Was haben Predicting Covid & Contact Center Forecast gemeinsam?
Am 16. März 2022 kamen rund 20 Teilnehmer aus der Contact Center Branche zusammen, um am Event „Workforce Optimization“ durchgeführt von Gerd Oser und Gaetano Adornetto von Experience Factory zusammen mit Ger Koole und Wout Bakker von CC math im Grand Casino in Bern.
Nach einer Begrüssung durch den Organisator Gerd Oser, Managing Partner von der Experience Factory, stieg Ger Koole, Co-Forunder von CC math mit seinem Vortrag „Preciting Covid & Lessons Learned für Call Center“ in das Thema rund um Workforce Optimization und Workforce Management ein.
Der spannende Showcase aus dem Helthcare Umfeld schenkte den Teilnehmer Einblicke in agiles Forecasting in Ausnahmesituationen und ging dabei auch der Frage nach, wie dies zum einen einen Beitrag leisten kann, Personalkosten zu senken und gleichzeitig Präzision zu steigern. Zugleich wurden Parallelen gezogen, wie diese intelligenten und effizienteren Methoden in Contact Centern angewandt werden können.
Agiles Forecasting in Ausnahmensituationen
Hintergrund des Showcases war die Covid Situation in den Niederlanden seit dem Lockdown 2020. Der Ausbruch der Pandemie Anfang 2020 schwankte regional stark: im Süden wurden eine grosse Anzahl an positiven Corona-Fällen gemessen und im Norden eher wenige. Dies führte dazu, dass die Spitäler im Süden bald überlastet waren und Patienten auf andere Spitäler im Norden verteilt werden mussten. Um diese Verteilung sicherzustellen, wurden Short-Term-Predicitions herangezogen. D.h., es ging darum, eine möglichst genaue Zahl der mit Covid-Patienten belegten Betten pro Region vorauszusagen, wie viele Patienten voraussichtlich neu ins Spital eingewiesen werden müssten, um unnötige Verlegungen zu vermeiden und freie Betten in den Spitälern sinnvoll zu nutzen.
Ein Pattern, der sich erkennen lies bei den Voraussagen war, dass die steigende Anzahl an positiven Testergebnissen vs. die Anzahl der Einlieferungen von Patienten ins Spital relativ steigen und eine Abhängigkeit aufzeigten (vergleiche Abbildung 1). So konnte eine Voraussage getroffen werden bzgl. der Betten-Kapazität. Solche Korrelationen gibt es auch im Contact Center mit steigende Kunden, steigendem Anrufvolumen und der damit einhergehenden benötigten Agenten-Kapazität.
Abb. 1: Forecast an Spitaleinweisungen im Vergleich zu positiven Corona-Testergebnissen in den Niederlanden
Diese Berechnungs-Methode wurde nicht für die Betten-Planung in den Spitälern herangezogen, sondern auch für längerfristige Entscheidungen des Gouvernements. Wichtig war trotz aller Berechnungen, dass ein sogenanntes „Safety Netz“ gab, da es immer eine gewisse Fehlermenge im Forecast gibt. Sprich, es mussten stets freie Betten auf Reserve eingeplant werden als „Safety margin“.
Spannend und lehrreich an diesem Case war die Tatsache nach Ger Koole, dass statistische Voraussagen basierend auf historischen Daten Standard sind. Aber saisonale Unterschiede, Event und andere Umstände haben immer eine Auswirkung auf die Zahlen und daher wird es auch immer zu Verschiebung kommen. Hinzukommt der sogenannte „Noise“, Störungsquellen, die es immer geben wird und die nicht vorhersehbar sind.
Contact Center-Parallelen
Nach den spannenden Ausführungen über den Showcase rund um Covid, führte Ger Koole aus, warum solche Berechnungen und Voraussagen auch im Contact Center funktionieren. Schliesslich muss auch in diesem Umfeld, die Kapazität die Nachfrage nahtlos abdecken können. Denn ein Missverhältnis führt im Contact Center schnell zu Overstaffing (Kosten) oder Understaffing (niedriger Service Level). Zudem führte Ger Koole weitere Massnahmen aus:
- Ein generelles Planungskonzept bietet in diesem Fall Sicherheit, setzt aber zugleich ein gewisses Minimum an Flexibilität voraus (vergleichbar der „Safety Margin“ als Freie Betten im Showcase). Diese Flexibilität kann durch unterschiedlichste Massnahmen sichergestellt werden wie bspw. durch mehrere multiskilled Agents, um Schwankungen wie auch Fluktuationen zu vermeiden.
- Auch kann es helfen gewisse Entscheidungen auf den „letzten Moment“ zu verschieben, wie bspw. die Einteilung eines neuen Agenten zu einem spezifischen Skill. Denn je früher diese Einteilung vorgenommen wird, desto weniger Erfahrungswerte hat man über einen Agenten.
- Und zu guter Letzt ist es ratsam, so viel wie möglich zu automatisieren. Das kann bspw. das Routing sein anstelle eines manuellen Intra-Day Managements.
- Auch die Frage nach dem Tool ist wichtig im Contact Center Umfeld, doch muss dieses in der Lage sein, die Komplexität des jeweiligen Contact Centers darzustellen ebenso wie multi-skill und multichannel Simulationen.
Simulation-based Pool Optimization Tool
Mit seinem Vortrag „A Simulation-based Pool Optimization Tool for Omnichannel Contact Center“ schloss Wout Bakker, CEO von CC math, schliesslich an die Ausführungen von Ger Koole an und schloss den Bogen hin zum Workforce Management in einem Contact Center.
So führte Wout Bakker auf, wie die sechs Steps des Workforce Management Cycles (s. Abbildung 2) zwar einfach zu implementieren seien, um glückliche Agenten und eine simple Planung zu haben. Doch stimmt das Forecasting dann nicht immer mit dem Capacity Management überein, was wiederum zu einem sinkenden Service Level und hohe Fluktuationszahlen führen kann. Und genau diese beiden Kernelemente sind aktuell grosse "Pain Points" der Contact Center, die es zu verbessern gilt.
Abb. 2: Workforce Management Cycle
Challenges im WFM Cycle
Die grössten Herausforderungen von Contact Centern heutzutage sind unter anderem falsches oder schwaches Capacity Management, was zu einem „Hire & Fire“ Verhalten führt, wie Wout Bakker aufzeigte. Auch wenn für die meisten Steps des Vorforme Management Cycles entsprechende Tools gibt wie dargestellt in Abbildung 3 so sind diese doch recht spezifisch auf einen Teilschritt zugeschnitten und nicht ganzheitlich, sprich abteilungs- und prozessübergreifend. Dies macht auch das Pool Management zu einer Herausforderung wie die Erfahrungen von Wout Bakker zeigten.
Abb. 3: Die Herausforderungen im Workforce Management Cycle im Contact Center
Warum ist Pool Management eine Herausforderung?
Scheduling setzt voraus, dass die entsprechenden Agenten bereits angestellt und einsatzbereit sind. Aus diesem Grund ist ein gutes Pool Management ein wesentlicher der Schritt auf dem Weg zu einer guten Planung und schliesst u.a. HR Requirements, Business Rules ebenso wie Teilzeitpensen oder Präferenzzeiten der Agenten ein. Denn traditionelles, einfaches singleskilled Management nach dem Motto gibt es nur noch wenig, so Wout Bakker. Verbreitet ist hingegen das Multilinguale Pool Management (beispielhaft in Abbildung 4 dargestellt), welches deutlich mehr Variablen für die Anstellung neuer Mitarbeitender aufweist und damit eine höhere Komplexität.
Abb. 4: Darstellung eines Multilingual Pool Management
Mit dem Ziel, mehr Agenten mit den richtigen Skills am richtigen Ort zur richtigen Zeit einzusetzen, kann ein Tool wie bspw. das von Wout Bakker in Zusammenarbeit mit Gaetano Adronetto von Experience Factory entwickelte „Omnisim“ unterstützen. Diese Tool fasst übergreifende Daten unternehmensintern für das Forecasting zusammen und berücksichtigt diese für die Planung.
