Si hace tiempo que estás relacionado con el Workforce Management (WFM) o la realización de previsiones, habrás oído de todo respecto a los problemas que se encuentran al planificar en un contact center. Muy a menudo, la información de cómo realizar la previsión fluye de analista a analista y esta no siempre es la correcta, o incluso se construyen modelos de previsión fantásticos pero que no son lo suficientemente flexibles para adaptarse al negocio cuando este crece o simplemente cuando cambia. Existe una “ciencia” que se puede aplicar a todas las previsiones de un contact center.
También se requiere algo de “arte” cuando se trata de realizar planificaciones efectivas. Cada empresa debe decidir qué proceso de previsión se adapta mejor a su contact center, pero a pesar de ello, existen una serie de mitos en la industria del contact center que pasamos a listar:
Por supuesto que los promedios tienen su sitio a la hora de realizar las previsiones. Si necesitas una estimación a “grosso modo” de cuántos ETC (Equivalentes de Tiempo Completo) necesitas, puedes usar el volumen y el Tiempo Medio de Operación (TMO) para determinar tu carga de trabajo.
Sin embargo, no puedes dejarlo ahí.
Es necesario entender lo que ocurre por detrás, no quedarnos en la “superficie”.
Si por ejemplo tu promedio se desglosa en 10% de las muestras con un TMO muy bajo y 90% de las muestras con un TMO moderadamente alto (un poquito por encima del promedio), entonces tu promedio puede cambiar significativamente si alguien dentro del 10% no va a trabajar o deja la empresa.
Si entiendes la potencial variabilidad debida a este hecho, puedes construir planificaciones que lo tengan en cuenta.
Una opción podría ser que necesitaras algunos intervalos con sobre dimensionamiento, que tienen mayor riesgo, para protejer el nivel de servicio.
Este pasa muy a menudo. Si tu necesidad base es de 100 y tienes un porcentaje de tiempo no productivo (shrinkage) del 30%, no deberías únicamente multiplicar 100 por 1,3 para obtener 130 agentes.
La razón detrás es que el 30% debería ser del valor total final. Es decir, si coges esos 130 agentes que planificarías y calculas el 30%, entonces te salen 39 ETCs.
Por tanto, perderías 39 agentes y te quedarían únicamente 91 agentes al final para realizar trabajo productivo.
Y en consecuencia, simplemente no alcanzarías el nivel de servicio deseado.
Para poder obtener el valor correcto, debes dividir la necesidad de personal por el inverso del porcentaje de tiempo no productivo. En este caso, tendrías 100/(1 - 0,30).
Esta fórmula responde básicamente a la pregunta “cuál es el 70% de los 100 ETCs base”. Y esto es exactamente lo que necesitamos en este caso, ya que el objetivo es acabar con 100 ETCs productivos después de aplicar el 30% de porcentaje de tiempo no productivo.
A pesar de ello, considera que normalmente una plataforma de WFM te permitirá añadir el porcentaje de tiempo no productivo incluso antes de calcular los ETCs necesarios.
Sí, es vital para realizar la previsión utilizar los datos históricos de pasado. Pero no puedes confiar únicamente en esos datos. Muchas cosas pueden cambiar y debes tener en cuenta todos los factores que puedan alterar el futuro de cualquier forma.
En términos de volumen de llamadas, nuevas promociones o campañas de marketing que puedan afectar a tu negocio serían relevantes.
En términos de Tiempo Medio de Operación, debes preguntarte si ha habido algún cambio de los procesos o incluso incentivos para los agentes que puedan tener un impacto.
Respecto al desgaste de los empleados, debes hacerte las siguientes preguntas:
Las previsiones a corto y largo plazo utilizan metodologías de cálculo distintas.
Para la previsión a largo plazo, tienes que tener en cuenta las tendencias a nivel macro y por tanto estarás comprobando tu necesidad a grandes rasgos.
Los factores a tener en cuenta en este caso pueden ser por ejemplo cómo va la economía si eres un contact center del sector del retail. O pueden también incluir el número de clientes que tu negocio planea adquirir si eres un contact center del sector de seguros.
La previsión a largo plazo debería ser utilizada para tomar decisiones sobre contrataciones futuras y decisiones sobre los empleados. La previsión a corto plazo se focaliza más en los patrones recientes y debe ser actualizada regularmente.
En el momento en el que observes que el volumen de tráfico llega con un patrón distinto al esperado, debes rápidamente identificar la razón que lo ha provocado. ¿Seguirá ocurriendo? ¿Se trata de una anomalía?
Es crítico poder identificar estas desviaciones rápidamente y hacer los cambios pertinentes necesarios. Las previsiones a corto plazo se focalizan en la toma de decisiones operacionales respecto a los posibles cambios en las planificaciones, las horas extras, las ausencias justificadas de los empleados, etc...
Es sencillo cometer el error de querer hacer la previsión completamente dentro del departamento de planificación.
Trabajamos con muchas variables y muy a menudo el proceso de previsión es extremadamente complejo. Es habitual que solo un grupo de personas específico sean capaces de realizar la previsión dentro del equipo.
A pesar de ello, una parte crítica de la información necesaria para el proceso de previsión se encuentra fuera del departamento de planificación. Es decir, es necesario tener reuniones de manera regular con otros departamentos que puedan influir en el proceso.
Por ejemplo, el departamento de ventas tendrá información sobre los ingresos esperados mientras que el departamento de marketing tendrá información sobre otras iniciativas como campañas que puedan tener un impacto en el volumen de llamadas.
Dependiendo de tu sector, puede que tengas otros factores externos que afecten a tu volumen de llamadas. Es fundamental poder identificar estos factores y los distintos departamentos de tu empresa que puedan tener un impacto en tu cálculo de la carga de trabajo.
Durante el proceso de previsión, el ensayo y error es importante. Experimenta con distintos métodos de previsión e identifica el que te proporciona mejores resultados.
Dale la máxima importancia a medir la desviación entre los datos reales obtenidos versus la previsión calculada.
Finalmente, considera la opción de crear un proceso de mejora continua el cual fomente que los errores del proceso de previsión del pasado sirvan para mejorar el proceso en el futuro.