Power BI · Contact Center Analytics · Portfolio Project
Customer Care 360
Contact Center Performance Analytics
Solution Power BI de pilotage d’un centre de contact multicanal. Le rapport fournit une vision 360° de la performance opérationnelle, des agents, de l’expérience client, de la qualité, du workforce et du forecast.
Contexte du projet
Besoin métier
Centraliser les données opérationnelles, qualité, enquêtes clients, workforce et forecast afin de fournir au management une vision fiable et cohérente de la performance du centre de contact.
Solution
Construction d’un modèle analytique Power BI multi-faits avec dimensions partagées, transformations Power Query, mesures DAX, contrôles qualité, navigation multi-pages et documentation centralisée des KPI.
Indicateurs suivis
OperationalContacts Offered
OperationalContacts Answered
ServiceService Level
EfficiencyAHT
EfficiencyASA
CustomerCSAT
CustomerNPS
QualityQuality Score
WorkforceAdherence
ForecastForecast Variance
AgentsAgent Performance
Governance42 documented KPIs
Points techniques
Data Modeling & DAX
- Architecture multi-faits avec dimensions partagées.
- Relations 1 vers plusieurs avec direction de filtre simple.
- Mesures DAX pour volumes, temps, satisfaction, qualité et workforce.
- Calcul des écarts Forecast vs Actual.
Data Quality & Governance
- Contrôle du grain des tables.
- Vérification de l’unicité des clés.
- Contrôle des doublons et valeurs nulles.
- Validation des cardinalités.
- Documentation de 42 KPI métier.
Défis techniques
Combiner plusieurs grains de données
Problème : les données opérationnelles, enquêtes, qualité, workforce et forecast n’ont pas le même niveau de granularité.
Solution : architecture multi-faits avec dimensions partagées, contrôle du grain et relations 1-vers-plusieurs.
Résultat : des KPI cohérents sans double comptage entre les différentes sources analytiques.
Fiabiliser les KPI
Problème : doublons, valeurs nulles, clés et cardinalités peuvent fausser les indicateurs.
Solution : contrôles Data Quality et validation des clés, doublons, valeurs nulles et relations du modèle.
Résultat : une base plus fiable pour les mesures DAX et l’analyse opérationnelle.
Standardiser la gouvernance
Problème : les KPI d’un centre de contact peuvent être interprétés différemment selon les utilisateurs.
Solution : documentation centralisée de 42 KPI avec définitions, règles de calcul, formats et sens d’interprétation.
Résultat : un référentiel commun pour le pilotage.
Insights analytiques
Efficacité & expérience client
Le modèle permet d’analyser conjointement AHT, ASA, Service Level, CSAT, NPS et Quality Score afin d’identifier les situations où l’efficacité opérationnelle et l’expérience client évoluent différemment.
Forecast & workforce
Le rapprochement du forecast, des volumes réels et de l’adhérence permet d’explorer les écarts de charge et leur relation avec la performance des équipes.
Pages du dashboard
