Vorhersage von Servicefällen (30 Tage)

299,00 

Die KI-basierte Vorhersage von Servicefällen erlaubt optimale operative Steuerung unter Berücksichtigung von Trends, Saisonalität und anderen Effekten.

Beschreibung

Die operative Steuerung von Service-Leistung ist schwierig: Wie kriegen wir die genau richtige Menge an Personal, Ersatzteilen, Geräten um alle Servicefälle abzudecken?
Wir nutzen Daten & KI, um eine Prognose von Servicefällen für die nächsten 30 Tage zu erstellen.

Diese Daten brauchen wir

  • Inhalt: Servicefälle pro Tag, mindestens 2 Jahre Historie
  • Quellen: Service-System, Business Intelligence, Excel-Listen
  • Format: Eine Reihe = Ein Tag mit Service-Fällen (2 Spalten)

Service: Wie viel ist genau richtig?

Ein Servicecenter wird üblicherweise gemäß Auslastung besetzt. Wenn die Servicefälle steigen, werden mehr Mitarbeiter eingesetzt, während ruhigere Zeiten zu einer Kostenreduktion durch weniger Personal führt. Aber selbst für erfahrene Manager ist es oft sehr schwierig vorherzusagen wie viele Servicefälle an einem bestimmten Tag auftreten werden, was zu suboptimaler Kosten-Nutzen-Auslastung führt.

Die Probleme mit üblichen Prognosen

Trends, Wochentage, Jahreszeiten, Saisonalitäten, Politik – es gibt viele Einflussfaktoren, wieso sich KPIs verändern. Ob Aufwärts- oder Abwärtstrend: Wichtig ist zu verstehen, dass es nicht nur eine Richtung gibt und lineare Schlussfolgerungen (Heute mehr als Gestern, also immer mehr) werden schnell zum Problem.

Künstliche Intelligenz in der Umsatzprognose erlaubt verlässliche Vorhersagen
Künstliche Intelligenz in der Umsatzprognose erlaubt verlässliche Vorhersagen

Daher setzen wir künstliche Intelligenz ein. Wir nutzen Zeitreihenanalysen basierend auf Neuronalen Netzen, die auch kleine Effekte schnell und einfach feststellen. Erst wird die Vergangenheit dekonstruiert, dann ein Modell erstellt, das zukünftige Werte vorhersagen kann.

Kilian

Was sind die Vorteile von Forecasting basierend auf KI?

Während sich noch viele Unternehmen sich auf ihre Erfahrung, qualitativen Erwartungen (“Ich glaube wir werden..”) oder veraltete Methoden (z.B. lineare Voraussage) stützen, sehen wir die Vorhersage von zukünftigen Werten als komplexer an. Die Kombination von historischen Daten mit künstlicher Intelligenz bildet meist zuverlässigere und genauere Prognosen ab als andere Systeme.

Dazu haben wir bei Kobold AI wir ein vollautomatisiertes Modul entwickelt, das Prognosen (Forecast) durchführt. Es nutzt eine Kombination aus Methoden der künstlichen Intelligenz und Zeitreihenanalyse, um die beste Vorhersage zu treffen.

Zeitreihen deshalb spielen eine grundlegende Rolle, da sie ein Ergebnis (Umsatz, Anzahl an Fällen), das sich über einen bestimmten Zeitraum hinweg ereignet, in mehrere Komponenten zerlegen, z. B. einen Trend, eine saisonale Komponente, eine zyklische Komponente und Rauschen. Diese Komponenten werden dann für die Vorhersage der nächsten Zahlen verwendet, die das gleiche Verhalten aufweisen.

Kurz gesagt nutzen wir KI, um verlässlichere Vorhersagen zu erstellen als herkömmliche oder manuelle Prognose-Methoden.

Kilian

Wie funktioniert das Forecasting mit kobold.ai?

Kobold AI bietet KI für alle
Kobold AI bietet KI für alle

Kobold AI erstellt standardisierte, vollautomatisierte KI-Produkte. Man muss nur das Produkt auswählen, die eigenen Daten hochladen und schon bekommt man wenige Zeit später die 30-Tages-Vorhersage. Dazu werden die Ergebnisse in einen verständlichen, klaren Bericht (Beispiel: KoboldAI_Sales-Forecasting.pdf) verarbeitet, um nicht nur die Zahlen zu bekommen, sondern auch die Trends und Interaktionen der Daten zu verstehen.

Kilian

Welche Datenquellen gibt es für Service-Daten zur Vorhersage?

Die Anzahl an Service-Aufkommen liegt meist in einem Service-System gespeichert. Der Aussendienst oder Innendienst pflegt diese Daten kontinuierlich und kann somit einen einfachen Export generieren. Manchmal liegen diese Daten jedoch auch noch in Excel-Listen vor oder sind in einem zentralen Business-Intelligence (BI)-System gespeichert.

Welches Datenformat erwartet unser Forecasting Produkt?

Um die Daten der nächsten 30 Tage genau vorhersagen zu können, benötigen wir als Input historische Daten. Genauer gesagt:

  • Zwei Spalten
    • Spalte “Datum”: Ein Datum im Format “JJJJ-MM-TT”, d.h. ein vierstelliges Jahr (z.B. 2005), ein zweistelliger Monat (z.B. “04” für April) und ein zweistelliger Tag (z.B. “29”). Ein Beispiel: 2019-10-23
    • Spalte “Wert”: Der Wert (z.B. Anzahl der Verkäufe, Service-Fälle, etc), die an diesem Tag stattgefunden haben, ausgedrückt in Gesamteinheiten.
  • Beliebige Anzahl von Zeilen, wobei jeder Eintrag eine tägliche Datum-Wert-Kombination ist

Bitte beachten:

  • Jedes Datum darf nur einmal vorkommen
  • Kein Datum sollte ausgelassen werden, sondern als “0” eingegeben werden.
  • Sie können Rückgaben / Negativbuchungen einbeziehen, aber diese werden dann auch in der Prognose berücksichtigt.
  • Je mehr Historie Sie angeben können, desto besser ist unser Ergebnis. Mindestens zwei Jahre sind ratsam.

Sie können diese Daten aus ihrem jeweiligen System (ERP, E-Commerce, Service,..) oder auch aus der manuellen Dokumentation in Form einer Excel-Datei extrahieren.

Kilian

Welchen Output liefert die 30-Tages Vorhersage?

Die 30-Tages Forecastings von Kobold AI liefern zwei Teile zurück: Einerseits eine deskriptive Analyse der historischen Daten, andererseits die Vorhersage für die nächsten 30 Tage.

Analyse der Daten

Wir nutzen deskriptive Datenanalyse und ein neuronales Netz um die historischen Daten auf Trends, Saisonalität, Ausreisser und ähnliches zu analysieren. Daraus generieren wir automatisch einen Bericht, der einen Einblick in das Vergangene Verhalten gibt und somit Wissen verschafft. 

Vorhersage der Werte für 30 Tage

Vorhersage mittels neuronalem Netz für eine hohe Genauigkeit
Vorhersage mittels neuronalem Netz für eine hohe Genauigkeit

Selbstverständlich wird das statistische Modell dann auch genutzt, um die erwarteten Ergebnisse für die nächsten 30 Tage vorher zu sagen. Hierzu werden einerseits die erwarteten Werte als auch Zielkorridore geliefert, damit operativ möglichst optimal geplant werden kann, egal ob konservativ oder optimistisch.

Beispielbericht Forecasting

Ein Beispielbericht für ein erfolgreiches Forecasting kann hier gefunden werden.

Kilian

Zusammenfassung: Prognose von Service-Aufkommen

Unser Produkt “Vorhersage von Servicefällen” nutzt historische Daten um die folgenden 30 Tage vorherzusagen. Wir trainieren ein Machine Learning Model basierend auf der früheren Anzahl von Servicefällen um zukünftige Anforderungen zu schätzen. Durch diese Herangehensweise können Manager mit einer datenbasierten Vorhersage den Einsatz von Personal planen. Dabei werden Feiertage, Saisonalität und andere Fluktuationen berücksichtigt. Daher ermöglichen wir es unnötige Kosten zu reduzieren, gleichzeitig aber ein hohes Servicelevel und somit eine hohe Kundenzufriedenheit durch angemessene Mitarbeiterplanung aufrecht zu erhalten.

 

Kilian

Bewertungen

Es gibt noch keine Bewertungen.

Schreibe die erste Bewertung für „Vorhersage von Servicefällen (30 Tage)“