Estadística para la toma de decisiones en el servicio al cliente

Autor: José Orlando Morera Cruz

Satisfacción y servicio al cliente

03-2006

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El presente documento describe, de manera práctica, la aplicación de la estadística para la toma de decisiones en el servicio al cliente. Para desarrollar el ejercicio se selecciono el servicio ofrecido por una entidad del estado colombiano que administra la información tributaria de sus ciudadanos.

Cabe anotar que en el tema del servicio al cliente no se han desarrollado ampliamente métodos que permitan su medición y control, y en general su gestión, dejando la mayoría de las veces la toma de decisiones de este tipo en cabeza de personas que no cuentan con el perfil ni menos con el bagaje de conocimientos que lleven a la toma de decisiones óptimas, en cambio se decide con base en el subjetivismo y de manera poco precisa sobre todo en lo que atañe a las predicciones y la administración de los datos.

1. Selección del proyecto:

Los datos observados fueron tomados durante un día típico entre Enero y Diciembre del 2005 entre usuarios que hacían el trámite de solicitud de liquidación del impuesto predial y del impuesto para vehículos, datos suministrados por uno de los miembros del equipo de trabajo quien tiene a cargo el diseño de estrategias para afrontar el servicio frente a incrementos inesperados de la demanda de información (específicamente tributaria).

No se ha planteado una teoría a demostrar pues lo que se requiere es analizar la información para proyectar la atención a una demanda de servicios.

2. Definir y justificar las variables de interés:

· NS = Nivel de satisfacción.
· CANT = Cantidad de servicios prestados
· ME = Minutos de espera
· MA = Minutos de atención
· TS = Tipo de servicio

3. Construir un diagrama que permita observar el tipo de relación entre las variables:

4. Clasificar las variables según la escala de medición a utilizar y las fuentes de datos:

· NS = Nivel de satisfacción. Los datos obtenidos permiten clasificar a NS como variable cuantitativa que usa una escala ordinal numérica con datos numéricos para asignar el nivel de satisfacción.
· CANT = Cantidad de servicios prestados. Es una variable cuantitativa usa una escala de intervalo y los datos son ordinales.
· ME = Minutos de espera. Es una variable cuantitativa usa una escala de intervalo y los datos son ordinales.
· MA = Minutos de atención. Es una variable cuantitativa usa una escala de intervalo y los datos son ordinales.
· TS = Tipo de servicio. Los datos obtenidos permiten clasificar a TS como una variable cuantitativa que usa una escala de intervalo.

Para nuestro estudio podemos considerar las variables de estudio como cuantitativas.

5. Definir una variable principal la cual debe ser de tipo cuantitativo continuo:

La variable principal es NS = Nivel de Satisfacción

6. Obtener los datos para las variables definidas de las bases o fuentes seleccionadas:

(Para ver el documento con todas sus imágenes se recomienda utilizar la versión de descarga.)

Para las variables relacionadas con el tiempo la unidad se homologo a minutos, y en la variable de tipo de servicio se asignaron valores, 1 para vehículos y 2 para predial:

7. Detectar valores extremos o atípicos:

De acuerdo con las distribuciones de los datos en el punto 8 podemos tratar estos en su forma de distribución como de forma acampanada.

Para averiguar si tenemos valores atípicos y/o extremos, construimos la tabla de los valores de z para identificar elementos con valores de z inferiores a -3 o superiores a +3 desviaciones estándares, de acuerdo con la regla empírica.

El valor de z=-1.5 para la variable ME y z=-1.12 para MA se encuentran dentro del criterio utilizado de -3 a +3 por lo consiguiente, los valores de z muestran que en los datos no hay valores atípicos.

Lo que si podemos considerar para este caso son valores extremos que nos permitirán tener casos de análisis posteriores a este estudio estadístico. Estos datos los mostramos en el siguiente cuadro:

8. Construir distribuciones de frecuencia y gráficos que permitan describir y analizar el comportamiento de las variables:

9. Consignar las medidas de tendencia central, dispersión y de posición obtenidas:

10. Formular Conclusiones relevantes analizando el impacto en la problemática en estudio:

Empezando con la Mediana, como medida de localización central de los datos, se puede apreciar que para el nivel de satisfacción es apenas de aceptable (3 = aceptable) lo que parece ser consecuente con el alto tiempo de espera, algo más de dos horas con 11 minutos de atención que es “aceptable” para atender un promedio de 2 servicios por cliente; se tiene sin embargo que la cantidad de servicios que más se repite es de dos (2) por cliente. Esto resultado debe llevar a revisar con los clientes que solicitan el servicio una selección previa del tipo de trámite que realizará para ubicarlo en una ventanilla especial o guiarlo a un asesor que pueda evacuar más rápido su caso o tenga niveles de autorización mayor. Derivado de este análisis se recomienda, a la Entidad del Estado, prestadora del servicio de información tributaria, la asignación de citas previas para la atención de los contribuyentes mediante un sistema de “Audio - Citas”

Respecto a la desviación estandar es mayor para el tiempo de espera que para el tiempo de atención. Esta está relacionada con los valores que toma la variable en cada muestra, pero es indicio de las diferencias de tiempo que le toma a un asesor los tipos de servicio solicitado; es sencillo, la atención esta sujeta a un sistema de asignación de turnos “Info - Turnos”, el cual discrimina un tiempo de espera entre cada cliente, que es el tiempo en que el cliente transita entre la sala de espera y la respectiva ventanilla de atención (y por supuesto mientras logra ubicarla; algo dispendioso en los supermercados de servicios como un SuperCADE). Se puede apreciar, también, una alta variación en los minutos de espera respecto de la media respectiva, lo cual refleja la constante fluctuación durante el transcurso del día de los tiempos a los que los clientes deben someterse para poder retirarse con su servicio en la mano, le sigue en grado de variabilidad los minutos de atención en ventanilla que aunque no varía en la misma proporción durante el día que los minutos de espera si varía constantemente entre los 4 y 58 minutos con una mediana de 11.

Asimetría negativa de una variable indica que la variable toma valores muy bajos con mayor frecuencia que valores muy altos y se dice que tiene una cola izquierda pesada o que es asimétrica hacia la izquierda. Si la asimetría es positiva, la variable toma valores muy altos con mayor frecuencia que valores muy bajos y se dice que tiene una cola derecha pesada o que es asimétrica hacia la derecha. Si la asimetría es cero, los valores bajos y altos de la variable tienen probabilidades iguales, las variables. De acuerdo con esta definición la variable TS es de asimetría negativa, la variable NS se puede considerar de asimetría igual a cero y las variable ME y MA tienen asimetría positiva.

La curtosis nos indica la forma que toma la distribución y donde se concentran los datos. Por lo tanto la variable MA tiene curtosis mayor a cero (g2>0) por lo que la distribución tiene los datos con mayor concentración en el centro de la distribución. Las variables NS, CANT, ME y TS tienen valores de curtosis menores que cero (g2<0) por lo que la distribución tiene una concentración de los datos en el centro de la distribución pero la forma de la distribución achatada en el pico central.

11. Construir una tabla de contingencia para dos de las variables involucradas (categóricas o cuantitativas) para mostrar la relación de las mismas, justificando la razón de la tabla:

Nota: Es probable que en esta página web no aparezcan todos los elementos del presente documento. Para tenerlo completo y en su formato original recomendamos descargarlo desde el menú en la parte superior

José Orlando Morera Cruz

PERFIL Y PUBLICACIONES DEL AUTOR. JOSE ORLANDO MORERA CRUZEn la actualidad Se desempeña como Gerente de BM Motor Company en Colombia, y además es fundador de la International Black & White Corporation
Hasta el momento ha publicado quince diferentes escritos sobre Administración de Empresas, Derechos Humanos, Política y otros temas de actualidad, desde la perspectiva de la investigación y la critica profesional, y a estos se puede acceder a través de los portales de: la Universidad de Champagnat de Argentina www.uch.edu.ar, Monografías de España www.monografias.com, Gestiopolis www.gestiopolis.com, Web abierta de Argentina www.webabierta.com, Management de Argentina www.managementweb.com.ar, Astrolabio www.astrolabio.net y mi web www.humano.ya.com/mcruzjo/escritos.html

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