Los administradores de procesos de atención han encontrado en los sistemas de gestión de filas una poderosa herramienta, que había pasado desapercibida en el pasado. El cambio ha sido dado gracias a que las nuevas herramientas de gestión de filas abarcan todo el flujo de la experiencia del usuario desde la necesidad del servicio hasta el seguimiento de tareas pendientes relacionadas a la prestación del servicio, proporcionando así información de un panorama holístico que puede ser visualizado mediante el empleo de componentes de Business Intelligence y Cubos OLAP.
Más variables del proceso tomadas de esa visión holística, generan un desafío para la extracción de información de valor. Las soluciones de Gestión de Filas ahora deben emplear herramientas de Machine Learning que les permitan realizar minería de datos, todo esto con el único objetivo de obtener información de valor de gran cantidad de datos y variables las cuales difícilmente podrían ser analizadas mediante herramientas manuales.
Una herramienta de gestión de filas de espera actual no solo debe estar en capacidad de medir los tiempos de espera, desplazamiento y atención, así como los volúmenes de arribo por hora, sino que además debe encontrarse en capacidad de proporcionar información sobre el cumplimiento de los niveles de servicio, ocio voluntario e involuntario, así como debe estar en la capacidad de generar planillas inteligentes de programación de funcionarios acorde con los requerimientos reales del servicio. Todo esto con el único objetivo de permitir la toma de decisiones para la optimización de la atención en tiempo real y mejorar así la experiencia del cliente en la organización.
En resumen, las herramientas de gestión de filas en la actualidad proporcionan mayor integración con sistemas de información que las organizaciones poseen, cubren por completo el flujo del proceso que el cliente solicita y generan más número de variables de medición sobre el comportamiento del proceso de atención permitiendo mejorarlo en tiempo real. La información almacenada permite además identificar los clientes, ofreciéndoles un trato personalizado y diferencial. Herramientas como ChatBot y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) emplean esta información para la prestación de servicios autónomos, reduciendo el desplazamiento de los usuarios a las oficinas de atención por servicios que no lo requieran.
Este es el presente de los sistemas de información basados en la gestión de filas de espera en donde la información ofrece la mejora continua del viaje del usuario.
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