Прогнозирование нагрузки контакт-центра с помощью ИИ-моделей
О чем вебинар:
В условиях массового сокращения персонала в 2025 году и вынужденной оптимизации затрат все большую значимость в контактных центрах приобретает высокая точность прогнозирования нагрузки для более эффективного планирования.
В эпоху передачи рутинных операций искусственному интеллекту прогноз нагрузки в клиентском сервисе с использованием AI моделей становится стандартом для крупных компаний. Это помогает повысить не только точность самого прогноза и повлиять на стабильность SL, но и планировать персонал на долгосрочную перспективу, высвобождая при необходимости штатные единицы без ущерба качеству обслуживания.
По данным Gartner 45%
контакт-центров уже используют AI алгоритмы для прогнозирования нагрузки, и этот показатель растёт на 15–20% ежегодно.
Мы протестировали несколько
О чем еще поговорим на вебинаре?
- Как
ИИ-модели , анализируя большие объёмы данных, выявляя сложные закономерности и учитывая множество неочевидных факторов, прогнозируют количество обращений в период пиковых нагрузок? - Стоит ли думать об использовании ИИ в прогнозе, если у вас и так все хорошо?
- Как перейти от статистического прогноза в
WFM-системах к «автопилоту» в операционном управлении контактным центром на базе AI моделей? - Сколько стоят неточность прогноза и ошибки в оценке количества обращений для контактного центра в деньгах?
Спикер
Парамонова Анна
Ведущий экcперт и аналитик Naumen WFMИмеет опыт работы более 15 лет с командами операторов и распределенными площадками контактных центров. Готова делиться лучшими практиками и отлаженными инструментами использования WFM для прогноза рабочей нагрузки и планирования оптимальных рабочих смен.