设置劳动力管理预测

Zendesk 劳动力管理 (WFM) 中的预测是使用历史数据和高级算法预测未来联系量和人员配备需求的过程，以确保在正确的时间安排正确数量的专员。这有助于您优化资源，始终如一地实现服务目标。

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了解如何设置劳动力管理预测，以预测未来的联系量和人员配备需求。配置历史量时段、选择预测算法、根据即将开始的事件进行调整、排除异常值，并编辑人员配备参数，以优化资源分配并实现服务目标。此设置有助于确保您在正确的时间安排了正确数量的专员。

Zendesk 劳动力管理 (WFM) 中的预测是使用历史数据和高级算法预测未来联系量和人员配备需求的过程，以确保在正确的时间安排正确数量的专员。这有助于您优化资源，始终如一地实现服务目标。

在本文中，您将了解如何设置和管理劳动力管理预测，具体方法包括为每个工作流预测场景设置历史量时段、选择预测算法、根据即将开始的唯一事件调整预期量，排除异常值以移除可能对您的预测产生偏差的日期和时间，并配置人员配备参数以计算您预计会安排多少专员。

本文章包含以下主题：

• 设置历史量时段
• 选择预测算法
• 调整入站量
• 排除历史入站量异常值
• 编辑人员配备参数

相关文章：

• 查看和管理预测场景
• 查看您的活跃预测

设置历史量时段

您可以设置每个工作流预测场景的历史量时段。这样您可以决定在预测计算中包含或排除哪些历史数据。

请参阅了解劳动力管理预测，了解更多关于如何迁移 Zendesk 历史工单数据的信息。

选择历史量时段

1. 在劳动力管理中，单击在侧栏中的预测，然后选择预测场景。
2. 在工作流下，使用下拉菜单选择一个工作流。
3. 单击您要查看的场景。
4. 在历史量面板中，选择您要使用Zendesk 数据还是导入的数据作为数据源。

   

   • 如果您选择了Zendesk 数据，请选择使用最近 2 年的所有可用数据，还是忽略特定日期之前的数据。使用日期选取器选择所需的日期。
     重要提示：预测引擎最多可使用两年的数据（如果在劳动力管理中可用）。请记住，当首次为您的帐户激活劳动力管理时，只有六个月的 Zendesk 历史工单数据会迁移到劳动力管理中。您必须联系Zendesk Support手动导入较长的历史时段。
   • 如果您选择了导入数据，请下载并使用导入量模板。请参阅导入历史量以进行劳动力管理预测。
     提示：您还可以通过将呼出工单数据导入到特定的工作流中来预测呼出量。
5. 单击保存。

选择预测算法

您可以为每个工作流预测场景设置预测算法。

通过分析历史数据并测试所有算法，自动为每个工作流选择最佳预测算法。这是为了确定哪个最适合特定工作流。但是，您可以覆盖自动算法选择，并选择Zendesk 劳动力管理提供的任意算法。请参阅关于劳动力管理预测算法了解更多信息。

选择预测算法

1. 在劳动力管理中，单击在侧栏中的预测，然后选择预测场景。
2. 在工作流下，使用下拉菜单选择一个工作流。
3. 单击您要查看的场景。
4. 在右侧的算法面板中，选择您要用作此工作流的预测算法的算法。

   

5. 单击保存。

调整入站量

您可以根据即将开始的独特事件调整预期入站量，例如每个工作流预测场景的营销活动和功能取消。请参阅了解入站量。

调整入站量

1. 在劳动力管理中，单击在侧栏中的预测，然后选择预测场景。
2. 在工作流下，使用下拉菜单选择一个工作流。
3. 单击您要查看的场景。
4. 在右侧的工作量调整面板中，单击加号图标 (+) 以添加调整。

   在这里，您可以：

   • 重命名调整，为其提供更多背景信息。例如，您可以将其命名为市场营销、新功能发布等。
   • 选择日期范围以应用数量更改。
   • 在更改下输入您的预期入站工单量，并选择此值是百分比 ( % ) 还是精确值 ( # )。

   

   1. 您可以单击加号图标 (+)，继续创建其他工作量调整。
   2. 完成后，单击保存。

      入站量图表和所需人员配备数随即更新。

了解入站量调整分布

入站工单量调整的分布计算方法是四舍五入到一位小数，例如，10.1 而不是 10.123。

值以 15 分钟为间隔，与预测计算量成正比。然后，按照预测中识别的模式，随机分配所有剩余部分。

以下示例说明了此计算的不同场景。

根据工单数量调整数量

选择按特定时段内的工单数进行更改，可根据该时段的预测趋势进行分布。

例如，如果您预计未来一天会增加 10 张工单，并假设全天预测持平，则工单将均匀分布在所有时间间隔中。

每天包含 96 个 15 分钟的间隔。另外 10 张工单除以 96，所得结果约为 0.10416667。

此值四舍五入为 0.1，并添加到每个 15 分钟的间隔：

96 * 0.1 = 9.6 tickets, leaving 0.4 from the total of 10

剩余 0.4 张工单根据预测模式随机分配。

按百分比调整数量

当您创建按百分比调整入站量时，算法将取选定时段内工单的绝对值，并应用百分比。这导致工单数量增加或减少，然后如上所述进行分发。

例如，假设时段为一天，预期值为 20 张工单。如果您将当天的增量设置为 100%，则预期工单数将翻倍，达到 40 张。然后如上所述进行分发过程。

排除历史入站量异常值

您可以通过移除可能使预测产生偏差的日期和时间来排除异常值。这对于一次性营销活动或可能导致入站量突然增加的中断等事件很有用。

保存排除的异常值后，预测将重新计算和显示，不受历史峰值的影响。重新计算预测可能需要一些时间

注意：此选项对已导入的数据不可用。您必须在导入过程中编辑异常值。

排除历史入站量异常值

1. 在劳动力管理中，单击在侧栏中的预测，然后选择预测场景。
2. 在工作流下，使用下拉菜单选择一个工作流。
3. 单击您要查看的场景。
4. 在右侧的“已排除异常值”面板中，单击加号图标 (+) 以添加异常值。
5. 单击名称字段或选择选项菜单图标 ( ），然后选择重命名。

   准确重命名异常值。例如中断。

   

6. 选择开始和结束时间及日期，以及您要排除的时间。
   如果选定的排除日期范围没有足够的前期数据来移除异常值（至少需要两周），则不会替换此特定异常值，并显示一条警告。但是，预测仍将成功生成。
7. 单击保存。
8. （可选）如果您要删除已排除的异常值，单击选项菜单图标 ( ），然后选择删除。要删除所有已创建的异常值，请单击列底部的按钮。

编辑人员配备参数

预测允许您根据业务需求调整全职等效 (FTE)计数参数，因为并非每个工作流都有相同的首次响应时间(FRT) 、平均处理时间(AHT)和预期无效时间。

在自动日程计划期间，将尽可能考虑您的最小人员配备数。但是，在某些情况下，高预测需求的优先级高于最低人员配备。如果某个工作流是合并工作流的一部分，则最小人员配备数应为所有相关工作流中最高的人员配备数。了解更多关于所需人员配备的信息。

您还可以为工作流设置特定的营业时间和渠道首选。渠道首选设置控制着将用于建立人员配备预测的人员配备参数。

修改FTE计数参数

1. 在劳动力管理中，单击在侧栏中的预测，然后选择预测场景。
2. 在工作流下，使用下拉菜单选择一个工作流。
3. 单击您要查看的场景。
4. 在右侧的人员配备参数面板中，单击箭头以展开面板。
   在这里，您可以：

   • 选择工作流的渠道首选设置。
   • 调整工作流的占用率。
   • 更改AHT并选择 hh:mm:ss 的值。
   • 指定 FRT 的目标，并选择 hh:mm:ss 的值。
   • 说明SLA实现目标。
   • 输入无效时间值。
   • 注意：无效时间是指妨碍员工完成工作的未计划或已计划活动（休假、病假等）的百分比值。行业标准约为 15-35%。
   • 添加该工作流所需的最小人员配备数字。
   • 选择您是否要指定空闲状态或营业时间。
   • 您也可以重置为默认值。

     

5. 完成后，单击保存。

目前，自动计划时将尽可能考虑最小人员配备数。然而，在某些情况下，高预测需求的优先级可能高于最低人员配备。如果您创建了合并的工作流，并且该工作流与合并的工作流关联，则遵循的最小数字是所有工作流中最大的数字。

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