SAC 4.0: a evolução do serviço de atendimento ao consumidor
Proporcionar interações intuitivas e serviços eficientes é um desafio exponencial para muitas empresas. Como a implementação do SAC 4.0 pode contribuir para melhorar o relacionamento com o cliente?
Disclaimer: este artigo tem como objetivo apresentar uma abordagem à análise exploratória de potenciais problemas de negócios e trazer soluções que vão orientar as etapas estatísticas (ou ciência de dados), permitindo, assim, identificar de forma mais assertiva os comportamentos e necessidades dos clientes aplicado às centrais de atendimento.
Introdução
O termo indústria 4.0 foi mencionado pela primeira vez na Feira de Hannover, 2011. Foi cunhado a partir de um projeto estratégico voltado para tecnologia do governo alemão (14). Logo, o conceito de SAC 4.0 nada mais é que a evolução do serviço de atendimento ao consumidor unindo inovações tecnológicas — habilitadores -, principalmente, foco na experiência e sucesso do cliente.
E se quiséssemos estimar a frequência de ligações de clientes em um certo intervalo de tempo? Como obter essa resposta através da estatística probabilística?
Teoria de Filas (Pesquisa Operacional)
Primeiramente, é importante ressaltar que a teoria de filas é um setor da Pesquisa Operacional (6) que utiliza conceitos básicos de processos estocásticos. E, de matemática aplicada para analisar o fenômeno de formação de filas, bem como suas características.
Tipo de filas
Finita
As eleições do sistema brasileiro, por exemplo. À medida que ocorrem as apurações das urnas (cenário brasileiro) há uma redução da população (regiões).
Infinita
Uma fila bancária, como exemplo. Logo, enquanto o período de atendimento estiver disponível, não há limites de vezes para chegada ou saída de clientes (4).
Classificando o nível de paciência do cliente
Impaciente
Não quer esperar. Um exemplo disso é um restaurante, não adianta querer saciar sua fome sem que o prato seja totalmente disponibilizado pela cozinha (1). Existem os processos a serem cumpridos e etapas.
Paciente
Espera por um determinado produto ou serviço. As compras online são um ótimo exemplo, na maioria dos casos o processo de logística para entrega final na casa do cliente é determinado por um ‘SLA’, acordo de nível de serviço (do acrônimo em inglês: Service Level Agreement).
Limite
Aguardando atendimento em uma chamada telefônica. Tempo máximo de espera estipulado e mencionado ao cliente de maneira transparente. Pelo menos deveria!
Estudo de caso 1: determinando a probabilidade (SAC 4.0)
Um sistema de atendimento ao cliente (fraudes), recebe um total de 200 ligações por dia, considerando uma jornada de 6h de trabalho, de maneira aleatória e independente (de ocorrências anteriores). A média é de 33.3 ligações por hora.
Assumindo que a equipe deste Call Center trabalha somente em dias úteis qual é a probabilidade de que nenhuma ligação ocorra em um intervalo de 15 minutos?
Matemágica! Eitha que o trem lascou de vez. Calma!
Vamos entender a definição de alguns conceitos primeiro.
Método
Probabilidade
A distribuição de Poisson (1) nada mais é que uma distribuição estatística; criada por Siméon Denis Poisson e responsável por publicar em 1838 a teoria da probabilidade. É aplicável quando o número de possíveis ocorrências discretas é muito maior do que o número médio de ocorrências em um determinado intervalo de tempo ou espaço amostral.
Fórmula de Poisson
Solução (estudo de caso 1)
A probabilidade de que nenhuma ligação (ou evento) ocorra em um intervalo de quinze minutos (15min) é de 0,024%.
Visualização do gráfico
No gráfico acima, o valor de 0,024% (ponto de intersecção) representa a probabilidade de que nenhuma ligação (evento) ocorra em um intervalo de quinze minutos, dado que a jornada do colaborador corresponde de 0h até às 6h (referência à madrugada).
Bônus: estudo de caso 2 (fila bancária)
Para o nosso propósito prático, vamos considerar que a nossa média de chegada é de 2 clientes em um intervalo de 30 minutos, de maneira aleatória e independente. Além de, assumir que a capacidade de atendimento dos operadores é de no mínimo 5 e no máximo 8 clientes por guichê.
Qual é a probabilidade de 5 novos clientes chegarem na fila em um intervalo de uma hora?
Expressão
Probabilidade
Assim, para um intervalo de uma hora (ou 60min), podemos concluir que existe a probabilidade de 34,97% de 5 novos clientes chegarem na fila.
A ‘geração’ do gráfico (case 2) é por sua conta, ok? :)
Envie nos comentários suas sugestões e/ou novas soluções. Será um prazer para nós visualizar outras formas de resolução destes problemas de negócio.
Ambiente de execução (experimento)
O experimento foi executado em uma estação de trabalho (computador) com as seguintes configurações:
Conclusão
Assim como o Marketing evoluiu junto ao comportamento do consumidor, as empresas de todos os portes estão despertando para a necessidade de modernizar o atendimento ao cliente através dos benefícios do SAC 4.0.
É importante ressaltar ainda que durante a transição tecnológica haja desvios e impactos, positivos ou negativos. Estes efeitos devem ser observados, mensurados e ajustados de acordo com a estratégia e contexto de cada empresa.
Autores: Alexandre (#oale) e Tales Lima Fonseca
Agradecimento: Alceu Costa, Lennon Cruz, Gustavo Bicalho, Diego Wesllen, Rodrigo Mello, Fellows e DED (Itaú Unibanco).
Referências:
- A. Zibetti. Processos de chegada Distribuição de Poisson. Probabilidade e Estatística para Engenharias utilizando o R (Studio) da Universidade Federal de Santa Catarina (2022)
- A. Corleta. Taxa de Chegadas — Pesquisa Operacional. Post em vídeo no Youtube (2016)
- C. C. Cavalcante, V. S. O. Ribeiro. Tópicos em Estatística para Engenharia. E-book no blog Osterne (2022)
- E. Bastos. Otimização de Estruturas de Filas. Post no github.io. (2018)
- D.G Kendall. Stochastic Processes Occurring in the Theory of Queues and their Analysis by the Method of the Imbedded Markov Chain. The Annals of Mathematical Statistics (1953)
- D. Lindley. The theory of queues with a single server. Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society (1952)
- R. Bruns, S. P. Soncim, M. F. Sinay. Pesquisa Operacional: Uma Aplicação da Teoria das Filas a um Sistema de Atendimento . Artigo na Associação Brasileira de Engenharia de Produção (2001)
- Anaconda. Anaconda offers the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. Website Anaconda Distribution (2022)
- Jupyter. Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages. Website Jupyter.org (2022)
- Pandas. Open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Website Pandas.org (2022)
- Numpy. The fundamental package for scientific computing with Python. Website Numpy.org (2022)
- Matplotlib. Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Website Matplotlib.org (2022)
- R. Pires. Melhore o atendimento ao cliente com o SAC 4.0. Post no blog rockcontent (2022)
- IEDI. Indústria 4.0: A Quarta Revolução Industrial e os desafios para a Indústria e para o desenvolvimento brasileiro. Instituto de Estudos para o Desenvolvimento Industrial (2017)
