmek için seçtiğiniz modeli geçmiş verilerinizle doldurun.
   
6. Tahmini Uygulayın: Modelinizin iyi çalıştığını varsayarsak, gelecekteki personel ve kaynak yönetimini denetlemeye yardımcı olması için günlük faaliyetlerinize uygulamaya başlayın.
   
7. İzleyin ve Ayarlayın: Tahmininizin uzun vadeli doğruluğunu ve etkinliğini sağlamak için modeli düzenli olarak yeni verilerle beslemeniz ve etkinliği izlemeniz gerekir.
   
8. Bir Geri Bildirim Döngüsü Oluşturun: Tahmin doğruluğunu artırmak için gerçek dünya performans geri bildirimini kullanın.

Çağrı Merkezi Tahmininde Veriler Nasıl Verimli Kullanılır?

Çağrı merkezi tahminlerinizin ancak dayandırdığınız veriler kadar iyi olabileceğini söylemeye gerek yok. İlgili bilgileri elde etme süreci ise iki yönlüdür. İlk olarak, analiz etmek için doğru ölçümleri seçmeniz ve ardından bunları tahmin için hazırlamanız gerekir.

Çağrı Merkezi Tahmininde Kullanılacak Temel Metrikler

• Çağrı Hacmi: Bu metrik, bir çağrı merkezine gelen çağrıların sayısını izler. Çağrı hacmine ilişkin geçmiş veriler, kalıpları, eğilimleri ve mevsimsel dalgalanmaları belirlemeye yardımcı olarak gelecekteki talebi doğru bir şekilde tahmin etmeye yardımcı olur.
  
• Ortalama İşlem Süresi (AHT): Bu, konuşma süresi, bekleme süresi ve çağrı sonrası çalışma dahil olmak üzere bir temsilci tarafından ele alınan bir çağrının ortalama süresini ölçer. Geçmiş AHT verilerinin analiz edilmesi, gelecekteki çağrıların ne kadar süreceğini tahmin etmek ve personel ihtiyaçlarını belirlemek için çok önemlidir.
  
• Temsilci Sayısı: Mevcut toplam temsilci sayısı, hizmet seviyelerini ve müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler. Beklenen çağrı hacmine ve diğer ölçümlere dayalı olarak doğru temsilci sayısını tahmin etmek, verimli kaynak tahsisi ve işgücü yönetimi için hayati önem taşır.
  
• Müşteri Memnuniyeti: Bu metrik, müşterilerin çağrı merkezi deneyimlerinden ne kadar memnun olduklarını değerlendirir. Yüksek müşteri memnuniyeti, uzun vadeli iş başarısı için önemli olan ve çağrı merkezi ihtiyaçlarını tahmin ederken göz önünde bulundurulması gereken tekrarlanan iş ve olumlu yönlendirmelere yol açar.

Tahmin Verilerinin Hazırlanması için Temel Adımlar

• Veri Temizleme: Veri kümesinin doğru ve eksiksiz olmasını sağlamak için kopyaları kaldırın, hataları düzeltin ve eksik değerleri işleyin.
  
• Normalleştirme: Farklı zaman dilimleri ve veri türleri arasında tutarlılık sağlamak için verileri standartlaştırın.
  
• Özellik Seçimi: Çağrı hacimlerini önemli ölçüde etkileyen en ilgili özellikleri belirleyin ve seçin. Buna günün saati, haftanın günü ve harici olaylar dahil olabilir.
  
• Toplama: Analiz ve modellemeyi kolaylaştırmak için verileri saatlik, günlük veya haftalık ortalamalar gibi faydalı formatlarda özetleyin.

Çağrı Merkezi Tahmininde Kullanılan Başlıca Yöntemler Nelerdir?

Bu kadar büyük miktarda veriyi analiz etme ve çapraz sorgulama süreci bir insan için çok zor ve zaman alıcı olacağından, işletmeler süreci otomatikleştirmek için tasarlanmış özel yazılım türleri olan çağrı merkezi tahmin modellerini kullanır.

Bunlar, kullanım amaçlarına ve kullandıkları belirli teknolojiye bağlı olarak büyük farklılıklar gösterebilir. Bu nedenle, çağrı merkezi tahmin yöntemlerini seçerken bilinçli olmak önemlidir ve farklı kullanım durumları için farklı türler kullanmak iyi olabilir.

Çağrı merkezi tahmin modellerinin başlıca türleri şunlardır:

Zaman Serisi Analizi

Nedir bu? Zaman Serisi Analizi (TSA), zaman içindeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için zaman sıralı veri noktalarını analiz etmeye yönelik istatistiksel bir yöntemdir.

Nasıl çalışır? TSA, zamansal bağımlılıkları ve mevsimselliği tanıyarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Yaygın modeller arasında ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ve SARIMA (Seasonal ARIMA) bulunur.

Ne zaman kullanılmalı?

• Veriler zaman içinde belirgin eğilimler, mevsimsellik veya döngüsel modeller gösterdiğinde.
• Trendlerin devam etmesinin muhtemel olduğu kısa ve orta vadeli tahminler için.

Avantajlar:

• Zamansal bağımlılıkları doğru bir şekilde yakalayabilir ve modelleyebilir.
• Çağrı hacimlerindeki mevsimselliği tespit etmek ve bundan yararlanmak için etkilidir.
• Geçmiş verilerin gelecek tahminlerini nasıl etkilediğini vurgulayan modeller kullanır.

Regresyon Analizi

Nedir bu? Bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir yaklaşımdır.

Nasıl çalışır? Bağımlı değişkeni tahmin etmek için bağımsız değişkenlerin katsayılarını tahmin eder. Doğrusal (örn. Doğrusal Regresyon) veya doğrusal olmayan (örn. Polinom Regresyon) olabilir.

Ne zaman kullanılmalı?

• Çağrı hacimleri ile dış/iç faktörler arasında net bir ilişki olduğunda.
• Belirli değişkenlerin çağrı hacmi üzerindeki etkisini anlamak.

Avantajlar:

• Uygulaması ve yorumlaması basit.
• Değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamak ve ölçmek için etkilidir.
• Model performansını iyileştirmek için düzenli hale getirme teknikleri ile genişletilebilir.

Makine Öğrenimi Algoritmaları

Ne oldukları: Bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve verilere dayalı tahminler yapmasını sağlayan bir dizi algoritma.

Nasıl çalışırlar? Kalıpları tanımlamak ve tahminlerde bulunmak için geçmiş veriler üzerinde eğitim modellerini içerir. Yaygın algoritmalar arasında Random Forest, Gradient Boosting ve Support Vector Machines bulunur.

Ne zaman kullanılmalı?

• Verilerdeki karmaşık, doğrusal olmayan ilişkilerle uğraşırken.
• Çağrı hacimlerini etkileyen birden fazla özelliğe sahip büyük veri kümeleri için uygundur.

Avantajlar:

• Değişkenler arasında yüksek derecede karmaşıklık ve etkileşim ile başa çıkabilir.
• Geleneksel istatistiksel modellere kıyasla tipik olarak daha yüksek doğruluk elde eder.
• Esnektir ve farklı veri türlerine ve tahmin ihtiyaçlarına uyarlanabilir.

Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

Ne oldukları: Büyük miktarda veriden öğrenme yeteneğine sahip, insan beyninden sonra modellenen gelişmiş makine öğrenimi teknikleri.

Nasıl çalışırlar? Girdi verilerini işleyen ve tahmin hatasını en aza indirmek için ağırlıkları ayarlayan birbirine bağlı düğüm katmanlarından (nöronlar) oluşurlar. Derin öğrenme, karmaşık kalıpları ve ilişkileri yakalayabilen birden fazla gizli katman içerir.

Ne zaman kullanılmalı?

• Tahmin, büyük veri kümelerinde oldukça karmaşık ve doğrusal olmayan etkileşimlerin modellenmesini gerektirdiğinde.
• Uzun vadeli tahminler ve özellik mühendisliğinin zor olduğu senaryolar için idealdir.

Avantajlar:

• Son derece karmaşık örüntüleri ve ilişkileri modelleyebilir.
• Ham verilerden otomatik olarak özellik çıkararak manuel özellik mühendisliği ihtiyacını azaltır.
• Zaman içinde daha iyi doğruluk sağlayarak daha fazla veri ile sürekli iyileştirme.

Çağrı Merkezi Tahmini ve Çizelgeleme için En İyi Uygulamalar

Çağrı merkezinizi gerçekten olabildiğince verimli hale getirmek istiyorsanız, tahmin ve programlama süreçlerinizi daha da iyileştirmek için yapabileceğiniz birkaç şey daha var. Bunlar şunları içerir:

• Gerçek Zamanlı İzlemenin Uygulanması: Çağrı hacimlerinin ve temel performans göstergelerinin (KPI’lar) gerçek zamanlı izlenmesi için sistemler kurun. Bu, çağrı modellerindeki beklenmedik değişikliklere yanıt olarak personel seviyelerinde ve diğer kaynaklarda anında ayarlamalar yapılmasına olanak tanır.
  
• Senaryo Planlama ve Stres Testi: Çeşitli durumlara hazırlanmak için birden fazla tahmin senaryosu (örneğin, en iyi durum, en kötü durum ve en olası) geliştirin. Çağrı merkezinizin çağrı hacmindeki beklenmedik artış veya düşüşlerle ne kadar iyi başa çıkabileceğini görmek için stres testleri yapın.

• Gelişmiş Analitiklerden Yararlanma: Ortalama çağrı süresini tahmin etmek, personel planlaması yapmak ve özel eğitim planları oluşturmak amacıyla temsilcilerinizin performansı hakkında kapsamlı bilgiler edinmek için CloudTalk gibi çağrı merkezi yazılımlarının sunduğu analiz özelliklerini kullanın.

• İşgücü Yönetimi (WFM) Entegrasyonunu Optimize Etme: Planlama ve personel süreçlerini kolaylaştırmak için tahminleri işgücü yönetim sistemleriyle entegre edin. Bu, tahmin edilen çağrı hacimlerinin personel kararlarını doğrudan bilgilendirmesini sağlayarak verimliliği ve hizmet seviyelerini iyileştirir.
  
• Sürekli İyileştirmeye Odaklanmak: Tahmin süreçlerini düzenli olarak gözden geçirip iyileştirerek sürekli iyileştirme kültürü oluşturun. Personelden geri bildirim alınmasını teşvik edin ve tahmin modellerinizde ve metodolojilerinizde yinelemeli iyileştirmeler yapmak için performans verilerini kullanın.

CloudTalk ile Çağrı Merkezi Tahminini Optimize Edin

Makalede daha önce de belirttiğimiz gibi, çağrı merkezi yazılımı, WFM’lerle birlikte verimlilik odaklı herhangi bir operasyonun bir başka önemli parçasıdır. CloudTalk gibi araçlar, gelen ve giden görüşmelerinizi güçlendirmenin yanı sıra, tahmin ve planlama süreçlerinizi daha da otomatikleştirmek ve kolaylaştırmak için birçok gelişmiş araç sunar.

İşte sadece birkaç örnek:

• Temsilci Raporlama: Doğrudan CloudTalk uygulaması aracılığıyla bireysel temsilciler için doğru performans KPI’larına erişin, bir bütün olarak operasyonunuzda nasıl oynadıklarını görün ve üretkenliklerini duruma göre optimize edin.
  
• Gelişmiş Analitik: Ekibinizin tüm verilerini merkezileştirin. Temsilcinizin performansı ve çağrı istatistikleri ile ilgili bilmeniz gereken her şeye erişin ve bunları tahmin ve planlamanızı daha da iyileştirmek için kullanın.
  
• WFM Entegrasyonu: CloudTalk’un 35’ten fazla yerel entegrasyonundan birini kullanın veya sorunsuz iki yönlü senkronizasyondan yararlanmak ve bilgileri tahmin modellerinize otomatik olarak beslemek için Açık API’miz aracılığıyla özel entegrasyonlar kurun.

Çağrı merkezi tahmini ve planlaması her iyi operasyonun hayati yönleridir ve CloudTalk ile sizinki çok daha iyi olabilir. Peki, ne için bekliyorsunuz?

Etkili İş Gücü Yönetimi ile ekibinizin verimliliğini artırın.

Daha Fazla Bilgi