WFM нового поколения: тенденции для колл-центров — часть 2

В предыдущей публикации мы разобрали 6 направлений в работе контактного центра, которые можно улучшить с помощью современных инструментов управления персоналом (WFM).

В этой статье мы продолжим разбирать данную тему, рассмотрим еще 6 перспективных тенденций из этой сферы.

Что можно делать с помощью современных инструментов WFM?

Анализировать пиковые периоды для снижения уровня отказов от вызовов

Эффективные WFM-решения помогают повысить качество обслуживания клиентов. Компания может использовать такие инструменты для:

• Улучшения навыков специалистов;
• Планирования загрузки операторов;
• Мониторинга производительности в режиме реального времени.

Обеспечив необходимое количество сотрудников на местах в нужное время, организация может:

• Сократить время ожидания клиентов;
• Увеличить скорость ответов;
• Улучшить удовлетворенность аудитории.

Согласно исследованиям, 39% руководителей считают, что для удовлетворения растущего спроса необходимо увеличивать штат сотрудников. Но это не всегда является оптимальным решением.

Благодаря эффективному распределению персонала компания сможет:

• Снизить уровень отказов от звонков;
• Улучшить клиентский опыт;
• Повысить продуктивность сотрудников.

При поддержке инструментов на базе искусственного интеллекта (ИИ) подобные улучшения в работе будут только расти.

Предоставлять операторам больше контроля над своей работой

Новые тенденции в работе с персоналом диктуют свои правила. Сотрудники современных компаний хотят большей автономии, гибких условий труда. Поэтому традиционные модели WFM просто не поспевают за этой динамичной средой.

Здесь на помощь приходит искусственный интеллект. Решения WFM на базе ИИ теперь могут обрабатывать огромные массивы данных, позволяя:

• Прогнозировать потребность в штате;
• Оптимизировать расписание в режиме реального времени;
• Предоставлять сотрудникам больше контроля над своей работой.

Операторы могут легко обмениваться сменами, запрашивать отгулы. А интеллектуальные системы заблаговременно выявляют потенциальные конфликты в расписании, предлагают решения.

Проактивно управлять нехваткой персонала

Анализируя данные за определенный период времени, ИИ может прогнозировать будущие потребности в рабочей силе.

Такой подход поможет компании проактивно управлять нехваткой сотрудников. Это гарантирует, что удовлетворенность операторов и целевые показатели их производительности будут сбалансированы.

Как итог, общая приверженность персонала будет увеличиваться. Благодаря этому организация создаст лояльную команду квалифицированных специалистов.

Сочетать статистический анализ с алгоритмами машинного обучения

В последнее время было много сенсационных новостей об искусственном интеллекте как о 4-й промышленной революции. Большая часть шумихи была связана с генеративным ИИ (ChatGPT и т. п.). Это тип искусственного интеллекта, который отвечает на запросы пользователей сгенерированными текстами, изображениями, программными кодами или видео.

Предиктивный ИИ постепенно внедряется в WFM. Разработчики специализированного ПО используют распознавание шаблонов на основе ИИ в своих системах прогнозирования.

В ближайшем будущем будет наблюдаться стойкая тенденция в развитии предиктивного ИИ. Он будет автоматически генерировать более точные прогнозы, учитывая больше факторов и охватывая широкий спектр приложений по всему бизнесу.

Комбинировать внутренние и внешние данные для прогнозирования спроса

Инструменты ИИ быстро и точно обрабатывают огромные объемы данных. Благодаря этому можно сопоставлять информацию за прошедший и текущий периоды, оптимизировать рабочую нагрузку.

Технологии могут объединять множество внутренних и внешних факторов, включая:

• Ежедневные показатели запросов;
• Сезонные пики;
• Отпуска;
• Влияние маркетинговых акций.

Эти сведения позволяют прогнозировать спрос, корректировать уровень укомплектованности штата и расписание в соответствии с потребностями бизнеса.

Учитывать индивидуальные предпочтения операторов

Опыт сотрудников можно будет оптимизировать с помощью персонализированных интерфейсов и функций, которые учитывают индивидуальные предпочтения.

Это могут быть:

• Порталы самообслуживания, где операторы смогут легко подавать запросы на отпуска, обмениваться сменами;
• Элементы геймификации для увеличения вовлеченности команды;
• Персонализированные планы развития;
• Функции, увеличивающие удовлетворенность сотрудников.

Сосредоточившись на опыте операторов, организация сможет улучшить удовлетворенность работой, уменьшить выгорание, повысить уровень удержания специалистов.

Такой подход поможет усовершенствовать клиентский сервис, поскольку вовлеченные сотрудники будут больше заинтересованы в эффективном взаимодействии с потребителями. Как результат, компания сформирует позитивную рабочую среду, которая будет привлекать и удерживать лучшие таланты.

Краткий итог

Обобщим основные направления и тенденции использования прогрессивных WFM-инструментов в работе call центра:

• Автоматизированное планирование смен;
• Оценка сезонных изменений и кадровых потребностей;
• Планирование работы цифровых каналов коммуникации;
• Корректировка рабочего графика в режиме реального времени;
• Внедрение планирования, ориентированного на персонал;
• Прогнозирование текучести кадров;
• Прогнозирование изменения спроса;
• Снижение уровня отказов от вызовов;
• Управление нехваткой операторов;
• Объединение статистического анализа с алгоритмами машинного обучения;
• Комбинирование внутренних и внешних данных;
• Внедрение функций, улучшающих опыт сотрудников.

Стоит обратить внимание на описанные направления, рассмотреть возможность внедрения их в компании. Это позволит организации превзойти конкурентов, обеспечить клиентам исключительное качество сервиса.

Подготовлено на основании статьи: Call Center Helper. «Next-Gen WFM: What Is Coming Down the Line?» (WFM нового поколения: что ждет нас впереди?).