Forecasting en Call Center: Estrategias para anticipar la demanda

La eficiencia y la capacidad para anticipar la demanda son cruciales para brindar un excelente servicio al cliente y optimizar los recursos. Implementar forecasting en un Contact Center no solo te ayudará a prever las necesidades de personal, sino que también mejorará la satisfacción del cliente y reducirá costos operativos.

En este artículo, te explicaremos cómo implementar forecasting para Contact Center en 2024, abordando las preocupaciones y necesidades de gerentes y decisores en áreas de Contact Center, marketing, telemarketing, entre otros.

¿Es difícil realizar el Forecasting?

El forescast es el proceso de predecir eventos futuros basándose en datos históricos y análisis de tendencias. En el contexto de un Contact Center, el forecasting te permite anticipar la demanda de llamadas, planificar el personal necesario y ajustar tus recursos para cumplir con los niveles de servicios deseados.

Este proceso puede involucrar el uso de diversas herramientas y técnicas, desde análisis estadísticos hasta algoritmos de IA.

La dificultad del forecasting puede variar dependiendo de varios factores, como la cantidad y calidad de los datos disponibles, la complejidad de los patrones de llamadas y la experiencia en el uso de herramientas analíticas.

Sin embargo, con la tecnología actual y el software especializado, el proceso se ha vuelto más accesible. Muchas herramientas de forecasting ahora vienen con interfaces amigables y funciones automatizadas que facilitan la configuración y el análisis.

Guía para implementar Forecast en Contact Center

1. Recopilación y análisis de datos

El primer paso es recopilar todos los datos relevantes. Esto incluye históricos de llamadas, tiempos de espera, tiempos de resolución, y datos de rendimiento de los agentes. La calidad y cantidad de datos son cruciales para obtener predicciones precisas.

Analiza estos datos para identificar patrones y tendencias que puedan influir en el volumen de llamadas, como eventos estacionales, campañas de marketing, o cambios en productos o servicios.

Es crucial identificar todas las fuentes de datos relevantes. Estas fuentes pueden incluir sistemas de gestión de llamadas, bases de datos de clientes, y registros de rendimiento de agentes. Una correcta identificación asegura que no se omitan datos importantes que puedan influir en el pronóstico.

Recolecta datos históricos de llamadas, incluyendo volúmenes diarios, tiempos de espera y resolución, y cualquier incidente que haya afectado el tráfico de llamadas. Estos datos servirán como base para identificar patrones y tendencias.

Analiza los datos históricos para detectar patrones y tendencias. Observa si hay fluctuaciones en el volumen de llamadas en diferentes días de la semana, horas del día, o temporadas del año. Este análisis permite hacer pronósticos más precisos.

Considera factores externos que pueden impactar el volumen de llamadas, como eventos especiales, campañas de marketing, o cambios económicos. Estos factores externos pueden introducir variaciones en el volumen de llamadas que deben ser tenidas en cuenta en el modelo de forecast.

2. Métodos y modelo de Forescast

Desarrolla un modelo de forecast utilizando los métodos seleccionados. Este modelo debe ser capaz de generar previsiones precisas basadas en los datos analizados. Utiliza software especializado o plataformas de análisis de datos que te permitan construir y validar el modelo. Asegúrate de probar el modelo con datos históricos para verificar su precisión.

Existen varios métodos para realizar Forecast. Los más comunes incluyen series temporales, análisis de regresión y técnicas de machine learning. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y la elección depende de la naturaleza de los datos y los objetivos del pronóstico.

Las series temporales son útiles para analizar datos históricos y proyectar tendencias futuras. Métodos como ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ayudan a capturar patrones en los datos y a predecir futuros volúmenes de llamadas basados en estos patrones.

El análisis de regresión permite entender la relación entre variables independientes y el volumen de llamadas. Por ejemplo, podrías utilizar la regresión para prever el impacto de una campaña de marketing en el volumen de llamadas.

Las técnicas de machine learning e inteligencia artificial permiten construir modelos más complejos que pueden capturar patrones no lineales en los datos. Algoritmos como Random Forest o redes neuronales pueden mejorar significativamente la precisión del pronóstico. Aprendizaje automático e inteligencia artificial en la previsión.

3. Previsión de métricas

Métricas clave para medir la precisión del Forecast

• Sesgo de pronóstico: El sesgo mide la tendencia del pronóstico a ser consistentemente más alto o bajo que los valores reales. Un sesgo cercano a cero indica un pronóstico equilibrado. Por ejemplo, si el volumen real de llamadas es 100 y el pronosticado es 110, el sesgo es 10%.
• Error cuadrático medio (RMSE): El RMSE mide la magnitud promedio de los errores del pronóstico, siendo sensible a grandes errores. Se calcula como la raíz cuadrada del promedio de los errores al cuadrado. Por ejemplo, si los errores son 5, 10, y 15, el RMSE sería √ ((5² + 10² + 15²) / 3) = √ ((25 + 100 + 225) / 3) = 10.
• Error porcentual absoluto medio (MAPE): El MAPE mide el error en términos porcentuales, facilitando la comparación entre diferentes contextos. Se calcula como el promedio del valor absoluto de los errores porcentuales. Por ejemplo, si los errores porcentuales son 5%, 10%, y 15%, el MAPE sería (5 + 10 + 15) / 3 = 10%.

4. Crear un modelo de Forescast

Desarrolla un modelo de forecast utilizando los métodos seleccionados. Este modelo debe ser capaz de generar previsiones precisas basadas en los datos analizados. Utiliza software especializado o plataformas de análisis de datos que te permitan construir y validar el modelo. Asegúrate de probar el modelo con datos históricos para verificar su precisión.

Elige el modelo de forecast que mejor se adapte a los datos y necesidades de tu Call Center. Considera factores como la complejidad de los datos, la disponibilidad de recursos, y el nivel de precisión requerido.

Desarrolla el modelo utilizando los datos históricos recolectados. Esto implica programar el modelo en una herramienta de análisis de datos y ajustar los parámetros para mejorar su precisión.

Asegúrate de que el modelo considera las variaciones y tendencias estacionales identificadas en el análisis de datos. Esto puede requerir ajustar los parámetros del modelo o incorporar métodos específicos para manejar la estacionalidad.

Valida el modelo utilizando un conjunto de datos de prueba para asegurar su precisión. Compara las predicciones del modelo con los datos reales y ajusta los parámetros según sea necesario para mejorar su desempeño.

5. Implementa el Forecast

Con el modelo listo, implementa el forecast en tu Call Center. Esto implica integrar el modelo en tus sistemas operativos y entrenar a tu equipo en su uso. Es esencial que los supervisores y gestores comprendan cómo interpretar las previsiones y tomar decisiones basadas en ellas. 

Ajusta los horarios de los agentes, planifica recursos adicionales en períodos de alta demanda y optimiza los flujos de trabajo para asegurar un nivel de servicio constante.

Convierte las previsiones en requisitos específicos de la fuerza laboral. Esto implica determinar el número de agentes necesarios para manejar el volumen de llamadas pronosticado sin afectar el nivel de servicio.

Desarrolla horarios de dotación de personal que reflejen las necesidades pronosticadas. Asegúrate de que haya suficientes agentes disponibles durante los períodos de alta demanda y ajusta los horarios en consecuencia.

Planifica la asignación de recursos y la capacidad necesaria para cumplir con los requisitos de dotación de personal. Esto puede incluir la contratación de agentes adicionales o la reubicación de recursos según las necesidades.

Monitorea los niveles de dotación de personal en tiempo real y realiza ajustes según sea necesario para responder a cambios inesperados en el volumen de llamadas. Utiliza herramientas de monitoreo para asegurarte de que el nivel de servicio se mantenga constante.

6. Mejora continua y adaptación

La implementación de un forecast no es un proceso estático. Requiere una mejora continua y adaptación a nuevas condiciones y datos. Monitorea regularmente el rendimiento del modelo y realiza ajustes según sea necesario. Recoge feedback de los usuarios del sistema y mantente actualizado con nuevas técnicas y herramientas de forecasting.

Evalúa regularmente la precisión y el rendimiento de las previsiones. Compara las predicciones con los datos reales y calcula métricas como el sesgo, RMSE, y MAPE para identificar áreas de mejora.

Analiza los resultados de las evaluaciones para identificar áreas donde el modelo de forecast puede mejorarse. Esto puede incluir ajustar los parámetros del modelo, incorporar nuevos datos, o cambiar el método de pronóstico utilizado.

Actualiza y perfecciona el modelo de pronóstico basado en los hallazgos de las evaluaciones. Esto puede implicar reentrenar el modelo con datos más recientes o incorporar nuevas técnicas de forecasting.

Recoge comentarios e ideas de los agentes y supervisores para mejorar el modelo de pronóstico. Los empleados que están en la primera línea pueden proporcionar valiosas ideas sobre cómo los cambios en el volumen de llamadas afectan la operación y qué ajustes pueden ser necesarios.

7 estrategias efectivas de Forecasting en Call Center

Implementar estrategias de forecasting efectivas es esencial para mejorar la eficiencia y la calidad del servicio en un Call Center. A continuación, se presentan tres estrategias clave para optimizar tus pronósticos.

1. Aprovecha toda la recopilación de datos

Para obtener pronósticos precisos, es crucial maximizar el uso de todos los datos disponibles. Esto incluye datos históricos de llamadas, tiempos de respuesta, tiempos de resolución, y cualquier otro dato relevante.

Asegúrate de que la calidad de los datos sea alta y de que estén actualizados y completos. Analizar estos datos de manera integral permite identificar patrones y tendencias que pueden ser utilizados para mejorar la precisión de los pronósticos.

2. Valida constantemente los datos

La validación constante de los datos es fundamental para asegurar la exactitud de los pronósticos. Esto implica revisar y limpiar los datos regularmente para eliminar errores y inconsistencias.

Utiliza técnicas de validación cruzada para comparar diferentes conjuntos de datos y asegurar que las previsiones sean confiables. Mantener la integridad de los datos mejora significativamente la fiabilidad del modelo de forecasting.

3. Todos los resultados deben ser exactos y medibles

Para evaluar la eficacia de los pronósticos, es esencial que todos los resultados sean exactos y medibles. Establece umbrales claros para definir el éxito y el fracaso de las previsiones.

Por ejemplo, una desviación del 0.5% respecto a los datos reales puede considerarse un éxito, mientras que una desviación del 50% indicaría un fracaso. Este enfoque te permite identificar rápidamente las áreas que necesitan ajustes y asegurar la precisión de los pronósticos.

4. Utiliza técnicas de combinación

Las técnicas de combinación implican el uso de múltiples métodos de forecasting para mejorar la precisión de las previsiones. Combina métodos de series temporales, análisis de regresión y machine learning para capturar diferentes aspectos de los datos. Esta estrategia permite aprovechar las fortalezas de cada método y minimizar sus debilidades, obteniendo pronósticos más precisos y robustos.

5. Compara los niveles de servicio y los costos de personal

Una estrategia efectiva de forecasting debe incluir la comparación de los niveles de servicio con los costos de personal. Analiza cómo los pronósticos afectan la dotación de personal y los niveles de servicio. Busca un equilibrio entre mantener un alto nivel de servicio y controlar los costos. Utiliza los datos para ajustar los horarios de los agentes y planificar la capacidad de manera eficiente.

6. Utiliza múltiples Forecast

Implementar múltiples pronósticos te permite comparar diferentes escenarios y elegir el más adecuado. Desarrolla varios modelos de forecasting utilizando diferentes técnicas y datos. Evalúa cada modelo en función de su precisión y fiabilidad, y selecciona el que ofrezca los mejores resultados. Esta estrategia te brinda una mayor flexibilidad y capacidad de respuesta ante cambios en el volumen de llamadas.

7. Realiza Re-Forecast constantemente

El entorno de un Call Center es dinámico, y las condiciones pueden cambiar rápidamente. Por ello, es crucial realizar re-forecast constantemente. Actualiza los pronósticos regularmente para reflejar los cambios en los datos y las tendencias. Revisa y ajusta los modelos de forecasting en función de los nuevos datos para mantener la precisión y relevancia de las previsiones.

Ventajas del Forecasting en Call Center

1.  Mejor gestión del stock: Los Call Center que también manejan pedidos de productos, el forecasting puede ayudar a prever la demanda y gestionar el inventario de manera más efectiva, evitando tanto la falta de stock como el exceso de inventario.

2. Planificación conjunta: El forecasting permite una planificación conjunta entre diferentes departamentos, como ventas, marketing y operaciones, asegurando que todos estén alineados y preparados para responder a las demandas del mercado.

3. Mejora de la gestión de la cadena de suministro: Al prever las demandas futuras, puedes optimizar tu cadena de suministro, asegurando que los recursos y materiales estén disponibles cuando sean necesarios, lo que reduce costos y mejora la eficiencia.

4. Refuerza tu posición financiera: Con una planificación más precisa, puedes gestionar mejor los flujos de efectivo y los recursos financieros, reduciendo riesgos y mejorando la estabilidad financiera de tu Call Center.

5. Mayor conciencia de los riesgos y oportunidades: El forecasting te permite identificar no solo las demandas futuras, sino también los posibles riesgos y oportunidades, ayudándote a tomar decisiones informadas y a prepararte para diferentes escenarios.

6. Oportunidades de optimización continua: Con el forecasting, puedes identificar áreas de mejora y optimización continua en tus procesos y operaciones, asegurando que tu Call Center funcione de manera eficiente y efectiva.

Conclusión

Implementar un sistema de forecasting en Call Center es una estrategia esencial para anticipar la demanda y optimizar los recursos disponibles. Al seguir los pasos descritos en esta guía, desde la recopilación y análisis de datos hasta la implementación y mejora continua del modelo de forecast, puedes asegurar una gestión eficiente y proactiva del centro de atención telefónica.

Esto no solo mejora la satisfacción del cliente al reducir los tiempos de espera y aumentar la calidad del servicio, sino que también optimiza los costos operativos y refuerza la posición financiera del Call Center.

Al aprovechar las ventajas del forecasting, puedes identificar y mitigar riesgos, aprovechar oportunidades y mantener una operación eficiente y adaptable a las cambiantes demandas del mercado.