Reducción de la rotación de agentes del centro de llamadas con análisis predictivo

Organizaciones que tienen muchos empleados que están en posiciones de alta rotación, como centros de llamadas, equipos de ventas o agencias temporales. Todos estos roles podrían beneficiarse de la construcción de modelos para determinar por qué se van los empleados.

Predecir la rotación de empleados mediante la minería de datos y el análisis puede ayudar a reducir y retener a los mejores talentos. El impacto del churn puede ser tanto en tiempo como en dinero. Es hora de capacitar a nuevos empleados y ponerlos al día en sus sistemas y procesos. El costo monetario asociado con la publicación de nuevos roles, el pago a agencias externas, el pago de horas extra al resto del personal y la inversión en los empleados solo para que se vayan dentro de los seis meses a un año.

De acuerdo con Quality Assurance & Training Connection, la tasa de respuesta estándar para la industria del centro de llamadas está entre el 30 y el 45%. En el artículo, Explorando los números de rotación del centro de llamadas que indican que el costo promedio para reemplazar a un empleado de primera línea es de entre $ 10 y $ 15k por empleado. Para calcular el impacto utilizando estos números. Un centro de llamadas que tenga 100 trabajadores a tiempo completo con una tasa de deserción del 30% costaría aproximadamente $ 300K por año solo en costo de reemplazo. Usando el extremo superior del ejemplo, el desgaste del 45% a $ 15K por empleado costaría $ 675K.

Recolectando datos sobre los empleados y luego construyendo un modelo predictivo utilizando empleados que han abandonado la organización. Se puede crear un modelo de análisis predictivo que le proporcionará nuevos conocimientos sobre las características de los empleados con alto riesgo de irse. Además, los empleados que tienen un bajo riesgo de abandono tendrían características diferentes. La salida del modelo crea una puntuación para cada empleado que indica su probabilidad de irse o quedarse. Al tener este puntaje, puede igualar el desempeño del empleado para determinar las opciones para mantener a su mejor talento y evitar que se vayan.

Algunos de los factores que podrían usarse en el modelo incluyen:

  1. Satisfacción ambiental
  2. Experiencia previa
  3. Tiempo de trabajo bajo el mismo gerente.
  4. Horas normales de trabajo
  5. Satisfacción laboral
  6. Pago por tiempo extra
  7. Relación de satisfacción
  8. Opciones de alamcenaje

Comprender por qué algunos empleados tienen éxito y otros fallan puede darle la ventaja competitiva necesaria para aumentar los ingresos y la participación de mercado. Se pueden crear programas para ayudar a filtrar a los candidatos que probablemente se agiten y reduzcan el costo asociado con la contratación de nuevos empleados. Además, se pueden hacer cambios operativos para recompensar a los mejores talentos. En función de esta información, se puede orientar a otros empleados que desee que se conviertan en los mejores empleados. Se pueden tomar acciones específicas para que estos empleados sean aún más productivos.

Aprovechar el análisis predictivo disminuirá su costo general para mantener ocupadas las posiciones tradicionalmente de alto riesgo. Dado que el costo de la rotación de empleados puede ser tan alto. Las empresas deben iniciar un proyecto piloto para comprender exactamente cómo la extracción de datos puede afectar su negocio y la experiencia del cliente.

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