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Répondez constamment à la demande et améliorez votre niveau de service à la clientèle grâce à un logiciel de prévision des appels.

Servez-vous bien du logiciel de prévision des appels pour répondre aux besoins des agents grâce à une solution spécifiquement adaptée à la demande de votre centre d'appels.

Le logiciel de prévision des centres d'appels de CommunityWFM est basé sur un assistant et guide intuitivement les utilisateurs à travers les processus qui permettent d'améliorer l'efficacité et de contrôler les coûts. Les utilisateurs peuvent effectuer des analyses très poussées en faisant varier la demande, le niveau de service et les valeurs des frais généraux afin de prévoir avec précision les niveaux de personnel. Étape par étape, les administrateurs construisent un modèle de prévision fonctionnel dérivé de l'historique du volume d'appels et du temps de traitement, des objectifs de service et des pourcentages de perte. Ils peuvent alors générer régulièrement un nombre illimité d'horaires optimisés par rapport à un nombre illimité de prévisions ou de plans de travail.

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La richesse des données collectées par CommunityWFM permet de générer des prévisions précises avec précision.

Les utilisateurs de CommunityWFM ont accès à six moteurs de modélisation différents à partir de leur assistant de prévision pour les centres d'appels. Ils peuvent utiliser des données historiques et même des données extérieures à l'application pour dimensionner précisément la demande dans le centre et son schéma d'arrivée. Les scénarios peuvent être exécutés en quelques minutes au lieu d'effectuer manuellement des calculs intensifs basés sur Microsoft Excel ou de modéliser des événements que les technologies de gestion du personnel traditionnelles ne sont pas en mesure de gérer.

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Les algorithmes basés sur les compétences permettent des gains en efficacité immédiats.

CommunityWFM utilise à la fois un calcul de dotation Erlang C standard et un algorithme propriétaire de compétences multiples pour produire des plans de dotation qui mesurent et rapportent avec précision les gains en efficacité associé à votre population de compétences multiples sur la base des compétences réelles de vos agents. Ce type de modélisation apporte un tout nouveau niveau de sophistication à l'analyse « par hypothèse ».

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