Investimento em TI em Centrais de Atendimento

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1 1 1) INTRODUÇÃO Investimento em TI em Centrais de Atendimento As empresas tem investido bilhões de dólares em Tecnologia de Informação ao longo dos últimos 20 anos, ao passo que há intenso debate entre os investimentos e seus benefícios (BYRD T, MARSHALL T). O objetivo deste trabalho é analisar a correlação entre investimento em Tecnologia da Informação (TI) aplicada a Centrais de Atendimento, de acordo com o porte da empresa, e com a eficiência no atendimento ao cliente, através de seu nível de serviço. As Centrais de Atendimento Telefônico têm se transformado no principal meio de acesso dos clientes às fornecedoras de serviço de utilizade pública no Brasil. Após a consolidação dos processos de privatização, poucas empresas permanecem sob o controle do estado, porém as fornecedoras em sua totalidade elegeram as Centrais de Atendimento (ou Callcenter) em detrimento de postos de atendimento, gradativamente fechados. O universo de empresas pesquisadas abrange desde a empresa de pequeno porte (com 3.000) clientes até a maior do setor com 5,5 milhões de clientes. 2) CENTRAIS DE ATENDIMENTO As centrais de atendimento oferecem um serviço que alia infra-estrutura tecnológica de telecomunicações, acesso a informações e uso intensivo de mão de obra, para atendimento ao cliente via telefone ou outro meio eletrônico. Basicamente a maioria dos contatos entre clientes e fornecedor se dá através de Centrais de Atendimento. Estes são originados de chamadas telefônicas receptivas, ou seja, o cliente busca o contato com o fornecedor, através de uma chamada gratuita (0800). A interação se dá através de atendimento humano (cliente com atendente) ou através de eletronização (atendimento via Unidade de Resposta Audível URA, ou seja, autoatendimento).

2 2 Adaptado de Gulati S. CallCenter Scheduling Evaluation. Em caso de opção por atendimento pessoal, caso não haja atendente disponível, o cliente será colocado em espera (fila), até que um atendente esteja disponível. Em muitos casos o cliente opta por abandonar a chamada, geralmente devido à espera excessiva. 3) MÉTRICAS DE PERFORMANCE Segundo Anton, as métricas mais comuns para análise de performance de Centrais de Atendimento são: 1.Nível de Serviço 2.Indice de abandonos 3.Tempo Médio de Atendimento 4.Tempo Médio de Espera 5.Indice de Supervisor/Atendente 6.Indice de Ocupação de Atendentes Uma métrica importante para análise de performance é o índice de abandono de clientes, que exprime indiretamente a capacidade de atendimento da central de atendimento : Índice de Abandono (%) : Métrica representada pela relação entre o total de chamadas que são conectadas à Central de Atendimento, mas são desconectadas pelo cliente antes de obter um atendimento completo e o total de chamadas recebidas. Entretanto a métrica mais utilizada por Centrais de Atendimento é o Nível de Serviço (service level). Porém o conceito de Nível de Serviço para atendimento ao cliente em Callcenters é um tanto restrito, como mostra a comparação abaixo: Índice de Nível de Serviço Básico (%) : Métrica representada pela relação entre o total de chamadas atendidas dentro de um tempo especificado (exemplo: atendidas em x segundos), e o total de chamadas oferecidas durante este período. Inclui as chamadas abandonadas e poderá incluir as bloqueadas/ocupadas. RESOLUCAO GOVERNAMENTAL 2003 refere-se à cadeia de atividades que atendem às vendas, geralmente se iniciando na recepção do pedido e terminando na entrega do produto/serviço ao cliente, e em alguns casos continuando com serviços ou manutenção do equipamento ou outros tipos de suporte técnico BALLOU R., Logística Empresarial, 2000.

3 3 Ou seja, ao passo que em muitos casos a eficácia do atendimento ao Cliente é simplesmente medido pela velocidade com que o contato é feito (tempo de espera), o efeito deste contato e a conseqüente resolução da solicitação pela empresa é completamente ignorada pela métrica. Outras métricas deveriam ser adotadas para análise de performance de Centrais de Atendimento. Segundo Cleveland podem incluir : 1. Índice de Bloqueio/Ocupado 2. Custo por ligação 3. Índice de Abandono Expurgado (acima de X seg) 4. Índice de aderência à escala 5. Índice de aderência ao Forecast/previsão 6. Índice de erros de dados por 1000 contatos 7. Índice de oportunidade de venda 8. Índice de Satisfação do Cliente 9. Índice de Solução no 1o contato 10. Índice de vendas/oportunidade Para ANTON, as Centrais de Atendimento deveriam ser classificadas pelo índice de satisfação dos clientes e pelo custo de operação.

4 4 4) METODOLOGIA Foi realizado um survey exploratório entre este universo de fornecedores em Julho de 2001, consistindo de questionário detalhado sobre performance diária e mensal de métricas quantitativas e qualitativas de atendimento, tecnologia disponível e classificação de investimentos em TI. Este survey também foi utilizado para criação do Benchmark setorial, para Centrais de Atendimento, e serviu de apoio para o desenvolvimento da regulamentação. As empresas fornecedoras foram classificadas em 3 grupos, de acordo com o volume de clientes em sua área de atuação: Tipo Quantidade de Empresas Quantidade de Clientes I 16 < 50,000 II 27 50,001 a 800,000 III 20 > 800,001 Dentre as 63 empresas pesquisadas, foram recebidos 53 questionários, sendo que os itens selecionados para a análise foram: A.Investimento em TI (% gastos anuais do Callcenter) 1. % aplicado em hardware/softwares B.Uso de Recursos de Tecnologia aplicada a Central de Atendimento 2.DAC - Distribuidor Automático de Chamadas permite relatórios de performance 3.URA - Unidade de Resposta Audível para auto-atendimento 4.CRM - Customização do atendimento ao cliente e de processos 5.DIM - Dimensionamento softwares para dimensionamento de recursos (telefonia/pessoal), baseados em teoria de Erlang ou simulação de eventos discretos; 6. WFM - Workforce softwares para gestão de pessoal e previsão de chamadas Nota : estes recursos tecnológicos estão relacionados indiretamente com o índice de investimento em TI, porém podem estar defasados devido ao momento de investimento. C.Performance 7. % gasto com conta telefônica indicador de eficiência da central de atendimento 8. % de chamadas atendidas em até 30 segundos de espera (nível de serviço) 9. % de abandono de chamadas, por tempo de espera 5) TABULAÇÂO DE RESULTADOS Dentre as estatísticas obtidas, foi selecionada uma amostra das mais significativas, além da comparação com estatísticas do setor de utilidades nos Estados Unidos A.Investimento em TI (% gastos anuais do Callcenter)

5 5 Grupo III - Grande Porte 3.45% II - Médio Porte 11.96% I - Pequeno Porte 10.37% Utilities EUA 10.1% Investimentos em TI Nota-se que as centrais de Atendimento de grande porte investem consideravelmente menos em TI, sendo que as empresas de menor porte têm investimentos semelhantes às empresas nos EUA. B. Uso de Recursos de Tecnologia aplicada a Central de Atendimento Grupo Possui DAC Possui URA Possui DIM. Possui WFM III - Grande Porte 100% 84.6% 15.4% 0% II - Médio Porte 93.3% 80.0% 0% 0% I - Pequeno Porte 46.2% 15.4% 0% 0% DAC Distribuidor Automático de Chamadas Equipamento indispensável para registro de métricas de performance e para direcionamento automático de chamadas, permite melhor ocupação dos atendentes. É largamente utilizado nas empresas de médio/grande porte, porém não disponível em mais de 50% das empresas de pequeno porte. URA Recursos de Auto-atendimento são amplamente utilizados nas empresas de médio/grande porte, porém não disponível em aproximadamente 85% das empresas de pequeno porte. DIM Softwares para Dimensionamento A grande maioria das empresas (84.6%) não possui softwares para dimensionamento, o que inclui previsão de volume de chamadas (forecast), cálculo de necessidade de mão de obra, tempo de espera em fila e custos. WFM Softwares para Workforce Management (gerenciamento de força de trabalho) De maneira surpreendente, nenhuma empresa possui softwares para gestão de força de trabalho, ou seja, não possuem recursos para gestão on line de performance. C. Performance Grupo NÍVEL DE SERVIÇO % DE ABANDONO Gasto com CONTA TELEFÔNICA III - Grande Porte 22.96% 28.21% 37.45% II - Médio Porte 38.71% 26.26% 23.72% I - Pequeno Porte 49.44% 23.84% 27.26% Utilities EUA 88.3% 5.30% 6.4% NÍVEL DE SERVIÇO, ABANDONO E GASTOS TELEFÔNICOS Quanto maior o porte da empresa, maior as dificuldades quanto ao dimensionamento de

6 6 recursos para tratamento das chamadas, e conseqüentemente menor o nível de serviço e maiores os índices de abandono. Isto invariavelmente significa maiores custos (devido ao uso de 0800, quanto maior o tempo de espera mais alto o custo do atendimento). * Closed in First Contact. Métrica de resolução no 1o atendimento. 6) ANÁLISE DE RESULTADOS Ao analisar a correlação entre alguns índices obtidos, encontrou-se : CORRELAÇÃO Nível de Serviço Índice de Abandono ABANDONO (0.49) INVEST EM TI POSSUI URA 0.43 (0.61) POSSUI WMF OU DIMEN 0.41 (0.38) Com base na amostra obtida, não é possível afirmar que há correlação entre o nível de investimento em tecnologia de informação e nível de serviço em centrais de atendimento. Há, porém baixa correlação com a redução do índice de abandono. Entretanto quanto aos investimentos em TI que resultaram em recursos de tecnologia já disponíveis (URA, Softwares de Dimensionamento/Workforce), há correlação positiva com Nível de Serviço. Com isto reforça-se o impacto da defasagem entre o investimento em TI propriamente dito e seus resultados. Há também forte independência entre uso de URA e índice de abandono, o que reforça o fato de que adoção de auto atendimento não possui correlação com redução do índice de abandono. 7) CONCLUSÕES Os dados permitem uma constatação surpreendente: a ausência de investimento em tecnologia de WFM (gestão de mão de obra e previsão de volume de chamadas) e o baixo investimento em tecnologia de dimensionamento nas empresas pesquisadas. Com o reforço do fato de que apenas duas empresas possuem softwares para dimensionamento de recursos. Outras constatações : O investimento em TI é proporcional ao porte da empresa, sendo que há uma pequena distorção nas empresas de grande porte devido ao peso dos gastos com telefonia, em função de dimensionamento inadequado; A adoção de soluções de auto-atendimento pode resultar em aumento do custo telefônico, em função da retenção do cliente em fluxo de direcionamento e posterior espera para atendimento pessoal; As métricas de performance estão compatíveis com o esperado, sendo tanto piores para o cliente quanto o aumento do custo telefônico, que representa uma apreensão para as empresas.

7 7 8) REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANTON J.; BAPAT V., HALL B.; Call Center Performance Enhancement using Simulation and Modeling. Purdue University Press ANTON J.; HALL B. Optimizing your callcenter Through Simulation. CallCenter Solutions BALLOU, Ronald H.; Bussines Logistics Management. Englewood Cliffs N. J. ; Prentice-Hall. 4ª edição,1998 BYRD T, MARSHALL T. Relating Information Technology Investment to Organizational Performance: a Causal Model Analysis. Pergamon GULATI, S.; MALCOM S. Call Center Scheduling Technology Evaluation Using Simulation. Proceedings of 2001 Winter Simulation Conference. HESKETT, J.L.; SASSER JR, W.E.; HART C.W.L. Serviços revolucionários: mudando as regras do jogo competitivo na prestação de serviços. Editora Pioneira, LAURINDO, F.J.B. Tecnologia da Informação:Eficácia nas Organizações. Editora Futura, São Paulo, 2002a. ROSS, J. W; BEATH, C. M. Beyond the Business Case :New approaches to IT Investment. Mit Sloan Management Review, Winter SILVESTRO, R.; FITZGERALD, L.; JOHNSTON, R.; VOSS, C. Positioning services along the volume variety diagonal. International Journal Operations and Production Management, volume 19, no 4, 1999.f 9) CRÉDITOS Luiz Augusto Gago. Franzese Mestrando do Depto. de Engenharia de Produção da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo Av. Prof. Almeida Prado, 128 Tr.2 Biênio 2 andar São Paulo,SP Brasil Tel: paragon@paragon.com.br Fernando José Barbin Laurindo Prof. Dr. do Depto. de Engenharia de Produção da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo Av. Prof. Almeida Prado, 128 Tr.2 Biênio 2 andar São Paulo,SP Brasil Tel: fjblau@usp Marcelo Schneck de Paula Pessôa Prof. Dr. do Depto. de Engenharia de Produção da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo Av. Prof. Almeida Prado, 128 Tr.2 Biênio 2 andar São Paulo,SP Brasil Tel: mpessoa@usp.br

8 8 Fonte e créditos: Paragon