La guía definitiva para la previsión en call centers:beneficios y métodos

Las empresas estadounidenses pierden €1.6 billones debido a una mala atención al cliente, siendo los largos tiempos de espera uno de los mayores factores de estrés. Sin embargo, la previsión en call centers puede hacer mucho más que evitar la pérdida de clientes.

Una previsión y planificación eficaces son los pilares de cualquier call center de éxito. En este artículo, cubriremos todo lo que necesitas saber sobre estos procesos, incluyendo cómo llevarlos a cabo y qué métricas utilizar para ser lo más eficaz posible.

Puntos clave:

• La previsión en call centers te permite predecir los requisitos futuros del negocio y mantener un tamaño de equipo adecuado y una dotación de personal diaria basada en datos históricos.
• La previsión en call centers es crucial para mantener la productividad, aumentar la satisfacción de clientes y agentes, fomentar la retención de clientes y mejorar tus resultados financieros.
• Para realizar previsiones y planificaciones precisas, necesitas elegir las métricas adecuadas para realizar el seguimiento, prepararlas para el modelado y aprovechar un método de previsión de call center apropiado.

¿Qué es la previsión en call centers?

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

La previsión y la planificación en los call centers son llevadas a cabo por gestores de personal dedicados. A menudo utilizan 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 en call centers?

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

Por otro lado, una mala gestión del personal tiene el efecto contrario. Si tienes muy pocos agentes de servicio en un día determinado, 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 esos usuarios que llaman nunca vuelven.

Sin embargo, tener demasiados representantes de servicio puede ser igual de perjudicial. Aunque todas las llamadas se atiendan a tiempo y los clientes queden contentos, acabarás pagando de más por un exceso de capacidad, mientras que la mayoría de tus agentes no tendrán nada que hacer.

¿Cuáles son los beneficios de la previsión en call centers?

La previsión en los call centers afecta a mucho más de lo que se podría pensar. Una planificación y dotación de personal eficientes pueden proporcionar a tu empresa numerosos beneficios en términos de productividad, costes y satisfacción del cliente. Los ejemplos incluyen:

Mejor servicio al cliente

La previsión permite a los gestores predecir con exactitud las horas punta de llamadas, garantizando que haya suficientes agentes disponibles para gestionar la afluencia de llamadas sin largos tiempos de espera. Esto conduce a un CSAT mejorado, ya que las personas que llaman reciben respuestas rápidas y eficaces.

Reducción de costes operativos

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 de horas extras en los que se incurre 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, ya que estos no están inactivos ni abrumados. Este equilibrio mejora su eficiencia y satisfacción laboral, lo que contribuye a reducir las tasas de rotación y a aumentar el compromiso de los empleados.

Optimización de la formación y el desarrollo

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.

Tasas de respuesta mejoradas

Con la previsión avanzada, los gestores no solo pueden programar a los agentes de forma más eficaz, sino también mejorar la gestión de los diferentes tipos de llamadas, que pueden variar según la hora o la temporada. Esto permite una mejor preparación y personalización de las estrategias de servicio al cliente.

Toma de decisiones basada en datos

El uso de datos históricos y análisis predictivos en la previsión dota a los gestores de datos para justificar las decisiones relativas a la dotación de personal, la asignación de presupuestos y otros aspectos operativos, lo que minimiza las conjeturas y mejora el proceso de planificación estratégica.

¿Cómo funciona la previsión en call centers?

La previsión en call centers se puede dividir en ocho pasos específicos. A continuación, encontrarás una descripción general rápida de todas las actividades necesarias para lograr un rendimiento y una planificación óptimos.

1. Recopilar datos: comienza por reunir datos históricos sobre tus volúmenes de llamadas, duraciones y otros patrones relevantes, ya sea de tu software de call center o de la herramienta de WFM.
   
2. Analizar tendencias y patrones: abstrae los datos e intenta identificar tendencias y fluctuaciones estacionales basadas en años anteriores para planificar la programación en consecuencia.
   
3. Tener en cuenta los factores externos: no mires los datos de forma aislada. Considera factores externos como las campañas de marketing que podrían sesgar la información.
   
4. Elegir un modelo de previsión: elige un modelo de previsión adecuado en función de tus prioridades, como Series temporales o Erlang C. Analizaremos esto en breve.
   
5. Simular y probar el modelo: introduce tus datos históricos en el modelo elegido para probar su precisión y evaluar su viabilidad para tu caso de uso específico.
   
6. Implementar la previsión: asumiendo que tu modelo funciona bien, comienza a implementarlo en tus actividades diarias para ayudar a supervisar el futuro personal y la gestión de recursos.
   
7. Supervisar y ajustar: para garantizar la precisión y eficacia a largo plazo de tu previsión, tendrás que alimentar regularmente el modelo con nuevos datos y realizar un seguimiento de la actividad.
   
8. Crear un bucle de retroalimentación: utiliza los comentarios sobre el rendimiento en el mundo real para mejorar la precisión de la previsión.

Cómo utilizar eficazmente los datos en la previsión en call centers

No hace falta decir que tu previsión en el call center solo puede ser tan buena como los datos en los que se basa. Y el proceso para adquirir información relevante es doble. Primero, debes elegir las métricas adecuadas para analizar y luego prepararlas para la previsión.

Métricas clave a utilizar en la previsión en call centers

• Volumen de llamadas: esta métrica realiza un seguimiento del número de llamadas entrantes a un call center. Los datos históricos sobre el volumen de llamadas ayudan a identificar patrones, tendencias y fluctuaciones estacionales, lo que ayuda a predecir con precisión la demanda futura.
  
• Tiempo medio de operación (AHT): mide la duración media de una llamada gestionada por un agente, incluido el tiempo de conversación, el tiempo de espera y el trabajo posterior a la llamada. El análisis de los datos históricos de 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 afecta directamente a los niveles de servicio y a 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 eficiente de recursos y la gestión de personal.
  
• Satisfacción del cliente: esta métrica evalúa el nivel de satisfacción de los clientes con su experiencia en el call center. Una alta satisfacción del cliente conduce a la repetición de negocios y a referencias positivas, que son importantes para el éxito empresarial a largo plazo y deben tenerse en cuenta al prever las necesidades del call center.

Pasos clave para preparar los datos de previsión

• Limpieza de datos: elimina duplicados, corrige errores y gestiona los valores que falten para garantizar que el conjunto de datos sea preciso y esté completo.
  
• Normalización: estandariza los datos para garantizar la coherencia entre los diferentes periodos de tiempo y tipos de datos.
  
• Selección de características: identifica y selecciona las características más relevantes que afectan significativamente a los volúmenes de llamadas. Esto podría incluir la hora del día, el día de la semana y eventos externos.
  
• Agregación: resume los datos en formatos útiles, como promedios horarios, diarios o semanales, para facilitar el análisis y el modelado.

¿Cuáles son los principales métodos de previsión en call centers?

Dado que el proceso de analizar y contrastar cantidades tan grandes de datos sería demasiado difícil y consumiría mucho tiempo para un ser humano, las empresas utilizan modelos de previsión de call centers, que son tipos de software especializados diseñados para automatizar el proceso.

Estos pueden variar enormemente según el caso de uso previsto y la tecnología específica que utilicen. Por ello, es importante ser intencional con la elección de los métodos de previsión de call center, y puede ser bueno utilizar diferentes tipos para diferentes casos de uso.

Los principales tipos de modelos de previsión en call centers incluyen:

Análisis de series temporales

Qué es: el análisis de series temporales (TSA) es un método estadístico para analizar puntos de datos ordenados en el tiempo con el fin de identificar patrones y tendencias a lo largo del tiempo.

Cómo funciona: el TSA utiliza datos históricos para prever valores futuros reconociendo las dependencias temporales y la estacionalidad. Los modelos comunes incluyen ARIMA (promedio móvil integrado autorregresivo) y SARIMA (ARIMA estacional).

Cuándo usarlo:

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

Beneficios:

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

Análisis de regresión

Qué es: un enfoque estadístico para modelar 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 (por ejemplo, regresión lineal) o no lineal (por ejemplo, regresión polinómica).

Cuándo usarlo:

• Cuando existe una relación clara entre los volúmenes de llamadas y los factores externos o internos.
• Para comprender el impacto de variables específicas en el volumen de llamadas.

Beneficios:

• Sencillo de implementar e interpretar.
• Eficaz para identificar y cuantificar las relaciones entre variables.
• Se puede ampliar 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 realizar predicciones basadas en ellos.

Cómo funcionan: implica entrenar modelos con datos históricos para identificar patrones y realizar predicciones. Los algoritmos comunes incluyen Random Forest, Gradient Boosting y máquinas de vectores de soporte.

Cuándo usarlos:

• Al tratar con relaciones complejas y no lineales en los datos.
• Adecuados para grandes conjuntos de datos con múltiples características que influyen en los volúmenes de llamadas.

Beneficios:

• Pueden manejar un alto grado de complejidad e interacción entre variables.
• Suelen lograr una mayor precisión en comparación con los modelos estadísticos tradicionales.
• Flexibles y adaptables a diferentes tipos de datos y necesidades de previsión.

Redes neuronales y aprendizaje profundo

Qué son: técnicas avanzadas de aprendizaje automático modeladas a partir del cerebro humano, capaces de aprender de grandes cantidades de datos.

Cómo funcionan: consisten en 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 capturar patrones y relaciones complejas.

Cuándo utilizarlas:

• Cuando la previsión requiere modelar interacciones muy complejas y no lineales en grandes conjuntos de datos.
• Ideal para previsiones a largo plazo y escenarios donde la ingeniería de funciones resulta compleja.

Ventajas:

• Pueden modelar patrones y relaciones extremadamente complejos.
• Extraen funciones automáticamente de los datos brutos, reduciendo la necesidad de ingeniería de funciones manual.
• Mejoran continuamente a medida que disponen de más datos, ofreciendo una mayor precisión con el tiempo.

Buenas prácticas para la previsión y planificación en call centers

Si realmente quieres que tu call center sea lo más productivo posible, hay varias cosas más que puedes hacer para seguir mejorando tus procesos de previsión y planificación. Entre ellas se incluyen:

• Implementar la monitorización en tiempo real: establece sistemas para monitorizar en tiempo real 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 imprevistos en los patrones de llamadas.
  
• Planificación de escenarios y pruebas de esfuerzo: desarrolla múltiples escenarios de previsión (por ejemplo, el mejor de los casos, el peor y el más probable) para prepararte ante diversas situaciones. Realiza pruebas de esfuerzo para ver cómo de bien puede gestionar tu call center los picos o caídas imprevistas en el volumen de llamadas.

• Utilizar análisis avanzados: aprovecha las funciones de análisis que ofrece un software de call center como CloudTalk para obtener información detallada sobre el rendimiento de tus agentes, estimar la duración media de las llamadas, planificar el personal y crear planes de formación a medida.

• Optimizar la integración de la gestión de la fuerza de trabajo (WFM): integra la previsión con sistemas de gestión de la fuerza de trabajo para agilizar los procesos de planificación y dotación de personal. Esto garantiza que los volúmenes de llamadas previstos influyan directamente en las decisiones de personal, mejorando la eficiencia y los niveles de servicio.
  
• Centrarse en la mejora continua: fomenta una cultura de mejora continua revisando y perfeccionando periódicamente los procesos de previsión. Anima a tu equipo a compartir sus comentarios y utiliza los datos de rendimiento para realizar mejoras iterativas en tus modelos y metodologías de previsión.

Optimiza la previsión de tu call center con CloudTalk

Como hemos sugerido anteriormente en el artículo, el software de call center es otra pieza fundamental de cualquier operación orientada a la productividad, junto con los sistemas WFM. Además de potenciar tus conversaciones entrantes y salientes, herramientas como CloudTalk también ofrecen muchas funciones avanzadas para automatizar y agilizar aún más tus procesos de previsión y planificación. 

Aquí tienes solo algunos ejemplos:

• Informes de agentes: accede a KPI de rendimiento precisos de cada agente directamente a través de la aplicación de CloudTalk, observa cómo influyen en el conjunto de tu operación y optimiza su productividad caso por caso.
  
• Análisis avanzados: centraliza todos los datos de tu equipo. Accede a todo lo que necesitas saber sobre el rendimiento de tus agentes y las estadísticas de llamadas, y utilízalo para mejorar aún más tus previsiones y planificaciones.
  
• Integración con WFM: utiliza una de las más de 35 integraciones nativas de CloudTalk o configura una personalizada a través de nuestra API abierta para aprovechar una sincronización bidireccional fluida y alimentar automáticamente tus modelos de previsión con información. 

La previsión y la planificación en el call center son aspectos vitales para cualquier buena operación, y con CloudTalk, la tuya puede ser mucho mejor. ¿A qué estás esperando?