Estudio para la Proyección de Llamadas Recibidas en un Centro de Experiencia Telefónica de una Entidad Financiera
En la actualidad, muchas empresas en todo el mundo utilizan diversos medios de comunicación para responder a solicitudes de los clientes y contactar a clientes potenciales para ofrecer productos. Entre estos canales, se encuentra el contacto vía telefónica, ya que es ampliamente utilizado por la may...
- Autores:
-
Ruiz Cotrino, Juan Pablo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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En la actualidad, muchas empresas en todo el mundo utilizan diversos medios de comunicación para responder a solicitudes de los clientes y contactar a clientes potenciales para ofrecer productos. Entre estos canales, se encuentra el contacto vía telefónica, ya que es ampliamente utilizado por la mayoría de la población, lo que permite a las empresas ampliar su alcance y los beneficios que pueden ofrecer. Para llevar a cabo este contacto, existen varios call centers que actúan como enlace entre la empresa y el cliente final. Sin embargo, uno de los mayores desafíos en la operación de estos centros es la determinación de los flujos de llamadas durante un período determinado, ya que es difícil saber cuándo aumentarán o disminuirán significativamente. Además, no siempre se conoce la cantidad de agentes que están trabajando, lo que dificulta la determinación de la eficacia de la respuesta. Como resultado, los clientes pueden verse afectados o insatisfechos debido a los tiempos de espera prolongados y la falta de disponibilidad para atender sus llamadas. Por otro lado, la entidad también tiene ciertas dudas sobre cómo distribuir los agentes, como cuántos agentes se necesitan en un día para garantizar el más alto nivel de atención, en qué momentos del día disminuye el flujo de llamadas para programar los descansos de los agentes y determinar la duración promedio de cada llamada |
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Entre estos canales, se encuentra el contacto vía telefónica, ya que es ampliamente utilizado por la mayoría de la población, lo que permite a las empresas ampliar su alcance y los beneficios que pueden ofrecer. Para llevar a cabo este contacto, existen varios call centers que actúan como enlace entre la empresa y el cliente final. Sin embargo, uno de los mayores desafíos en la operación de estos centros es la determinación de los flujos de llamadas durante un período determinado, ya que es difícil saber cuándo aumentarán o disminuirán significativamente. Además, no siempre se conoce la cantidad de agentes que están trabajando, lo que dificulta la determinación de la eficacia de la respuesta. Como resultado, los clientes pueden verse afectados o insatisfechos debido a los tiempos de espera prolongados y la falta de disponibilidad para atender sus llamadas. Por otro lado, la entidad también tiene ciertas dudas sobre cómo distribuir los agentes, como cuántos agentes se necesitan en un día para garantizar el más alto nivel de atención, en qué momentos del día disminuye el flujo de llamadas para programar los descansos de los agentes y determinar la duración promedio de cada llamadaCurrently, many companies worldwide use various communication channels to respond to customer inquiries and reach out to potential clients to offer products. Among these channels is telephone contact, as it is widely used by the majority of the population, enabling companies to expand their reach and the benefits they can offer. To facilitate this contact, there are several call centers that act as a link between the company and the end customer. However, one of the major challenges in operating these centers is determining call flows during a specific period, as it is difficult to predict when they will significantly increase or decrease. Additionally, the exact number of agents working is not always known, making it challenging to assess response effectiveness. Consequently, customers may experience dissatisfaction due to extended wait times and a lack of availability to address their calls. On the other hand, the organization also has uncertainties about agent distribution, such as how many agents are needed each day to ensure the highest level of service, when during the day call volumes decrease to schedule agent breaks, and to determine the average duration of each call.Profesional en estadísticaPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásRregrado estadísticaFacultad de estadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estudio para la Proyección de Llamadas Recibidas en un Centro de Experiencia Telefónica de una Entidad FinancieraRandom ForestTime seriesContact centerForecasting callsEstadísticaEntidad FinancieraMedios de ComunicaciónClientesEmpresas telefónicasRandom ForestSeries temporalesContact centerProyeccion de llamadasinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAli, J. (2012). International Journal of Computer ScienceBenavides, A. M. (Enero de 2022). Modelo para la prediccion de interacciones recibidas en un centro de experiencia telefonica.Boulin, J. M. (2010). CALL CENTER DEMAND FORECASTING: IMPROVING SALES CALLS. MassachusettsBreiman, L. (2001). Random Forests. Obtenido de https://link.springer.com/article/10.1023/A:1010933404324Chen, X. (09 de 02 de 2012). Random forests for genomic data analysis. Science Direct. Obtenido de https: //doi.org/10.1016/j.ygeno.2012.04.003Eduardo Raffo, L. R. (2012). Medición de la atención en un call center usando box-jenkins.Hurtado, P. A. (2003). Analisis de Capacidad del Call Center de una.Rigatti, S. J. (2017). Random Forest. Journal of Insurance MedicineSaavedra, F. I. (s.f.). Redes Neuronales Artificiales. 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