L’opportunité
Notre entreprise offre une solution de contact multicanal et a récemment intégré un module de centralisation des données. Nous cherchons à exploiter ces données pour améliorer la performance et l'efficacité de notre centre d'appel.
L'objectif est de développer un système de supervision basé sur des dashboards pour le monitoring en temps réel, un moteur de prédiction de l'activité future, et une simulation basée sur l'IA pour optimiser les opérations du centre d'appel.
Et concrètement
L’alternance se déroulera en trois phases :
1.Supervision en temps réel :
• Concevoir et développer des dashboards interactifs pour le monitoring en temps réel des indicateurs clés de performance (KPI) du centre d'appel.
• Intégrer des visualisations de données pour suivre les volumes d'appels, les temps d'attente, les taux de résolution, etc.
• Mettre en place des alertes et des notifications pour les anomalies ou les dépassements de seuils critiques.
2.Moteur de prédiction :
• Analyser les données historiques pour identifier les tendances et les modèles récurrents.
• Développer des modèles de machine learning pour prédire les volumes d'appels futurs et les besoins en ressources.
• Valider et affiner les modèles prédictifs pour améliorer leur précision et leur fiabilité.
3.Simulation et optimisation :
• Utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour simuler différents scénarios opérationnels.
• Évaluer l'impact de diverses stratégies de gestion des ressources sur la performance du centre d'appel.
• Proposer des recommandations pour optimiser les opérations, réduire les temps d'attente et améliorer la satisfaction client.
Qui êtes-vous ?
Nous recherchons des personnes capables d'impulser des changements positifs, d'aller de l'avant et de montrer la voie à suivre - des personnes passionnées, ayant une attitude positive et une soif d'apprendre et de progresser. - Autonome, rigoureux. – Avec idéalement un intérêt pour le secteur des centres d'appel et la gestion de la relation client.
Compétences Requises :
- Connaissance des outils de visualisation de données (ex. : Looker, Power BI).
- Connaissance des techniques de machine learning et des bibliothèques associées.
- Compétences en programmation (ex. : Python).
- Expérience avec les bases de données et les outils de gestion de données (ex. : SQL).
- Capacité à analyser et interpréter des données complexes.
- Bonnes compétences en communication pour présenter les résultats et les recommandations.