Software per il Forecasting
Loran-F è il software per il forecasting che la piattaforma Loran mette a disposizione di coloro che hanno la responsabilità di fare la previsione periodica dei carichi di lavoro
Comprendere il passato per prevedere il futuro
Previsioni più accurate
Sulla base dei dati storici, elabora previsioni affidabili per l’In-House e per i partner BPO. Identifica e quantifica l’impatto degli eventi anomali sui servizi.
Dai valore ai dati storici
Processo strutturato
Come vengono generate le previsioni?
Le previsioni per servizio vengono elaborate con il modello matematico TSA (Time Series Analysis), basato sul metodo di analisi delle serie storiche.
Si tratta di un modello matematico di tipo moltiplicativo che tiene conto di:
- Trend
- Stagionalità del giorno della settimana
- Stagionalità del giorno dell’anno
- Rumore
Gli eventi aberranti
LORAN ricostruisce matematicamente l’andamento storico dei volumi, evidenziando gli scostamenti non spiegabili da trend o stagionalità.
Queste deviazioni, chiamate Eventi Aberranti, derivano da fattori di business, anomalie di sistema o comportamenti organizzativi irregolari.
Analizzarli consente di identificare le cause, quantificarne l’impatto e, ove possibile, anticiparne il ripetersi per una pianificazione più robusta.
Caratteristiche principali

Dati storici
Acquisizione dei dati storici e preparazione delle Serie su base giornaliera

Analisi grafica
Visualizzazione delle serie storiche e delle previsioni per una lettura immediata delle tendenze

Eventi aberranti e trend
Identificazione e classificazione degli eventi aberranti, applicazione di correttivi al trend per riflettere l’evoluzione della Customer Base

Gestione scenari alternativi
Creazione e confronto di più scenari previsionali per supportare decisioni strategiche

Sintesi multi-livello
Aggregazione delle previsioni per giorno, settimana o mese e per categoria di servizio

Pubblicazione e analisi scostamenti
Consolidamento delle previsioni, archiviazione dei risultati e confronto tra dati stimati e consuntivi per valutare gli scostamenti
Faq
