Benodigde licentie
| Abonnement | Elk abonnement |
| Ook nodig | Workforce Management |
| Toegang | Admin |
De prognose komt niet overeen met de werkelijkheid. Zes oorzaken, en vijf daarvan zitten in de data en niet in de methode.
Verschijnselen
- Het volume zit stelselmatig boven of onder wat er binnenkomt.
- De vorm van de dag klopt niet, ook als het totaal dichtbij zit.
- Bepaalde dagen zitten er altijd naast.
Eén: te weinig historie
Een nieuwe omgeving die vanuit een paar weken voorspelt. Te verwachten, en op te lossen door historie te importeren in plaats van door iets te wijzigen.
Twee: afwijkende periodes in de historie
Een storing, een campagne, een ongewone maand. De prognose heeft geleerd dat die normaal zijn en voorspelt ze opnieuw.
Haal ze eruit en genereer opnieuw.
Drie: feestdagen niet ingesteld
De klassieke oorzaak van "bepaalde dagen zitten er altijd naast". Een ontbrekende feestdag is een rustige dag die de prognose elk jaar als een instorting van de vraag leest.
Vier: verkeerde openingstijden
Kloppen de uren niet met de werkelijkheid, dan wordt contact daarbuiten genegeerd of vreemd toegerekend. De vorm gaat eerder mis dan het totaal.
Vijf: er is iets in het bedrijf veranderd
Een nieuw product, een prijswijziging, een marketingactie, een kanaal erbij. De prognose voorspelt het oude bedrijf, trouw en al.
Dat is geen fout; de prognose moet het alleen te horen krijgen.
Zes: de methode past niet bij het patroon
Als laatste, niet als eerste. Pas de moeite waard als de vijf hierboven zijn uitgesloten, want een ander algoritme op slechte data levert een anders verkeerd antwoord op.
Hoe je het vindt
Kijk welke intervallen ernaast zitten. Hele dagen fout wijst op feestdagen of uren. Pieken fout wijst op het seizoenspatroon. Alles fout met ongeveer dezelfde verhouding wijst op een verandering in het bedrijf.
Opmerkingen
0 opmerkingen
Artikel is gesloten voor opmerkingen.