Curso de Pronóstico de Volumen y Staffing Erlang

Lección 1 • Métricas clave de desempeño explicadas

Presenta los indicadores clave de desempeño que se utilizan para medir la salud de un centro de contacto. Estas métricas se convierten en los objetivos que los modelos de dotación de personal están diseñados para alcanzar.

Lección 2 • Panorama general de fuentes de datos y sistemas

Revisa los sistemas que generan los datos del centro de contacto utilizados en el pronóstico. Los estudiantes aprenden de dónde provienen los datos y cómo evaluar su confiabilidad.

Lección 3 • El ciclo de dotación de personal y pronóstico

Traza el flujo de trabajo de principio a fin, desde la predicción del volumen hasta la implementación del horario. Los estudiantes observan cómo cada etapa depende de la precisión de la anterior.

Lección 1 • Extracción de datos históricos de contacto

Cubre métodos para obtener registros de contacto a nivel de intervalo y diarios de los sistemas operativos. Una extracción limpia es el prerrequisito para todo análisis posterior.

Lección 2 • Identificación y manejo de anomalías

Enseña la detección y el tratamiento de valores atípicos, caídas del sistema y eventos atípicos en datos históricos. Las anomalías no abordadas distorsionan las líneas base del pronóstico.

Lección 3 • Cálculo del volumen de línea base

Establece una línea base estadísticamente sólida a partir de datos históricos que representan la demanda normal. La línea base ancla todos los ajustes futuros del pronóstico.

Lección 4 • Estructuración de datos para el pronóstico

Demuestra cómo organizar datos limpios en formatos de series de tiempo adecuados para el análisis de patrones. Una estructura adecuada acelera la construcción de modelos en capítulos posteriores.

Lección 1 • Patrones intradiarios y por día de la semana

Analiza los ritmos de volumen subdiarios y semanales que impulsan los requisitos de personal a nivel de intervalo. Estos patrones forman la base del diseño de horarios diarios.

Lección 2 • Conceptos de series de tiempo para pronosticadores

Introduce la estructura de las series de tiempo y los componentes que impulsan la variación en el volumen de contacto. Comprender estos componentes es esencial antes de aplicar cualquier modelo de pronóstico.

Lección 3 • Métodos de descomposición clásicos

Aplica la descomposición aditiva y multiplicativa para separar los componentes de tendencia, estacionalidad y residual. Los estudiantes validan los resultados de la descomposición antes de usarlos en los pronósticos.

Lección 4 • Estacionalidad semanal y mensual

Examina los ciclos de volumen recurrentes a nivel semanal y mensual y cómo cuantificarlos. Los índices estacionales derivados aquí se aplican directamente en los modelos de pronóstico.

Lección 1 • Pronóstico basado en regresión

Aplica regresión lineal y múltiple para modelar el volumen en función de los impulsores del negocio. La regresión permite un pronóstico causal cuando se dispone de indicadores adelantados.

Lección 2 • Evaluación y selección de modelos

Establece un marco para comparar modelos de pronóstico utilizando métricas de precisión y ajuste al negocio. Los estudiantes seleccionan modelos basándose en la evidencia y no en la familiaridad.

Lección 3 • ARIMA y el enfoque Box-Jenkins

Introduce el modelado autorregresivo integrado de promedio móvil para series de tiempo estacionarias. Los estudiantes aprenden la identificación, estimación y verificación de diagnóstico del modelo.

Lección 4 • Promedios móviles simples y ponderados

Introduce los métodos de promedio móvil como herramientas de pronóstico accesibles para principiantes. Los estudiantes entienden sus supuestos, fortalezas y limitaciones antes de avanzar a modelos complejos.

Lección 1 • Manejo de días y eventos especiales

Aborda la modificación de perfiles estándar para días festivos, campañas y otros días atípicos. Los perfiles no ajustados en días especiales causan errores significativos de personal.

Lección 2 • Monitoreo de la precisión del pronóstico a nivel de intervalo

Establece el seguimiento de precisión en tiempo real y post-hoc para los pronósticos de intervalo. La precisión a nivel de intervalo determina directamente si se cumplen los objetivos de personal cada día.

Lección 3 • Construcción y mantenimiento de perfiles de intervalo

Cubre la construcción de perfiles intradiarios representativos y su mantenimiento continuo. Los perfiles deben actualizarse a medida que evoluciona el comportamiento del cliente.

Lección 4 • De totales diarios a volúmenes por intervalo

Demuestra la desagregación de pronósticos diarios en intervalos subdiarios utilizando perfiles históricos. Los pronósticos de intervalo precisos son el insumo directo para los modelos de personal Erlang.

Lección 1 • Cálculo de agentes requeridos

Aplica Erlang C iterativamente para determinar la cantidad mínima de agentes que cumple con un objetivo de nivel de servicio. Los estudiantes practican cálculos manuales y asistidos por herramientas.

Lección 2 • Dotación de personal para canales no telefónicos

Adapta los modelos Erlang y relacionados para chat, correo electrónico y trabajo de back-office con diferentes características de concurrencia y aplazamiento. Cada canal requiere supuestos de modelado distintos.

Lección 3 • Erlang A y modelado de abandono

Extiende Erlang C a Erlang A, considerando la paciencia de quien llama y el abandono. Erlang A produce estimaciones de personal más realistas en entornos con alto abandono.

Lección 4 • Fundamentos de teoría de colas

Introduce los principios matemáticos que rigen el comportamiento de las colas de llamadas y la utilización de agentes. Estos conceptos explican por qué Erlang C produce estimaciones de personal precisas.

Lección 1 • Comprensión y medición de la contracción de disponibilidad

Define todas las categorías de contracción que reducen el tiempo productivo del agente y muestra cómo medir cada una. Las tasas de contracción precisas son esenciales para convertir los requisitos en plantilla.

Lección 2 • Principios de diseño de turnos

Cubre la construcción de patrones de turnos que alinean la disponibilidad del agente con las curvas de demanda por intervalo. El diseño de turnos determina directamente la eficiencia con la que la plantilla cubre los requisitos.

Lección 3 • Técnicas de optimización de horarios

Introduce métodos para seleccionar la mejor combinación de turnos para minimizar el exceso y déficit de personal. La optimización reduce el costo mientras mantiene el cumplimiento del nivel de servicio.

Lección 4 • Adherencia al horario y gestión en tiempo real

Conecta los horarios planificados con la ejecución en tiempo real mediante el monitoreo de la adherencia. Las brechas de adherencia erosionan la cobertura de personal que el horario fue diseñado para proporcionar.

Lección 1 • Alineación de pronósticos con la planificación financiera

Conecta los pronósticos de personal con los ciclos presupuestarios, los objetivos de costo por contacto y las aprobaciones de plantilla. Los estudiantes aprenden a presentar planes de fuerza laboral en términos financieros que aseguren el respaldo de la dirección.

Lección 2 • Metodología de planificación de capacidad

Traduce los pronósticos de volumen a largo plazo en requerimientos mensuales de plantilla y recursos. El plan de capacidad conecta los resultados del pronóstico con las decisiones de inversión en fuerza laboral.

Lección 3 • Análisis de escenarios y sensibilidad

Construye escenarios optimista, base y pesimista para cuantificar el riesgo de personal ante la incertidumbre. El análisis de escenarios permite una planificación de contingencia proactiva en lugar de una respuesta reactiva.

Lección 4 • Pronóstico de volumen a largo plazo

Extiende las técnicas de pronóstico a horizontes de 12 a 36 meses utilizando insumos de tendencia e impulsores del negocio. Los pronósticos a largo plazo impulsan las decisiones de contratación, formación y planificación de instalaciones.