Si bien permanentemente me encuentro involucrado en el negocio de análisis predictivo, esta tarea la realizo con base en el análisis del comportamiento de las personas. Tratar de anticipar el comportamiento de un mercado en permanente evolución, como el de la tecnología, sin basarme en datos sino en percepciones, realmente no es mi tarea. Sin embargo, voy a hacer mi mejor esfuerzo al respecto alrededor de lo que considero serán los principales aspectos.
La evolución de las redes sociales (por ej. Facebook, Twitter, LinkedIn e.t.c. es un fenómeno innegable y que las empresas no podemos frenar. Es claro que todavía tampoco se sabe con claridad cómo aprovecharlo. En muchas ocasiones se recurre al bloqueo como medio de enfrentar a lo desconocido. Si bien es claro que el uso desenfrenado de las mismas nos presenta a las organizaciones retos principalmente por posibles problemas de fuga de información y pérdida de productividad, realmente el enfrentamiento se da por lo desconocido y disruptivo que son estos nuevos medios de comunicación. Esta tendencia no se puede frenar. El coche ya está en movimiento. Las empresas tenemos que aprender a aprovechar, usar, y si, en ciertos casos controlar el uso abusivo de estos medios, al igual que controlar el uso abusivo de cualquier otro medio de comunicación. En enero del 2009, según www.facebookcolombia.com, Facebook registraba 3.7 millones de personas registradas, a final del año se cuenta con 5’877,560 usuarios registrados mayores a 18 años. Si el potencial electoral de Colombia se encuentra alrededor de 24 millones, esto quiere decir que a través de Facebook se puede llegar al 25% del potencial electoral colombiano. Para aprovechar esta “pequeña” oportunidad de comunicación directa en un año de gran actividad electoral se requiere de gran inventiva. Sin lugar a dudas, el aprender a manejar, aprovechar, estudiar y analizar estos nuevos medios formará parte de los grandes retos del 2010.
La penetración de internet, según ciertos estudios, llega a más del 38% de la población. Esto permite grandes cambios en la capacidad de comunicación, en la capacidad de comercialización, y en la posibilidad de reestructurar las fuerzas móviles de trabajo. La posibilidad de trabajar “en la nube”, hace que el término peyorativo de “anda por las nubes” hoy en día se ha convertido en señal de avanzada. Quien realmente “anda por la nube” (nueva versión de nombre de internet) ha permitido el aprovechamiento de una gran cantidad de posibilidades tecnológicas. El trabajo en la nube permite la colaboración de personas sin ubicación geográfica definida. Conozco compañías de consultoría que realmente basan su forma de trabajo en la nube. Esto les ha permitido colaborar en la construcción de documentos, tener video-conferencias sin requerir conexiones especiales de telecomunicaciones bastando el computador y una conexión, colaborar en tiempo real accediendo simultáneamente al mismo computador, en medio de muchas otras posibilidades. El contar con la posibilidad de acceder a licencias de software que se encuentran en la nube sin tenerlas instaladas en el computador de cada persona a la vez que genera muchas posibilidades, también genera muchos retos. Cada año las organizaciones nos veremos abocadas a estudiar con más juicio las posibilidades y retos que esta nueva forma de trabajo nos permite.
Por el lado de dispositivos, la convergencia de los mismos (computador, teléfono, red) hace que no podamos desconocer que día tras día los usuarios y clientes tendrán nuevas formas de acceder la información empresarial. Día tras día, se valida que la información empresarial toma valor en la medida en que los empleados y miembros de las organizaciones realmente la puedan usar. Los nuevos dispositivos, como los netbooks, permiten aprovechar las redes inalámbricas, las redes de telefonía celular, los programas “en la nube” permanentemente. Espero con ansiedad el lanzamiento del tablet de Apple, aun cuando todavía no se han liberado muchos detalles alrededor del mismo, claramente el concepto de un iPhone grande, con verdaderas capacidades de cómputo, suena muy interesante. Veremos si finalmente sale al mercado.
Finalmente, es claro que continuará la adopción de modelos matemáticos, de simulación, procesos de optimización, modelos estadísticos y de minería de datos como elementos básicos para la operación de los negocios. La demostración de las capacidades y resultados de la adopción de estas tecnologías, que hasta hace poco eran exclusivas del ámbito académico, hace que las organizaciones puedan aprovechar el conocimiento y la experiencia a lo largo de los años de una manera insospechada hasta ahora. Se une la capacidad de cómputo, al conocimiento, a la disponibilidad de conectividad, a la capacidad de anticipar comportamientos tras el análisis de los mismos.
De esta manera, quien realmente “ande por la nube” este año, estará en la vanguardia del aprovechamiento de un nuevo mundo de oportunidades.
jueves, enero 21, 2010
jueves, diciembre 03, 2009
2009, el año del despegue del cohete...
No acostumbro a dedicarle esta columna a asuntos personales, sin embargo, es claro que ya llegando a fin de año es inevitable comenzar a mirar atrás lo recorrido. Debo darle gracias a Dios, a mi familia y a mi equipo de trabajo por este año que está acabando en medio de muchas transformaciones. Veremos en qué termina este año que ha pasado por muchas fases.
Al mirar atrás veo un año con muchos altibajos, tanto en el mercado tecnológico, como en los demás sectores. Ha habido grandes cambios en la industria y a mi me tocó quizás el más fuerte de mi carrera. Este año comenzó en medio de la desaceleración económica mundial más grande de la que tenga memoria. La caída de grandes íconos en la bolsa, la rápida y resurgimiento de grandes jugadores. En las acciones, Oracle bajó a US$ 13.8 subiendo nuevamente hasta US$ 22.95 al momento de escribir esta nota. Por su parte, IBM bajó a US$ 75.31 pero repuntó a US$127.21 al cierre de esta edición y Microsoft bajó a US$14.97 y ya repuntó a US$29.76 (Datos tomados de MarketWatch). Mientras tanto, Citibank bajó de US$60 a US$1 y de vuelta casi a US$5.
En el mercado en el que me muevo, este año ha sido un año de adquisiones y fusiones. Por el lado de los proveedores, entre otras: Oracle compra a SUN e IBM compra a SPSS tras anteriormente haber adquirido a Cognos e ILog. El mercado toma una nueva dimensión. Mientras que Oracle se consolida en el mercado de hardware y base de datos, quizás para seguir los pasos del AS400, pero con plataformas más abiertas, quizás menos complejas, IBM opta por reforzar el camino de software y sus servicios. Por el lado de los clientes he “perdido” un número importante de clientes como resultado de la fusión o adquisición de unos a otros. Un buen amigo me comentaba cómo este fenómeno está descrito en la “Historia del Tiempo” de Stephen Hawking a nivel del universo. En este libro Hawking muestra cómo no solamente el universo se encuentra en permanente expansión, sino que las estrellas en su evolución tienen que ceder unas a otras para ser absorbidas para permitir la continuidad de la expansión. Curiosa relación que se refuerza al analizar las organizaciones creadas por los seres humanos, la continuidad de la expansión de la economía, y el proceso de fusiones y adquisiciones que se observa a través de los diversos sectores de la economía, retail, farmacéutico, financiero, servicios, tecnología, e.t.c. Estos cambios nos han llevado a nuevos esquemas de manejo organizacional y nuevos esquemas de colaboración y competencia. En los años que vienen veremos cómo se transforman los esquemas de gestión para darle un gran peso a elementos conceptuales desarrollados hace muchos años que hasta ahora habían sido relegados principalmente al mundo académico.
El resurgimiento de las matemáticas, el refuerzo y alta demanda de la estadística, el retorno al estudio de la investigación de operaciones y la simulación, refuerzan básicamente que el paradigma del desarrollo industrial continúa su fuerte transformación. La era del conocimiento apenas está comenzando a desarrollarse. Las disrupciones económicas anteriores habían sido sustitutivas. Del mundo agropecuario feudal al particular; del desarrollo agropecuario al industrial; del industrial al de los servicios. Se pensaba que ahora era de los servicios al de la era del conocimiento. Sin embargo, esta nueva naciente era le brinda nuevas capacidades a todos los sectores anteriores. Es una nueva tendencia que refuerza y potencia el desarrollo tanto agropecuario, el industrial y el de los servicios ofreciendo nuevas capacidades movidas por el conocimiento y las capacidades de comunicación.
Mi día a día está pegado a un computador que está pegado a una red que está pegada a un servidor que está pegado a muchos servidores con muchas redes y con muchas otras personas en otros lados del mundo. La capacidad de comunicación e interacción se ha vuelto en términos prácticos, infinita. Es hora de usar la tecnología para apoyar las decisiones de manera más inteligente.
Gracias a tres visionarios (Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent) en 1968 se comenzó a facilitar el acceso al mundo estadístico dando el paso al nacimiento de SPSS. En 1992 Jack Noonan es nombrado presidente y CEO de SPSS, liderando una verdadera transformación de la organización. Jack Noonan, llevaba los últimos años describiendo esta situación. Parafraseándolo de manera un poco abusiva, el decía algo como: “Siento como si fuera el momento del despegue de una nave espacial… todo alrededor tiembla, todo ruge, todo se estremece sin embargo, finalmente el cohete despega.” Ha llegado este momento, el momento del despegue del cohete. El cohete se encuentra despegando. Atrás quedan los ingenieros de diseño y desarrollo. Es la hora de que los pilotos, de la mano con el centro de control y comunicaciones le den rumbo a este cohete.
Personalmente quiero darle gracias a Jack Noonan, al Dr. Mario Castillo, al Dr. Ignacio Perez y a todos los profesores y amigos que me han puesto a mi y a otros en el rumbo de esta nueva travesía.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
Al mirar atrás veo un año con muchos altibajos, tanto en el mercado tecnológico, como en los demás sectores. Ha habido grandes cambios en la industria y a mi me tocó quizás el más fuerte de mi carrera. Este año comenzó en medio de la desaceleración económica mundial más grande de la que tenga memoria. La caída de grandes íconos en la bolsa, la rápida y resurgimiento de grandes jugadores. En las acciones, Oracle bajó a US$ 13.8 subiendo nuevamente hasta US$ 22.95 al momento de escribir esta nota. Por su parte, IBM bajó a US$ 75.31 pero repuntó a US$127.21 al cierre de esta edición y Microsoft bajó a US$14.97 y ya repuntó a US$29.76 (Datos tomados de MarketWatch). Mientras tanto, Citibank bajó de US$60 a US$1 y de vuelta casi a US$5.
En el mercado en el que me muevo, este año ha sido un año de adquisiones y fusiones. Por el lado de los proveedores, entre otras: Oracle compra a SUN e IBM compra a SPSS tras anteriormente haber adquirido a Cognos e ILog. El mercado toma una nueva dimensión. Mientras que Oracle se consolida en el mercado de hardware y base de datos, quizás para seguir los pasos del AS400, pero con plataformas más abiertas, quizás menos complejas, IBM opta por reforzar el camino de software y sus servicios. Por el lado de los clientes he “perdido” un número importante de clientes como resultado de la fusión o adquisición de unos a otros. Un buen amigo me comentaba cómo este fenómeno está descrito en la “Historia del Tiempo” de Stephen Hawking a nivel del universo. En este libro Hawking muestra cómo no solamente el universo se encuentra en permanente expansión, sino que las estrellas en su evolución tienen que ceder unas a otras para ser absorbidas para permitir la continuidad de la expansión. Curiosa relación que se refuerza al analizar las organizaciones creadas por los seres humanos, la continuidad de la expansión de la economía, y el proceso de fusiones y adquisiciones que se observa a través de los diversos sectores de la economía, retail, farmacéutico, financiero, servicios, tecnología, e.t.c. Estos cambios nos han llevado a nuevos esquemas de manejo organizacional y nuevos esquemas de colaboración y competencia. En los años que vienen veremos cómo se transforman los esquemas de gestión para darle un gran peso a elementos conceptuales desarrollados hace muchos años que hasta ahora habían sido relegados principalmente al mundo académico.
El resurgimiento de las matemáticas, el refuerzo y alta demanda de la estadística, el retorno al estudio de la investigación de operaciones y la simulación, refuerzan básicamente que el paradigma del desarrollo industrial continúa su fuerte transformación. La era del conocimiento apenas está comenzando a desarrollarse. Las disrupciones económicas anteriores habían sido sustitutivas. Del mundo agropecuario feudal al particular; del desarrollo agropecuario al industrial; del industrial al de los servicios. Se pensaba que ahora era de los servicios al de la era del conocimiento. Sin embargo, esta nueva naciente era le brinda nuevas capacidades a todos los sectores anteriores. Es una nueva tendencia que refuerza y potencia el desarrollo tanto agropecuario, el industrial y el de los servicios ofreciendo nuevas capacidades movidas por el conocimiento y las capacidades de comunicación.
Mi día a día está pegado a un computador que está pegado a una red que está pegada a un servidor que está pegado a muchos servidores con muchas redes y con muchas otras personas en otros lados del mundo. La capacidad de comunicación e interacción se ha vuelto en términos prácticos, infinita. Es hora de usar la tecnología para apoyar las decisiones de manera más inteligente.
Gracias a tres visionarios (Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent) en 1968 se comenzó a facilitar el acceso al mundo estadístico dando el paso al nacimiento de SPSS. En 1992 Jack Noonan es nombrado presidente y CEO de SPSS, liderando una verdadera transformación de la organización. Jack Noonan, llevaba los últimos años describiendo esta situación. Parafraseándolo de manera un poco abusiva, el decía algo como: “Siento como si fuera el momento del despegue de una nave espacial… todo alrededor tiembla, todo ruge, todo se estremece sin embargo, finalmente el cohete despega.” Ha llegado este momento, el momento del despegue del cohete. El cohete se encuentra despegando. Atrás quedan los ingenieros de diseño y desarrollo. Es la hora de que los pilotos, de la mano con el centro de control y comunicaciones le den rumbo a este cohete.
Personalmente quiero darle gracias a Jack Noonan, al Dr. Mario Castillo, al Dr. Ignacio Perez y a todos los profesores y amigos que me han puesto a mi y a otros en el rumbo de esta nueva travesía.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
El Análisis Predictivo, finalmente toma tracción …
Se cumple un nuevo año desde la última entrega del Premio a la Mejor Solución Informática. Se ha presentado un año de gran movimiento en el mercado de los proveedores de tecnología informática a nivel mundial. El desarrollo del mercado analítico ha tomado más fuerza y ha entrado a beneficiar procesos productivos empresariales.
Al revisar en Google Trends la evolución de las búsquedas del concepto “analytics”, que en Wikipedia figura definido como “la ciencia del análisis”, se muestra un constante incremento por el interés en este término en los últimos 5 años. La ciencia del análisis basa su desarrollo en la utilización de técnicas estadísticas de modelaje matemático y en la utilización de técnicas de inteligencia artificial para la exploración de las bases de datos en búsqueda de patrones que sean relevantes para la resolución de problemas.
A medida en que las organizaciones han explorado el verdadero alcance de las herramientas que se han denominado, en mi concepto erróneamente, de “inteligencia de negocio” (BI – por sus siglas en inglés), han ido paulatinamente encontrando que dichas herramientas lo que verdaderamente brindan es “memoria de negocio”. No quiero llegar a ser malinterpretado, las herramientas de BI son supremamente necesarias, pero se debe tener claro su alcance. Toda organización necesita poder conocer y recuperar su historia, y en esto, las herramientas de BI tienen una gigantesca tarea. Sin embargo, para que las personas de la organización puedan llegar a ser “más inteligentes”, necesitan elevar su capacidad analítica. No pretendo transmitir el mensaje de que las herramientas sean inteligentes, pues esto realmente no sería correcto. La verdadera situación es que mediante el empleo de este tipo de técnicas analíticas, las personas podemos elevar la comprensión de los problemas que nos aquejan al filtrar la complejidad de los mismos resaltando o rescatando los elementos principales que los componen.
Esta capacidad analítica requiere poder descomponer el todo para encontrar los componentes relevantes que la conforman. Es aquí donde el concepto “analytics” toma mucha fuerza en el ámbito organizacional. A lo largo de los últimos años he visto cómo las organizaciones han incursionado, en la mayoría de ellas tímidamente, en el uso de herramientas analíticas para resolver problemas puntuales en áreas como riesgo de crédito, mercadeo, control de fraude, prevención de lavado de activos, control de recursos, control de deserción de clientes o conocimientos de sus perfiles transaccionales.
Claramente esto ha tenido unas implicaciones desde la óptica de capacitación y desarrollo académico del personal al frente de estas tareas. Históricamente la mayoría de los profesores de estadística y modelos matemáticos no han logrado convencer a sus estudiantes sobre la verdadera importancia y relevancia de esta labor. Sin embargo, las organizaciones han incrementado de manera considerable la demanda por este tipo de capacidades y conocimiento al encontrar que mediante el empleo de este tipo de técnicas las organizaciones pueden ser más eficientes en sus tareas. El conocer y tener una mayor capacidad analítica ha sido la fuente de desarrollo de la atención y solución a muchos problemas en gran cantidad de organizaciones. Varios libros como “Competing on Analytics”, “The Numerati” o “Super Crunchers” muestran cómo diversas organizaciones han obtenido grandes ventajas económicas mediante el empleo de técnicas analíticas.
Las organizaciones que han introducido unidades analíticas han comenzado a obtener resultados puntuales sobre algunos problemas relevantes. A medida que han visto que los resultados, más allá de resolver una inquietud académica o de conocimiento organizacional, mejoran las condiciones económicas de la organización, han tomado la decisión de reforzar los sistemas de toma de decisión con el resultado de modelos analíticos.
Este camino, el de llevar a una organización a ser una verdadera empresa predictiva, ha sido lento pero comienza a ser realidad. Empresas colombianas han comenzado a tener grandes resultados económicos empleando el análisis predictivo en medio de sus procesos. Claramente, en la medida en que se han observado resultados económicos favorables las organizaciones han buscado implementar con mayor celeridad esta tecnología dentro de sus procesos. Ha llegado el momento de mejorar la tracción, de perder el susto, y de implementar el apoyo en modelos de modelos matemáticos y estadísticos en los procesos de toma de decisión organizacionales. Les garantizo, no se arrepentirán.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
Sobre la evolución del trabajo estadístico en Estados Unidos: http://www.bls.gov/oco/ocos045.htm
PD: No he logrado encontrar la traducción de “analytics” como sustantivo. Si se les ocurren ideas, agradeceré sus comentarios.
Se cumple un nuevo año desde la última entrega del Premio a la Mejor Solución Informática. Se ha presentado un año de gran movimiento en el mercado de los proveedores de tecnología informática a nivel mundial. El desarrollo del mercado analítico ha tomado más fuerza y ha entrado a beneficiar procesos productivos empresariales.
Al revisar en Google Trends la evolución de las búsquedas del concepto “analytics”, que en Wikipedia figura definido como “la ciencia del análisis”, se muestra un constante incremento por el interés en este término en los últimos 5 años. La ciencia del análisis basa su desarrollo en la utilización de técnicas estadísticas de modelaje matemático y en la utilización de técnicas de inteligencia artificial para la exploración de las bases de datos en búsqueda de patrones que sean relevantes para la resolución de problemas.
A medida en que las organizaciones han explorado el verdadero alcance de las herramientas que se han denominado, en mi concepto erróneamente, de “inteligencia de negocio” (BI – por sus siglas en inglés), han ido paulatinamente encontrando que dichas herramientas lo que verdaderamente brindan es “memoria de negocio”. No quiero llegar a ser malinterpretado, las herramientas de BI son supremamente necesarias, pero se debe tener claro su alcance. Toda organización necesita poder conocer y recuperar su historia, y en esto, las herramientas de BI tienen una gigantesca tarea. Sin embargo, para que las personas de la organización puedan llegar a ser “más inteligentes”, necesitan elevar su capacidad analítica. No pretendo transmitir el mensaje de que las herramientas sean inteligentes, pues esto realmente no sería correcto. La verdadera situación es que mediante el empleo de este tipo de técnicas analíticas, las personas podemos elevar la comprensión de los problemas que nos aquejan al filtrar la complejidad de los mismos resaltando o rescatando los elementos principales que los componen.
Esta capacidad analítica requiere poder descomponer el todo para encontrar los componentes relevantes que la conforman. Es aquí donde el concepto “analytics” toma mucha fuerza en el ámbito organizacional. A lo largo de los últimos años he visto cómo las organizaciones han incursionado, en la mayoría de ellas tímidamente, en el uso de herramientas analíticas para resolver problemas puntuales en áreas como riesgo de crédito, mercadeo, control de fraude, prevención de lavado de activos, control de recursos, control de deserción de clientes o conocimientos de sus perfiles transaccionales.
Claramente esto ha tenido unas implicaciones desde la óptica de capacitación y desarrollo académico del personal al frente de estas tareas. Históricamente la mayoría de los profesores de estadística y modelos matemáticos no han logrado convencer a sus estudiantes sobre la verdadera importancia y relevancia de esta labor. Sin embargo, las organizaciones han incrementado de manera considerable la demanda por este tipo de capacidades y conocimiento al encontrar que mediante el empleo de este tipo de técnicas las organizaciones pueden ser más eficientes en sus tareas. El conocer y tener una mayor capacidad analítica ha sido la fuente de desarrollo de la atención y solución a muchos problemas en gran cantidad de organizaciones. Varios libros como “Competing on Analytics”, “The Numerati” o “Super Crunchers” muestran cómo diversas organizaciones han obtenido grandes ventajas económicas mediante el empleo de técnicas analíticas.
Las organizaciones que han introducido unidades analíticas han comenzado a obtener resultados puntuales sobre algunos problemas relevantes. A medida que han visto que los resultados, más allá de resolver una inquietud académica o de conocimiento organizacional, mejoran las condiciones económicas de la organización, han tomado la decisión de reforzar los sistemas de toma de decisión con el resultado de modelos analíticos.
Este camino, el de llevar a una organización a ser una verdadera empresa predictiva, ha sido lento pero comienza a ser realidad. Empresas colombianas han comenzado a tener grandes resultados económicos empleando el análisis predictivo en medio de sus procesos. Claramente, en la medida en que se han observado resultados económicos favorables las organizaciones han buscado implementar con mayor celeridad esta tecnología dentro de sus procesos. Ha llegado el momento de mejorar la tracción, de perder el susto, y de implementar el apoyo en modelos de modelos matemáticos y estadísticos en los procesos de toma de decisión organizacionales. Les garantizo, no se arrepentirán.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
Sobre la evolución del trabajo estadístico en Estados Unidos: http://www.bls.gov/oco/ocos045.htm
PD: No he logrado encontrar la traducción de “analytics” como sustantivo. Si se les ocurren ideas, agradeceré sus comentarios.
martes, abril 07, 2009
¿Operación Predictiva?
¿Sigue manejando su operación mirando el espejo retrovisor? ¿Qué tal si pudiera anticipar el nivel de insatisfacción de la llamada entrante, para asignarla a los agentes con mayor disposición para el manejo de conflictos? ¿Qué tal si pudiera estimar el valor esperado del cliente que llama para aumentarle su prioridad en la asignación de atención?
La operación de un contact center, al igual que la de muchos negocios, está basada en la correcta coordinación de múltiples recursos para poder garantizar un adecuado nivel de utilización de los activos del mismo. En la revista digital CRM Insight (ver nota al pie) el columnista Alex Dering indica que los 8 elementos de gestón de trabajo de un contact center son 1) recolectar datos de los sistemas automatizados, 2) Pronosticar la demanda del contact center, 3) Asignar los cronogramas de trabajo de acuerdo con esa demanda pronosticada, 4) Asignar los agentes de manera óptima, 5) Suministrar información de la operación diaria, 6) Monitorear en tiempo real la adherencia al cronograma, 7) Facilitar la comunicación, 8) Analizar el impacto de las decisiones utilizando escenarios (qué-pasaría-si).
Realmente es interesante que ahora el centro de la operación sea presentada en términos del análisis predictivo. No solo es cuestión de registrar los datos de la operación. Lo que el Sr. Dering realmente indica es que si bien es vital tenerlos (punto 1), este es tan solo el requerimiento básico para la operación. Es a partir del análisis de la información diaria de la operación del contact center que se pueden desarrollar procesos que permitirán realizar los pronósticos de demanda. Es importante tener en cuenta que para poder realizar pronósticos de demanda ajustados, se deben registrar también variables externas que puedan estar afectando o puedan ser afectadas por la operación del contact center.
El análisis predictivo puede ser utilizado tanto para la programación de capacidades y cargas del contact center, como para definir los criterios de asignación de las llamadas en tiempo real. Se pueden desarrollar estrategias para emplear los tiempos de baja carga de llamadas entrantes en aumentar las llamadas salientes. También se pueden desarrollar procesos de optimización del direccionamiento de las llamadas hacia los agentes que cuenten con un perfil determinado que favorezca la reducción en el tiempo total de atención o en favorecer la solución a una necesidad.
El desarrollar los modelos que permitan predecir el comportamiento de las personas ante el contact center puede permitirle a las organizaciones ajustar dinámicamente las asignaciones basándose en los intereses esperados, en el valor potencial del cliente que llama, en la adecuada estimación del nivel de satisfacción (o insatisfacción) de quien llama para poder darle mayor o menor prioridad según sea el caso.
Los sistemas de interacción con los que cuentan los centros de contacto le deberían permitir a sus usuarios, las personas que los contratan, mejorar la calidad en la atención. Para este fin, y dadas las complejidades de los contratantes de los centros de contacto, las implementaciones del análisis predictivo a la operación del centro de contacto son un mecanismo mediante el cual las organizaciones no solo están en la capacidad de generar conocimiento, sino que a través de sistemas computacionales adecuados les facilita la distribución de dicho conocimiento.
La creación de escenarios de tipo “what-if” o “que-pasaría-si” le brindan a los directivos posibles vistazos del comportamiento de las personas en el uso de los sistemas. A través del empleo de estos escenarios las organizaciones pueden estimar el impacto de las decisiones de los directivos, o del impacto sobre el centro de contacto de cambios en el comportamiento del mercado.
El análisis de los comentarios de las personas, realizado de manera consistente, le permite a las organizaciones entender cómo la importancia temática se va alterando en el tiempo. El análisis textual de los comentarios, más allá de un problema de frecuencia de palabras, atiende una verdadera necesidad de las organizaciones: el comprender las percepciones y actitudes de sus clientes. Mediante el análisis del texto de los comentarios, hoy en día se pueden atender y cubrir dichas necesidades. Claro que parece ciencia ficción, pero hoy en día los computadores se encuentran en capacidad de identificar los patrones existentes en el texto de los documentos o comentarios almacenados. No es sólo estar en capacidad de recuperarlos de manera reactiva para la resolver problemas. Es estar en capacidad para que de manera proactiva se puedan atender las necesidades de los clientes y usuarios. Todo es parte del “conocer”.
Los datos y el texto, forman parte de la esencia de un centro de contacto. Aprovecharlos adecuadamente, a partir del análisis de los mismos, le brindará un gran beneficio a quien de verdad aproveche la inversión ya realizada en la recolección de ellos.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
Para el artículo mencionado:
http://cmisight.com/index.php?option=com_content&task=view&id=772&Itemid=38
La operación de un contact center, al igual que la de muchos negocios, está basada en la correcta coordinación de múltiples recursos para poder garantizar un adecuado nivel de utilización de los activos del mismo. En la revista digital CRM Insight (ver nota al pie) el columnista Alex Dering indica que los 8 elementos de gestón de trabajo de un contact center son 1) recolectar datos de los sistemas automatizados, 2) Pronosticar la demanda del contact center, 3) Asignar los cronogramas de trabajo de acuerdo con esa demanda pronosticada, 4) Asignar los agentes de manera óptima, 5) Suministrar información de la operación diaria, 6) Monitorear en tiempo real la adherencia al cronograma, 7) Facilitar la comunicación, 8) Analizar el impacto de las decisiones utilizando escenarios (qué-pasaría-si).
Realmente es interesante que ahora el centro de la operación sea presentada en términos del análisis predictivo. No solo es cuestión de registrar los datos de la operación. Lo que el Sr. Dering realmente indica es que si bien es vital tenerlos (punto 1), este es tan solo el requerimiento básico para la operación. Es a partir del análisis de la información diaria de la operación del contact center que se pueden desarrollar procesos que permitirán realizar los pronósticos de demanda. Es importante tener en cuenta que para poder realizar pronósticos de demanda ajustados, se deben registrar también variables externas que puedan estar afectando o puedan ser afectadas por la operación del contact center.
El análisis predictivo puede ser utilizado tanto para la programación de capacidades y cargas del contact center, como para definir los criterios de asignación de las llamadas en tiempo real. Se pueden desarrollar estrategias para emplear los tiempos de baja carga de llamadas entrantes en aumentar las llamadas salientes. También se pueden desarrollar procesos de optimización del direccionamiento de las llamadas hacia los agentes que cuenten con un perfil determinado que favorezca la reducción en el tiempo total de atención o en favorecer la solución a una necesidad.
El desarrollar los modelos que permitan predecir el comportamiento de las personas ante el contact center puede permitirle a las organizaciones ajustar dinámicamente las asignaciones basándose en los intereses esperados, en el valor potencial del cliente que llama, en la adecuada estimación del nivel de satisfacción (o insatisfacción) de quien llama para poder darle mayor o menor prioridad según sea el caso.
Los sistemas de interacción con los que cuentan los centros de contacto le deberían permitir a sus usuarios, las personas que los contratan, mejorar la calidad en la atención. Para este fin, y dadas las complejidades de los contratantes de los centros de contacto, las implementaciones del análisis predictivo a la operación del centro de contacto son un mecanismo mediante el cual las organizaciones no solo están en la capacidad de generar conocimiento, sino que a través de sistemas computacionales adecuados les facilita la distribución de dicho conocimiento.
La creación de escenarios de tipo “what-if” o “que-pasaría-si” le brindan a los directivos posibles vistazos del comportamiento de las personas en el uso de los sistemas. A través del empleo de estos escenarios las organizaciones pueden estimar el impacto de las decisiones de los directivos, o del impacto sobre el centro de contacto de cambios en el comportamiento del mercado.
El análisis de los comentarios de las personas, realizado de manera consistente, le permite a las organizaciones entender cómo la importancia temática se va alterando en el tiempo. El análisis textual de los comentarios, más allá de un problema de frecuencia de palabras, atiende una verdadera necesidad de las organizaciones: el comprender las percepciones y actitudes de sus clientes. Mediante el análisis del texto de los comentarios, hoy en día se pueden atender y cubrir dichas necesidades. Claro que parece ciencia ficción, pero hoy en día los computadores se encuentran en capacidad de identificar los patrones existentes en el texto de los documentos o comentarios almacenados. No es sólo estar en capacidad de recuperarlos de manera reactiva para la resolver problemas. Es estar en capacidad para que de manera proactiva se puedan atender las necesidades de los clientes y usuarios. Todo es parte del “conocer”.
Los datos y el texto, forman parte de la esencia de un centro de contacto. Aprovecharlos adecuadamente, a partir del análisis de los mismos, le brindará un gran beneficio a quien de verdad aproveche la inversión ya realizada en la recolección de ellos.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
Para el artículo mencionado:
http://cmisight.com/index.php?option=com_content&task=view&id=772&Itemid=38
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