Configurer les prévisions de volume d'incident

Cet article décrit comment configurer la prévision d'incident dans Customer Service.

Important

Cette fonctionnalité a pour but d’aider les responsables du service clientèle ou les superviseurs à optimiser les performances de leurs équipes et à améliorer la satisfaction des clients. Cette fonctionnalité n’a pas pour but d’être utilisée, et ne doit pas l’être, à des fins de prise de décisions qui ont un impact sur l’emploi d’un employé ou d’un groupe d’employés, notamment l’indemnisation, les primes, l’ancienneté ou tout autre droit. Les clients sont uniquement responsables de l’utilisation de Dynamics 365 Customer Service, cette fonctionnalité et toute fonctionnalité ou tout service associé par rapport à toutes les lois applicables, y compris les lois relatives à l’évaluation des analyses individuelles des employés et le suivi, l’enregistrement et le stockage des communications avec les utilisateurs finaux. Cela inclut également informer de manière adéquate les utilisateurs finaux concernant le fait que leurs communications avec les agents peuvent être surveillées, enregistrées ou stockées et, comme requis par les lois applicables, obtenir l’autorisation des utilisateurs finaux avant d’utiliser la fonctionnalité avec eux. Les clients sont également encouragés à avoir un mécanisme en place pour informer leurs agents et leurs communications avec les utilisateurs finaux peuvent être surveillées, enregistrées ou stockées.

Résumé

Les superviseurs du service clientèle de votre organisation doivent s’assurer qu’ils disposent d’un nombre suffisant d’agents disponibles pour servir leurs clients. Une capacité excessive entraîne des coûts plus élevés, tandis que la sous-capacité entraîne des temps d’attente plus longs pour les clients, ce qui peut à son tour avoir un impact négatif sur la satisfaction des clients.

En tant qu’administrateur, vous pouvez configurer le rapport Prévision des incidents pour aider vos superviseurs à planifier le bon niveau de dotation pour votre entreprise en fonction des volumes prévus d’incidents.

Les superviseurs peuvent utiliser le rapport Prévision des incidents des manières suivantes :

• Prévoir les volumes d’incidents à venir en fonction du trafic historique.

• Visualiser les volumes des incidents prévisionnels sur une base d’intervalles quotidiens, pour un intervalle de temps allant jusqu’à six mois (selon le nombre de jours d’incidents ou de conversations créés dans le passé). Cette prévision peut être utilisée pour planifier les ressources et le recrutement des agents, afin de répondre à la demande future.

• Visualiser les volumes des incidents prévisionnels sur une base d’intervalles de 15 minutes, pour un intervalle de temps allant jusqu’à six mois (selon le nombre de jours d’incidents ou de conversations créés dans le passé). Cette prévision peut être utilisée pour programmer des agents afin de répondre à la demande à court terme.

• Segmenter les volumes prévus par canal et file d’attente.

• Affichez le cumul du volume réel et prévu sur une base horaire, quotidienne, hebdomadaire, mensuelle et annuelle.

• Détecter automatiquement la saisonnalité à partir du trafic historique avec l’option des paramètres permettant d’importer votre calendrier de congés. Cette détection aide le modèle de prévision à prédire avec précision le volume d’incidents lors d’événements saisonniers spéciaux.

Note

Tenez compte des éléments suivants lorsque vous utilisez le rapport de prévision des incidents :

• Les prévisions peuvent fausser les estimations de volume pour de nombreuses raisons, y compris des tendances ou des développements commerciaux imprévus.

• Le rapport Prévisions est actuellement disponible dans certaines zones géographiques. Pour plus d’informations : Disponibilité régionale et limites du service pour Customer Service.

Fonctionnement de la prévision des incidents

Le rapport Prévisions utilise un modèle de prévision reposant sur l’IA pour prédire les volumes d’incidents en fonction des données historiques d’incidents. Le modèle utilise une méthode de prévision d’ensemble avec prise en charge de la saisonnalité (détection automatique et paramètres personnalisés) pour améliorer la qualité des prévisions.

Le rapport peut prévoir des tendances quotidiennes pour une plage de dates allant jusqu’à six mois et des tendances intra-journalières (intervalle de 15 minutes) pour une plage de dates allant jusqu’à six semaines, en fonction du nombre de jours de données historiques disponibles et utilisées. En général, les modèles peuvent prévoir la moitié de la plage de dates d’entrée, avec les conditions suivantes :

• Pour les prévisions du volume d’incidents quotidiennes, si l’intervalle de temps des données historiques est inférieur à 12 mois, l’intervalle de temps de la prévision correspond à la moitié de la plage de temps d’entrée. Par exemple, huit mois d’historique de plage de dates permet de prévoir les quatre prochains mois. Si la plage historique est égale ou supérieure à 12 mois (jusqu’à 24 mois), le rapport fait des prévisions pour les six prochains mois.
• Pour la prévision intrajournalière (intervalle de 15 minutes) du volume de cas, le modèle analyse uniquement les six dernières semaines de données historiques. L’intervalle de temps de la prévision correspond à la moitié de l’intervalle de temps d’entrée totale. Par exemple, une plage de dates historiques de 12 semaines peut prévoir les six prochaines semaines (ce qui est le maximum). Sur ces 12 semaines de données historiques, seules les six dernières semaines sont analysées pour générer la prévision.

Les données historiques doivent répondre aux exigences minimales suivantes pour que les modèles génèrent des prévisions. Sinon, un message d’erreur est affiché sur la page des paramètres d’administration.

• Au moins deux semaines de données historiques sont disponibles.

Considérations clés pour améliorer la précision des prévisions

Nous recommandons les critères suivants pour utiliser les données des utilisateurs afin de générer des prévisions précises.

• Données non éparses : le jeu de données contient des informations pour chaque jour, garantissant qu’il n’y a pas de données manquantes ou incomplètes. Chaque jour a un volume enregistré, fournissant un ensemble complet d’observations.
• Modèle hebdomadaire clair : les données présentent un modèle hebdomadaire, dans lequel le volume suit systématiquement une tendance spécifique. Par exemple, les week-ends ont systématiquement de faibles volumes, tandis que les jours ouvrables affichent des volumes plus élevés, et vice versa. Ce modèle aide à établir une base fiable pour les prévisions.
• Précision basée sur le volume : si les critères sont remplis, la qualité des prévisions s’améliore avec des entrées de volume plus importantes. Des volumes de données plus élevés contribuent à une prévision plus précise et plus robuste.
• Absence de changement de niveau : les jours récents et les périodes futures ne connaissent aucun changement soudain ou significatif des niveaux de volume. Cette absence de changements soudains garantit que les modèles historiques restent pertinents et fiables à des fins de prévision.
• Jeu de données historique plus long : si tous les critères ci-dessus sont remplis, un historique plus long des données améliore encore la précision des prévisions. Un plus grand jeu de données historique offre une perspective plus large et une compréhension plus complète des modèles et des tendances au fil du temps. Avec un historique étendu, le modèle de prévision peut capturer et intégrer davantage de variations, ce qui conduit à des prévisions plus précises.
• Pondération de la précision des prévisions récentes : lorsque vous envisagez des périodes futures, il est important de reconnaître que la précision des prévisions a tendance à être plus élevée pour des périodes plus immédiates. Au fur et à mesure que le temps avance dans le futur, la certitude et la précision des prévisions peuvent diminuer. Par conséquent, la prévision la plus récente devrait avoir plus de poids et être considérée comme ayant une meilleure précision par rapport aux prévisions pour des périodes futures éloignées.

Conditions préalables

Pour configurer le rapport Prévision des incidents (version préliminaire), vous devez disposer du rôle Administrateur système.

Pour que les utilisateurs de votre organisation puissent accéder aux rapports de prévision, ils doivent faire partie d’un rôle ayant les privilèges Lecture sur la table msdyn_dataanalyticsreport_forecast. Votre administrateur système doit attribuer ce privilège à tout rôle qui a besoin d’accéder aux rapports de prévision. Par défaut, les rôles suivants disposent déjà de privilèges de lecture sur la table Prévision :

• Directeur du service clientèle
• Administrateur Omnicanal
• Superviseur Omnicanal

Activer le rapport de prévision d’incidents

1. Dans l’application Centre d’administration de Customer Service, sous Opérations, sélectionnez Informations. La page Informations s’affiche.

2. Dans la section Paramètres du rapport , à côté de Prévisions d’incidents, sélectionnez Gérer. La page Prévision des incidents s’affiche.

3. Bouton à bascule Activer les prévisions d’incidents sur Activé.

4. Le rapport reflète le jour où il est activé. Si vous souhaitez choisir un autre jour du mois pour la mise à jour du rapport, dans Planification de la prévision quotidienne, sélectionnez le jour de votre choix.

5. Une fois le rapport généré pour la première fois, vous verrez une section Résumé de l’exécution du modèle en haut de la page qui affiche la date et l’heure auxquelles la prévision a été créée pour la dernière fois. L’heure tient compte de votre fuseau horaire. Si vous souhaitez définir un autre fuseau horaire par défaut, procédez comme suit :

   a. Sélectionnez l’icône Paramètres (en forme d’engrenage) dans le coin supérieur droit de l’application, puis sélectionnez Paramètres de personnalisation. La page Définir les options personnelles s’affiche.

   b. Dans Indiquez votre fuseau horaire, choisissez le fuseau horaire souhaité dans le menu déroulant.

   c. Sélectionnez OK.

6. Si vous souhaitez modifier le fuseau horaire à utiliser pour les prévisions, dans Fuseau horaire pour les prévisions quotidiennes, sélectionnez le fuseau horaire souhaité.

7. Si vous souhaitez sélectionner une date particulière à partir de laquelle les données commencent, dans Date de début des données historiques (facultatif), choisissez la Date de début que vous voulez. La date la plus récente (la plus proche) pouvant être la date de début précède d’au moins deux semaines la date actuelle. Si rien n’est sélectionné, la date de début est décidée en fonction de la date de création la plus ancienne de tous vos enregistrements historiques, jusqu’à deux ans. Si la date de début que vous sélectionnez est antérieure à deux ans, seules les données des deux dernières années sont utilisées.

8. Si vous souhaitez spécifier un caractère saisonnier, dans Saisonnalité, cochez la case Utiliser les planifications du calendrier des jours fériés. La sélection du lien Calendrier des jours non ouvrés ouvre la page Tous les calendriers des jours non ouvrés, où vous pouvez créer un nouveau programme ou sélectionner un programme existant.

9. Enregistrez vos modifications. Si c’est la première fois que vous activez la fonctionnalité de prévision, il peut falloir jusqu’à 24 heures avant que les données de prévision ne soient prêtes à être affichées dans le rapport de prévision.

Voir aussi

Prévoir les volumes, d’incident et de conversations et agents pour Conversations
Configurer les agents pour la prévision de conversation
Présentation de Customer Service Insights
Disponibilité régionale et limites de service pour Customer Service