Data driven analytics in capacity and service quality management

Abstract

La administración de recursos humanos es de suma importancia, ya sea en una tienda física o una plataforma en línea, ya que contribuyen a determinar la relación entre la firma y sus clientes. En muchas industrias de servicio, la fuerza de trabajo representa uno de los principales costos, mientras que proporcionar una rápida atención puede representar una importante ventaja competitiva, sobre todo si los clientes son sensibles al tiempo de espera o requieren asistencia especializada para efectuar una compra. Cuando la demanda es variable y la dotación no puede ser ajustada rápidamente, las decisiones de capacidad requieren balancear la capacidad de respuesta de la firma con los costos operacionales a través de la utilización. Este trabajo extiende recientes estudios empíricos que estiman el impacto de la dotación y calidad del despacho en las ventas, combinando datos transaccionales y de demanda con datos de dotación, desarrollando un enfoque econométrico para modelar el comportamiento de los consumidores en el contexto de un call-center, un retailer online de ropa y una cadena de tiendas tradicionales. La estimación de los modelos es desafiante debido a problemas de endogeneidad. Este trabajo desarrolla herramientas de apoyo a la toma de decisiones para administrar la dotación de personal y la definición de turnos de trabajo, considerando la relación causal entre personal y ventas. En el contexto del call-center estudiado en el capítulo 1, se encuentra un fuerte impacto del tiempo de espera en el comportamiento de los consumidores: ventas un 50% más altas si los clientes son contactados dentro de los primeros 5 minutos de haber visitado la plataforma en línea en lugar de una hora después. La heterogeneidad en la productividad de los ejecutivos del call-center es relevante. Un alza de 7, 7% en la utilización genera un alza de entre 0, 9% y 3, 6% en la conversión debido a una mayor retención de los ejecutivos más calificados. El capítulo 2 presenta una investigación aplicada que desarrolla una novedosa herramienta de apoyo en la toma de decisiones de personal en el sector del retail, combinando ideas de diferentes ramas de la gestión de operaciones. Los resultados empíricos revelan un efecto no lineal del tráfico y los niveles de dotación en las ventas. Este efecto fue desagregado en conversión y tamaño de la canasta, encontrando que la mayor parte del efecto es a través de la conversión, cuya magnitud es comparable a la de estudios previos y del orden del 2% −5% al aumentar la fuerza de trabajo en tiendas sub-dotadas. En el capítulo 3 se investiga la relación entre la calidad del despacho y el comportamiento futuro de los consumidores. Se encuentra que experiencias negativas con el servicio de despacho impactan adversamente el desempeño del retailer al desalentar futuras compras. No se encontró evidencia de un efecto directo en el tamaño de la canasta, aunque sí a través de otros mecanismos, particularmente la frecuencia de compra. Mejorar la calidad del servicio de despacho puede aumentar las utilidades en hasta un 5, 63%, a través de un aumento en la frecuencia de compra (4, 91%) y del monto gastado (0, 69%).

Personnel decisions are of the utmost importance and, whether a brick and mortar store or an online platform, they contribute to determine the relationship between the firm and its customers. In many service industries, labor costs are one of the largest expenses and providing prompt response to customers can be an important competitive advantage, specially when customers are time-sensitive or require specialized assistance to make a purchase. When demand for service is variable and staffing requirements cannot be adjusted quickly, capacity decisions require making a trade-off between responsiveness to customers versus controlling operating costs through worker utilization. This work extends recent empirical studies that estimate the impact of staffing levels and delivery performance on sales, combining detailed sales transaction and demand data with employee staffing data, and developing an econometric approach to model customer behavior in the context of an out-bound call center, an online apparel retailer and brick and mortar stores. Model parameters estimation is challenging due to endogeneity issues. This work develops decision support tools to manage staffing levels and schedule working shifts, balancing the sales contribution of employees with salary costs, accounting for the causal relation between personnel and sales. For the outbound call center under study in chapter 1, a strong impact of waiting time on customer behavior was found: conversion rates are 50% greater if a customer is contacted within the first 5 minutes of visiting the platform’s website rather than after an hour. Considering the role of agents, heterogeneity in worker productivity is relevant, since a 7.7% increase in utilization translates into a 0.9% to 3.6% increase in conversion rate due to higher retention of more skilled agents under medium traffic conditions. Chapter 2 presents a practice-based research project that develops a novel solution to build a decision support tool for workforce planning in the retail sector. The developed solution combines ideas from different research streams in Operations Management. The empirical results reveal a non-linear effect of traffic and staffing levels on sales. This effect was decomposed into conversion and basket value and found that most of the effect is through the former. The magnitude of the effect is comparable to previous results in the literature: increasing labor in under-staffed stores can increase sales in the order of 2% − 5%. In chapter 3 the relation between order fulfillment and future customer behavior is investigated. Negative delivery experiences produce an adverse effect on the retailer performance by discouraging customers to purchase again. While evidence of a direct impact of delivery quality on basket size wasn’t found, delivery performance can impact amount spent through other mechanisms, particularly purchase incidence. Improving delivery speed can yield a 5.63% increase in revenues if all customers are satisfied with their order’s fulfillment, stemming from a 4.91% increase in purchase probability and a 0.69% increase in basket size.