La gestion des effectifs a quatre options de méthode de création lors de la création d’une prévision à court terme.... Chaque option a des utilisations, des capacités et des exigences spécifiques.

Méthode Vue d'ensemble Conditions préalables:
Meilleure méthode automatique

Cette méthode de prévision alimentée par l'IA est la méthodologie la plus sophistiquée offerte en gestion de la main-d'œuvre. Il comprend:

  • Fonctionnalités intégrées et automatisées pour le nettoyage des données historiques
  • Identification des valeurs aberrantes et des effets de calendrier
  • Détection de modèles, y compris la saisonnalité et les tendances
  • La meilleure des meilleures modélisations pour sélectionner parmi plus de 20 méthodologies, notamment ARIMA, WM, Decomp

De plus, si un modèle personnalisé basé sur plusieurs méthodologies pondérées de manière égale produit un meilleur résultat qu'un modèle unique, la prévision est classée comme un ensemble. Vous pouvez configurer cette méthode de création pour créer des prévisions d'une durée d'une à six semaines. Pour plus d'informations, voir prévision d'ensemble. 

Remarque :  Avec Genesys Cloud EX, les prévisions basées sur des données injectées à partir d'un système externe doivent toujours être effectuées à l'aide de la méthode Automatic Best. Bien que l'indice historique pondéré puisse fonctionner dans la plupart des cas, lorsque le calcul de l'indice historique pondéré est effectué, toutes les données de conversation datant de plus d'un jour sont mises en cache de manière permanente et toutes les données antérieures à cette date qui n'ont pas encore été injectées sont exclues de manière permanente. En cas de retard dans l'injection des données du système externe, l'utilisation de l'indice historique pondéré donne lieu à des prévisions inexactes et peu fiables en raison de données incomplètes.

Cette méthode nécessite des données historiques dans Genesys Cloud. Alors que la sélection automatique de la meilleure méthode fonctionnera avec aussi peu qu'une semaine de données historiques, elle sera beaucoup plus puissante avec plus de données historiques. Plus précisément, pour déterminer les modèles d'arrivée quotidiens pour la planification, cette méthodologie examine jusqu'à 90 jours de données historiques. Pour la détection de la saisonnalité, une saison complète ou plusieurs saisons de données produiront les meilleurs résultats.

Remarque :  Pour le volume et l'AHT, cette méthode utilise toutes les données historiques.
Index historique pondéré Cette méthode de création de prévision permet au prévisionniste de pondérer, au niveau quotidien, une ou plusieurs semaines de données historiques. La moyenne pondérée résultante, par jour, est utilisée pour produire une prévision une semaine à la fois. 

Cette méthode nécessite des données historiques dans Genesys Cloud. Cependant, il donne la possibilité d'importer des données de l'extérieur de la plate-forme. En raison de la flexibilité de cette méthode de création, elle est souvent utilisée lorsque de nombreuses manipulations manuelles des prévisions sont nécessaires.
Index historique pondéré avec importation de données source Cette méthode de création est exactement la même que l'index historique pondéré, mais elle invite l'utilisateur à importer des données à partir d'un fichier au lieu d'utiliser les données de la plate-forme Genesys Cloud.

Cette option nécessite un fichier de données contenant au moins une semaine historique de données à utiliser pour le processus de calcul de la moyenne des poids. Les nouveaux clients Genesys Cloud qui n'ont pas de données historiques sur la plateforme utilisent souvent cette méthode.
Exporter la prévision

Cette méthode s'adresse aux clients qui : 

  • avez un processus de prévision existant en dehors de Genesys Cloud et souhaitez utiliser des prévisions créées ailleurs. Par exemple, disons que le client Genesys Cloud est un sous-traitant qui gère les prévisions créées par ses clients. Ils peuvent charger les prévisions de leurs clients dans cette méthode, puis générer un calendrier basé sur ces prévisions.
  • souhaitez modifier fortement une prévision créée à l'aide de la meilleure méthode automatique. Ils peuvent exporter une prévision existante, la modifier dans Excel et la réimporter dans une nouvelle prévision à l'aide de cette méthode.
 Cette méthode nécessite un fichier contenant une prévision qui répond aux spécifications du fichier. Il ne nécessite pas de données historiques.