El documento resume una ponencia de Javier Falcón, gerente de atención al cliente de Telefónica, sobre la predicción de demanda en call centers. Falcón explica los retos de predecir fluctuaciones en un gran call center como el 1004 de Telefónica y los desafíos de diseñar sistemas de atención horizontal vs vertical. También discute métricas como el tiempo medio de atención y cómo afectan campañas de marketing a la demanda.

1.
Extracto de la ponencia de Javier Falcón ,
Gerente de Atención al Cliente en Telefónica, en
la Jornada “Big Data y Modelos de Predicción
en Marketing y Operaciones” organizada por la
empresa Bayes Forecast en el ESADE el 20 de
marzo de 2012.
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2.
“Llegué al 1004 en el año 2006 y recién llegado había una primera decisión que
tomar, el equipo de previsiones me dijo que para el próximo mes, después del
puente de la Constitución íbamos a tener un volumen de llamadas muy alto. Un
aumento de 40.000 llamadas con respecto al mes pasado. Eso implica un
crecimiento muy brusco en tu capacidad de atención, implica crecer en 400
puestos técnicos con sus teléfonos, PCs, aplicaciones, etc... Implica contratar
comerciales y formarlos en menos de tres semanas... Significa contratar a más de
900 personas para hacer frente a esta demanda. Había que tomar una decisión,
tomé la decisión y asumí esas 40.000 llamadas más. Cuando llego el día no sólo no
tuvimos 40 mil más sino que tuvimos 10.000 menos. Nos gastamos un auténtico
dineral”.
El 1004 probablemente sea el call center más grande de Europa. En el mes de
enero se recibieron 14 millones de llamadas. Satisfacer ese volumen con unos
niveles de atención razonable es muy complicado. Además la fluctuación de tráfico
no es nada fácil de prever, influyen muchos factores. La previsión tiene que ver
con el conocimiento de lo que se intentas prever, es más fácil identificar un patrón
de comportamiento en algo que se conoces que de algo que se desconoces.
Un call center es un proceso industrial ya que hay una serie de productores, una
demanda que debe ser producida y algo que se llaman las “colas”, utilizado para
mejorar la productividad de comerciales. Por delante de los comerciales hay unas
colas donde se intentas que el cliente esté el menos tiempo posible, incluso que no
se dé cuenta que está en una cola… Esa métrica es el TMO, el tiempo medio en
atender a un cliente. Se trata de un sistema productivo.
Durante mucho tiempo el TMO ha sido una métrica dominante. Si un comercial
atiende 5 llamadas y otro 6 en el mismo tiempo, se puede entender quién es más
productivo. Pero si en vez de esta métrica de llamada se aplica una métrica de
cliente la cosa cambia. Por ejemplo, si un comercial atiende a un cliente tres veces
con un TMO muy bajo y otro comercial atiende una sola vez con un TMO alto, el
resultado es completamente distinto, es más productivo el comercial con el TMO
alto. Hasta hace poco esto no era visible, sólo te tenía en cuenta el TMO por
llamadas.
A parte del TMO hay otras métricas asociadas a la calidad del acceso:
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3. • Nivel de atención: cuántos clientes se es capaz de atender sobre el total de
llamadas
• Nivel de servicio: mide el número de clientes que están en cola durante un
tiempo inferior al determinado por cada empresa, este nivel está entre 20 o 30
segundos.
Se suele trabajar en un 96% en los niveles de atención. Conseguir un 100% de
atención está al alcance de muy pocos. Por ejemplo, para trabajar en un nivel del
96% significa que el 20% de los trabajadores pueden estar de brazos cruzados
esperando a que el cliente llegue. Sí es cierto que en horas pico se pueden perder
llamadas.
El 1004 ha sido estratégicamente para Telefónica el canal fundamental de venta.
Cuando telefónica sacaba una promoción de contrate usted un ADSL se indicaba
llamar al 1004. Y Cada vez que llegaban ese tipo de campañas la gente que
estábamos en gestión teníamos una responsabilidad importante, la de determinar
si los picos de llamadas, que decían en el equipo de previsiones, se iban a cumplir
o no…
Por último, la satisfacción. Un cliente que no está satisfecho no compra. Es más,
un cliente puede estar satisfecho a la hora de comprar pero si la postventa no es
buena se irá. Un call center comercial tiene que tener una parte de captación (que
es mínima) y la parte de fidelización, si esa parte no funciona no tienes nada que
hacer.
Un modelo predictivo debe conocer el sistema que pretende prever. Hay una
primera cuestión que es necesario que la gente que esté trabajando en previsiones
conozca y es saber el sistema de operación.
A la hora de diseñar un modelo de servicio de atención existen dos extremos, por
un lado se sitúa el sistema horizontal en el que cualquier comercial atiende
cualquier tipo de interacción, por otro lado un sistema vertical, un comercial
preparado para cada tipo de actuación que el cliente requiera.
Ambos modelos son validos, pero cuando gestionas un call center del tamaño del
1004 ambos modelos son malos y es difícil encontrar un modelo que de la
flexibilidad suficiente. Si tuviera que montar un call center de una empresa de
mantenimiento de ascensores y tuviera 3.000 llamadas al mes que suponen unos
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4. 15 comerciales, yo iría clarísimamente por un modelo horizontal. Quince
comerciales los puedes formar perfectamente en todas las cuestiones… Pero si
intentas montar en el 1004 un sistema horizontal estarías muerto, es imposible
que 10.000 comerciales trabajando en siete países conozcan todas las operativas
por las que un cliente puede llamar. ¿Qué haces entonces? Comienzas a montar un
sistema más o menos vertical, agrupas conocimientos. Voy a formar a una serie de
comerciales en facturas, otros en ventas, en bajas, etc. Este sistema presenta una
gran ventaja y es que el tiempo en tener un comercial plenamente operativo se
reduce ampliamente. Cuál es el problema, pues que necesitas ser muy fino a la
hora de enrutar las llamadas. Todos los modelos de atención tienen una primera
línea que intenta identificar el motivo de la llamada, son máquinas de
reconocimiento que funcionan razonablemente bien. Si puedes enrutar al
comercial adecuado el sistema es perfecto, pero en realidad no es así y genera
que la llamada sea atendida por un comercial que en la mayoría de los casos no va
a disponer de los conocimientos adecuados con lo cual comienzas con los
problemas de las transferencias (transferir llamadas a otro comercial que conoce el
tema)… Por tanto un sistema vertical tendría un alto grado de transferencias. En un
sistema horizontal no tendrías ni una sola transferencia pero tendrías otro
problema y es que los clientes rellanarían y rellanarían. Se encontrarían con
comerciales que no saben resolver. De ahí viene lo de la manta corta. El equilibrio
es difícil”.
Es importante que la gente que están trabajando con el sistema de previsiones
tenga perfectamente identificado cuál es el consumo de rellamadas que te está
generando el modelo y el consumo de transferencias porque eso dos factores son
críticos para marcar la demanda.
El modelo de call center básico es un modelo en el que tienes una actividad ligada
a la estacionalidad, a la planta (volumen de clientes en activo) y a la tasa de avería
por cliente (antigüedad de la planta).
Por ejemplo en Telefónica, en épocas de lluvia los cables se mojan y hay mas
averías. Hay, por tanto un mayor volumen de clientes que llaman, la
estacionalidad es un patrón clave a la hora de determinar la demanda. La planta es,
evidentemente, determinante, más clientes más probabilidad de que te llamen. La
tercera parte es la antigüedad de la planta, un señor que tenga un router desde
hace diez años tiene más probabilidad de llamar por avería que otro que lo tiene
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5. desde hace tres semanas. Son cuestiones no visibles pero permiten identificar de
una forma muy certera cual va a ser el comportamiento del tráfico.”
En un call center comercial hay, además, otros tres efectos:
• El marketing masivo : prensa televisión, sms, cartas, email ..
• La emisión: las llamadas por efecto de la acción comercial.
• La factura: el efecto de la factura se parece al telemarketing de salida, cuando
llega una factura es el único recuerdo que se tiene, cada cierto tiempo, de que
estás con una empresa que tienes determinadas tarifas, es un disparador de tráfico
impresionante.
Un call center comercial es, por tanto, la suma de los efectos de un call center
básico más todos los efectos externos como el marketing masivo o las facturas.
Pero además existe la propia gestión asociada como reclamaciones o up‐seling.
Por ejemplo cuando un cliente llama para resolver un tema y se le informa de una
tarifa a lo mejor en ese momento no contrata pero puede generar una llamada
posterior. Son determinados patrones de comportamiento de los clientes que se
tienen que identificar.
Cuando llegué al 1004 , hace 6 años, sólo se medían volúmenes de tráfico,
volúmenes de llamadas y no sabías cuanto de ese volumen de tráfico cuanto era
demanda real, cuanto generado por transferencia y cuanto por reintentos
A día de hoy esto lo tenemos bastante claro y de hecho todos los sistemas de
previsiones con los que trabaja el 1004 lo que intentan es modelar el volumen de la
demanda de clientes, que son los que tienen fluctuaciones. En el servicio fijo
existe una estacionalidad altísima, el tráfico comienza muy alto en enero y
disminuye progresivamente hasta agosto. En septiembre se vuelven a alcanzar los
niveles de enero, ese crecimiento puede ser de entre 800 mil y 1,2 millones de
llamadas. Puedes tener 2,4 millones de llamadas en agosto y pasar a 3,6 en
septiembre. En septiembre has tenido que hacer un crecimiento enorme de
comerciales para coger la demanda que se te viene, esos comerciales no están tan
bien formados como los que están el resto del año, van a dar una atención peor,
por tanto habrá más reintentos, lo tienes que incluir en tu modelo de previsiones.
No es lo mismo el comportamiento de un cliente que ha comprado la promoción
en una tienda, el que ha comprado a través del call center o a través de
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6. telemareketing de emisión. Es muy importante identificar los patrones asociados
al evento donde ha sido generado.
Esto es una cadena, la previsión de la demanda, la parte de preparar la operación
es crítico que esté engranada con el resto de las áreas de la empresa. Cada mes se
hace un plan de la operación que vas a tener y sacar el de tres meses, plan a corto
y a medio. Y si no está todo integrado no funciona.
En 2005 en el sistema de previsiones fijos trabajamos en las previsiones como con
las cabañuelas, curvas estacionales. Cuando empezamos a trabajar con modelos
conseguimos una mejora espectacular, conseguimos reducir los errores a la mitad
y eso lo conseguimos hacer con Bayes .
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