Piloter vos flux d’appels : tout savoir sur la qualité de prévision (QP)

Définition de la qualité de prévision

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Le KPI doit être observé globalement et finement, par jour voire par créneau horaire. Cette granularité est précieuse pour constituer ses équipes et planifier leur répartition au cours de la journée et de la semaine.

L’objectif de la QP reste donc le contrôle des prévisions afin d’avoir le meilleur staffing du centre d’appels en fonction :

• Du volume de vente ou de commande 
• De la base clients 
• Des clients actifs 
• Des nombres de contacts
• Du taux de contacts
• Du nombre de résiliations
• …

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Savoir calculer la qualité de prévision

La formule du calcul de la qualité de prévision est très simple :

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QP = nombre d’appels reçus / nombre d’appels prévus * 100

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Exemple : le centre d’appels a prévu de recevoir 200 appels par jour. Au final, le nombre d’appels atteint un volume de 150 appels. La qualité de prévision s’élève donc à 75 % (150/200*100).

Une qualité de prévisions peut aussi être supérieure à 100 % si le volume d’appels réellement reçus est supérieur au volume d’appels entrants initialement prévus.

Exemple : le centre d’appels a prévu de recevoir 200 appels par jour. Au final, le nombre d’appels atteint un volume de 250 appels. La qualité de prévision s’élève donc à 125 % (250/200*100).

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Écart entre l’hypothèse de QP et la réalité du terrain : les causes

Si le calcul est simple, tout l’art de piloter cet indicateur réside dans l’estimation du volume des appels entrants. Mais parfois, malgré les bonnes intentions, des écarts avec le terrain se perçoivent. Il est alors essentiel de savoir pourquoi.

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Les raisons d’une QP trop élevée

Après avoir fait patiemment vos calculs prévisionnels, votre QP est supérieur à 100 %. Pour rappel, cela se traduit par un volume d’appels plus important que celui prévu. Alors, pourquoi ? Plusieurs explications sont envisageables en fonction des différentes situations. 

Il peut s’agir d’un effet conjoncturel comme le lancement d’une campagne de promotion en cours qui attire de nouveaux clients. Ce flux multiplie les appels vers le call center et fausse les prévisions. 

Ces campagnes doivent être intégrées dans le calcul des prévisions en amont.

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Ce sont malheureusement des situations difficiles, si ce n’est impossible, à prévoir. Il faut donc être très réactif et régler le problème avec les différents services concernés pour stopper cette vague. 

Si le problème est structurel et durable, le danger devient très sérieux avec le risque d’une hausse des appels perdus, des clients insatisfaits et d’un chiffre d’affaires qui se tasse voire s’effrite.

Il faut donc réagir très vite !

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Les raisons d’une QP trop basse

Une qualité de prévisions trop basse, qui avoisinerait par exemple la barre des 50 %, n’est pas non plus un signe très encourageant. Ici, la question est : « pourquoi les appels sont-ils moins nombreux que prévu ? ».

Là encore, les causes peuvent être passagères. Exemple : une vague de chaleur et de soleil incite les consommateurs à sortir se promener plutôt que de faire des achats comme ce que vous aviez prévu. Résultat : pas d’achat, donc pas d’appels vers le service client. Vos prévisions tombent à l’eau. 

Ce schéma se retrouve aussi dans la non-prise en compte des périodes de vacances scolaires dans votre prévisionnel. L’effet de saisonnalité est une donnée cruciale pour l’estimation du volume des appels entrants. 

D’autres motifs peuvent entraîner une QP trop basse comme un problème technique. Un serveur vocal interactif mal paramétré crée un mauvais routage des contacts ce qui les fait raccrocher avant même de parler au téléconseiller.

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Connaître les leviers d’optimisation de la qualité de prévisions

1. S’appuyer sur un historique fiable (ce qui est compliqué dans le cadre d’une création d’activité)
2. Fixer des normes sémantiques communes à tous les acteurs
3. Recueillir et analyser les données historiques de différents outils (ACD, CRM, SVI, etc.)
4. Documenter des événements imprévus pour tenir compte de leur effet ponctuel dans les analyses futures et sur les comportements des clients
5. Appliquer le principe de décomposition, c’est-à-dire juxtaposer les séries chronologiques (tendance, saisonnalité, événements atypiques, aléatoires, prévisibles ou non)
6. Faire l’analyse de l’impact de la saisonnalité et des jours atypiques sur les appels
7. Opter pour une méthode de prévision (économétrique, extrapolative)
8. Effectuer la modélisation de l’activité du centre d’appels pour isoler les sources de dispersion (approche statistique et explicative)
9. Intégrer l’effet retour du taux d’efficacité et du taux de résolution au premier contact (FCR) pour ne pas se faire berner par le mécanisme classique : « plus le volume est élevé, plus le taux d’efficacité baisse, plus le taux de rappels augmente »
10. Avoir recours à des outils statistiques adaptés
11. Bien analyser les écarts de QP pour :

• Emmagasiner de l’expérience pour le prévisionniste 
• Identifier les éventuelles failles ou dérives du modèle 
• Mettre à jour des corrélations

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Notre conseil

Faire de la prévision permet l’optimisation des ressources dans un call center aussi bien sur le plan humain que budgétaire. Toutefois, l’estimation initiale réclame de l’expérience et surtout de la volonté.    

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Vous aimeriez en savoir plus sur la manière d’exploiter la qualité de prévisions pour établir la stratégie à employer dans votre centre de contact ? Prenons rendez-vous pour échanger sur ce sujet !