Ressourcen-P.O.S. verbessert die Abdeckung und Planung für verteilte Agententeams mit Elevēo

Unternehmen nutzt die Prognose- und Planungstools von Elevēo, um SLAs zu erreichen und den Ruf der Marke bei internen und externen Kunden zu verbessern.

Resource P.O.S.

Von seinem Büro in der Resource P.O.S.-Zentrale in Chicago aus leitet der Helpdesk-Direktor David Mayerchin die Helpdesk-Mitarbeiter in dieser Stadt und in Bosnien. ReSource P.O.S. bietet anpassbare End-to-End-P.O.S.- und I.T.-Lösungen. Seine Agenten bieten den Kunden allgemeine Unterstützung und bieten Fehlerbehebungsdienste an.

Obwohl die Branche sein Contact Center mit 35 Agenten als "klein" einstuft, steht Mayerchin vor einer Prognose- und Planungsherausforderung, mit der praktisch jeder Contact Center-Manager konfrontiert ist, unabhängig von der Mitarbeitergröße: Es muss sichergestellt werden, dass zu jedem Zeitpunkt die optimale Anzahl von Agenten mit der richtigen Kombination von Fähigkeiten für die Kundeninteraktion zur Verfügung steht.

Durch die funktionalen Einschränkungen einer Cloud-basierten Business-Analytics-Anwendung, die er für Prognosen verwendete, musste Mayerchin seine Ressourcenprognosen auf rollierende Durchschnittswerte des Anrufvolumens und Schätzungen wichtiger Leistungskennzahlen wie AHT stützen. "Dies erforderte einen hohen Aufwand und war nicht flexibel genug, um neue Trends schnell zu erkennen", sagt er. Er weist darauf hin, dass es oft zwei bis drei Wochen dauerte, um historische Daten zusammenzustellen und zu analysieren und die Quelle chronischer Probleme, wie übermäßige Wartezeiten, zu finden.

"Es gab zu viele zeitliche Lücken in unseren Prognosen, und wir haben die Ressourcen unserer Helpdesk-Mitarbeiter ständig über- oder unterdisponiert", sagt er. "Wir hatten genug Agenten, nur nicht immer genug zu den richtigen Zeiten. Dieser Mangel an vereinfachten Prognosemöglichkeiten in Verbindung mit einem Excel-basierten Planungsprozess für die bosnischen Agenten und einem auf Software basierenden Prozess eines Drittanbieters für die Personalverwaltung und Gehaltsabrechnung für die Agenten in Chicago behinderte die Fähigkeit von Resource P.O.S., eine wichtige SLA - eine Live-Antwort in weniger als 90 Sekunden - durchgängig zu erfüllen. "Das wirkte sich auf den Ruf unserer Marke bei internen und externen Kunden aus."

Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und Flexibilität bei der Terminplanung

Resource P.O.S. setzt Elevēo WFM für die Prognose des Anrufvolumens und die Planung der Helpdesk-Mitarbeiter ein. "Sobald wir Elevēo WFM einsetzten, konnten wir die Ursachen für unsere Probleme bei der Schichtabdeckung ermitteln", erinnert sich Mayerchin. "Wir haben diese Zeiträume behoben, indem wir die Schichten in unserem neuen einheitlichen Zeitplan für beide Teams anhand der historischen Daten, die Elevēo von unserer UCM-Plattform erfasst, angepasst haben."

Laut Mayerchin hat COVID-19 die integrierten Prognosefunktionen und das intuitive Drag-and-Drop-Planungstool von Elevēo auf die Probe gestellt. "Wir waren stark von der Einzelhandelsseite unseres Geschäfts betroffen, und da wir die Anrufdaten der vorangegangenen zwei Wochen nutzen konnten, konnten wir schnell auf Schwankungen im Anrufvolumen reagieren und die Prognosegenauigkeit verbessern. Wir waren in der Lage, Agenten zu identifizieren, die in neue Schichten versetzt oder beurlaubt werden konnten, und trafen fundierte Entscheidungen darüber, wann wir sie zurückholen sollten. Intern verbesserte sich der Ruf unseres Helpdesks. Wir erhöhten die Anrufabdeckung, verringerten die durchschnittliche Bearbeitungszeit, und Eskalationen wurden weitgehend vermieden. Wir können jetzt automatisch einen Zeitplan für beide verteilten Teams veröffentlichen, genaue Prognosen erstellen und unsere S.L.A.s besser pflegen. Am wichtigsten ist, dass unsere Kunden zufriedener sind.

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