Previsión que muestra su trabajo.
Previsiones de personal con incertidumbre honesta, integradas en la herramienta de planificación que ya utilizas. Conoce lo que viene. Dimensiona para lo que podría venir.
Diez modelos compiten. Tus datos eligen al ganador.
Soon no apuesta tu planificación a un solo método. Diez modelos de previsión se someten a backtesting contra tu propio histórico, y el que mejor habría predicho tu pasado es el que predice tu futuro.
- Los backtests de origen móvil se ejecutan sobre tu propio histórico, no sobre un conjunto de datos de referencia
- Las combinaciones solo se usan cuando superan al mejor modelo individual fuera de muestra
- Atribución de modelo por línea: cada previsión te dice quién la trazó
Clasificación de backtest
origen móvil · tu histórico
WAPE, fuera de muestra. Cuanto más bajo, mejor: la combinación solo se despliega cuando gana.
Honestos sobre la incertidumbre
Una sola línea es una conjetura con traje elegante. Soon dibuja la banda a su alrededor: intervalos de confianza medidos a partir de los errores reales del modelo sobre tus datos, por separado para cada momento del día, porque el lunes a las 9am no se comporta como el domingo a las 3am.
Planifica sobre el p50 cuando optimizas el coste. Dimensiona al p90 cuando no alcanzar el nivel de servicio es el error caro. La banda convierte eso en una decisión, no en un accidente.
Error medido, por momento del día
De llamadas a plantilla
Una curva de demanda no es un plan. Soon convierte el volumen previsto en agentes necesarios con la matemática de colas exacta de Erlang C y Erlang A, y luego somete el plan a pruebas de estrés simulando 2,000 semanas de tráfico en menos de un segundo.
El resultado es la pregunta que todo planificador se hace de verdad: ¿qué probabilidad tengo de alcanzar el nivel de servicio cada día, y qué me aporta un agente más? La curva de presupuesto frente a nivel de servicio muestra exactamente dónde deja de rendir el siguiente euro.
Erlang C/A exacto
validado contra implementaciones de referencia con 14 decimales
2,000 semanas
simuladas en menos de un segundo
Cumplimiento diario
la probabilidad de alcanzar tu nivel de servicio, día a día
Presupuesto frente a nivel de servicio
simulado · 2,000 semanas
Cada punto es un plan de personal. La parte plana es dinero que no compra nada.
Toma las palancas. Siente las consecuencias.
¿Y si el volumen sube un 10% el mes que viene? ¿Y si el tiempo de gestión baja tras lanzar las nuevas macros? Arrastra las palancas (volumen, tiempo de gestión, objetivos) y observa cómo se actualiza el riesgo mientras el control deslizante aún se mueve.
Las suites empresariales agrupan esto en trabajos de simulación y te hacen esperar minutos por cada respuesta. Soon representa la consecuencia en el mismo movimiento que la pregunta.
Abre el Estudio de escenariosPruébalo antes de importar nada
El Sandbox viene con cuatro operaciones de muestra, previstas por el motor real, no una demo enlatada. Recorre todo el ciclo, de los datos a la previsión, al dimensionamiento y al riesgo, cambia los modelos tú mismo y observa cómo reacciona la clasificación.
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Funciona bien con tu stack
Los datos reales llegan desde las plataformas que ya utilizas, para que la previsión siga aprendiendo de lo que realmente ocurrió.
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En comparaciones en vivo sobre tráfico real de clientes, hasta un 46% menos de error de previsión que la media de N semanas estándar del sector.
Y un solo producto es dueño del ciclo: previsión → dimensionamiento → planificación.
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