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Beyond the beaten paths of forecasting call center arrivals : on the use of dynamic harmonic regression with predictor variables

DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00006037
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-6037-8

Titelangaben

Rausch, Theresa Maria ; Albrecht, Tobias ; Baier, Daniel:
Beyond the beaten paths of forecasting call center arrivals : on the use of dynamic harmonic regression with predictor variables.
In: Journal of Business Economics = Zeitschrift für Betriebswirtschaft. (17 Dezember 2021) .
ISSN 1861-8928
DOI der Verlagsversion: https://doi.org/10.1007/s11573-021-01075-4

Volltext

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Format: PDF
Name: Rausch2021_Article_BeyondTheBeatenPathsOfForecast.pdf
Version: Veröffentlichte Version
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Angaben zu Projekten

Projektfinanzierung: Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und Technologie

Abstract

Modern call centers require precise forecasts of call and e-mail arrivals to optimize stafng decisions and to ensure high customer satisfaction through short waiting times and the availability of qualifed agents. In the dynamic environment of multichannel customer contact, organizational decision-makers often rely on robust but simplistic forecasting methods. Although forecasting literature indicates that incorporating additional information into time series predictions adds value by improving model performance, extant research in the call center domain barely considers the potential of sophisticated multivariate models. Hence, with an extended dynamic harmonic regression (DHR) approach, this study proposes a new reliable method for call center arrivals’ forecasting that is able to capture the dynamics of a time series and to include contextual information in form of predictor variables. The study evaluates the predictive potential of the approach on the call and e-mail arrival series of a leading German online retailer comprising 174 weeks of data. The analysis involves time series cross-validation with an expanding rolling window over 52 weeks and comprises established time series as well as machine learning models as benchmarks. The multivariate DHR model outperforms the compared models with regard to forecast accuracy for a broad spectrum of lead times. This study further gives contextual insights into the selection and optimal implementation of marketing-relevant predictor variables such as catalog releases, mail as well as postal reminders, or billing cycles.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Keywords: Forecasting; Call center arrivals; Dynamic harmonic regression; Time series analysis; Machine learning; Customer relationship management
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Institutionen der Universität: Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
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Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XIV - Marketing und Innovation > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XIV - Marketing und Innovation - Univ.-Prof. Dr. Daniel Baier
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Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement
Forschungseinrichtungen
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-6037-8
Eingestellt am: 15 Mrz 2022 07:14
Letzte Änderung: 15 Mrz 2022 07:14
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/6037

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