Analyse und Optimierung der automatisierten Einsatzplanung
Messbare Qualität des automatischen Matchings zwischen Mitarbeitenden und Kundinnen und Kunden.
Die Herausforderung
Es bestand keine Transparenz darüber, wie effizient die automatische Zuordnung von Mitarbeitenden zu Kundinnen und Kunden innerhalb der Software arbeitete. Dadurch blieb unklar, an welchen Stellen Optimierungspotenzial bestand und wie sich dieses auf die Auslastung und den Unternehmenserfolg auswirkte.
Die Lösung
Ich analysierte Unternehmensdaten zur Einsatzplanung, bereitete diese für Auswertungen auf und entwickelte Analysen, um die Qualität des automatischen Matchings zwischen Mitarbeitenden und Kundinnen und Kunden messbar zu machen. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden sowohl zur Weiterentwicklung der Software als auch zur Unterstützung des Vertriebs genutzt. Ergänzend setzte ich Hypothesis Testing und Cohort Analysis zur Analyse des Kundenverhaltens und zur datenbasierten Entscheidungsfindung ein.
Das Ergebnis
Transparenz über die Effizienz der Matching-Algorithmen und die Identifikation konkreter Optimierungspotenziale führten zu einer verbesserten Kundenzuordnung, reduzierten Leerlaufzeiten bei Mitarbeitenden und einer höheren Auslastung der Personalressourcen. Die effizientere Vermittlung von Kunden und Mitarbeitenden trug zu einer Umsatzsteigerung bei und lieferte eine datenbasierte Grundlage für die Weiterentwicklung der Software.
Key Takeaways
- Automatisches Matching zwischen Mitarbeitenden und Kundinnen/Kunden wird erstmals messbar.
- Erkenntnisse fließen sowohl in die Softwareentwicklung als auch in den Vertrieb.