정확한 예측은 대부분의 콜 센터에서 유동적 인 환경을 관리하는 데 중요합니다. 목표는 인력 수요와 통화량 예상치 간의 균형을 유지하여 인건비 절감을 달성하는 것입니다. 많은 콜 센터가 인력 관리 소프트웨어를 사용하여 예측을 작성하지만 수동 콜 예측은 소규모 콜센터 환경을위한 옵션입니다. 일반적인 예측 기법에는 시계열, 평균, 포인트 추정 및 일일 방법이 포함됩니다.
시계열 기법
린 경영 철학 인 식스 시그마 (Six Sigma)에 따르면 대기업의 경우처럼 서비스 데스크 및 소규모 콜센터에 적합한 시계열 통화량 예측 기술이 적절합니다. 시계열 예측 기반은 과거 데이터에 대한 볼륨 예측을 호출합니다. 이 프로세스에는 과거 데이터를 세로 또는 y- 축의 각 연도에 대한 호출 볼륨과 가로 또는 x- 축의 월 또는 주와 같은 시간 측정을 표시하는 그래프로 플로팅하는 작업이 포함됩니다. 과거 데이터를 플로팅하면 과거의 통화량 패턴이 표시되어 향후 예측을 할 수 있습니다.
평균 예측 기법
평균 기법을 사용하여 예측하는 것은 간단한 수학적 평균, 이동 평균 및 가중 평균을 포함하며 이는 인력 계획 전문가 협회에 따르면 가장 정확합니다. 가중 평균을 사용하면 최신 데이터가 이전 데이터보다 더 많은 가중치를가집니다. 예를 들어, 지난 3 년 동안의 특정 날짜에 대한 통화량이 2,400, 2,500 및 2,600 건의 전화를받은 것으로 밝혀지면 평균은 2,500 건입니다. 그러나 가중 평균을 사용하고 2,600에 80 %의 가중치를 부여하고 2,400과 2,500 콜에 10 % 가중치를 할당하면 예측은 (2600_.80) + (2500_10) + (2400 * 10) = 2,570입니다.
포인트 추산 기술
예상 시점 예측은 가장 간단한 예측 방법입니다. 그러나 인력 계획 전문가 협회 (Society of Workforce Planning Professionals)에 따르면, 그 정확성에 가장 큰 영향을 미치는 단점이 있습니다. 과거의 통화량은 과거 데이터에 포함 된 일, 주 또는 달이 일반적인 것이 든 아니든 관계없이 과거에 발생한 통화량과 정확히 일치 할 것으로 가정합니다. 포인트 추정 기법은 과거 데이터에 영향을 미치는 이벤트 또는 경향을 설명하지 않기 때문에 실제로 예측 된 예측과는 다른 일일 실제로 발생할 수 있습니다.
당일 예보
일일 계획과 크게 다른 일별 통화 볼륨을 처리하는 것은 대부분의 콜 센터에서 직면하는 문제입니다. 일일 예측을 사용하면 일정 조정이 필요한 일별 변동 사항을 처리 할 수 있습니다. 이 기술은 당일 예측과 실제 통화량 및 상담원 일정 요구 사항을 15 분에서 30 분 사이의 기간으로 집계합니다. 그런 다음 관리자는 서비스 수준 목표에 따라 what-if 시나리오를 만들 수 있으며 필요한 경우 변화하는 조건에 맞게 예측을 변경할 수 있습니다. 일정 조정에는 일찍 집으로 에이전트를 보내거나 오프라인 작업을 할당하거나 자원 봉사자에게 초과 근무를 요청하는 등의 조정 작업이 포함될 수 있습니다.
