Comment mieux prévoir le volume d appels client ?
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Comment mieux prévoir le volume d'appels client ? Extrait du PhonethiK : Le journal des centre d'appels, de la relation client, des services etapplications VoIPhttp://www.phonethik.com/Comment-mieux-prevoir-le-volume-d.htmlConseilComment mieux prévoir levolume d'appels client ? - b.a-ba - Date de mise en ligne : mercredi 16 février 2005PhonethiK : Le journal des centre d'appels, de la relation client, des serviceset applications VoIPCopyright © PhonethiK : Le journal des centre d'appels, de la relation client, des services et applications VoIP Page 1/4Comment mieux prévoir le volume d'appels client ? Prévoir les appels client ne s'improvise pas. A cet effet, Valoris publie 12 recommandationspour améliorer le processus "prévision" des centres d'appels.La prévision est le préalable incontournable de toute prise de décision. Pour faire face aux évolutions de la demande,gérer sa production et ses stocks mais aussi orienter sa politique commerciale (prix, marketing, produits, etc...), uneentreprise commerciale s'intéresse aux ventes futures et élabore des prévisions à moyen terme, à horizon dequelques trimestres.Appliquée aux centres d'appels, la prévision concerne les flux d'activité et donc le volume d'appels clients à gérer. Etelle est d'autant plus sensible qu'elle repose sur le processus de planification des ressources humaines.« Les impacts d'une mauvaise prévision des flux d'appels se traduisent dans un sens par des télé-conseillers ensurnombre ...

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Comment mieux prévoir le volume d'appels client ?
Extrait du PhonethiK : Le journal des centre d'appels, de la relation client, des services et
applications VoIP
http://www.phonethik.com/Comment-mieux-prevoir-le-volume-d.html
Conseil
Comment mieux prévoir le
volume d'appels client ?
- b.a-ba -
Date de mise en ligne : mercredi 16 février 2005
PhonethiK : Le journal des centre d'appels, de la relation client, des services
et applications VoIP
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Comment mieux prévoir le volume d'appels client ?
Prévoir les appels client ne s'improvise pas. A cet effet, Valoris publie 12 recommandations
pour améliorer le processus "prévision" des centres d'appels.
La prévision est le préalable incontournable de toute prise de décision. Pour faire face aux évolutions de la demande,
gérer sa production et ses stocks mais aussi orienter sa politique commerciale (prix, marketing, produits, etc...), une
entreprise commerciale s'intéresse aux ventes futures et élabore des prévisions à moyen terme, à horizon de
quelques trimestres.
Appliquée aux centres d'appels, la prévision concerne les flux d'activité et donc le volume d'appels clients à gérer. Et
elle est d'autant plus sensible qu'elle repose sur le processus de planification des ressources humaines.
« Les impacts d'une mauvaise prévision des flux d'appels se traduisent dans un sens par des télé-conseillers en
surnombre représentant des coûts inutiles, et dans un autre sens, par des appels perdus, des clients mécontents et
potentiellement du chiffre d'affaires qui s'envole... », souligne Olivier Savouret, Senior Manager, responsable de
l'expertise Centre de contact chez Valoris.
Force est de constater que mettre en oeuvre la prévision des flux d'appels s'avère très difficile. Elle porte en effet sur
des séries chronologiques ou temporelles, qui représentent le nombre d'appels à gérer sur une période de temps
donnée. La prévision demande donc de faire appel à des notions de statistiques et de probabilité.
Pour aider les entreprises à améliorer leur processus de prévision d'appels, Valoris propose 12 recommandations :
1. Valider l'utilité de la prévision et la positionner au sein du processus de planification RH
2. Vérifier qu'une prévision est envisageable
3. Normaliser la sémantique utilisée par les utilisateurs
4. Collecter et analyser les données historiques
5. Tenir à jour un journal des événements
6. Appliquer le principe de décomposition
7. Analyser l'effet saisonnalité et les jours atypiques
8. Choisir une méthode de prévision
9. Modéliser l'activité du centre d'appels
10 Prendre en compte l'effet retour du taux d'efficacité et du taux de résolution au premier contact
11. Outiller le processus
12. Analyser les écarts de prévision
La prévision permet incontestablement d'optimiser à bon escient les ressources tant humaines que budgétaires.
Mais prévoir reste un art difficile que peu de centres d'appels ont encore tenté de pratiquer.
« Sur les centres d'appels de taille importante, les moyens consacrés à la prévision sont souvent insuffisants par
rapport au potentiel d'optimisation budgétaire qu'elle représente », remarque Olivier Savouret. Et de souligner que
les centres d'appels hésitent d'autant plus à s'engager dans ce type de démarche que plus la précision de la
prévision s'affine, plus l'améliorer encore représente un effort important. « Néanmoins, la prévision s'avère de plus en
plus critique et surtout, de plus en plus incontournable puisqu'elle participe à l'optimisation de l'utilisation de la
ressource la plus précieuse des centres d'appels : les ressources humaines, qui, est-il encore nécessaire de le
rappeler, représentent en moyenne 70% du coût d'exploitation d'un centre d'appels ».
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En détail : les 12 recommandations de Valoris sur la prévision des flux d'appels
1. Vérifier l'utilité de la prévision et la positionner au sein du processus de planification RH
Pour que la prévision serve à quelque chose, elle doit pouvoir être utilisée pour dimensionner les besoins en
ressources. Cela implique que les ressources soient suffisamment flexibles pour s'adapter aux besoins ou encore
que l'exercice budgétaire soit en mesure d'allouer les ressources supplémentaires nécessaires. Il faut aussi que le
processus prévisionnel soit suffisamment crédible pour servir la prise de décision. Dans le cas contraire, la prévision
ne servira qu'à annoncer soit la dégradation du service, soit l'inoccupation des ressources.
2. 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 références permettant de déterminer des usages, des
populations, des réactions à des événements. La prévision est de ce fait beaucoup plus délicate dans des contextes
de création ou de changement d'activité.
3. Normaliser la sémantique utilisée par les utilisateurs
Les centres d'appels font usage d'un vocabulaire
spécifique : « Appels présentés », « Appels traités/décrochés/répondus », « Qualité de service », « Taux
d'efficacité/de réponse », « Niveau de service à x secondes », « Appels utiles », « Taux de rappel »...Leur
signification varie d'un interlocuteur à l'autre et quand on parle de taux ou de ratio, le diviseur n'est jamais précisé.
Cette confusion est lourde de conséquence pour l'utilisation de ces chiffres dans le processus de décision.
4. Collecter et analyser les données historiques
Les données historiques à l'heure ou à la journée proviennent de l'ACD (Automatic Call Distributor) mais aussi
d'autres sources comme l'application CRM, le réseau opérateur, le SVI, l'administration des ventes, la facturation...
Prévoir suppose de pouvoir détecter des corrélations entre ces données, par exemple entre les dates de facturation
et les volumes 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
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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.
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