{"id":3197,"date":"2021-02-26T08:15:00","date_gmt":"2021-02-26T08:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/beta.ruf-beratung.de\/?p=3197"},"modified":"2023-03-06T14:28:19","modified_gmt":"2023-03-06T13:28:19","slug":"wfm-forecasting-prozess","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ruf-beratung.de\/?p=3197","title":{"rendered":"WFM: Forecasting-Prozess"},"content":{"rendered":"\t\t
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Vor einiger Zeit hatten wir den WFM-Prozess kurz hier<\/a> zusammengefasst. Heute betrachten wir heute das Thema Forecasting etwas genauer. Ein kleiner Blick in die Zukunft: Es ist Mitte April 2021 – also in einigen Wochen \u2013 und Sie stehen wie jede Woche vor dem Supermarkt und planen Ihre Eink\u00e4ufe. Alles wie immer. Aber als Sie den Laden betreten, sehen Sie die Auswahl \u2013 die H\u00e4lfte der Ladenfl\u00e4che bietet nur 3 Dinge an: Toilettenpapier, Nudeln und K\u00fcchenrollen.<\/p>\n

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Gibt\u2019s nicht? Naja, so ganz unrealistisch ist das Scenario nicht. Ein moderner Supermarkt nutzt Forecasting-Methoden und Tools um den Warenbestand aufzuf\u00fcllen. Diese Tools berechnen den Bedarf basierend auf den Verk\u00e4ufen der Vergangenheit. Wenn nun Mitte M\u00e4rz 2020 der Absatz von Toilettenpapier hoch war, so ist durchaus m\u00f6glich, dass das Forecasting-Tool als Datenbasis den Absatz vom Vorjahr nutzt und deswegen die entsprechenden Produkte ins Lager packen.<\/p>\n

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Genauso wie beim Forecasting im Contact Center<\/h5>\n

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Beim Forecasting im Rahmen eines WFM-Prozesses sammelt eine Personaleinsatzplanungsl\u00f6sung historische Daten aus Contact Center-L\u00f6sungen wie ACD, Schriftbearbeitungssystemen etc. um mit Werten wie historisch tats\u00e4chlich angefallenen Anrufvolumen in einzelnen Queues, der dazugeh\u00f6rigen AHT (Average Handling time) etc. Berechnungen anzustellen. Um den Text hier zu vereinfachen, reden wir von Anrufen, dies sollte aber nat\u00fcrlich genauso auch andere Kan\u00e4le wie Emails, Chat, Messaging etc. abdecken.<\/p>\n

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Das Ziel hierbei ist es m\u00f6glichst genau vorherzusagen, wie viele Anrufe in der Zukunft in einem bestimmten Zeitintervall (typischerweise 15 bis 30 Minuten) in einer bestimmten Gruppierung (Kanal, Queue, Kundenanliegen oder auch Kunde) im Contact Center aufschlagen werden. Hierbei werden die Daten aus der Vergangenheit ausgewertet und eine Vorhersage f\u00fcr die Zukunft getroffen \u2013 vereinfacht kamen beispielswiese kamen Dienstags im letzten Jahr zwischen 14:30 und 14:45 immer zwischen 300 und 400 Anrufe in der Queue Vertragsverl\u00e4ngerung an, also gehen wir davon aus, dass am n\u00e4chsten Dienstag im gleichen Zeitraum mit 350 Anrufe gerechnet werden muss.<\/p>\n

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Je genauer der Forecast, desto effizienter kann man im Nachgang die Agenten planen und hierbei hohe Einsparungen an Personalkosten generieren (f\u00fcr eine genaue Analyse des Einsparpotentials freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme. Viele Anbieter von PEP-L\u00f6sungen werben mit einer systemseitigen Forecast-Genauigkeit von xx.xx Prozent oder mit AI basiertem Forecast, der h\u00f6chste Genauigkeit bietet und unterschiedliche Algorithmen nutzt und die Ergebnisse vergleicht.<\/p>\n

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Es kommt aber immer noch auf den Personaleinsatzplaner an<\/h5>\n

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Das System kann n\u00e4mlich nicht selbst\u00e4ndig erkennen, welche unerwarteten Faktoren einzukalkulieren sind; hier ist der Personaleinsatzplaner gefragt, das System entsprechend einzustellen und folgende Faktoren zu ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n

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Ausrei\u00dfer-Zeitr\u00e4ume, in denen besondere Rahmenbedingungen vorliegen, welche im Vergleich zur Vergangenheit \u00fcberraschend das Anrufvolumen hochgetrieben haben. Ein Beispiel k\u00f6nnte der Ausfall der Webseite, ein Fehler in den zum Monatsende verschickten Rechnungen sein, welche auf ein bestimmtes Event basierend h\u00f6here Anrufvolumen generieren. Oder auch besondere R\u00fcckfragen beim COVID-Lockdown.<\/p>\n

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Es gibt drei verschiedene Ans\u00e4tze, wie man mit Ausrei\u00dfern umgeht.<\/p>\n

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