Previsão de chamadas com método ARIMA em Workforce Management

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A Previsão ou Estimativa de Chamadas (Forecast) é uma das etapas do planejamento mais importantes em uma central de atendimento, porque é a base de todos os demais planejamentos. Esta, porém, não se baseia em visões ou adivinhações de determinadas pessoas, pois se baseia em métodos científicos que utilizam algoritmos aritméticos conhecidos.Alguns, apesar de apresentam uma série de restrições técnicas, são ainda bastante aplicados em sistemas de Workforce Management, como por exemplo:

  • Média Móvel: Método rudimentar. Sempre atrasado;
  • Decomposição clássica: muito difícil de modelar. É necessário que se conheça todas as variáveis que atuam sobre o sistema (PIB, nº de clientes, etc.);
  • Rede Neural: muito lento e não garante que a rede dê bons resultados. Depende de um treinamento a priori. Reage mal a situações inesperadas.

Para maior precisão e dados mais confiáveis, a SEED escolheu o Método ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average), também conhecido como modelo Box-Jenkins, , usado por empresas como Microsoft, SAP e Oracle. A SEED Tecnologia foi a primeira a aplicar o Método ARIMA em sistemas Workforce Management, pois conseguiu superar a sua dificuldade em exigir especialistas matemáticos para definição de seus parâmetros operacionais. A escolha se deu por ser um método flexível, capaz de produzir, com poucos parâmetros e respostas extremamente rápidas, séries temporais com os comportamentos mais variados, permitindo considerar sazonalidades, ciclos e tendências.

O módulo de Previsão de Chamadas no SEED WFM se baseia nos dados históricos de chamadas, constantes em seu banco de dados, para fazer a previsão para o período a ser planejado. Os dados históricos são obtidos automaticamente do Call Management System do DAC.

A eficiência na etapa de previsão se traduz em:

  1. Melhor nível de serviço
  2. Menores custos de operação
  3. Menos stress na operação
  4. Diminuição de horas-extras não programadas
  5. Maior satisfação
  6. Competitividade otimizada