功能強大，操作簡單
Soon Forecasting 不只是簡單的預測。它結合強大的模型、即時可調整性，以及與排班的直接整合。
精準預測需求
串接歷史資料，讓 Soon 持續產生預測
以 15 分鐘、1 小時與 1 天的間隔進行預測。透過 API、資料庫直連或 CSV 上傳串接資料。Soon 會自動將季節性模式、趨勢與時區納入考量。
- 透過 API、資料庫或 CSV 上傳串接資料
- 依佇列、通路或據點預測，適用於任何以量能驅動的流程
- 自動將季節性模式、趨勢與時區納入考量
- 讓 Soon 自動選出最佳模型，或依各間隔自行設定
- 以 15 分鐘、1 小時與 1 天的間隔，最遠預測未來 1 年
打造貼合業務的預測
針對活動、假日與偏差進行校正
將預測調整到符合你的營運。設定營業時間、鎖定特定日期，並過濾掉因故障或異常尖峰而產生的離群值。
- 辨識並移除離群值，例如系統故障或極端尖峰
- 為行銷活動或既定事件手動調整預測
- 同時納入營業時間內外的量能
- 自動處理國定與國際假日的模式
- 鎖定未來數日的預測，讓排班更穩定
讓預測直接可用於人力配置
銜接預測與勞動力排班
Soon 會自動將預測轉換成人力需求，不需試算表或猜測。運用 Erlang C、Erlang A 或線性模型來計算所需產能。
- 設定服務水準、AHT、縮減率與佔用率
- 以 15 分鐘、1 小時或 1 天的間隔規劃人力
- 彙整多份預測，快速判斷產能需求
- 透過最低與最高需求確保基本人力覆蓋
將預測轉化為班表
一個平台，實現精準又從容的勞動力排班
Soon 將預測與班次排程及日內調度結合，讓你的班表始終貼合需求。一眼即可比對預測與實際。
- 即時同步更新，讓班表持續跟上需求
- 自動調整班次與日內人力配置
- 在有新資料或需求變動時立即重新計算預測
- 透過共享的預測與全團隊可見度協作
為什麼要用 Soon 做預測？
極致的營運效率
讓人力精準對接需求，節省時間與成本。不必再手動處理試算表。
快速調整，超前部署
針對尖峰、假日或例外情況調整預測。必要時鎖定，需要時重新計算。
毫不費力的整合
透過 API、CSV 或資料庫串接資料並順暢協作，就算團隊初次接觸預測也沒問題。
多模型精準度
Soon 支援多種預測方法，每一種都專為妥善捕捉不同的商業情境而設計。
Holt-Winters
將趨勢、季節性模式與週期納入考量，適用於變化可預測的資料集。
Seasonal Naive
重複同一星期幾與同一時段的最新數值 — 對於穩定的週期模式，是一條強勁且難以超越的基準線。
Daily Profile
學習典型的單日模式，並以平滑後的當日總量加以縮放 — 非常適合日內的來電與聊天曲線。
Auto-ARIMA
自動挑選最佳的 ARIMA 參數，以最少的設定產出強勁的預測。
N-Week Average
透過平均先前各期相同週次來預測未來需求。非常適合週期性重複的模式。
MSTL (multi-seasonal)
同時分離相互重疊的日與週季節性，適用於複雜的日內需求模式。
Croston (sparse demand)
專為量少且不規律的需求設計，適用於多數間隔皆為零的情況。
試算表與 Soon 的對決
需求預測本身就夠棘手了。加上試算表、假日、尖峰與即時偏差，很快就會亂成一團。別再靠猜測。
試算表與直覺
- 容易發生人為錯誤與計算失誤
- 面對臨時變動時緩慢又僵化
- 無法即時掌握趨勢與模式
- 難以應付大型資料集與季節性變化
- 往往由單一專家建置，維護不易
- 僅限於簡單模型，因此準確度較低
使用 Soon
- 自動化計算並減少錯誤
- 面對最後一刻的變動依然快速又彈性
- 即時洞察模式與預測
- 能妥善處理大型資料集與季節性影響
- 不需專家也能上手操作
- 支援進階模型以獲得更佳的預測
"Soon 的預測功能徹底改變了我們規劃勞動力的方式。過去我們仰賴試算表與直覺，如今我們擁有可靠的預測，並能直接對接到排班。"
Ossip Kupperman
Process Optimization Specialist, Knab
