Ein Call Center Forecast prognostiziert ein Call Volumen für einen Zeitraum in der Zukunft und leitet daraus den jeweiligen Personalbedarf pro Kopf und Zeitintervall und Qualifikation ab.
Jedes Call Center, das noch keinen automatisierten Forecast besitzt oder das mit dem vorhandenen Forecast nicht zufrieden ist.
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Darstellung der Historie der Calleingänge (rot), des Forecasts der Zukunft (blau) und des Trainingsbereichs (grün), in dem der Forecastoperator sich auf Basis der Vorhersage eines in der Vergangenheit liegenden Zeitraums selbst optimiert
Kaum eine Branche hat so variable Bedarfe wie die Call Center Branche. Saisonale Schwankungen, stark schwankendes Call-Aufkommen von Woche zu Woche und zwischen einzelnen Tagen und auch innerhalb eines Tages stellen die Personaleinsatzplanung vor große Herausforderungen.
Gleichzeitig ist der Wettbewerb und der Kostendruck sehr hoch. Damit ist ein effektiver Personaleinsatz für die Unternehmen teilweise überlebenswichtig. Basis für eine effektive Personaleinsatzplanung ist aber ein guter Forecast. Es ergibt keinen Sinn, Ihr Personal bedarfskonform zu planen, wenn die Bedarfe nicht korrekt sind. Und dennoch wird an vielen Stellen der Personalbedarf manuell ermittelt, geschätzt oder mit fragwürdigen Exceltabellen ermittelt.
Ein guter Call Center Forecast wertet die Anrufdaten der Vergangenheit aus und kann ein mögliches Callvolumen aus der Vergangenheit in die Zukunft übertragen. Dabei ist es wichtig, dass nicht nur die Werte der jeweiligen Kalenderwochen der Vorjahre betrachtet werden, sondern es müssen z.B. auch variable Feiertage und Ferien miteinander verknüpft werden. Denn es bringt nichts, wenn z.B. die KW 15 die Osterwoche ist, das Vorjahr Ostern aber in der KW17 war.
Außerdem müssen in den Daten Ausreißer entweder eliminiert oder als Event markiert werden, um deren Effekte in der Vergangenheit herauszurechnen und bei Einplanung in der Zukunft wieder einfließen zu lassen. Dabei ist es wichtig, dass Effekte nicht nur an dem Tag des Events sondern auch für die Folgetage analyisert werden. Hat eine Marketingkampagne z.B. den Effekt, dass am 1. Tag nach der Kampagne das Anrufvolumen um 15%, am 2. Tag um 10% und am 3. Tag um 5% steigt, dann muss dieser Verlauf im Call Center Forecast auch bei der Einplanung des Events in der Zukunft berücksichtigt werden.
Hat man das Call-Volumen prognostiziert, gilt es typische Verläufe in unterschiedlichen Wochentypen (normale Wochen, Feiertagswochen, starke Wochen, schwache Wochen) und typische Verläufe an den jeweiligen zu Wochentagen ermitteln, um letztendlich ein Anrufvolumen je Zeiteinheit (15 oder 30 Minuten) für die Zukunft zu prognostizieren.
Im nächsten Schritt wird aus den Anrufzahlen ein Kopfbedarf an Agenten ermittelt, der benötigt wird, um eine definierte Servicequote (mind. x Prozent der Anrufe sollen sofort angenommen werden können) zu erreichen. Für diese Umrechnung wird sehr häufig die Erlang C Methode eingesetzt, die aus einem Call-Volumen, einer durchschnittlichen Anrufdauer (AHT) und einem Servicelevel eine Kopfzahl ermittelt. Leider hat diese Methode den Nachteil, dass der Bedarf eher immer etwas zu hoch ausfällt, weshalb viele dann wieder mit einem geschätzgten Faktor den Bedarf nach unten korrigieren.
Daher haben wir bei SSZ eine eigene Methode entwickelt, die von Haus aus korrekter ist und zudem auch noch berücksichtigt, dass die durchschnittliche Anrufdauer je nach Anrufvolumen differieren kann.
Die Erlang C Formel wurde vom dänischen Mathematiker Agner Krarup Erlang entwickelt, um die mittlere Dauer von Wartezeiten bei der Telefonvermittlung zu berechnen. Aus dem Anrufvolumen, und der durchschnittlichen Dauer eines Anrufs (AHT) sowie einem vorgegeben Servicelevel (z.B. 80%) wird daraus ein Bedarf an Agenten abgeleitet, der benötigt wird, um 80% (in diesem Beispiel) der eingehenden Anrufe sofort annehmen zu können.
Die meisten Forecast-Modelle bedienen sich dieser Formel, obwohl sie in vielen Fällen die Realität nicht trifft. U.a. setzt sie voraus, dass die Anrufer unbegrenzt lange warten (ohne aufzulegen) und dass es eine unbegrenzte Anzahl von Leitungen gibt. Leider hat diese Methode den Nachteil, dass der Bedarf eher immer etwas zu hoch ausfällt, weshalb viele dann wieder mit einem geschätzten Faktor den Bedarf nach unten korrigieren.
Daher haben wir bei SSZ eine eigene Methode entwickelt, die von Haus aus korrekter ist und zudem auch noch berücksichtigt, dass die durchschnittliche Anrufdauer je nach Anrufvolumen differieren kann, da sich die Agenten in der Regel bei hohne Anrufvolumen kürzer fassen als bei niedrigen.
Für unseren Call Center Forecast benötigen wir folgende Daten:
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