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Comment améliorer le processus “Prévision”

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Pour un centre de contacts, prévoir le volume d'appels clients est un exercice qu'il convient de maîtriser. Valoris propose douze recommandations en la matière.

Valider l'utilité de la prévision


La prévision doit pouvoir être utilisée pour dimensionner les besoins en ressources. Non seulement ces ressources doivent être assez flexibles pour s'adapter aux besoins, mais l'exercice budgétaire doit aussi être en mesure d'allouer les ressources supplémentaires nécessaires. Le processus prévisionnel doit être également suffisamment crédible pour servir la prise de décision.

Vérifier qu'une prévision est envisageable


Pour qu'une prévision soit envisageable, il faut que le futur puisse être constitué d'une reproduction de situations s'étant produites dans le passé et qu'une analyse conjoncturelle permette leur répétition dans l'avenir. Pour cela, il faut disposer d'un historique, ou de situations similaires de référence, permettant de déterminer des usages, des populations, des réactions à des événements.

Normaliser la sémantique utilisée


“Appels présentés”, “Appels traités / décrochés / répondus”, “Qualité de service”, Taux d'efficacité/de réponse”…, autant de termes propres aux centres d'appels dont la signification varie d'un interlocuteur à l'autre, engendrant des confusions qui peuvent être lourdes de conséquences.

Collecter et analyser les données historiques


Les données historiques proviennent de l'ACD, de l'application CRM, du réseau opérateur, du SVI... Prévoir suppose de pouvoir détecter des corrélations entre ces données.

Tenir à jour un journal des événements


Ce journal a pour vocation de mémoriser les données autres que celles issues des systèmes d'information. Il sert à interpréter des données historiques qui pourraient paraître aberrantes, redresser les données historiques, analyser le comportement du volume pendant des événements (pannes, lancement d'offre, etc.).

Appliquer le principe de décomposition


Le principe de décomposition consiste à admettre que la série chronologique est le résultat de la juxtaposition de plusieurs composantes : la tendance qui marque l'allure générale du phénomène et les variations à long terme, les variations saisonnières, les variations événementielles prévisibles.

Analyser l'effet saisonnalité et les jours atypiques


Une tendance ne peut s'interpréter que corrigée des variations saisonnières. 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.

Choisir une méthode de prévision


Deux types de méthodes sont couramment utilisées. Econométriques : la prévision s'appuie sur des variables explicatives connues par ailleurs (prévisions des ventes). Et extrapolatives, qui s'appuient sur une hypothèse de continuité à prolonger, sans modification de comportement intrinsèque du processus passé.

Modéliser l'activité du centre d'appels


L'activité du centre d'appels peut être modélisée comme un ensemble de six sous-systèmes : trois générateurs d'appels parallèles et trois générateurs d'appels en série. Cette décomposition en sous-systèmes permet d'envisager une approche statistique pour les trois premiers et une approche explicative pour les trois autres afin d'isoler les sources de dispersion de la prévision.

Prendre en compte l'effet retour du taux d'efficacité et du taux de résolution au premier contact


Une des particularités d'un 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.

Outiller le processus


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.

Analyser les écarts de prévision


L'analyse des écarts permet d'enrichir l'expérience du prévisionniste, de détecter les dérives du modèle, de rechercher des corrélations afin, si nécessaire, de le recalculer ou le remettre en question.