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Satisfaga constantemente la demanda y mejore su nivel de servicio al cliente con el software de pronóstico de llamadas.

Con el software, puede predecir los requerimientos de agentes con base en la demanda del centro de llamadas.

El software de pronóstico del centro de llamadas a través de asistentes de CommunityWFM guía intuitivamente a los usuarios a través de los procesos que capturan la eficiencia y controlan los costos. Los usuarios pueden ejecutar un análisis de "escenarios" muy avanzado variando la demanda, el nivel de servicio y los valores de los gastos indirectos para pronosticar con precisión los niveles del personal. Paso a paso, los administradores construyen un modelo de pronóstico de trabajo derivado del volumen histórico de contactos y manejan el tiempo, los objetivos de servicio y los porcentajes de reducción de disponibilidad. Entonces pueden producir rutinariamente un número ilimitado de horarios optimizados contra cualquiera del número ilimitado de pronósticos o planes de personal.

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La rica recolección de datos en CommunityWFM genera pronósticos con precisión.

Los usuarios de CommunityWFM tienen acceso a seis motores de modelado diferentes desde su asistente de pronóstico del centro de contacto. Pueden usar datos históricos e incluso datos externos a la aplicación para dimensionar con precisión la demanda en el centro y su patrón de llegada. Los escenarios se pueden ejecutar en minutos en comparación con los cálculos en Excel que requieren una gran cantidad de procesos manuales o los eventos de los modelos que las tecnologías heredadas de WFM no están equipadas para administrar.

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Los algoritmos basados en habilidades ofrecen ganancias inmediatas en eficiencia.

CommunityWFM utiliza tanto un cálculo estándar de dotación de personal basado en la fórmula de modelado de tráfico Erlang C como un algoritmo patentado de múltiples habilidades para producir planes de personal que miden e informan con precisión la ganancia de eficiencia asociada con su población de múltiples habilidades en función de las habilidades reales de sus agentes. Este tipo de modelado aporta un nuevo nivel de sofisticación al análisis de "escenarios".

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