Prédiction en temps réel du service Web
Optimiser la disponibilité des agents grâce à des informations en temps réel
Prédiction en temps réel des services web : Contexte
BVLab a été contacté par une société offshore qui avait du mal à planifier la capacité de son centre de contact. L’entreprise disposait d’un grand centre de contact avec plusieurs équipes traitant les demandes des clients, mais il lui était difficile de prévoir avec précision le nombre d’agents nécessaires pour traiter le volume d’appels et de messages qu’elle recevait chaque jour. Il en résultait de longs temps d’attente pour les clients et des sureffectifs, ce qui était coûteux pour l’entreprise.
La difficulté à prévoir les besoins des agents a entraîné de longs temps d’attente et des sureffectifs coûteux.
Solution
L’entreprise de commerce électronique a mis en œuvre l’Optimiseur de frais d’expédition et les résultats ont été immédiats. Les données en temps réel fournies par la solution lui ont permis d’ajuster ses prix de manière dynamique, ce qui s’est traduit par une augmentation de la rentabilité et de la satisfaction des clients.
The solution was based on machine learning algorithms that analyzed historical data from the contact center, as well as real-time data from the company’s systems. The algorithms were able to identify patterns and trends in the data, and to make accurate predictions about future demand.
Algorithmes d'apprentissage automatique
Analyse des données en temps réel
Recrutement prédictif
La solution de prédiction en temps réel du service web a été intégrée aux systèmes du centre de contact de l’entreprise, ce qui a permis aux responsables d’accéder à des données en temps réel et à des informations sur les volumes d’appels, la disponibilité des agents et les prévisions de la demande. Ils ont ainsi pu prendre des décisions éclairées sur les niveaux de personnel et ajuster les effectifs en temps réel pour répondre à l’évolution de la demande.
Real-Time Insights Dashboard
Results
Après avoir mis en œuvre la solution de prédiction en temps réel du service web, la société offshore a constaté des améliorations significatives dans les opérations de son centre de contact. Elle a pu prédire avec précision la demande et ajuster les niveaux de personnel en temps réel, ce qui s’est traduit par des temps d’attente plus courts pour les clients et une réduction des coûts pour l’entreprise.
Conclusion
Dans l’ensemble, la solution de prédiction en temps réel développée par BVLab a aidé la société offshore à améliorer les opérations de son centre de contact et à obtenir de meilleurs résultats commerciaux.
- Réduire les coûts: En optimisant les niveaux de personnel et en réduisant les sureffectifs
- Améliorer la satisfaction des clients: En réduisant les temps d'attente et en améliorant l'expérience du client.
- Augmenter l'efficacité: En fournissant des informations en temps réel sur la demande des clients et la disponibilité des agents.