Analyse und Vorhersage des Anrufvolumens von Call-Centern
Python, Clustering, Data Analysis
Aufbereitung der Daten in Reports, die ein besseres Verständnis für die Entwicklung des Call Volumens der Kunden ermöglichen sollen. Dadurch sollen die Kunden Einblicke erhalten können, wann aus welchen Gründen ihr Volumen gestiegen ist, um eine bessere Planbarkeit der Ressourcen zu ermöglichen. Ausserdem soll für Luware eine Tendenz für die Auslastung der Umgebung aufgrund verschiedener Faktoren erstellt werden.
Die Luware AG bietet für über 500 Kunden aus allen Industrien Callcenter-Lösungen basierend auf den Microsoft-Technologien an. Durch die rasante Verbreitung von Microsoft Teams kommen stetig neue Kunden auf die Nimubs Plattform der Luware AG, welche ein Contact Center mit Integration in Microsoft Teams bietet
Die verfügbaren Daten wurden während des Projekts analysiert, bereinigt und bewertet, um der Luware AG einen tieferen Einblick in die vorhandenen Daten zu geben und aufzuzeigen, welche Möglichkeiten es hinsichtlich einer prädiktion des zukünftigen Verlaufs des Gesprächsaufkommens auf der Platform gibt. Dazu wurden als erster Schritt vorgegebene Business Fragestellungen zu den vorhandenen Daten beantwortet. In einem zweiten Teil wurden die Möglichkeiten von automatisierter Mustererkennung durch Clustering und Prädiktion durch Zeitreihenanalyse aufgezeigt, sowie erläutert, welches Verbessurngspotential wir in den Daten feststellten.
1 Semester, Aufwand in Personenstunden: 360 (Je 180, 6 ETCs), Teamgrösse: 2
Luware AG, Pfingstweidstrasse 102 8005 Zürich, https://luware.com/
Benjamin Leu, Jonas Volken
Daniel Perruchoud, daniel.perruchoud@fhnw.ch
