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Les 12 recommandations de Valoris pour les centres d’appels
5. Tenir à jour un journal des événements Le journal des événements (pannes, lancement d’offre…) a pour vocation de mémoriser des données qui ne sont pas issues des systèmes d’information mais qui apportent néanmoins un éclairage essentiel au prévisionniste. Il sert notamment à interpréter des données historiques qui pourraient paraître aberrantes ou inexplicables. Il permet aussi de redresser les données historiques et d’analyser le comportement du volume d’appels pendant ces événements. 6. Appliquer le principe de décomposition Le principe de décomposition en matière de prévisions est basé sur l’adage “Diviser pour mieux régner”. Il consiste à admettre que la série chronologique est le résultat de la juxtaposition de plusieurs composantes : a) La tendance qui marque l’allure générale du phénomène et les variations à long terme, b) Les variations saisonnières. Elles sont d’une part liées au rythme des saisons météorologiques - que ce soit directement (consommation d’énergie, de boissons…) ou indirectement par les activités économiques et sociales (fêtes, vacances, soldes…). Elles peuvent également être périodiques, avec des cycles mensuels imposés arbitrairement par les activités économiques (virement des salaires, paiement des loyers, des abonnements…), des cycles hebdomadaires découlant de l’activité sociale(les week-ends, le mercredi jour des enfants, le vendredi jour de récupération des 35h…), et des cycles journaliers découlant de l’activité biologique (horaires de travail, de repas…). c) Les variations événementielles prévisibles (la bascule d’un nouveau flux, l’émission d’un mailing ou d’une publicité télévisée…) d) Les variations événementielles non prévisibles (une panne informatique impactant les clients, une erreur de facturation…) e) Les variations aléatoires non explicables 7. Analyser l’effet saisonnalité et les jours atypiques Principe bien connu des politiques, une tendance ne saurait s’interpréter que corrigée des variations saisonnières. Les techniques de “désaisonnalisation” sont multiples comme, par exemple, le lissage par une moyenne mobile centrée d’ordre 5 pour déterminer les coefficients hebdomadaires. La bête noire des prévisionnistes est l’analyse et la prévision des comportements sur les jours fériés mobiles sur calendrier selon leur proximité avec les week-ends… 8. Choisir une méthode de prévision Il existe deux types de méthodes (et de nombreuses variantes) : Les méthodes de type économétriques qui consistent à fonder la prévision sur des variables explicatives connues par ailleurs (par exemple les prévisions de ventes) ; et les méthodes extrapolatives (lissages exponentiel, par moyenne mobile, etc.) qui, en l’absence de variable explicative, s’appuient sur une hypothèse de continuité à prolonger dans l’avenir sans modification de comportement intrinsèque du processus décelé dans le passé. 9. Modéliser l’activité du centre d’appels L’activité du centre d’appels peut être modélisée comme un ensemble de 6 sous-systèmes : 3 soussystèmes générateurs d’appels parallèles (la chronique, les événements prévisibles, les événements imprévisibles) et 3 sous-systèmes générateurs d’appels en série (le SVI, la distribution d’appels et le traitement des demandes par les télé-conseillers). Cette décomposition en sous-systèmes permet d’envisager une approche statistique pour les 3 premiers et une approche explicative pour les 3 autres afin d’isoler les sources de dispersion de la prévision. 10 Prendre en compte l’effet retour du taux d’efficacité et du taux de résolution au premier contact Une des particularités remarquables d’un système de centre d’appels est que plus il reçoit d’appels, plus le taux d’efficacité se dégrade et plus il génère des rappels avec un facteur retard. De même, si la réponse n’est pas apportée de manière satisfaisante, le client rappellera. Il y a donc un effet résonance qu’il faut éliminer de l’historique des appels afin d’estimer plutôt un volume d’intention d’appels. En appliquant ce même principe, la prévision doit être communiquée sous réserve de l’atteinte d’un taux d’efficacité cible. 11. Outiller le processus Le processus de prévision nécessite de manipuler de nombreuses données et le calcul des modèles ne peut pas toujours se faire avec de simples outils bureautiques. Le recours à des logiciels spécialisés dans le calcul des coefficients de régression ou de modèles économétriques s’avère indispensable. Mais s’il est possible d’automatiser les flux et la mise en forme des données, les logiciels doivent cependant être suffisamment souples pour permettre au prévisionniste des interprétations graphiques et des ajustements manuels. 12. Analyser les écarts de prévision Le processus prévisionnel ne saurait fonctionner sans contrôle. L’écart doit être de moyenne nulle, et de variance faible et constante. L’analyse des écarts permet d’enrichir l’expérience du prévisionniste, de détecter les dérives du modèle, rechercher des corrélations afin, si nécessaire, de le recalculer ou le remettre en question. Source: ITRgames.com
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Publié le mardi 15 février 2005
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Comment mieux prévoir le volume d’appels client ? Valoris publie 12 recommandations pour améliorer le processus “prévision” des centres d’appels

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