Prognosen, die ihre Arbeit offenlegen.
Personalprognosen mit ehrlicher Unsicherheit, eingebaut in das Planungstool, das Sie ohnehin nutzen. Wissen Sie, was kommt. Planen Sie für das, was kommen könnte.
Zehn Modelle treten an. Ihre Daten küren den Sieger.
Soon setzt Ihren Dienstplan nicht auf eine einzige Methode. Zehn Prognosemodelle werden gegen Ihre eigene Historie rückgetestet, und dasjenige, das Ihre Vergangenheit am besten vorhergesagt hätte, darf Ihre Zukunft vorhersagen.
- Rolling-Origin-Backtests laufen auf Ihrer eigenen Historie, nicht auf einem Benchmark-Datensatz
- Mischungen kommen nur zum Einsatz, wenn sie das beste Einzelmodell out-of-sample schlagen
- Modellzuordnung pro Linie: Jede Prognose verrät Ihnen, wer sie erstellt hat
Backtest-Rangliste
Rolling Origin · Ihre Historie
WAPE, out-of-sample. Niedriger ist besser — die Mischung geht nur an den Start, wenn sie gewinnt.
Ehrlich in Sachen Unsicherheit
Eine einzelne Linie ist eine Vermutung im feinen Zwirn. Soon zeichnet das Band darum: Konfidenzintervalle, gemessen an den tatsächlichen Fehlern des Modells auf Ihren Daten, getrennt für jede Tageszeit — denn Montag 9 Uhr verhält sich anders als Sonntag 3 Uhr.
Planen Sie auf den p50, wenn Sie die Kosten optimieren. Besetzen Sie bis zum p90, wenn ein verfehltes Service-Level der teure Fehler ist. Das Band macht daraus eine Entscheidung, keinen Zufall.
Gemessener Fehler, pro Tageszeit
Von Anrufen zur Mitarbeiterzahl
Eine Nachfragekurve ist noch kein Plan. Soon wandelt das prognostizierte Volumen mit exakter Erlang C- und Erlang A-Warteschlangenmathematik in benötigte Agenten um und setzt den Plan dann unter Stress, indem 2,000 Wochen Verkehr in unter einer Sekunde simuliert werden.
Das Ergebnis ist die Frage, die jeder Planer wirklich hat: Wie wahrscheinlich erreiche ich täglich das Service-Level — und was bringt mir ein zusätzlicher Agent? Die Budget-vs-Service-Level-Kurve zeigt genau, wo der nächste Euro aufhört zu wirken.
Exaktes Erlang C/A
auf 14 Dezimalstellen gegen Referenzimplementierungen validiert
2,000 Wochen
in unter einer Sekunde simuliert
Tägliche Zielerreichung
die Wahrscheinlichkeit, dass Sie Ihr Service-Level erreichen, Tag für Tag
Budget vs. Service-Level
simuliert · 2,000 Wochen
Jeder Punkt ist ein Besetzungsplan. Der flache Teil ist Geld, das nichts bringt.
Ziehen Sie an den Hebeln. Spüren Sie die Folgen.
Was, wenn das Volumen nächsten Monat um 10% steigt? Was, wenn die Bearbeitungszeit nach dem Start der neuen Makros sinkt? Ziehen Sie an den Hebeln — Volumen, Bearbeitungszeit, Ziele — und beobachten Sie, wie sich das Risiko aktualisiert, während der Regler noch in Bewegung ist.
Enterprise-Suiten bündeln das in Simulationsjobs und lassen Sie Minuten pro Antwort warten. Soon zeigt die Folge in derselben Bewegung wie die Frage.
Szenario-Studio öffnenTesten Sie es, bevor Sie irgendetwas importieren
Die Sandbox kommt mit vier Beispiel-Betrieben, prognostiziert von der echten Engine — keine vorgefertigte Demo. Durchlaufen Sie den gesamten Kreislauf von Daten über Prognose und Besetzung bis zum Risiko, wechseln Sie selbst die Modelle und sehen Sie, wie die Rangliste reagiert.
Callcenter
Beispiel-Betrieb
Support-Desk
Beispiel-Betrieb
Back Office
Beispiel-Betrieb
Außendienst
Beispiel-Betrieb
- Daten
- Prognose
- Besetzung
- Risiko
Versteht sich mit Ihrem Stack
Ist-Werte fließen aus den Plattformen ein, die Sie ohnehin nutzen, sodass die Prognose weiter aus dem lernt, was wirklich passiert ist.
Heute verfügbar
Auf der Roadmap
In Live-Vergleichen mit echtem Kundenverkehr bis zu 46% geringerer Prognosefehler als der branchenübliche N-Wochen-Durchschnitt.
Und ein Produkt beherrscht den gesamten Kreislauf: Prognose → Besetzung → Dienstplan.
Dein nächster Dienstplan könnte in 2 Minuten fertig sein.
Importiere dein Team, lege Regeln fest und starte Auto-Fill. Die meisten Teams sind noch am selben Tag live.
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