高度、それでいてシンプル
Soon Forecastingは単純な予測にとどまりません。強力なモデル、リアルタイムの調整性、そしてスケジューリングとの直接連携を組み合わせます。
需要を高精度で予測
過去データを接続すれば、Soonが継続的に予測を作成
15分、1時間、1日の各インターバルで予測します。データはAPI、データベース直接接続、またはCSVアップロードで接続できます。Soonは季節パターン、トレンド、タイムゾーンを自動的に考慮します。
- API、データベース、またはCSVアップロードでデータを接続
- キュー、チャネル、拠点ごとに、あらゆる量に基づくプロセスを予測
- 季節パターン、トレンド、タイムゾーンを自動的に考慮
- 最適なモデルをSoonに自動選択させるか、インターバルごとに自分で設定
- 15分、1時間、1日のインターバルで最大1年先まで予測
自社のビジネスに合わせた予測を作成
イベント、祝日、変動を補正
予測を自社のオペレーションに合わせて調整します。営業時間を設定し、日をロックし、障害や例外的なピークによって生じる外れ値を除外します。
- 障害や極端なピークなどの外れ値を検出して除去
- キャンペーンや計画されたイベントに合わせて予測を手動調整
- 営業時間内外のボリュームを取り込み
- 国内および国際的な祝日パターンを自動的に処理
- 安定した計画のために今後数日分の予測をロック
予測を人員配置にそのまま活用
予測とワークフォース計画の橋渡し
Soonはスプレッドシートや当て推量なしに、予測を自動的に人員要件へと変換します。Erlang C、Erlang A、または線形モデルを用いて必要な人員数を算出します。
- サービスレベル、AHT、シュリンケージ、稼働率を設定
- 15分、1時間、または1日のインターバルで人員を計画
- 予測をまとめて、必要な人員数を素早く把握
- 最小・最大要件でベースラインのカバレッジを確保
予測をシフトに変換
正確で落ち着いたワークフォース計画のための単一プラットフォーム
Soonは予測をシフト計画やイントラデイ管理と組み合わせるため、スケジュールが常に需要に沿った状態を保てます。予測と実績を一目で比較できます。
- リアルタイムの更新を同期し、スケジュールが需要に追随し続ける
- シフトおよびイントラデイの人員配置を自動調整
- 新しいデータや需要の変化に応じて予測を即座に再計算
- チーム全体で予測を共有し可視性を持って協働
なぜSoonで予測するのか？
最大限の業務効率
人員を需要に正確に合わせることで、時間とコストを削減します。手作業のスプレッドシートはもう不要です。
素早く適応し、先手を打つ
ピーク、祝日、例外に合わせて予測を調整します。必要に応じてロックし、必要な箇所を再計算します。
手間のかからない統合
API、CSV、またはデータベースでデータを接続し、予測に不慣れなチームでもスムーズに協働できます。
マルチモデルの精度
Soonはさまざまな予測手法をサポートしており、それぞれが異なるビジネス課題を的確に捉えるために設計されています。
Holt-Winters
予測可能な変化を持つデータセットに対し、トレンド、季節パターン、周期を考慮します。
Seasonal Naive
同じ曜日・同じ時間帯の直近の値を繰り返します。安定した週次パターンに対して、打ち破るのが難しい強力なベースラインです。
Daily Profile
典型的な日次パターンを学習し、平滑化した日次合計に合わせてスケールします。イントラデイの通話・チャットの曲線に最適です。
Auto-ARIMA
最適なARIMAパラメーターを自動的に選択し、最小限の設定で強力な予測を実現します。
N-Week Average
過去の同じ週を平均することで将来の需要を予測します。繰り返し発生するパターンに理想的です。
MSTL (multi-seasonal)
重なり合う日次と週次の季節性を同時に分離し、複雑なイントラデイ需要パターンに対応します。
Croston (sparse demand)
ほとんどのインターバルがゼロとなる、量が少なく不規則な需要に特化しています。
スプレッドシート対Soon
需要予測はそれだけでも十分に難しいものです。スプレッドシート、祝日、ピーク、リアルタイムの変動が加わると、たちまち混沌とします。当て推量から卒業しましょう。
スプレッドシートと勘
- 人的ミスや計算間違いが起こりやすい
- 直前の変更に対して遅く柔軟性に欠ける
- トレンドやパターンをリアルタイムで把握できない
- 大規模データセットや季節変動への対応が難しい
- 多くの場合ひとりの専門家が構築し、保守が困難
- 単純なモデルに限られるため精度が低い
Soonなら
- 計算を自動化しミスを削減
- 直前の変更にも素早く柔軟に対応
- パターンや予測をリアルタイムで可視化
- 大規模データセットや季節要因にもしっかり対応
- 扱うのに専門家を必要としない
- 高度なモデルをサポートし、より精度の高い予測を実現
"Soonの予測は、私たちのワークフォース計画のあり方を根本から変えました。以前はスプレッドシートと勘に頼っていましたが、今ではスケジューリングに直接つながる信頼できる予測を手にしています。"
Ossip Kupperman
プロセス最適化スペシャリスト、Knab
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