Вебинар "Прогнозирование нагрузки контакт-центра с помощью ИИ-моделей"
Как изменить подход к прогнозированию и перейти от статистического прогноза к «автопилоту» в операционном управлении? Вебинар Академии Naumen WFM | 10 декабря 2025 В условиях массового сокращения персонала в 2025 году и вынужденной оптимизации затрат все большую значимость в контактных центрах приобретает высокая точность прогнозирования нагрузки для более эффективного планирования. В эпоху передачи рутинных операций искусственному интеллекту прогноз нагрузки в клиентском сервисе с использованием AI моделей становится стандартом для крупных компаний. Это помогает повысить не только точность самого прогноза и повлиять на стабильность SL, но и планировать персонал на долгосрочную перспективу, высвобождая при необходимости штатные единицы без ущерба качеству обслуживания. О чем еще поговорим на вебинаре? - Как ИИ-модели, анализируя большие объёмы данных, выявляя сложные закономерности и учитывая множество неочевидных факторов, прогнозируют количество обращений в период пиковых нагрузок? - Стоит ли думать об использовании ИИ в прогнозе, если у вас и так все хорошо? - Как перейти от статистического прогноза в WFM-системах к «автопилоту» в операционном управлении контактным центром на базе AI моделей? - Сколько стоят неточность прогноза и ошибки в оценке количества обращений для контактного центра в деньгах?
Как изменить подход к прогнозированию и перейти от статистического прогноза к «автопилоту» в операционном управлении? Вебинар Академии Naumen WFM | 10 декабря 2025 В условиях массового сокращения персонала в 2025 году и вынужденной оптимизации затрат все большую значимость в контактных центрах приобретает высокая точность прогнозирования нагрузки для более эффективного планирования. В эпоху передачи рутинных операций искусственному интеллекту прогноз нагрузки в клиентском сервисе с использованием AI моделей становится стандартом для крупных компаний. Это помогает повысить не только точность самого прогноза и повлиять на стабильность SL, но и планировать персонал на долгосрочную перспективу, высвобождая при необходимости штатные единицы без ущерба качеству обслуживания. О чем еще поговорим на вебинаре? - Как ИИ-модели, анализируя большие объёмы данных, выявляя сложные закономерности и учитывая множество неочевидных факторов, прогнозируют количество обращений в период пиковых нагрузок? - Стоит ли думать об использовании ИИ в прогнозе, если у вас и так все хорошо? - Как перейти от статистического прогноза в WFM-системах к «автопилоту» в операционном управлении контактным центром на базе AI моделей? - Сколько стоят неточность прогноза и ошибки в оценке количества обращений для контактного центра в деньгах?