Benodigde licentie
| Abonnement | Elk abonnement |
| Ook nodig | Workforce Management of Workforce Engagement 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.
Waarom zit mijn prognose er zo ver naast?
- 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
Komt minder vaak voor dan het klinkt. Bij het activeren van Workforce Management wordt zes maanden ticketgeschiedenis uit Zendesk overgezet, dus een nieuwe omgeving begint met een half jaar en niet met niets. Het geval dat wel bijt is een workstream die echt nieuw is, of een Zendesk-omgeving die zelf jong is.
Waar het wel speelt, hakt het er het hardst in bij de statistische algoritmen. Eight-weeks average heeft minimaal twee weken nodig, en op dat minimum voorspelt hij vier weken en herhaalt die voor de resterende acht, wat leest als een prognose van twaalf weken en dat niet is.
Op te lossen door historie te importeren in plaats van door iets te wijzigen: minstens twee weken, liefst twee jaar, in UTC en met intervallen van 15 minuten.
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.
Hoe scherp hangt af van het algoritme waarop je workstream is uitgekomen. Op Eight-weeks average is één slechte week een achtste van alles wat de prognose weet, en zo kan één storing een kwartaal scheeftrekken. Haal de periode eruit en genereer opnieuw.
Drie: een feestdag
Dit veroorzaakt "bepaalde dagen zitten er altijd naast", en er valt niets in te stellen: Zendesk WFM heeft geen feestdagenkalender, dus een nationale feestdag is elk jaar opnieuw een rustige dag die hij niet zag aankomen.
Wat je wel in handen hebt is een volumecorrectie op het prognosescenario, vooraf gemaakt voor de dagen die je al kent.
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, en bedenk dat je hem niet zelf hebt gekozen: Workforce Management toetst alle zes de algoritmen tegen je historie en kiest er een per workstream. Dat overschrijven is een bewuste ingreep, en pas de moeite waard als de vijf hierboven zijn uitgesloten, want een ander algoritme op slechte data levert een anders verkeerd antwoord op.
En een die helemaal geen fout is
Workforce Management telt spamtickets mee. Komt jouw eigen volumecijfer uit Explore en laat je die daar buiten, dan gaan de twee nooit gelijklopen, en is de prognose niet wat er mis is.
Hoe je het vindt
Kijk welke intervallen ernaast zitten. Hele dagen fout wijst op een feestdag of op de 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.