Analizando las realidades: Un análisis de la métrica actual en los centros de contacto. 2ª. de 2 partes

En la 1ª parte, se planteaba cómo, muy a menudo, el nivel de servicio se utiliza como una medida clave de calidad en los contratos de outsourcing, determinando, por ejemplo, qué sanciones habrán de aplicarse, y cómo es muy común que se le utilice como uno de los principales indicadores para determinar la remuneración del personal, lo que puede invariablemente conducir al reforzamiento de conductas indeseables.

Otro de los peligros de usar promedios radica en que los valores empleados en teoría de colas para predecir el desempeño son, todos, promedios — el tiempo promedio de atención, la rapidez promedio para contestar, los índices promedio de ocupación de los agentes, los índices promedio de abandono, etc. Sin embargo, los promedios ocultan la riqueza estadística de los comportamientos subyacentes. Otro ejemplo del mundo real nos ayudará a ilustrar este punto.

 Un call center (es decir, un centro de contacto que únicamente atiende llamadas de voz) de gran tamaño cuenta con dos grupos de agentes, cada uno con alrededor de 1000 integrantes y cada uno dedicado a atender diferentes tipos de llamadas.

En su afán por mejorar la eficiencia de operación, la gerencia de este call center decidió dar capacitación cruzada a los integrantes de ambos grupos de modo que pudiesen, para fines prácticos, combinarse y contar así con un grupo mucho más numeroso preparado para atender ambos tipos de llamadas. Este razonamiento estaba cimentado en el concepto, derivado de la teoría de colas, de las economías de escala —  grupos más grandes requieren un menor exceso de agentes, porcentualmente hablando, para atender las inevitables fluctuaciones en los volúmenes de llamadas. Puesto que ambos grupos estaban estrechamente relacionados, el supuesto era que no se presentarían problemas con la calidad del servicio.

Lo que en realidad ocurrió en este caso resulta muy ilustrativo. El primer problema que enfrentó el centro fue el hecho de que la ganancia, en términos reales, fue muy pequeña, aun respecto a lo vaticinado por la teoría. La razón es que el beneficio que se obtiene al combinar grupos para formar grupos más grandes se va reduciendo a medida que crece el tamaño de los grupos. Cuando se combinan dos grupos de cinco agentes cada uno, la ganancia en términos de productividad es de alrededor de 30%. Cuando se combinan dos grupos de 500 agentes, el beneficio se reduce hasta aproximadamente 3%. Pero incluso un beneficio aparentemente tan pequeño valdría la pena (3% del costo de 1000 agentes sigue representando un ahorro muy considerable de dinero), pero el problema se originó en un efecto secundario que nadie anticipó.

Al combinar los dos grupos, se elevó considerablemente la variabilidad en el desempeño de los agentes en cuanto a tiempo de atención, y eso significa que el tiempo de atención para cada habilidad también se incrementó. La razón es que, en lugar de agrupar a los agentes en función de su desempeño real en cada una de las habilidades, se estaba tratando a todos los agentes como si fuesen idénticos (por lo menos desde el punto de vista de la distribución de llamadas). Por consiguiente, al combinar los grupos, el centro ganó 3% en eficiencia gracias a las economías escala ¡pero perdió alrededor de 23% de productividad en general!
Un último ejemplo operativo permitirá aclarar aún más esta idea. En muchos casos se ha observado un fenómeno de inestabilidad en los centros de contacto. Esto es, los niveles de servicio pueden estar cerca del 100% sin que se vislumbre problema alguno en el horizonte y, de pronto, tras unas cuantas fluctuaciones, se desploman casi hasta cero y ahí permanecen durante algún tiempo. En la práctica se conoce este efecto, no así sus causas, pues la teoría de colas tradicional no apunta a la ocurrencia de tal fenómeno. En la teoría de colas tradicional, los niveles de servicio se van degradando lentamente hasta un punto determinado, para luego caer con rapidez a medida que se rebasa la capacidad del centro de contacto. La causa de este problema de “todo o nada” en los niveles de servicio que experimentan los centros de contacto modernos tiene su origen en las medidas adoptadas para mejorar la estabilidad.

Ahora es muy común configurar la distribución de llamadas de tal manera que se busque optimizar la correspondencia entre el cliente y el nivel de habilidad del agente, siempre supeditado a una rigurosa meta de eficiencia (por lo general el nivel de servicio). Para lograrlo, es muy común que los centros primero intenten enrutar la llamada a un agente altamente capacitado. Si no hay ninguno disponible dentro de un tiempo predeterminado, entonces la llamada se turna a agentes menos hábiles. Si la demora se prolonga, la llamada se “desborda” hacia grupos de apoyo cuya misión es actuar como “amortiguadores” durante las fluctuaciones de tráfico.

Lo que sucede en la realidad es sutil pero importante.

Consideremos un ejemplo hipotético sencillo (en el mundo real, las cosas son más complejas pero la idea es igualmente válida). Supongamos que existen cinco habilidades, A, B, C, D y E. Cada habilidad (así como su correspondiente tipo de llamada) ha sido afinada a la perfección  — se cuenta con el número exacto de agentes y las llamadas van entrando tal como lo indican los pronósticos. Se trata, ni más ni menos, del nirvana que persigue la disciplina de la industria llamada Work Force Management (administración de personal o WFM). Ahora supongamos que las llamadas correspondientes a la habilidad A se canalizan a agentes que poseen la habilidad A, a menos que el tiempo de espera se prolongue demasiado, en cuyo caso son enrutadas a los agentes que tienen la habilidad B. Si la espera se alarga aún más, se canalizan a cualquier agente que esté disponible. Y lo mismo sucede para la habilidad B (se desborda a C) y así sucesivamente, hasta la habilidad E, que desborda a agentes que poseen la habilidad A. Aunque de manera muy simplificada para fines de este ejemplo, esa es la norma en muchos centros de contacto.

Ahora, consideremos lo que sucede cuando el número de llamadas correspondientes a la habilidad A se incrementa, por ejemplo, a 105% de la demanda pronosticada. Si el cambio persiste durante algún tiempo (más que el equivalente a la duración de unas cuantas llamadas, por ejemplo), entonces las llamadas A comenzarán a desbordarse hacia los agentes B. Los agentes B no son, por lo general, tan eficientes para atender llamadas tipo A, lo que provoca que el tiempo promedio de atención para las llamadas tipo A se incremente (debido a que las llamadas tipo A están siendo atendidas por agentes tipo B, menos eficientes). Esto significa que se desbordará un número aún mayor de llamadas A (porque, a medida que se incrementa el tiempo promedio de atención, se requieren más agentes para atender el mismo volumen de llamadas). Muy pronto, las llamadas tipo B empiezan a desbordarse hacia los agentes tipo C, donde ocurre nuevamente este fenómeno. Con gran rapidez, todas las llamadas se están desbordando al común denominador más bajo (es decir, a quien sea que esté disponible) y la mayoría de las llamadas (80%) están siendo atendidas por agentes que no cuentan con las habilidades específicas para manejarlas. Esto significa que el tiempo promedio de atención es mucho mayor que antes de que se presentara el problema y, para entonces,  los niveles de servicio se habrán desplomado a cero. Así es exactamente como los administradores de call centers describen las “tormentas de tráfico”: todo marcha de maravilla y, repentinamente, las cosas empiezan a caer en picada en forma casi instantánea.

El objetivo primordial de este artículo es, ante todo, crear conciencia. Los centros de contacto son intrínsecamente complejos, una realidad que ninguna “varita mágica tecnológica” va a cambiar. No hay respuestas fáciles, pues cada centro de contacto es distinto y todos son complejos. Por lo pronto (y mientras no avance considerablemente la vanguardia tecnológica) los simples promedios y los tableros de control ejecutivos no constituyen más que placebos tecnológicos. Es muy poco recomendable tomar decisiones gerenciales con base en análisis simplistas.

Pero la situación dista mucho de ser desesperada. Se dispone de datos, éstos son susceptibles de ser analizados, y las oportunidades de lograr mejorías y rendimientos financieros son un incentivo muy seductor. A la hora de contemplar cambios tecnológicos, como por ejemplo la adopción de sistemas de enrutamiento avanzado a nivel agente (los cuales pueden reportar enormes beneficios pero dependen de una comprensión profunda de la manera en que realmente se desempeñan sus agentes), empiece por dar pasos orientados a fortalecer la confianza y desarrollar mayor habilidad con la tecnología, y que al mismo tiempo le permitan lograr rendimientos inmediatos y predecibles con bajo riesgo.

Asegúrese de implantar algún sistema sólido de recolección integral de datos (“de cabo a rabo”), de modo que cada interacción se capture y pueda ser analizada (rara vez necesitará analizar interacciones individuales pero, a veces, cuando las estadísticas le sorprendan, será útil que el analista eche un vistazo al desarrollo de llamadas individuales para entender qué está pasando). Luego, en forma paralela, comience a estudiar sus datos. Contrate o desarrolle a alguien que tenga la curiosidad y los conocimientos estadísticos necesarios (¡amén de habilidades de solución de problemas!) para que “viva con los datos”. No estamos hablando del analista de negocios que se dedica a calcular razones y proporciones usando una tabla básica en Excel. Se trata de alguien que realmente puedan trabajar con datos y que entienda la operación. Debe ser un trabajo de tiempo completo, no una responsabilidad secundaria.

Tener a una persona asignada a vivir con sus datos es la manera más segura de poner en marcha el ciclo de mejora continua de los procesos. Con el tiempo, usted podrá tomar decisiones firmemente ancladas en datos concretos y análisis robustos, y deberá poder lograr mejorías significativas en la productividad año tras año.

*Brian Galván, Vicepresidente de Administración de Productos en Genesys

Fuente: ContactCenterWorld