¿Estás sumergiéndote en un océano de datos de informes de centros de atención al cliente que arrojan preguntas sin respuesta sin fin?
Si es así, permítame presentarle a su salvador, Edward Tufte. Edward Tufte, un artista y estadístico Considerado como un pionero en la visualización de datos, enfatiza la importancia de transformar conjuntos de datos complejos en representaciones visuales coherentes que contengan una historia clara y precisa. Sus principios de visualización de datos, como “mostrar siempre los datos”, abogan por eliminar elementos innecesarios y centrarse en lo que realmente importa para la toma de decisiones. Para los líderes de industrias con grandes conjuntos de datos en crecimiento, como los centros de atención al cliente, estas prácticas son cruciales.
La investigación de Tufte es particularmente relevante en un momento en el que las empresas se enfrentan al rápido crecimiento de la inteligencia artificial y a datos más profundos y más complejos. Este blog explora algunos de los principios básicos de la visualización y análisis de datos que AnswerNet utiliza para ayudar a impulsar el éxito de sus clientes.
Aumento de la complejidad y la cantidad de datos
En un conferencia En Yale, Tufte ilustra cómo la tecnología ha ampliado nuestra capacidad para observar datos al referirse a cómo las personas trazaban y contaban las estrellas en el cielo antes y después de la invención del telescopio por parte de Galileo en 1610.
Este ejemplo podría compararse con el aumento exponencial de la cantidad de datos disponibles para su análisis gracias a nuestro acceso asequible a las tecnologías emergentes. Tufte continúa ampliando estos conceptos en el capítulo siguiente. Microsoft Machine Learning & Data Science Summit en 2016 con énfasis en nuestra capacidad de ver lo que antes era inobservable.
Su filosofía fundamental es que los gráficos de datos deben ser tanto funcionales como elegantes (simples), permitiendo que los espectadores puedan observar tendencias, correlaciones y valores aberrantes sin sentirse abrumados. En la era de la inteligencia artificial, donde existe más datos que nunca y Automatización de procesos empresariales Son más comunes, por lo que comprender los grandes conjuntos de datos es esencial, ya que de lo contrario corre el riesgo de convertirse en ruido... .
En esta misma conferencia de 2016, Tufte comparte una historia sobre la relación entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo. En un solo gráfico ilustra cómo, al ver un conjunto de datos limitado entre 1961 y 1969, se sugiere inicialmente una fuerte correlación entre estas dos métricas que dan como resultado una curva elegante. Pero cuando se examinan estos mismos datos desde 1970 hasta 2012, los datos indican que esta primera conclusión es falsa.
En la mayoría de las empresas, el deseo de tener acceso a los datos en tiempo casi real está relacionado con la intención de realizar ajustes y correcciones continuos en los procedimientos y las mejores prácticas para optimizar los resultados. Como se ilustra anteriormente, si usted está viendo una imagen incompleta (solo las puntas rojas), está manejando su negocio desde una posición de información limitada y sesgos personales que proyectará sobre los datos. Es decir, utilizará los datos de una manera que tenga como objetivo confirmar sus instintos o creencias.
En el entorno de los centros de atención al cliente, este enfoque de la visualización de datos puede mejorar áreas operativas clave:
1. Garantía de calidad:
Los centros de atención al cliente a gran escala recopilan datos significativos sobre las interacciones con los clientes, el rendimiento de los agentes y los resultados de las llamadas. Visualizar estos datos a través de paneles de control que muestran tendencias en las métricas de calidad —como las tasas de resolución de las primeras llamadas, los tiempos medios de respuesta a las llamadas y los puntajes de satisfacción del cliente— permite a los líderes identificar rápidamente problemas, detectar patrones y analizar las causas subyacentes. Esto es especialmente importante para televenta, Atención al cliente, o Asistencia del servicio de asistencia al cliente programas que rastrean cuidadosamente las métricas de producción y resolución para optimizar el rendimiento.
2. Gestión de la fuerza laboral:
Los centros de atención al cliente requieren modelos de personalización robustos para satisfacer la demanda fluctuante. Al utilizar herramientas de visualización de datos, los gerentes de personal pueden interpretar fácilmente los datos históricos para predecir los volúmenes de llamadas y las necesidades de personal. Esto garantiza niveles de personalización optimizados, reduce los tiempos de espera y mejora la satisfacción del cliente. Esto es importante para los programas operativos de todos los tamaños, desde recepción virtual servidores que comparten recursos de agentes entre varios clientes de centro de atención telefónica (cada uno con sus propios mercados y variables estacionales) a gran escala Programas de apoyo completos que abarcan múltiples áreas funcionales de negocio y proporcionan apoyo a través de los departamentos.
3. Productividad del agente:
Visualizar las métricas de rendimiento individual y de equipo permite a los directivos tomar decisiones informadas sobre el coaching, la formación y las mejoras de procesos. Los datos pueden mostrar qué agentes están atendiendo las llamadas de forma más eficaz o identificar áreas en las que se puede mejorar la eficiencia. Esto es especialmente importante en industrias especializadas, por ejemplo: venta de seguros de salud con licencia que tiene una ventana de inscripción breve cada año para captar y inscribir nuevos miembros. No lograr ningún aspecto del ciclo de reclutamiento, formación o producción significaría un desastre para la compañía de seguros.
4. Cumplimiento y gestión de riesgos:
Industrias con mucha regulación, como salud o energía o Finanzas apoyarse en un seguimiento preciso de los datos para garantizar el cumplimiento de las regulaciones. Las representaciones visuales de los datos de cumplimiento pueden ayudar a verificar el cumplimiento de los requisitos legales, garantizando que cada punto de contacto siga el protocolo adecuado.
Los principios de Edward Tufte pueden ayudar a los líderes de centros de atención al cliente a evitar la trampa de sumergirse en datos, utilizando visualizaciones que filtran el ruido y revelan insights críticos, lo que finalmente conduce a una mejor toma de decisiones. Todos hablamos de la necesidad de “insights accionables” cuando hablamos de la presentación de informes y la transparencia de los datos empresariales a través de sistemas y proveedores. En un mundo donde la inteligencia artificial está transformando la forma en que funcionan los centros de atención al cliente, adoptar cualquiera de los siguientes Tufteeisms como objetivos visuales fundamentales permitirá a tu empresa convertir montañas de datos en inteligencia real y accionable.
Principios básicos de la visualización de datos
Edward Tufte es conocido por varias obras seminales en el campo de la visualización de datos, cada una de las cuales ofrece ejemplos prácticos y principios orientadores. A continuación se presentan algunos ejemplos notables de su trabajo:
1. Simplicidad brutal del pensamiento y claridad de los datos
Uno de los ejemplos más famosos discutidos en el trabajo de Tufte es la representación gráfica de los datos que preceden a la Challenger, el transbordador espacial Desastre. Los ingenieros tenían datos que indicaban que los anillos de sellado utilizados en los propulsores de la nave espacial Shuttle tenían más probabilidades de fallar a temperaturas más bajas. Sin embargo, los datos no estaban bien visualizados, ya que la información clave estaba distribuida en múltiples gráficos en un formato desorganizado y desconectado.
Tufte argumentó que una representación visual clara y unificada de la temperatura y la probabilidad de fallo podría haber comunicado los riesgos de forma más efectiva, evitando potencialmente el desastre. Este ejemplo demuestra la importancia de la presentación de datos claros y aplicables.
Si bien la primera gráfica (la que tenía la NASA) ha sido descrita como una caja desorganizada de crayones, la segunda tiene una narrativa mucho más clara y presenta el riesgo percibido de forma evidente. Por lo tanto, para los centros de atención al cliente, imagine que los datos de llegada de llamadas (ficticios o reales) se superpongan a los datos de programación que tienen en cuenta la reducción de la producción, el absentismo, etc. Llegará un momento en que las tasas de abandono de llamadas, las puntuaciones de calidad y la satisfacción de los clientes se desplomarán si no se dispone de suficientes miembros del equipo para atender la demanda. Gráficos como este ayudarían a que todas las partes estuvieran en la misma página respecto de cómo el presupuesto afecta a los resultados.
2. Cambio de gráficos en varias variables
Uno de los ejemplos favoritos de Edward Tufte para expresar de manera efectiva y clara datos complejos es el libro de Charles Joseph Minard, Napoleón marcha a Moscú (1869). Este gráfico histórico, que Tufte califica como posiblemente el mejor gráfico estadístico jamás creado, representa la campaña rusa de Napoleón en 1812. El gráfico muestra el tamaño del ejército de Napoleón a medida que entra y retrocede de Rusia, junto con datos de temperatura y coordenadas geográficas. La imagen captura múltiples dimensiones —tiempo, geografía, tamaño del ejército y temperatura— en una sola imagen completa. Este obra maestra muestra cómo los datos complejos, cuando se visualizan bien, pueden transmitir una historia completa con claridad e impacto.
Como punto de inspiración para un caso de uso de un centro de atención al cliente, imagine rastrear datos relacionados con el rendimiento comercial a lo largo de un periodo de meses o años. Puede rastrear las métricas de rendimiento y combinarla con datos sobre el tiempo de permanencia y la rotación del equipo. O puede mostrar cómo la integración de herramientas técnicas y otras mejoras en los procesos impactan en los resultados, destacando datos complementarios como las puntuaciones de calidad o los números de CSAT.
3. El concepto de “pequeños múltiplos”
En su libro La visualización de información cuantitativa, Tufte introduce el concepto de “pequeños múltiples”, que son secuencias de gráficos o imágenes similares y simples presentados juntos. Este método permite a los espectadores comparar cambios en distintas categorías, períodos de tiempo o variables de forma paralela. Por ejemplo, los pequeños múltiples se pueden utilizar en un entorno de centro de atención al cliente para mostrar el rendimiento de los agentes a lo largo del tiempo o para visualizar cómo se están desempeñando los diferentes equipos de servicio según métricas similares (por ejemplo, tiempos de resolución y satisfacción del cliente).
Aquí hay un ejemplo de cómo Tufte ilustra la varianza de los datos observada durante un periodo de 30 días.
Imagina el poder de este concepto si lo aplicaras a las métricas de utilización de recursos o a la analítica de calidad.
4. Las líneas de flecha
Graficas de Sparklines Son otra invención de Tufte: simples gráficos en formato de palabras incorporados en texto, tablas o documentos para mostrar tendencias o variaciones de manera rápida. Son ideales para resumir datos a lo largo del tiempo sin interrumpir el flujo del documento.
En un centro de atención al cliente, las flechas de tendencia pueden comunicar rápidamente tendencias o anomalías en el volumen de llamadas o las métricas de rendimiento dentro de los informes operativos, lo que facilita la comprensión de los datos sin la necesidad de gráficos voluminosos.
5. La fuga de “Flatland”
Tufte enfatiza la necesidad de “escapar de la zona plana”, lo que significa maximizar la dimensionalidad de la presentación de datos. Apoya la visualización de más datos con menos desorden, mostrando las relaciones entre las variables mediante gráficos multidimensionales. En este ejemplo, las fechas de lanzamiento, el paso del tiempo, los ingresos, la competencia y otras dimensiones del rendimiento en taquilla se ilustran con las mejores ventas marcadas con un color diferente.
En un informe de centro de atención al cliente, un gerente podría necesitar visualizar la duración de las llamadas, la satisfacción del cliente, las resoluciones de las llamadas y la resolución de los problemas en un solo gráfico. El consejo de Tufte sería encontrar una forma limpia y multidimensional de comunicar todas estas variables sin sobrecargar al lector.
6. “Razón de datos en tinta”
Este concepto gira en torno a la idea de que el exceso de tinta —el desorden de los gráficos— debería reducirse en cualquier presentación visual de datos. La “tinta de datos” es la tinta que es esencial para transmitir el mensaje. Cualquier elemento que no contribuya a comprender los datos (etiquetas excesivas, bordes, gráficos decorativos) debería eliminarse. Por ejemplo, un gerente de centro de atención al cliente que esté creando un informe sobre los tiempos de servicio podría adoptar el principio de tinta de datos de Tufte para simplificar la visualización, centrándose exclusivamente en los números y sus patrones, evitando adornos excesivos.
Aquí hay una serie de imágenes antes y después que ilustran el impacto positivo de implementar el principio del ratio de tinta sobre el papel:
Tome medidas
Estos ejemplos del trabajo de Tufte ponen de manifiesto cómo la claridad, la simplicidad y la atención a los datos significativos pueden mejorar drásticamente la toma de decisiones: un enfoque del que las empresas que aprovechan la externalización de operaciones de centros de llamadas, con sus vastos flujos de datos entrantes, pueden beneficiarse enormemente. Al implementar los principios de Tufte, como la minimización del ruido y la concentración en la información útil, los directivos pueden tomar decisiones más acertadas, rápidas y fundamentadas.
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