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Modelo de asignación de cajeros

Descripción de proyecto

La entidad bancaria consideró crear un modelo de asignación de cajeros debido a la percepción de demora en la atención de caja a sus clientes. Con simulación y optimización DL garantizó su promesa de tiempo de atención reduciendo costos de contratación.

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  • Los cajeros prestan servicios tradicionales de transacciones de pagos, retiros, depósitos, entre otras transacciones e incluso hacen labores de mercadeo. El Banco tiene una política de filas para clientes y usuarios en la cual da prioridad a los clientes para ser atendidos, ajustándola de acuerdo al comportamiento de las colas.
  • Desde hace varios años, el Banco había concebido el cálculo de las necesidades y requerimientos de cajeros con algunos métodos básicos, más no se había implementado una metodología y un modelo para la estimación del personal de caja. La asignación de personal se ha venido realizando mediante la experiencia de áreas como gestión humana, ingeniería de procesos y la red operativa de oficinas, incluso basándose en los requerimientos de los gerentes/sub gerentes de oficinas.
  • Sin embargo, dado las quejas de los clientes y una percepción marcada por parte de sus clientes de considerarlos un banco lleno, el Banco contactó a Decisiones Logísticas, empresa de consultoría colombiana con amplia experiencia en la dinámica de sistemas de atención al púbico, para diseñar una herramienta liviana de asignación de personal que permitiera un balance entre la demanda de servicios y la oferta de personal que garantice un tiempo de atención para sus clientes optimizando los costos de contratación.


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  • Entender la complejidad de un sistema de atención al público con la complejidad de sus procesos, asincronía, variabilidad de los tiempos de proceso, disciplina de filas, dinámica de los arribos al sistema, la cantidad y mezcla de clientes, tasas y variabilidad de los arribos y, comportamiento transaccional y cualquier proceso que pueda afectar directa o indirectamente el tiempo de atención en caja, para llegar a definir el perfil operacional.
  • Proyectar correctamente las necesidades de personal con base en el perfil operacional minimizando el error requiriendo proyectar los drivers que afecten directa e indirectamente el tiempo de atención de los cajeros.
  • Optimizar los requerimientos futuros de personal de tal forma que se garantice la mejor configuración de turnos adaptada a la demanda y asegurando una promesa de tiempo de atención a los clientes.
  • Adicionalmente que la herramienta sea lo suficientemente flexible para optimizar diferentes situaciones que se consideren viables para el Banco como lo son una mezcla de turnos viables dadas ciertas restricciones que se requieran o incluso cambiando la promesa de servicio para un grupo de oficinas que requiere una atención preferencial, permitiendo siempre diferentes opciones de implementación para el banco.
  • Por último presentar reportes de entrada y resultados de toda la información fáciles de entender y con la capacidad de adaptarse a distintos niveles de consulta, de manera que cualquier usuario de la herramienta pueda comprender en detalle los requerimientos específicos de la propuesta para una oficina o un grupo de oficinas, en un mes, semana, día e incluso en una hora del día, además, conocer de antemano los costos implicados, tiempos promedio de espera y nivel de atención que garantiza la propuesta.

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  • Caracterización del sistema: Esta etapa se basó en describir la mezcla transaccional por oficina, horarios de atención al público, tiempo promedio y de cada transacción la variabilidad de los tiempos y arribos, además del nivel transaccional de las oficinas, nivel de abandonos y todas las consideraciones adicionales que afectan el desempeño de los cajeros.
  • Simulación con ServiceModel: Se usó la técnica de simulación con el fin de representar la variabilidad del sistema de atención.
  • Pronóstico de la carga transaccional: Utilizando las bases de datos transaccionales y con la claridad del perfil operacional se diseñó el pronóstico de la carga transaccional generando las necesidades en horas hombre para cada oficina a nivel de mes, día y hora, considerando adicionalmente el comportamiento de los días del mes y día de la semana que se estaba proyectando.
  • Optimización: Dadas las necesidades del Banco y la caracterización actual del sistema en los cajeros se definieron un grupo de turnos factibles, rompiendo el paradigma de jornadas actuales y permitiendo así una optimización a nivel de hora del día que se ajusta mejor a la demanda y que además conviene para definir nuevas configuraciones de turnos en cada semana del mes.
  • Visualización de resultados: Se desarrollaron reportes personalizados en Tableau® para la visualización de necesidades en distintos horizontes de planeación desde un mes hasta seis meses. Estos reportes presentan de manera gráfica y dinámica los resultados de planeación de turnos de cada oficina para un mes, semana, día que garantizan los requerimientos pronosticados con la promesa de tiempo de atención definida.
  • También se generaron reportes en Tableau® del histórico transaccional, que permiten visualizar el comportamiento de las oficinas y de las diferentes transacciones a distintos niveles, facilitando análisis adicionales para el Banco.
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    • Nivel de atención: El nivel de servicio para la atención ofrecido en los cajeros presenta un aumento del 82% (desbalanceado en todas las oficinas, algunas con un nivel inferior al 60%) a un 95% (balanceado en todas las oficinas) antes de 15 minutos. Con una fuerza laborar inferior incluso a la actual y con costos de contrataciones menores (hasta 75 millones mensuales menos).
    • Planeación y programación: La planta de cajeros se redistribuyó a lo largo de las diferentes oficinas,asegurando que la oferta de cajeros estuviese ajustada a la demanda para cada semana. Este resultado no implicó un aumento de la fuerza de trabajo, ni despidos o contrataciones masivas y redujo los tiempos ociosos en los cajeros.
    • Oficinas: Se establecieron categorías de oficinas agrupadas por nivel y lugar de ubicación, de manera que se puedan seleccionar algunas oficinas a las cuales se les puede prestar una promesa de tiempo de atención superior, dada las características exigentes de sus clientes. La herramienta permite definir diferentes promesas de tiempo de atención en las oficinas que se requieran.
    • Optimización y pronósticos: Los pronósticos fueron muy acertados, con niveles de error a nivel de mes del 6%, a nivel de día del 10% y a nivel de hora del 15% en promedio. Los resultados de las optimizaciones en las oficinas evaluadas demostraron la necesaria distribución de cajeros y se comprobaron sus resultados.
    • Reportes: Los reportes en Tableau sobrepasaron las expectativas esperadas por el Banco dada la calidad y facilidad de manejo y edición, además de poderse crear fácilmente cualquier reporte adicional.

    Detalles de proyecto

    • Cliente La atención en caja genera un servicio directo al cliente siendo una labor crítica desde el punto de vista operacional y comercial ya que genera una percepción del banco con base en el tiempo de espera para ser atendido.
    • Fecha 6 mayo, 2015
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