Big data y análisis predictivos en el 1004 de Telefónica
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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 ...

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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    Big data y análisis predictivos en el 1004 de Telefónica Big data y análisis predictivos en el 1004 de Telefónica Document Transcript

    •   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.                              Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 1  
    •   “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:     Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 2  
    • • 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     Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 3  
    • 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     Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 4  
    • 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     Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 5  
    • 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 .       Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 6