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5 Operaciones de un Call Center



5 1 Estrategias de Desarrollo de un Call Center


En el desarrollo de un Centro de Atención Telefónica Call Center participan cuatro áreas diferentes Comunicaciones, Infraestructura, Recursos humanos Sistemas de Soporte

Las Comunicaciones son el medio por el cual el cliente se contacta con el Call Center La evolución de la tecnología disponible en el país hace que existan distintas alternativas para asegurar que no pierda ninguna llamada
- Líneas digitales
- Discado directo entrante
- Centrex
- Estudios de trafico
- 0-800 que permite dirigir las llamadas a distintos centros en función del origen del llamado, la hora, su derivación a otro centro si el elegido esta ocupado, etc

La Infraestructura donde el cambio más significativo ha sido la integración de comunicaciones computación C&C Son tres los factores básicos que participan en esta integración
- Los sistemas de accesos telefónicos
- Los accesos a los sistemas de gestión de la compañía
- Los sistemas para guiar al operador en el curso de una llamada

Los Recursos Humanos de su capacitación depende el éxito, teniendo siempre en cuenta que el costo del entrenamiento es siempre menor que el costo de atender mal a un cliente

Los Sistemas de Soporte de los que dependerá la capacidad del operador la efectividad del operador

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5 2 Sistemas de Mejoramiento Continuo Control de Calidad


BACK OFFICE


En este servicio Call Center S A suministra los recursos humanos, técnicos tecnológicos requeridos para los procesos operativos de soporte a actividades comerciales contratadas por el cliente Dichas actividades están generalmente relacionadas con las líneas de atención telefónica no pueden ser realizadas en el momento mismo de la llamada Por ejemplo El envío de correspondencia, de fax, entre otras

Las ventajas que obtiene el cliente al utilizar los servicios de back office son las siguientes
- Eliminar trabajo operativo
- Mayor seguridad
- Minimizar la posibilidad de pérdida de la información
- Aumento de la productividad
- Capacidad suficiente para manejo de grandes volúmenes de información

El Centro de Operaciones realiza cinco actividades básicas
1 Envío de fax al cliente
2 Envío de correo al usuario
3 Llamada telefónica de salida
4 Ajuste de la factura en el sistema
5 Captura de información

El número de personas se maneja de acuerdo con el tiempo de solución ejecución de las actividades del servicio El manejo de todas las operaciones que se generan en las llamadas de entrada, es definido por las atribuciones que el cliente de Call Center S A establece Todas las actividades del proceso que se manejan son medibles cuantificables de acuerdo a los indicadores de proceso de resultado, los cuales se registran en hojas de trabajo

Toda actividad definida en el proceso Envío de carta, envío de fax, ajuste, llamada telefónica, captura de información tiene su respectiva planilla de control manejada por el Director de Servicio Coordinador

Todos los documentos que se le envían a los usuarios carta, fax, catálogos, Kits de mercadeo, etc están definidos en su cuerpo contenido por el Cliente Los tiempos de entrega ejecución de las actividades del proceso del Centro de Operaciones están definidos en tiempo de acuerdo a los requerimientos del cliente a sus proveedores, por ejemplo la empresa que contraten para la distribución del correo

5 3 Análisis de Teoría de Colas



Una de las herramientas matemáticas más poderosas para realizar análisis cuantitativos de las redes de ordenadores es la teoría de colas de espera Esta técnica se desarrollo primeramente para analizar el comportamiento estadístico de los sistemas de conmutación telefónica, sin embargo, desde entonces, también ha sido aplicada para resolver muchos problemas de redes

SISTEMAS DE COLAS



Se pueden utilizar sistemas de colas de espera para modelar procesos en los cuales los clientes van llegando, esperan su turno para recibir el servicio, reciben el servicio luego se marchan Ejemplos de sistemas de colas de espera se encuentran en las cajas registradoras de los supermercados, en las ventanillas despachadoras de boletos para un partido de fútbol en las salas de espera de los consultorios médicos Los sistemas de colas de espera pueden definirse mediante cinco componentes
1 La función de densidad de probabilidad del tiempo entre llegadas
2 La función de densidad probabilidad del tiempo de servicio
3 El número de servidores
4 La disciplina de ordenamiento en las colas
5 El tamaño máximo de las colas

Conviene notar explícitamente que sólo se están considerando sistemas con un numero infinito de clientes es decir, la existencia de una larga cola no reduce la población de clientes a tal grado que se reduzca materialmente la velocidad de entradas En contraste, en un modelo de un sistema de tiempo compartido, sólo existe un número finito de clientes Si la mitad de ellos están esperando una respuesta, la velocidad de entrada se reducirá significativamente

La densidad de probabilidad del tiempo entre llegadas describe el intervalo de tiempo entre llegadas consecutivas Podríamos imaginarnos que contratáramos a alguna persona por ejemplo, a un estudiante para observar la llegada de los clientes A cada llegada, el observador registraría el tiempo transcurrido desde que ocurrió la llegada previa Después de que hubiese transcurrido un tiempo suficientemente largo de estar registrando las muestras, la listas de números podría clasificarse agruparse es decir, tantos tiempos entre llegadas de 0 1 segundos, tantos de 0 2 seg , etc Esta densidad de probabilidad caracteriza el proceso de llegadas

Cada cliente requiere de cierta cantidad de tiempo proporcionado por el servidor El tiempo de servicio requerido varia entre un cliente otro por ejemplo, un cliente puede presentar un carro lleno de artículos que abarrote la caja, el siguiente puede traer únicamente una caja de galletas dulces Para analizar un sistema de colas de espera, deben conocerse tanto la función de densidad de probabilidad del tiempo de servicio, como la función de densidad del tiempo entre llegadas

La cantidad de servidores no necesita explicarse Muchos bancos, por ejemplo, tienen una sola cola larga para todos sus clientes y, cada vez que un cajero se libera, el cliente que se encuentra al frente de la cola se dirige a dicha caja A este sistema se le denomina sistema de cola multiservidor En otros bancos, cada cajero cajera, tiene su propia cola particular En este caso tendremos un conjunto de colas independientes de un solo servidor, no un sistema multiservidor Para nuestro caso en estudio, la cola de llamadas se genera en un servidor este transfiere la llamada al operador que se encuentra disponible en el momento en que la llamada ha sido cortada Para generar las colas dentro del servidor se genera una instrucción al sistema para que coloque a la cola únicamente cierta cantidad de llamadas el resto son llamadas catalogadas como abandonadas

La disciplina de ordenamiento de una cola describe el orden según el cual los clientes van siendo tomados de la cola de espera Los supermercados utilizan el método del primero en llegar es el primero en ser servido En las salas de urgencia de los hospitales se utiliza, más a menudo, el criterio de primero el que esté más grave, no el primero en llegar es el primero en ser atendido En un entorno amistoso de oficina, ante la fotocopiadora, se despacha primero al que tenga menor trabajo

No todos los sistemas de colas de espera poseen una capacidad infinita de recepción de clientes Cuando demasiados clientes quieren hacer cola, pero sólo existe un número finito de lugares en cola de espera, algunos de estos clientes se pierden son rechazados

Aquí nos centraremos exclusivamente en sistemas de capacidad finita con un solo servidor una disciplina de al primero en llegar se le despacha primero Para estos sistemas se utiliza ampliamente, en la literatura sobre colas de espera, la notación A/B/m, en donde A es la densidad de probabilidad de tiempo entre llegadas, B es la densidad de probabilidad de tiempo de servicio m es el número de servidores Las densidades de probabilidad A B son escogidas a partir del conjunto
M - densidad de probabilidad exponencial M significa Markov
D - todos los clientes tienen el mismo valor D significa determinístico
G - general es decir, densidad de probabilidad arbitraria

El estado del arte actual cubre desde el sistema M/M/1, del cual se conoce absolutamente todo, hasta el sistema G/G/m, para el no se conoce, hasta la fecha, ninguna solución analítica exacta

La hipótesis de utilizar una probabilidad de tiempo entre llegadas exponencial es totalmente razonable para cualquier sistema que maneja una gran cantidad de clientes independientes En semejantes condiciones, la probabilidad de que lleguen exactamente n clientes, durante un intervalo de longitud t, estará dada por la ley de Poisson

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En la cual 3668 gif es la velocidad media de llegadas

Ahora se demostrará que las llegadas de Poisson generan una densidad de probabilidad de tiempo entre llegadas de tipo exponencial

La probabilidad, a t ?t, de que un intervalo entre llegadas se encuentre entre t t+?t, es exactamente la probabilidad de que no existan llegadas durante un tiempo t, multiplicada por la probabilidad de que exista una sola llegada en el intervalo infinitesimal ?t

donde

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En el limite 3670 gif el factor exponencial en P1 se acerca a la unidad, por lo tanto

3671 gif

Nótese que la integración de la ecuación A-2, entre 0 &inf; es igual a 1, como debe ser

Aunque la hipótesis de una densidad de probabilidad de tiempo entre llegadas es de tipo exponencial, es normalmente razonable, en términos generales es más difícil defender la hipótesis de que los tiempos de servicios sean también de carácter exponencial Sin embargo, para las situaciones en las cuales mientras más grande sea el tiempo de servio, menor será su probabilidad de ocurrir, el modelo M/M/1 puede ser una aproximación adecuada

PROCESO DE POISSON


El proceso de llegada de Poisson es el más usado en el diseño de los modelos de colas Este ha sido muy difundido para el tráfico de redes telefónicas así como para la evaluación del desempeño de sistemas de conmutación en general Además el proceso de Poisson se ha utilizado para modelar la generación de fotones la estadística de fotodetectores, a fin de representar procesos de ruido por impacto estudiar el fenómeno de generación de electrones-huecos en semiconductores, entre otras aplicaciones

Se utilizan tres enunciados básicos para definir el proceso de llegada de Poisson
Considérese un pequeño intervalo de tiempo 3672 gifseparando los tiempos 3673 gif como se muestra en la figura 5 1 Entonces
1 La probabilidad de una llegada en el intervalo ?t se define como 3674 gif siendo ?una constante de proporcionalidad especificada
2 La probabilidad de cero llegadas en 3675 gif

3 Las llegadas son procesos sin memoria cada llegada evento en un intervalo de tiempo es independiente de eventos en intervalos previos futuros

Con esta última definición, el proceso de Poisson se ve como un caso especial de un proceso de Markov, en el cual la probabilidad de un evento en el tiempo 3676 gif depende de la probabilidad en el tiempo de sólo 3677 gif Nótese que de acuerdo con los enunciados 1 2, queda excluido el caso de más de una llegada u ocurrencia de un evento en el intervalo

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Si ahora se toma un intervalo finito T mayor, se encuentra la probabilidad p k de k llegadas en T dada como

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Figura 5 1 Intervalo de tiempo usado en la definición del proceso de Poisson
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Figura 5 2 Derivación de la distribución de Poisson

Esta se conoce como la distribución de Poisson Esta distribución está debidamente normalizada

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y que el valor esperado está dado por

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La varianza

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El parámetro 3668 gif , definido inicialmente como una constante de proporcionalidad véase el enunciado 1 para el proceso de Poisson , resulta ser un parámetro de velocidad

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de la ecuación 5 1 Este representa entonces la tasa de promedio de llegadas de Poisson
De las ecuaciones 5 1 5 2 se desprende que la desviación estándar 3686 gif de la distribución, normalizada al valor promedio E K , tiende a cero conforme 3668 gifT aumenta 3687 gif Esto implica que para valores grandes de 3668 gifT, la distribución se encuentra concentrada alrededor de valores muy cercanos al valor promedio 3668 gifT
De esta forma, si se mide el número aleatorio de llegadas n en un intervalo T grande ”grande” implica 3668 gifT>>1, T>>1/3668 gif , n/T sería la buena estimación de 3668 gif Nótese también que 3688 gif Conforme 3668 gifT aumenta la distribución alcanza valores de alrededor de E k =3668 gifT, la probabilidad de no llegadas en el intervalo T se aproxima exponencialmente a cero con T
La distribución de Poisson de la ecuación 2 1 se deriva sin dificultad usando los tres enunciados del proceso de Poisson Con referencia a la figura 5 2, considerése una secuencia de m pequeños intervalos, cada uno de longitud 3689 gif
la probabilidad de un evento llegada en cualquier intervalo

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, mientras que laprobabilidad de 0 eventos es 3691 gif Usando el enunciado de independencia, parece entonces que la probabilidad de k eventos llegadas en cualquier intervalo T=m0t está dada por la distribución binomial

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Con

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Ahora considérese un intervalo grande de tiempo, señálense los intervalos en los que ocurre un evento llegada Poisson Se obtiene una secuencia aleatoria de puntos como la demostrada en la figura 5 3 El tiempo entre las llegadas sucesivas se representa con el simbolo T Es evidente que T es una variable aleatoria positiva con distribución continua En la estadística de Poisson, T es una variable aleatoria de distribución exponencial; es decir, su función de densidad de probabilidad 3695 gif

está dada por 3696 gif

Esta distribución exponencial entre llegadas se esboza en la figura 5 4 En procesos de llegada de Poisson, el tiempo entre las llegadas es más bien pequeño, la probabilidad entre dos eventos llegadas sucesivos disminuye en forma exponencial con el tiempo T

Después de un cálculo simple se ve que el valor medio E T de esta distribución exponencial es

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Figura 5 3 Llegadas de Poisson

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Figura 5 4 Distribución exponencial entre llegadas

mientras que la varianza está dada por

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El tiempo promedio entre llegadas resulta el esperado, ya que si la tasa de llegadas es 3668 gif, el tiempo entre ellas debería ser 1/?

El hecho de que la estadística del proceso de Poisson de lugar a una distribución exponencial entre llegadas se deduce con facilidad de la distribución de Poisson de la ecuación 2 1

Considérese el diagrama de tiempo de la figura 5 5 Como muestra, sea T la variable aleatoria que representa el tiempo transcurrido desde un origen arbitrario hasta el tiempo de la primera llegada Tómese cualquier valor x No ocurren llegadas en el intervalo 0,x si, sólo si, T >x La probabilidad de que T>x es exactamente la probabilidad de que no ocurran llegadas en 0,x ; es decir,

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Figura 5 5 Derivación de la distribución exponencial
P T>x =prob número de llegadas en 0,x =0 = 3702 gif

de la ecuación 2 1 Entonces la probabiidad de que 3703 gif x es

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REDES DE COLAS


Una red de colas es un conjunto de nudos interconectados entre sí Un cliente comienza su camino en un nodo, donde espera su servicio durante un cierto tiempo, salta a continuación a otro, donde recibirá otro servicio Las redes de colas pueden ser cerradas, cuando hay un número fijo de clientes circulando, abiertas, cuando los clientes pueden abandonar el sistema y/o otros pueden incorporarse a él, mixtas, donde hay una población fija una población flotante

La red más sencilla que podemos concebir es una formada por dos nudos en serie, cada uno de los cuales tiene distribuciones exponenciales para los tiempos entre llegadas para los tiempos entre servicios

El estudio de redes de colas se facilita enormemente por el Teorema de Burke Burke demostró que, en régimen estacionario, la salida de un sistema M/M/m con una tasa de entrada ? estadísticamente independiente del proceso de entrada Intuitivamente se comprende que si consideramos todo el sistema como una caja negra donde entran un número determinado de clientes por segundo, en el equilibrio forzosamente han de salir el mismo número de clientes por segundo, que si la entrada es <> la operación de los servidores también lo es, la salida ha de ser forzosamente <>

El tiempo medio de respuesta de la red será igual a la suma de los tiempos medios de respuesta en cada uno de los nodos, ya que cada nodo es independiente

donde

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Este resultado puede generalizarse a cualquier número de nodos donde cada uno tiene uno más servidores exponenciales todas las entradas son procesos de Poisson Así, en general

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Si existe realimentación, el Teorema de Burke no es aplicable Consideremos una red con N nudos, donde el nudo i tiene servidores exponenciales cada uno con tasa de servicio El proceso de llegadas externas al nodo es de Poisson con tasa , pero, al 3708 gifsalir del

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Jackson demostró que, a pesar de que las llegadas a los nudos no sean necesariamente procesos de Poisson, cada uno de ellos se comporta como si fuese un sistema con tasa de llegadas de esta forma podemos considerar cada nudo como independiente de los demás Esta independencia se manifiesta en que si llamamos al vector que describe el estado de la red, donde 3710 gifuno de sus 3711 gifelementos es el número de clientes que se encuentran en un momento dado en el nodo correspondiente a su subíndice, entonces

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Posteriormente pudieron identificarse las condiciones bajo las cuales un sistema general

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con N nodos L clases de clientes cada una de ellas con una matriz propia, tiene solución en forma de producto Para ello, los nodos que tienen entradas de poisson Se identificaron cuatro familias de nudos diferentes

1     Un único servidor esponencial disciplina FCFS
2     Un sistema con una infinidad de servidores con distribución de servicio genérica donde cada cliente tiene su propio servidor Es decir no hay cola
3     Un único servidor con distribución de servicio génerica disciplina de tiempo compartido
4     Un único servidor con distribución de servicio génerica disciplina LCFS

Consideremos a continuación una red cerrada de colas con una única clase de clientes, cuyo número K es fijo, que circulan incesantemente por una red de N nodos, de alguno de los cuatro tipos enumerados anteriormente Puesto que no hay ni entradas ni salidas de la red, se cumple que

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Por otra parte, al no existir llegadas externas

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donde C es una constante de normalización
En cualquier caso, el número de estados de una red cerrada es
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que para N=K=10 es del orden de cuarenta millones Quiere esto decir que no existen técnicas analíticas viables para solucionar el problema, es necesario recurrir a algún método aproximado

COLAS DE BATCH


Que es trabajar en batch?



Uno puede trabajar de dos maneras bien diferenciadas con una máquina destinada al cálculo intensivo en modo batch en modo interactivo
- El modo interactivo implica trabajar en tiempo real respuesta inmediata con recursos de ordenador CPU, disco memoria limitados, para llevar a cabo tareas rutinarias ediciones, compilaciones, mailing, documentaciones, supervisiones de resultados/procesos
- El modo batch supone enviar cálculos operaciones avanzados que consumen recursos CPU, memoria, disco en gran escala al ordenador, de manera que se quedan en tiempo de espera se ejecutan cuando el ordenador nos pueda garantizar que estos recursos están disponibles Estos trabajos se envían a las llamadas colas de batch, que sirven para clasificar los trabajos jobs según la cantidad de recursos que pidamos

Los gestores de colas batch


Un gestor de colas es un sistema de administración distribución de los trabajos jobs que se ejecutan en modo batch

Los gestores de colas más comunes dan facilidades para enviar los trabajos, monitorizando las colas, procesándolas de manera eficiente según sus necesidades de recursos de máquina, etc
Supongamos ahora un modelo de nodo algo más realista, donde llegan de media  tramas por segundo, que pueden ser canalizadas por Q líneas de salida Si una trama llega en un momento en que todas las líneas de salida se encuentran ocupadas, es descartada La pregunta es ¿qué número de salidas están ocupadas por término medio? Una representación de la cadena de estados en este caso es la siguiente

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Obsérvese que el número de transiciones por unidad de tiempo hacia un estado inferior depende del estado actual Claramente, cuantas más líneas haya ocupadas en un momento dado, mayor es la probabilidad de que alguna quede libre en el instante

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siguiente   El sistema que hemos de resolver ahora es el siguiente

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De donde obtenemos la solución general

Como siempre, la probabilidad de que la cola se encuentre vacia se obtiene de la condición de normalización, es decir, del hecho de que la suma de las probabilidades para

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todos los estados es la unidad

En un modelo sencillo, el nodo dispondría de un buffer para almacenar aquellas llamadas que llegasen cuando todas las líneas estuviesen ocupadas Inmediatamente que queda libre una línea, uno de los paquetes del buffer es tomado colocado en esa línea Si este proceso no altera significativamente la operación del nodo, se puede modelar el buffer como una cola de probabilidad de transición hacia estados superiores dada por probabilidad de transición hacia estados inferiores dada por UQ

Gráficamente

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Llamando ,el número medio de tramas almacenadas en el buffer viene dado por

Con 3723 gif

5 4     Dimensionamiento de un Centro de Llamadas


Disponer del número de agentes adecuado es vital para el rendimiento de un Centro de Llamadas Si el número de agentes es menor del necesario, los tiempos de espera se alargaran inaceptablemente; por el contrario, si disponemos de más ’staff’ del necesario, los costes se dispararán

Para establecer un Centro de Llamadas, es preciso determinar con precisión el número de líneas agentes que necesitaremos para prestar el servicio deseado Actualmente, más de un 60% de los costos de un Centro de Llamadas tienen su origen en los gastos de personal Por esta razón es particularmente importante dimensionar correctamente este apartado

Una manera simplista  de calcular el personal necesario es determinar la carga de trabajo medida en horas de atención telefónica dividiendo por el número de horas que dura cada turno, calcular el número de agentes necesarios
Por ejemplo, para atender 180 llamadas en 30 minutos, con una duración media de 5 minutos, harían falta 15 personas

Esta estimación es falsa por una sencilla razón, estamos asumiendo que en el momento en que un agente termina una llamada, dispone de otra llamada para atender Esto es cierto en otros procesos productivos, volviendo al ejemplo anterior, si hay que introducir en ordenador 180 documentos, cada uno requiere 5 minutos, vemos que la tarea podría ser realizada por 15 personas Este cálculo no es válido en nuestro Centro de Llamadas, las personas que llaman, no lo hacen en el momento que a nosotros nos conviene, sino que lo hacen en base a sus propias decisiones, siguiendo una distribución aleatoria, que normalmente está fuera del alcance de nuestra influencia

El matemático danés A K Erlang, que trabajaba para la compañía telefónica danesa en 1917, ya observó este problema desarrolló una formula para predecir las llamadas retrasadas tiempos de espera en base al número de agentes carga de trabajo   Esta formula se llama ‘Erlang C’; es la que vamos a utilizar a continuación para dimensionar el número de agentes necesarios para atender las llamadas mencionadas anteriormente

Para aplicar este método basta con prever el número de llamadas en un intervalo de tiempo, usualmente 30 60 minutos, su duración media, el nivel de servicio que se desea ofrecer El nivel de servicio se mide como el tiempo medio que se tarda en atender una llamada  tiempo medio de atención TMA En la práctica, puede ser más significativo conocer el TMAR tiempo medio de atención para las llamadas retrasadas, que nos indica el tiempo medio de espera de las llamadas que al llegar no encuentran un agente libre

Para dimensionar el Centro correctamente, el primer paso es hacer una previsión del tráfico que se va a tener en la hora punta

Realizando los cálculos mediante el método Erlang C, obtenemos el porcentaje de llamadas retrasadas, el tiempo medio de atención global de las retrasadas TMA TMAR la productividad de los agentes El programa de cálculo nos muestra esta información para varios casos, los que tienen sentido En este caso para 16, 17, …, 23 agentes, viéndose como varían los tiempos en cada uno de los casos

Con 16 agentes se esta en el límite con un tiempo medio de atención de 219 segundos, casi 4 minutos, lo cual es inaceptable en la práctica Sin embargo, la productividad alcanzada es muy elevada, el 94% Para mejorar la calidad del servicio, la solución es añadir agentes Pero ¿cuántos agentes?

Añadiendo uno, el tiempo medio de atención TMA mejora drásticamente, baja 141 segundos pasando de 219 a 78 segundos; este tiempo continua siendo demasiado elevado

El segundo agente que añadimos, 18 en total, nos permitirá bajar el TMA hasta 36, produciendo una mejora de 42 segundos Este tiempo podría ser aceptable, aunque continua siendo un poco alto

Veamos que mejoras nos aporta el tercer agente Con el reducimos el TMA en otros 18 segundos Como vemos, cada agente que añadimos, mejora nuestro nivel de atención, pero cada avance es más dificultoso que el anterior

Añadir el cuarto agente, para hacer un total de 20, nos permite bajar hasta 10 segundos, otros 8 segundos de reducción Ya a partir de aquí, cada agente adicional nos aporta una pequeña mejora, cada vez más pequeña, 5 segundos, 3 segundos, 1 segundo La conclusión clara es que no todos los agentes aportan la misma mejora, pasar de 16 a 17 agentes, mejoraba el TMA en 141 segundos; mientras que pasar de 22 a 23 solo permite mejorar 1 segundo

Otro aspecto que preocupa a la Dirección es la productividad obtenida por agente, medida como tiempo total atendiendo clientes, dividido por las horas trabajadas La realidad es que alcanzar una productividad de entre el 60 el 70%, es lo que se puede esperar razonablemente en un Centro de tamaño medio Otras cifras se manejan en Centros que reciben miles de llamadas diarias, donde es posible lograr productividades superiores al 80%

5 5     Sistemas de Servicios



SECTOR FINANCIERO



- Como Bancos, Corporaciones Financieras, Compañías de Financiamiento Comercial, Compañías de Leasing, Corporaciones de Ahorro Vivienda
- Soporte en las operaciones de envíos de extractos vía fax
- Envíos de correo masivo a los clientes para información de conocimiento de nuevos productos
- Envío de información vía Internet, verificación para prestación de un servicio
- Captura de información a través de un sistema, teniendo como medio formularios


SECTOR SERVICIOS


- Para realizar ajustes reclamos por facturación, a través de un sistema
- Manejo de suscripciones afiliaciones
- Verificación con bancos para débitos automáticos a través de una llamada telefónica de salida todo el esquema de envíos de correo vía fax, correo electrónico correos masivos físicos

ADMINISTRADORAS DE FONDOS DE PENSIONES AFP


- Para el empaque distribución física de extractos de pensiones obligatorias, pensiones voluntarias cesantías de los afiliados a los distintos fondos
- Captura de información de planillas específicas de los fondos, que son recibidas de los empleadores
- Verificación de direcciones a través de una llamada telefónica para el envío de carnés de afiliación, los cuales pueden ser manejados conjuntamente con el envío de los extractos mencionados inicialmente

ENTIDADES PROMOTORAS DE SALUD


- Envío de material promocional de nuevos productos servicios a los afiliados
- Captura de información de planillas específicas de afiliación, novedades, entre otras, recibidas de los empleadores
- Verificación de direcciones a través de una llamada telefónica para el envío de carnés de afiliación


ENTIDADES DE PRENSA PUBLICIDAD


- Verificación con los Bancos a través de una llamada telefónica de salida, para autorizar débito automático cargo a tarjetas de crédito, por la prestación de servicios de pauta publicitaria anuncios de clasificados

UNIVERSIDADES



- Preparación envío de información por cualquier medio fax, correo electrónico, correo físico de programas currículos de pregrado, postgrado, diplomados cursos de extensión de información general de la Universidad


AGENCIAS DE TURISMO


- Preparación envío de información sobre planes tarifas, tanto en forma física como por fax

AEROLÍNEAS


- Se utiliza para el envío de información sobre destinos, horarios tarifas e información general de la compañía


EMPRESAS DE COSMÉTICOS DE VENTA MASIVA



- Distribución a los representantes de ventas, de folletos catálogos que son solicitados a través de la línea de servicio al cliente a través de formatos físicos de pedidos

En términos generales, el Centro de Operaciones puede ser ofrecido a todas aquellas empresas de servicio que requieran del envío de información a sus clientes por cualquier medio que requieran de trabajos de captura modificación de información a través de un sistema aplicación

6     Conclusiones


El presente trabajo se ha diseñado para dar a conocer al público en general las principales operaciones, manejo fortalezas de un centro de llamadas
Lo que se busca en un centro de llamadas es el reducir costos para las compañías e incrementar ganancias, ya que estas se centran específicamente en sus competencias centrales, estableciendo un outsourcing con los centros de llamada para que este se haga cargo de incrementar la rentabilidad de la compañía a través del telemarketing otras áreas que no sean el giro principal del negocio
El cálculo del personal necesario en los Centros de Llamadas no es trivial, el disponer de un agente de menos puede deteriorar los tiempos de respuesta hasta extremos irrazonables
El mundo competitivo actual, nos obliga a realizar un esfuerzo para prestar el mejor servicio a los clientes Los responsables de los Centros de Llamadas se ven así obligados a encontrar un punto de equilibrio entre dar un excelente servicio mantener los costes bajo control
El responsable de un Centro de Llamadas está obligado a realizar una previsión ajustada de las llamadas que va a recibir, a utilizar las técnicas adecuadas de cálculo de tráfico para poder determinar el personal óptimo desde el punto de vista del nivel de servicio costes asociados
Un centro de llamadas tiene la suficiente flexibilidad como para poder adaptarse a cualquier tipo de empresa, sin importar el  giro de esta Lo que variará en cada caso, es el número de agentes a trabajar con cada empresa cliente

Autor

Oscar Puente
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