Guía de referencia de plantilla de personal

Descripción general del Flujo de pronóstico a plantilla de personal

  • Generación de pronósticos (pasos 1 a 3)

    • Entradas:

      • Datos históricos Periodo: Determina el rango de datos utilizado para el análisis de tendencias.

      • Rango de fechas de pronóstico: Período de tiempo futuro para el que se necesita el pronóstico.

      • Habilidades: Los pronósticos se generan por habilidad (o grupo de habilidades).

      • Intervalo: Granularidad del pronóstico (por ejemplo, 15 min, 30 min).

    • Producción:

      • Volumen (llamadas/chats/etc. por intervalo por habilidad)

      • Tiempo promedio de manejo (AHT) por intervalo por habilidad

  • Generación de plantilla de personal (Paso 4 y Paso 5)

    • Entradas:

      • Volumen y AHT pronosticados del paso 3

      • Parámetros de plantilla de personal:

        • SLA (Por ejemplo, 80% en 20 segundos)

        • ASA (Velocidad promedio de respuesta)

        • Contracción (por ejemplo, 25%)

        • Objetivo de ocupación (por ejemplo, 85%)

        • Concurrencia (para chat, correo electrónico)

    • Producción:

      • Recuento de plantilla de personal requerido por intervalo por habilidad

Fórmula de plantilla de personal

La fórmula base utilizada para calcular el requerimiento de personal bruto (antes de aplicar modificadores como la contracción) es:

Personal requerido = (Volumen × AHT) / Duración del intervalo (en segundos)

Esto proporciona Tiempo total de manejo por intervalo, que luego se divide por el tiempo de manejo disponible por agente (es decir, duración del intervalo en segundos), asumiendo ocupación total.

Por ejemplo (para un intervalo de 15 minutos):

  • Volumen previsto = 100

  • AHT = 300 segundos

  • Intervalo = 15 minutos = 900 segundos

Plantilla de personal bruta = (100 × 300) / 900 = 33,33 ≈ 34 agentes

Luego se ajustó por contracción, ocupación y buffers de SLA.

Consideraciones de cálculo

  • Lógica de asignación de habilidad

    Si una habilidad se comparte entre varias unidades de programación (SU),

    • El pronóstico se genera primero en el nivel de habilidad.

    • Durante la dotación de personal, la producción de personal se divide luego proporcionalmente entre las SU en función de la asignación de habilidades a SU o la distribución de peso.

  • Manejo de concurrencia

    Para los canales digitales (por ejemplo, chat o correo electrónico), el valor de concurrencia reduce la cantidad de personal requerido.

  • Aplicación de contracción

    Una vez calculada la dotación de personal bruta, se aplica la contracción:

  • Plantilla de personal final = Plantilla de personal bruta / (1 - Contracción %)

Entradas de referencia

Parámetro

Valor de ejemplo

Finalidad
AHT 300 segundos Tiempo promedio total para gestionar una interacción
Intervalo 900 segundos Granularidad del pronóstico (15 min)
Contracción 25% Absentismo, descanso, formación, etc.
Ocupación 85% Límite de utilización
SLA/ASA Configurable Objetivo de la experiencia del cliente

Paso de simulación: Imitación del comportamiento de ACD en el mundo real

Antes de finalizar las recomendaciones de personal, el sistema ejecuta un motor de simulación que imita cómo se comportaría un distribuidor automático de llamadas (ACD) en el mundo real. Esta simulación juega un papel fundamental en:

Validación de la plantilla de personal frente a los objetivos del SLA:

  • Comprueba si los niveles de personal configurados para cada intervalo y habilidad realmente cumplen con el SLA o ASA objetivo.

  • Utiliza modelos de teoría de colas en condiciones de carga simuladas.

Distribución de plantilla de personal entre unidades de programación (SU):

  • En los casos en que varias unidades de programación comparten una habilidad, la simulación ayuda a distribuir de manera inteligente la carga de personal requerida entre las SU.

  • La distribución se basa en reglas de enrutamiento, capacidad de SU, pesos de volumen y lógica de concurrencia.

  • La simulación identifica cómo fluye la carga de interacción a través de la red, reflejando las decisiones de enrutamiento de ACD en la realidad.

Por qué esto importa

Este enfoque basado en simulación va más allá de las fórmulas estáticas. Proporciona recomendaciones de personal que reflejan las operaciones del mundo real, lo que ayuda a mejorar el cumplimiento del SLA y la eficiencia del agente.

Perspectivas clave

  • La plantilla de personal se basa en el pronóstico del nivel de habilidad del volumen y el AHT.

  • Aplicamos modelos estándar de la industria para garantizar que se cumplan los objetivos de SLA, teniendo en cuenta la contracción y la ocupación.

  • El sistema garantiza que la dotación de personal esté alineada con las necesidades comerciales por intervalo y habilidad, con flexibilidad en la configuración.