Previsão que mostra o seu raciocínio.
Previsões de força de trabalho com incerteza honesta, integradas na ferramenta de escalas que já utiliza. Saiba o que aí vem. Dimensione para o que poderá acontecer.
Dez modelos competem. Os seus dados escolhem o vencedor.
A Soon não aposta a sua escala num único método. Dez modelos de previsão são testados retroativamente com base no seu próprio histórico, e aquele que teria previsto melhor o seu passado passa a prever o seu futuro.
- Backtests de origem móvel executados sobre o seu próprio histórico, não sobre um conjunto de dados de referência
- As combinações só são usadas quando superam o melhor modelo individual fora da amostra
- Atribuição de modelo por linha: cada previsão diz-lhe quem a traçou
Classificação dos backtests
origem móvel · o seu histórico
WAPE, fora da amostra. Quanto menor, melhor — a combinação só entra em produção quando vence.
Honesta quanto à incerteza
Uma linha única é um palpite vestido a rigor. A Soon desenha a banda em seu redor: intervalos de confiança medidos a partir dos erros reais do modelo sobre os seus dados, separadamente para cada momento do dia — porque as 9h de segunda-feira não se comportam como as 3h de domingo.
Planeie com base no p50 quando estiver a otimizar custos. Dimensione para o p90 quando falhar o nível de serviço for o erro caro. A banda transforma isso numa decisão, e não num acidente.
Erro medido, por momento do dia
Das chamadas ao número de efetivos
Uma curva de procura não é um plano. A Soon converte o volume previsto no número de agentes necessários com a matemática de filas Erlang C e Erlang A exata, e depois testa o plano ao limite simulando 2,000 semanas de tráfego em menos de um segundo.
O resultado é a pergunta que todos os planeadores realmente têm: qual é a probabilidade de atingir o nível de serviço em cada dia — e o que me traz mais um agente? A curva orçamento vs. nível de serviço mostra exatamente onde o próximo euro deixa de fazer efeito.
Erlang C/A exato
validado face a implementações de referência com 14 casas decimais
2,000 semanas
simuladas em menos de um segundo
Cumprimento diário
a probabilidade de atingir o seu nível de serviço, dia após dia
Orçamento vs. nível de serviço
simulado · 2,000 semanas
Cada ponto é um plano de dimensionamento. A parte plana é dinheiro que não compra nada.
Pegue nas alavancas. Sinta as consequências.
E se o volume subir 10% no próximo mês? E se o tempo de atendimento descer depois de as novas macros entrarem em produção? Arraste as alavancas — volume, tempo de atendimento, objetivos — e veja o risco atualizar-se enquanto ainda está a mover o cursor.
As suítes empresariais processam isto em lotes de tarefas de simulação e obrigam-no a esperar minutos por cada resposta. A Soon desenha a consequência no mesmo gesto da pergunta.
Abrir o Estúdio de CenáriosExperimente antes de importar seja o que for
O Sandbox vem com quatro operações de exemplo, previstas pelo motor real — e não uma demonstração encenada. Percorra o ciclo completo, dos dados à previsão, ao dimensionamento e ao risco, alterne os modelos você mesmo e veja como a classificação reage.
Central de contacto
operação de exemplo
Serviço de apoio
operação de exemplo
Back office
operação de exemplo
Operações de campo
operação de exemplo
- Dados
- Previsão
- Dimensionamento
- Risco
Funciona bem com a sua stack
Os dados reais chegam a partir das plataformas que já utiliza, para que a previsão continue a aprender com o que realmente aconteceu.
Disponível hoje
No roteiro
Em comparações reais com tráfego real de clientes, até 46% menos erro de previsão do que a média de N semanas, padrão da indústria.
E um único produto domina o ciclo: previsão → dimensionamento → escala.
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