Prévision de la demande
Le module de prévision de la demande d’Optime™ permet d’estimer le nombre d’employés devant être affectés à des tâches particulières à chaque moment de la période de planification, par tranche de 15 à 60 minutes. Une prévision précise de la demande vous permet d’optimiser l’utilisation de la main-d’œuvre en affectant, le plus souvent possible, le nombre d’employés nécessaire et suffisant pour atteindre un niveau souhaité de qualité de service (QdS). Le module de prévision calcule le compromis idéal entre avoir trop d’employés (pouvant offrir la QdS, mais présentant des dépenses salariales superflues), et avoir trop peu d’employés (ne pouvant offrir la QdS, car surchargés de travail).
Le module de prévision s’appuie sur des modèles statistiques sophistiqués permettant d’estimer la demande à partir d’une base de données historiques des appels traités. L’équipe d’experts d’Optime™ ajuste étroitement le processus de modélisation aux particularités des bases de données qui vous sont propres ; nous pouvons exploiter toutes les données historiques que vous avez de disponibles afin de constituer un modèle prédictif adapté. En règle générale, au moins une année de données historiques est requise afin d’obtenir une modélisation intra-quotidienne adéquate. (Des données supplémentaires peuvent s’avérer nécessaires afin d’augmenter la précision dans des situations où la demande fluctue de manière significative sur une courte période, ou pour estimer des tendances prolongées.) La nature des données requises est explicitée plus bas à la section « Intrants ».
Optime™ vous offre toujours le choix d’outrepasser manuellement les prévisions effectuées automatiquement, afin de tenir compte d’événements exceptionnels qui seraient difficiles ou impossibles à prévoir uniquement à partir des données historiques. Cette fonction est également utile dans le cas où les données historiques seraient en quantité insuffisante pour effectuer une prévision précise à une date particulière.
Bénéfices
Optimisation de la masse salariale en affectant le nombre adéquat d’employés à chaque instant de la journée, pour une qualité de service donnée
Prévision quantitative fiable pour les situations habituelles, reposant sur une analyse du comportement historique de la demande ainsi que la prévision statistique de la tendance
Possibilité de faire appel à l’intuition du gestionnaire pour les situations exceptionnelles
Utilisation du temps du gestionnaire pour la gestion des scénarios inhabituels, plutôt qu’à planifier les situations routinières
Réduction du temps global de confection des horaires.
Scénario d'utilisation
- Le module de prévision vous permet de:
Spécifier la plage de dates pour lesquelles vous souhaitez une prévision
Obtenir la charge de travail prévue pour la période (par exemple, nombre d’appels à un centre d’appels, ou nombre de clients a desservir)
Effectuer une modification manuelle aux prévisions automatiques, si nécessaire
Le système peut dès lors calculer pour vous le nombre d’employés requis selon les tâches à effectuer, en fonction de la qualité de service souhaitée. Le module de prévision produit également une estimation de l’incertitude sur la prévision, vous permettant de juger s’il convient de revoir plus attentivement certaines prévisions.
Intrants de la modélisation (exemple dans le cas d'un centres d’appels)
- Pour la prévision du volume d’appels à un centre d’appels entrants (« inbound »), les données historiques suivantes sont minimalement requises:
Heure de début et de fin de chaque appel
Temps passé en attente
Appels non traités (le client a raccroché avant d’avoir été servi)
Type d’appel (par exemple, pour quel client l’appel a-t-il été traité)
Agent ayant traité l’appel et compétences particulières requises
Si des informations supplémentaires sont disponibles, elles peuvent être employées pour améliorer la qualité des prévisions. Par exemple, il est utile de connaître les événements spéciaux spécifiques à chaque type d’appel, comme les dates de campagnes publicitaires ou l’énumération de conditions exceptionnelles, comme les tempêtes majeures, les grèves, etc.
Intrants de la modélisation (autres applications)
Le module de prévision s’adapte également à des contextes variés, comme la prévision de l’affluence dans un commerce de détail. Nous vous suggérons d’entrer en contact avec un représentant Optime™ pour déterminer comment le logiciel peut s’appliquer à votre contexte particulier.
