Optimaliseren forecastingproces en -model voor inkomende call volumes

Analyse van het huidige proces en model om toekomstige te verwachten call volumes te voorspellen (forecasting) en zo verbeteropportuniteiten te detecteren.

Logo_proximus
forecasting voor inkomende call volumes

Introductie & Uitdaging  

Proximus behandelde als grootste telecomoperator in België op weekbasis een significant volume aan inkomende calls, welke zowel commercieel als technisch van aard konden zijn. Om de klant telkens opnieuw van een snel en correct antwoord te voorzien, werd beroep gedaan op verschillende externe Contact Centers en werden voorspellingen gemaakt omtrent het aantal te verwachte vragen van klanten (forecasting). Möbius werd gevraagd een externe blik te werpen op zowel het huidige forecastingproces als het huidige statistische model om te kijken waar nog mogelijke verbeteringen konden doorgevoerd worden en de accuraatheid tot een nog hoger niveau te tillen. 

Möbius heeft ons op een heel objectieve manier aangetoond wat we inzake forecasting accuracy mogen verwachten. Hun gefaseerde en deskundige aanpak leidde tot een beduidend verbeterde samenwerking in het bedrijf en het feit dat we ondertussen verschillende verbeterpunten aan het implementeren zijn. Möbius staat voor mij garant voor een professionele, proactieve en transparante aanpak. Een aanrader.

Kris Adriaenssens Service Quality and Solutions

Aanpak  

Kwalitatieve fase 

De volgende acties werden genomen gerelateerd aan het forecastingproces en -model:

  • Interne interviews met medewerkers van Proximus, bv. werknemers forecastteam, werknemers van geïmpacteerde afdelingen zoals Capacity Management en Scheduling,... om zicht te krijgen op het huidige proces en model en de belangrijkste sterktes en uitdagingen 

  • Externe interviews met medewerkers van de externe Contact Centers om hun feedback te kennen over de aangeleverde voorspellingen, bv. tijdstip, accuraatheid, positieve elementen, verbeteropportuniteiten,... 

  • Externe interviews met medewerkers van andere (telecom)bedrijven, die werden vastgelegd op basis van het netwerk van zowel Proximus als Möbius. Dit zorgde voor een interessante vergelijkingsbasis en bood inzichten en ideeën naar de toekomst toe.  

  • Interne brainstorm met medewerkers van Proximus om mogelijke ‘events’ met een impact op de call volumes in kaart te brengen, alsook de mate waarin deze op voorhand voorspelbaar zijn, bv. weersomstandigheden, commerciële acties, uitrol van nieuwe devices,...  

 

Statistisch forecastingmodel 

Möbius bouwde in een eerste fase een voorspellend statistisch model ‘from scratch’, op basis van de verkregen historische actuele volumes. De behaalde Weighted Mean Average Percentage Error (WMAPE) werd berekend op zowel dagelijkse, wekelijkse, maandelijkse als jaarlijkse basis en voor de verschillende ‘workstreams’ zoals door Proximus bepaald, bv. technisch versus commercieel, Nederlands versus Frans, residentiële klanten versus middelgrote ondernemingen,... Vervolgens werd via verscheidene iteraties getest hoe het model kon geoptimaliseerd worden, bijvoorbeeld: 

  • Berekenen van correlatie tussen elk van de workstreams om het groeperingspotentieel te kennen (cluster analyse) 

  • Checken van de impact van bepaalde events op de behaalde accuraatheid, bv. outliers, Covid, uitrol fiber,...  

  • Gedetailleerde analyse voor die events met impact, bv. billing (ontvangstmethode, betalingsmethode, procentuele wijziging bedrag versus voorgaande factuur,...) 

 

Resultaten  

Het project leidde onder andere tot de volgende resultaten:

  • Een beter inzicht in de rol van ‘Forecasting’ in het ruimere Workforce Management Proces

  • Een verbeterde samenwerking tussen de verschillende betrokken afdelingen

  • Een beter begrip omtrent welke accuraatheidspercentages realistisch zijn 

  • Een 20-tal concrete verbeterideeën om mee aan de slag te gaan

  • Duidelijkheid omtrent welke ‘events’ in de toekomst focus nodig hebben