La guía definitiva para la previsión de centros de llamadas:
Beneficios y métodos

Las empresas estadounidenses pierden 1,6 billones de dólares por un mal servicio al cliente, y los largos tiempos de espera son uno de los mayores factores de estrés. Sin embargo, la previsión de los centros de llamadas puede hacer algo más que evitar la fuga de clientes.

La previsión y la programación eficaces son las piedras angulares del éxito de cualquier centro de llamadas. En este artículo, trataremos todo lo que necesitas saber sobre estos procesos, incluido cómo llevarlos a cabo y qué métricas utilizar para ser lo más eficaz posible.

Puntos clave:

• La previsión del centro de llamadas te permite predecir las necesidades futuras del negocio y mantener un tamaño de equipo y una plantilla diaria saludables, basándote en datos históricos.
• La previsión del centro de llamadas es crucial para mantener la productividad, aumentar la satisfacción de los clientes y agentes, impulsar la retención de clientes y mejorar tus resultados.
• Para prever y programar con precisión, tienes que elegir las métricas adecuadas de las que hacer un seguimiento, prepararlas para el modelado y aprovechar un método de previsión de centros de llamadas adecuado.

¿Qué es la previsión de los centros de llamadas?

La previsión de los centros de llamadas se refiere al proceso de estimar el volumen futuro de llamadas basándose en datos históricos para identificar el tamaño necesario del equipo de agentes a largo plazo y las necesidades de personal a corto plazo. La previsión es dinámica y debe hacerse de forma continua.

Las previsiones y la programación de los centros de llamadas las llevan a cabo gestores de plantilla especializados. Suelen utilizar herramientas de gestión de personal (WFM ) para realizar un seguimiento de las métricas, evaluar los datos, preparar previsiones y desarrollar planes precisos para satisfacer las necesidades de contacto de una empresa.

¿Por qué es importante la previsión de los centros de llamadas?

Una previsión eficiente del centro de llamadas es crucial para gestionar eficazmente todas las llamadas entrantes a tiempo, lo que impulsa el aumento de la satisfacción del cliente, la retención de clientes, la reputación de la empresa y la rentabilidad general.

Mientras tanto, gestionar mal tu plantilla tiene el efecto contrario. Si tienes muy pocos agentes de servicio un día cualquiera, es probable que los clientes se frustren con los largos tiempos de espera, lo que contribuye a una mayor tasa de abandono. Y el 30% de esas personas que llaman nunca vuelven.

Sin embargo, tener demasiados representantes de guardia puede ser igualmente perjudicial. Aunque todas las llamadas se atiendan a tiempo, y los clientes se vayan contentos, acabarás pagando de más por la alta capacidad, mientras la mayoría de tus agentes sólo pueden mover los pulgares.

¿Cuáles son las ventajas de la previsión de los centros de llamadas?

La previsión de los centros de llamadas afecta a mucho más de lo que se piensa. Una programación y dotación de personal eficientes pueden proporcionar a tu empresa numerosos beneficios en términos de productividad, costes y satisfacción del cliente. Algunos ejemplos son:

Mejor servicio al cliente

La previsión permite a los gestores predecir con exactitud los picos de llamadas, garantizando que haya suficientes agentes disponibles para atender la afluencia de llamadas sin largos tiempos de espera. Esto conduce a una mejora del CSAT, ya que las personas que llaman reciben respuestas rápidas y eficaces.

Costes de explotación reducidos

Al predecir con exactitud los volúmenes de llamadas, los gestores pueden programar la cantidad justa de personal, evitando los costes asociados al exceso de personal durante los periodos de baja actividad y los gastos en horas extraordinarias incurridos durante un volumen inesperadamente alto.

Mayor satisfacción y productividad de los agentes

Una dotación de personal adecuada evita la sobrecarga y el agotamiento de los agentes, que no están ni ociosos ni abrumados. Este equilibrio mejora su eficacia y satisfacción laboral, lo que contribuye a reducir las tasas de rotación y a aumentar el compromiso de los empleados.

Formación y desarrollo optimizados

La previsión proporciona información sobre los volúmenes de llamadas previstos y los tipos de interacciones con los clientes, lo que puede ayudar a los gestores a planificar sesiones de formación específicas durante los periodos de inactividad previstos, garantizando que todos los agentes estén bien preparados para las horas punta.

Mejora de los índices de respuesta

Con la previsión avanzada, los gestores no sólo pueden programar a los agentes con mayor eficacia, sino también mejorar la gestión de los distintos tipos de llamadas, que pueden variar según la hora o la temporada. Esto permite una mejor preparación y personalización de las estrategias de atención al cliente.

Toma de decisiones basada en datos

El uso de datos históricos y análisis predictivos en las previsiones proporciona a los directivos datos para justificar las decisiones relativas a la dotación de personal, las asignaciones presupuestarias y otros aspectos operativos, lo que minimiza las conjeturas y mejora el proceso de planificación estratégica.

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¿Cómo funciona la previsión de los centros de llamadas?

La previsión del centro de llamadas puede dividirse en ocho pasos específicos. A continuación, encontrarás un resumen rápido de todas las actividades necesarias para conseguir un rendimiento y una programación óptimos.

1. Recopila datos: Empieza por recopilar datos históricos sobre tus volúmenes de llamadas, duraciones y otros patrones relevantes, ya sea del software de tu centro de llamadas o de la herramienta WFM.
   
2. Analiza tendencias y patrones: Abstrae los datos e intenta identificar tendencias y fluctuaciones estacionales basadas en años anteriores para planificar la programación en consecuencia.
   
3. Ten en cuenta los factores externos: No mires los datos de forma aislada. Ten en cuenta factores externos, como las campañas de marketing, que pueden sesgar la información.
   
4. Elige un Modelo de Previsión: Elige un modelo de previsión adecuado en función de tus prioridades, como Series Temporales o Erlang C. Hablaremos de ellos en breve.
   
5. Simula y prueba el modelo: Llena el modelo elegido con tus datos históricos para probar su precisión y evaluar su viabilidad para tu caso de uso específico.
   
6. Pon en práctica la previsión: Suponiendo que tu modelo funcione bien, empieza a aplicarlo en tus actividades diarias para ayudar a supervisar la futura gestión de personal y recursos.
   
7. Controlar y ajustar: Para garantizar la precisión y eficacia a largo plazo de tus previsiones, tendrás que alimentar regularmente el modelo con nuevos datos y realizar un seguimiento de la actividad.
   
8. Crea un bucle de retroalimentación: Utiliza la retroalimentación del rendimiento en el mundo real para mejorar la precisión de las previsiones.

Cómo utilizar eficazmente los datos en la previsión del centro de llamadas

No hace falta decir que la previsión de tu centro de llamadas sólo puede ser tan buena como los datos en los que se basa. Y el proceso para adquirir información relevante tiene dos vertientes. En primer lugar, tienes que elegir las métricas adecuadas para analizarlas y luego prepararlas para la previsión.

Métricas Clave a Utilizar en la Previsión del Centro de Llamadas

• Volumen de llamadas: Esta métrica registra el número de llamadas entrantes a un centro de llamadas. Los datos históricos sobre el volumen de llamadas ayudan a identificar pautas, tendencias y fluctuaciones estacionales, ayudando a predecir con exactitud la demanda futura.
  
• Tiempo Medio Operativo (TMO): Mide la duración media de una llamada atendida por un agente, incluyendo el tiempo de conversación, el tiempo de espera y el trabajo posterior a la llamada. Analizar los datos históricos del AHT es crucial para prever cuánto durarán las llamadas futuras y determinar las necesidades de personal.
  
• Número de agentes: El número total de agentes disponibles repercute directamente en los niveles de servicio y la satisfacción del cliente. Prever el número adecuado de agentes en función del volumen de llamadas previsto y otras métricas es vital para una asignación de recursos y una gestión de la plantilla eficaces.
  
• Satisfacción del cliente: Esta Métrica evalúa el grado de satisfacción de los clientes con su experiencia en el centro de llamadas. Una alta satisfacción del cliente conduce a la repetición del negocio y a referencias positivas, que son importantes para el éxito empresarial a largo plazo y deben tenerse en cuenta al prever las necesidades del centro de llamadas.

Pasos clave para preparar los datos de previsión

• Limpieza de datos: Elimina duplicados, corrige errores y trata los valores que faltan para garantizar que el conjunto de datos sea preciso y completo.
  
• Normalización: Normaliza los datos para garantizar la coherencia entre distintos periodos de tiempo y tipos de datos.
  
• Selección de características: Identifica y selecciona las características más relevantes que tengan un impacto significativo en el volumen de llamadas. Esto podría incluir la hora del día, el día de la semana y los eventos externos.
  
• Agregación: Resume los datos en formatos útiles, como medias horarias, diarias o semanales, para facilitar el análisis y la modelización.

¿Cuáles son los principales métodos de previsión de los centros de llamadas?

Como el proceso de analizar y cruzar cantidades tan grandes de datos sería demasiado difícil y llevaría demasiado tiempo para un humano, las empresas utilizan modelos de previsión de centros de llamadas, que son tipos especializados de software, diseñados para automatizar el proceso.

Pueden variar mucho en función del caso de uso previsto y de la tecnología específica que utilicen. Por ello, es importante ser intencionado a la hora de elegir los métodos de previsión del centro de llamadas, y puede ser bueno utilizar distintos tipos para distintos casos de uso.

Los principales tipos de modelos de previsión de centros de llamadas incluyen:

Análisis de Series Temporales

En qué consiste: El Análisis de Series Temporales (AST) es un método estadístico para analizar puntos de datos ordenados en el tiempo con el fin de identificar pautas y tendencias a lo largo del tiempo.

Cómo funciona: La TSA utiliza datos históricos para predecir valores futuros reconociendo las dependencias temporales y la estacionalidad. Entre los modelos habituales están el ARIMA (Media Móvil Integrada Autorregresiva) y el SARIMA (ARIMA Estacional).

Cuándo utilizarlo:

• Cuando los datos muestran tendencias claras, estacionalidad o patrones cíclicos a lo largo del tiempo.
• Para previsiones a corto y medio plazo en las que es probable que se mantengan las tendencias.

Ventajas:

• Puede capturar y modelar con precisión las dependencias temporales.
• Eficaz para detectar y aprovechar la estacionalidad en los volúmenes de llamadas.
• Utiliza modelos que pongan de relieve cómo influyen los datos pasados en las predicciones futuras.

Análisis de regresión

Qué es: Un enfoque estadístico para modelizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

Cómo funciona: Estima los coeficientes de las variables independientes para predecir la variable dependiente. Puede ser lineal (p. ej., Regresión lineal) o no lineal (p. ej., Regresión polinómica).

Cuándo utilizarlo:

• Cuando existe una relación clara entre el volumen de llamadas y los factores externos/internos.
• Comprender el impacto de determinadas variables en el volumen de llamadas.

Ventajas:

• Fácil de aplicar e interpretar.
• Eficaz para identificar y cuantificar relaciones entre variables.
• Puede ampliarse con técnicas de regularización para mejorar el rendimiento del modelo.

Algoritmos de aprendizaje automático

Qué son: Un conjunto de algoritmos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y hacer predicciones basadas en ellos.

Cómo funcionan: Consiste en entrenar modelos con datos históricos para identificar patrones y hacer predicciones. Entre los algoritmos más comunes están el Bosque Aleatorio, el Refuerzo Gradiente y las Máquinas de Vectores Soporte.

Cuándo utilizarlos:

• Cuando se trata de relaciones complejas y no lineales en los datos.
• Adecuado para grandes conjuntos de datos con múltiples características que influyen en el volumen de llamadas.

Ventajas:

• Puede manejar un alto grado de complejidad e interacción entre variables.
• Suelen alcanzar una mayor precisión que los modelos estadísticos tradicionales.
• Flexible y adaptable a distintos tipos de datos y necesidades de previsión.

Redes neuronales y aprendizaje profundo

Qué son: Técnicas avanzadas de aprendizaje automático inspiradas en el cerebro humano, capaces de aprender a partir de grandes cantidades de datos.

Cómo funcionan: Constan de capas interconectadas de nodos (neuronas) que procesan los datos de entrada y ajustan los pesos para minimizar el error de predicción. El aprendizaje profundo implica múltiples capas ocultas que pueden captar intrincados patrones y relaciones.

Cuándo utilizarlos:

• Cuando la previsión requiere modelar interacciones muy complejas y no lineales en grandes conjuntos de datos.
• Ideal para previsiones a largo plazo y escenarios en los que la ingeniería de características es un reto.

Ventajas:

• Puede modelar pautas y relaciones extremadamente complejas.
• Extrae automáticamente características de los datos brutos, reduciendo la necesidad de ingeniería manual de características.
• Mejora continuamente con más datos, proporcionando mayor precisión con el tiempo.

Mejores prácticas para la previsión y programación del centro de llamadas

Si de verdad quieres que tu centro de llamadas sea lo más productivo posible, hay varias cosas más que puedes hacer para mejorar aún más tus procesos de previsión y programación. Entre ellas están:

• Implantar la supervisión en tiempo real: Establece sistemas de supervisión en tiempo real de los volúmenes de llamadas y los indicadores clave de rendimiento (KPI). Esto permite realizar ajustes inmediatos en los niveles de personal y otros recursos en respuesta a cambios inesperados en los patrones de llamadas.
  
• Planificación de escenarios y pruebas de estrés: Desarrolla múltiples escenarios de previsión (por ejemplo, el mejor, el peor y el más probable) para prepararte para diversas situaciones. Realiza pruebas de estrés para ver lo bien que tu centro de llamadas puede manejar picos o caídas inesperadas en el volumen de llamadas.

• Utilizar análisis avanzados: Utiliza las funciones de análisis que ofrece un software de centro de llamadas como CloudTalk para obtener información exhaustiva sobre el rendimiento de tus agentes, calcular la duración media de las llamadas, planificar la dotación de personal y crear planes de formación a medida.

• Optimizar la integración de la gestión de personal (WFM): Integra la previsión con los sistemas de gestión de la plantilla para agilizar los procesos de programación y dotación de personal. Esto garantiza que los volúmenes de llamadas previstos informen directamente las decisiones de dotación de personal, mejorando la eficiencia y los niveles de servicio.
  
• Centrarse en la mejora continua: Establece una cultura de mejora continua revisando y perfeccionando periódicamente los procesos de previsión. Fomenta los comentarios del personal y utiliza los datos de rendimiento para introducir mejoras iterativas en tus modelos y metodologías de previsión.

Optimizar la previsión del centro de llamadas con CloudTalk

Como hemos aludido antes en el artículo, el software para centros de llamadas es otra parte importante de cualquier operación orientada a la productividad, junto con las WFM. Además de potenciar tus conversaciones entrantes y salientes, herramientas como CloudTalk también ofrecen muchas herramientas avanzadas para automatizar y agilizar aún más tus procesos de previsión y programación.

He aquí algunos ejemplos:

• Informes de agentes: Accede a KPI de rendimiento precisos para agentes individuales directamente a través de la aplicación de CloudTalk, ve cómo juegan en el conjunto de tu operación y optimiza su productividad caso por caso.
  
• Analítica avanzada: Centraliza todos los datos de tu equipo. Accede a todo lo que necesites saber sobre el rendimiento de tus agentes y las estadísticas de llamadas, y utilízalo para mejorar aún más tus previsiones y programación.
  
• Integración WFM: Utiliza una de las más de 35 integraciones nativas de CloudTalk o configura otras personalizadas a través de nuestra API abierta para aprovechar la sincronización bidireccional sin fisuras y alimentar automáticamente con información tus modelos de previsión.

La previsión y programación de los centros de llamadas son aspectos vitales de cualquier buen funcionamiento, y con CloudTalk, el tuyo puede ser mucho mejor. ¿A qué esperas?

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