Metodología para optimizar la productividad en un centro de contacto

Abstract

Los centros de contacto enfrentan constantes desafíos en materia de productividad debido a la alta rotación del personal, el ausentismo y la dificultad para proyectar la demanda operativa. Este trabajo propone una metodología para optimizar la productividad en este tipo de operaciones, integrando variables de workforce management, gestión humana y formación. A través del análisis de datos internos y la aplicación de modelos predictivos basados en inteligencia artificial, se identificó un perfil de asesor exitoso que permite anticipar comportamientos de rotación y mejorar los procesos de atracción, selección y retención. Como resultado, se diseñó el modelo Dominó, una herramienta que clasifica a los asesores según su rentabilidad, desempeño y permanencia, facilitando decisiones estratégicas para fortalecer la cadena operativa del centro de contacto.Contact centers constantly face productivity challenges due to high staff turnover, absenteeism, and difficulties in forecasting operational demand. This study proposes a methodology to optimize productivity in such environments by integrating workforce management, human resources, and training variables. Through internal data analysis and the application of predictive models based on artificial intelligence, a successful advisor profile was identified, enabling the anticipation of turnover patterns and the improvement of recruitment and retention processes. As a result, the Dominó model was developed—an AI tool that classifies advisors according to their profitability, performance, and tenure—supporting strategic decisions to strengthen the contact center's operational chain.MaestríaMagíster en Gerencia Integral por Proceso