Künstliche Intelligenz und Automatisierung nutzen

Personalmanager sind mit einem nie endenden Strom von Problemen und Anfragen der oberen Führungsebene konfrontiert: Es ist eine Herausforderung, schnell genug zu reagieren oder die beste Vorgehensweise zu finden, wenn Prognosen und Zeitpläne nahezu ständigen Änderungen unterliegen, die Verbraucheranforderungen steigen und sich die Kriterien für die Einstellung und Bindung von Mitarbeitern ständig ändern. Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Workforce-Management-Technologien (WFM) werden in Callcentern auf der ganzen Welt zunehmend eingesetzt, um mit den wachsenden Kundenanforderungen Schritt zu halten.

Von 2019 bis 2024 wird der Markt für Contact Center-KI voraussichtlich auf etwa 2 Milliarden US-Dollar wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,6 %. Durch den Einsatz dieser Ressourcen können Contact Center sowohl in Bezug auf die Personalausstattung als auch den Kundenservice besser für die Zukunft planen. Sie erleichtern Callcentern die tägliche Durchführung von WFM-Verfahren, wodurch die Mitarbeiter sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können.

Wie können Unternehmen also KI und Automatisierung nutzen, um alle Wünsche und Anforderungen ihrer Kunden zu erfüllen?

Holen Sie mehr aus der Personalplanung heraus

Viele Callcenter müssen den Return on Investment (ROI) der langfristigen Planung voll ausschöpfen und gleichzeitig die entscheidenden Auswirkungen taggleicher Entscheidungen auf die langfristige Leistung kennen. Contact Center können sich mit Hilfe des NICE Enhanced Strategic Planner (ESP), Teil der NICE Workforce Management Suite, einen Vorsprung bei den Personalproblemen von morgen verschaffen. Mithilfe von ESP kann ein Contact Center vorhersehen, wie sich unterschiedliche Personalumstände auf die Leistungsfähigkeit des Centers auswirken würden. Das KI-gesteuerte System berücksichtigt verschiedene Faktoren, darunter Personal- und Kanalanforderungen sowie Geschäftskriterien, um genaue, individuelle Prognosen zu erstellen.

Callcenter können dadurch 6 bis 10 Prozent genauere Schätzungen erstellen als mit herkömmlichen Methoden zur langfristigen Prognose. So können sie ihre Ausgaben besser verwalten, fundiertere Einstellungsentscheidungen treffen und einen besseren Kundenservice bieten.

Einsatz von KI-gestützter Sprachanalyse

Viele Unternehmen legen großen Wert auf Planung und Prognose, aber es ist genauso wichtig, sicherzustellen, dass Callcenter genügend Mitarbeiter in der Pipeline haben, um ihre geplante Mitarbeiterzahl zu erreichen. Es muss mehr Klarheit zwischen dem bestehen, was Betriebs- und Personalmanager glauben, dass die Personalabteilung mit herkömmlichen Rekrutierungstechniken bewerten kann, und dem Profil eines hervorragenden Contact-Center-Mitarbeiters. Hier kommt NICE Employee Selection and Retention (ESR) als Teil der NICE WFM Suite ins Spiel.

In den ersten 90 Tagen des Beschäftigungsverhältnisses, wenn Unternehmen viel Geld in Schulungen und Einarbeitung investieren, nutzt ESR KI-gestützte Sprachanalyse, um Contact Center bei der Identifizierung wertvoller Bewerber zu unterstützen. Durch die Kombination von Sprachanalyse und anderen Bewertungstechniken trägt ESR dazu bei, den Interviewprozess zu beschleunigen und zu automatisieren und gleichzeitig die Eignung, das Engagement und die Leistung der Mitarbeiter objektiv zu bewerten und vorherzusagen.

Verwalten Sie Ihre Belegschaft erfolgreich und vermeiden Sie Überbesetzung

Die Bedarfsprognose für Contact Center ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Sie erfordert Präzision und ein tiefgreifendes Verständnis der Contact-Center-Umgebung. Contact-Center-Manager, die in der Prognose geschult werden müssen, fühlen sich möglicherweise von der schieren Vielfalt der verfügbaren Methoden überfordert. Im heutigen schnelllebigen und wettbewerbsintensiven Markt ist es entscheidend, den effektivsten Ansatz für eine zeitnahe Prognose zu finden.

Das NICE Workforce Management (WFM)-Prognosesystem nutzt künstliche Intelligenz (KI), um versteckte Trends in den historischen Daten aufzudecken, die zur Schätzung von Volumen und Arbeitszeit verwendet werden. Es nutzt historische Datentrends, Saisonalität und Zyklizität, um Hunderte verschiedener Algorithmen automatisch zu analysieren und die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern.

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