COMMENT ETABLIR DES PREVISIONS DE FLUX ?

Prévoir consiste à projeter dans l’avenir ce qu’on a perçu dans le passé. Henri Bergson

On expliquait dans notre article précédent l’intérêt de la prévision des flux de contact.

COMMENT PREVOIR

Pour résumer, on peut dire que pour établir des prévisions fiables il faut :

  1. Apprendre du passé,
  2. Connaître son activité
  3. Être en capacité d’utiliser ses données.

Apprendre du passé

L’idée est d’analyser les flux passés (en différenciant par canal de contact) afin de comprendre dans quelle mesure les volumes vont varier dans l’année, et d’identifier des tendances lourdes à partir des récurrences constatées.

Et en pratique ?

Dans les faits, cela consiste à récupérer les volumétries de flux des années précédentes , ce qui peut permettre de mettre en évidence des comportements saisonniers, et des volumétries associées, et associer de manière plus précises pics de flux (par canal) et jours de l’année.

Et si je n’ai pas d’historique ?

il faudra alors le construire progressivement, en se basant d’abord sur le mois précédent, puis sur le trimestre précédent et ainsi de suite, en revoyant le modèle de manière régulière. On considère généralement qu’un minimum de six mois (et plus confortablement une année complète) est nécessaire pour établir une prévision fiable.

Avec quel degré de précision ?

Plus les enjeux de qualité seront importants plus il faudra être précis; en tout état de cause il conviendra d’analyser les flux :

  • mois par mois (quelle saisonnalité ?)
  • semaine par semaine (pour comprendre la répartition des flux à l’intérieur d’une semaine – on parle « d’intra-week » – les clients nous appellent-ils plutôt le week-end ou les jours ouvrés?)
  • puis jour par jour (« intra-day » pour comprendre à quelle heure les clients vous contactent le plus souvent, ce qui permet aussi d’ajuster les horaires d’ouverture – sachant que cette répartition peut aussi varier selon les jours de la semaine)
  • et bien sûr canal par canal (l’utilisation du chat – qui permet de concilier réactivité et flexibilité – est par exemple souvent privilégiée depuis son lieu de travail, avec une majorité des flux entre 10 et 16H, alors qu’on constate souvent des pics au téléphone aux heures des repas).

Cela permettra in fine d’établir un mois / une semaine / une journée type, à laquelle on appliquera des variables liées aux événements anticipés.

Connaître son activité

Une fois les tendances mises en évidence il est important de comprendre les mécanismes sous-jacents : quelle est la raison de la variation du volume de contacts ? Ce pic de décembre est-il un phénomène saisonnier récurrent ? Est-ce lié à une opération marketing ? A l’entrée en vigueur d’un nouveau dispositif réglementaire ?

Si j’arrive à répondre à ces questions, et donc à caractériser l’impact d’un type d’événement à un moment donné, je serai en mesure de faire des hypothèses lorsqu’un événement similaire sera programmé, et en quelque sorte de prévoir le futur.

Il est donc très important de bien connaître les mécanismes régissant l’activité opérationnelle, l’organisation, les process de l’entreprise : une prévision n’est jamais hors-sol.

Collecter et analyser ses données

Les données du passé et les modèles établis sont des données statistiques… mais ne sont pas statiques. Ils rentrent bien sûr dans la réflexion lors de l’établissement des prévisions : l’exemple classique peut être la date de prélèvement d’une échéance, l’envoi d’une nouvelle carte d’adhérent…

Pour autant, il faut considérer ces éléments à l’aune du contexte présent et à venir.

Par exemple, l’environnement externe peut amener à revoir ses plans : cela n’aura pas de sens de prendre comme référence les volumes du mois de mai de l’année dernière si je sais que la sortie programmée du confinement va générer un pic d’activité  j’appliquerai donc un coefficient multiplicateur. Par ailleurs, en fonction des dispositifs mis en œuvre pour diminuer le flux de contact (ce qu’on appelle aussi « aplanir la courbe ») et leur efficacité passée, je pourrai minorer l’impact.

De même, le contexte interne de l’entreprise peut changer, et la mise en œuvre de nouvelles procédures peut avoir une influence importante : qu’il s’agisse d’une campagne marketing (si un appel vers votre service client est obligatoire pour activer une nouvelle offre et que le mois dernier vous avez triplé les ventes), ou la mise en production d’un nouvel outil (dont l’appropriation progressive augmentera le temps passé en appel et donc diminuera la capacité en termes de nombre d’appels traités) ou encore un événement lié au climat social (et donc un taux d’absentéisme plus important qu’habituellement) il faudra revoir dans tous les cas le modèle de prévision.

Dans une organisation éprouvée, cela pourra signifier appliquer un modèle correspondant à un précédent événement présentant les mêmes caractéristiques.

En synthèse :

  • je collecte les données d’historique (si possible au moins sur la dernière année)
  • j’identifie les tendances récurrentes
  • j’établis une année / un mois / une semaine / une journée type
  • j’analyse les variations par rapport au modèle type en évaluant l’impact des différents événements externes ou internes
  • je mets à jour mon modèle de prévision.

Bonus : Comment en mesure-t-on l’efficacité ?

Une prévision sera évaluée non directement en fonction des indicateurs de niveau de service attendu (dont le niveau dépendra aussi de la capacité de l’organisation à planifier les ressources disponibles en fonction des prévisions établies) mais plutôt de sa fiabilité.

L’indicateur adapté pour mesurer l’efficacité sera donc le taux de précision des prévisions : flux réels / flux prévus – dont on voudra qu’il oscille généralement entre 85% et 115%.