Introductie
Het bieden van een gepersonaliseerde en effectieve klantenservice is cruciaal voor het succes van een serviceorganisatie. Om dit te bereiken is het essentieel om werkdruk gelijkmatig te verdelen onder klantadviseurs en het meeste uit de gespecialiseerde expertise van elke adviseur te halen. Dit was de uitdaging die we tegenkwamen tijdens onze samenwerking met een klant die een groot en divers klantenportfolio beheerde, afkomstig uit verschillende sectoren. We ontwikkelden daarom een toewijzingsmodel om het proces van het toewijzen van klanten aan klantadviseurs te optimaliseren.
De uitdaging
Na verloop van tijd merkten klantadviseurs dat hun portefeuilles ongelijk verdeeld waren geraakt. Sommige adviseurs waren overbelast, terwijl anderen overcapaciteit hadden. Bovendien hadden sommige adviseurs diepgaande kennis in specifieke domeinen, terwijl de klanten die deze expertise nodig hadden verdeeld waren over adviseurs met minder ervaring in dat vakgebied.
De organisatie moest ervoor zorgen dat adviseurs met gespecialiseerde kennis gekoppeld werden aan de juiste klanten, zonder dat een individuele adviseur overbelast raakte. Bij het herverdelen van klanten was het essentieel om verstoringen in bestaande klantrelaties tot een minimum te beperken.
De complexiteit van deze taak werd nog versterkt door het enorme aantal mogelijke toewijzingen. Zelfs met slechts 20 klanten en 3 adviseurs overschreed het aantal mogelijke combinaties 133 miljoen. Aangezien het werkelijke aantal klanten en adviseurs aanzienlijk hoger lag, groeide het aantal combinaties exponentieel, waardoor een handmatige of traditionele aanpak onhaalbaar werd.
Onze geavanceerde algoritmische oplossing
Om deze uitdagingen aan te pakken, maakten we gebruik van een geavanceerde techniek, genaamd een genetisch algoritme. Deze methode stelde ons in staat om een optimale oplossing te vinden die de beperkingen respecteerde en tegelijkertijd de operationele efficiëntie maximaliseerde.
Genetische algoritmen zijn geïnspireerd door het proces van natuurlijke selectie. Ze simuleren verschillende scenario's, evalueren hun effectiviteit en verbeteren geleidelijk in de tijd door de beste oplossingen te behouden. Deze methode stelde ons in staat om een breed scala aan potentiële klant-adviseur toewijzingen te verkennen en de meest evenwichtige en effectieve configuratie te identificeren.
De oplossing was ontworpen om parameters zoals de volgende te prioriteren:
-
Een evenwichtige werkverdeling
-
Behoud van sector-expertise
-
Taalbeperkingen
Bij het rekening houden met deze beperkingen moest de langdurige klant-adviseurrelatie van de organisatie gerespecteerd worden. Het was daarom belangrijk dat klanten, waar mogelijk, bij hun huidige adviseurs bleven om de continuïteit van de dienstverlening te waarborgen. Onze oplossing was ontworpen om portefeuilleshifts tot een minimum te beperken, terwijl de algehele verdeling van werkdruk en expertise toch werd verbeterd.
Als onderdeel van onze oplossing ontwikkelden we ook een gebruiksvriendelijke webapplicatie waarmee onze klant zelfstandig simulaties kan uitvoeren. Deze applicatie stelt de organisatie in staat om het optimalisatieproces opnieuw uit te voeren met haar eigen parameters en prioriteitsgewichten voor verschillende beperkingen.
Zo kunnen ze bijvoorbeeld aanpassen hoeveel belang ze hechten aan factoren zoals werkdrukbalans, sector-expertise of continuïteit van klantrelaties. Deze flexibiliteit stelt hen in staat om het model aan te passen aan veranderende bedrijfsbehoeften en prioriteiten, waardoor ze hun klanttoewijzingsstrategie in de loop van de tijd continu kunnen verfijnen.
Conclusie
Deze case benadrukt de kracht van geavanceerde evolutionaire algoritmen bij het aanpakken van complexe zakelijke uitdagingen. Door gebruik te maken van dit soort algoritmen waren we in staat om een ingewikkeld probleem in het beheer van klantportefeuilles op te lossen, waardoor zowel de interne operaties als de klantresultaten verbeterden.
Onze expertise in AI en machine learning stelde ons in staat om een oplossing te leveren die op maat was van de unieke behoeften van de organisatie, waarbij we talrijke beperkingen in balans brachten en tegelijkertijd aanzienlijke efficiëntiewinst behaalden.
