Metodología para definir el diseño óptimo de la oferta entregada a los clientes de un Contact Center Digital
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
San Martín Zurita, Ricardo
Author
dc.contributor.author
Silva Vega, Diego Nicolás
Associate professor
dc.contributor.other
Urrutia Uribe, Rodolfo
Associate professor
dc.contributor.other
Polit Corvalán, Emilio
Admission date
dc.date.accessioned
2022-06-08T21:08:05Z
Available date
dc.date.available
2022-06-08T21:08:05Z
Publication date
dc.date.issued
2022
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/185942
Abstract
dc.description.abstract
En la siguiente memoria se busca la implementación de un modelo de oferta personalizado para los clientes de un contact center digital. Esta tiene la finalidad de mejorar tanto los ingresos que se reciben actualmente por cliente, como también aumentar los niveles de servicio que entregan a sus usuarios finales. Estos actualmente no se cumplen producto de la escasez de herramientas del equipo comercial, sumado al bajo conocimiento de sus propios clientes. En particular, la plataforma con la que se trabaja es Adereso Desk, perteneciente a la startup chilena Adereso, caracterizada por permitir la centralización de los canales digitales de cada uno de sus clientes.
La metodología general planteada se divide en dos grandes secciones. La primera centrada en un levantamiento de información tanto del mercado como de los propios clientes de Adereso respecto al cumplimiento de objetivos y resultados esperados por industria. Posterior a esto y con los resultados en mano, se genera un diagrama de flujo que tiene el fin de reorganizar y mejorar los procesos que actualmente realiza el equipo de ventas en lo relacionado a la adquisición de clientes. Cada uno de los procesos de este diagrama está enfocado en resolver diversas problemáticas de Adereso, enfocadas en la generación de ingresos y conocimiento del negocio. De forma preliminar se estima que Adereso podría generar oportunidades cercanas al 58% de sus ingresos anuales. La complejidad del problema tiene relación con la escasez de información en una industria que es relativamente nueva, así como también la dificultad para trabajar con grandes volúmenes de datos que se encuentran poco estructurados dentro de la plataforma.
La primera metodología utilizada para el diseño de este modelo se basa en generar procesos de investigación secundaria que permitan entender la realidad de las diversas industrias a nivel latinoamericano y global con respecto a los servicios de atención al cliente. Además se documenta las expectativas relacionadas al proceso de atención que actualmente reciben los usuarios finales sobre este tipo de servicios. En paralelo, se generan entrevistas en profundidad para entender las necesidades y objetivos de los propios clientes de Adereso, esto con el fin de contrastarlos con los resultados de la investigación primaria y con lo obtenido en el tercer proceso de análisis. Este último corresponde a una investigación y generación de información en base a los datos históricos de Adereso, donde se logra determinar la situación actual de sus clientes, entregando además modelos de dimensionamientos que apuntan a mejorar los niveles de conversión en el proceso de ventas, junto con insights y recomendaciones claras para mejorar el rendimiento de los equipos de servicio de atención al cliente. A nivel general se posiciona a Adereso como una empresa que no tiene un diferenciador claro, ni a nivel de precios ni de servicio, el cual le permita posicionarse firmemente en un mercado altamente competitivo.
Los resultados obtenidos se resumen en un diseño de oferta que logra predecir incluso en un 90% de veces el comportamiento de un tamaño determinado de clientes. Esto podría generar un aumento en los ingresos de hasta un 28% mensual para el equipo de ventas, siempre y cuando se apliquen las mejoras necesarias propuestas que permitan una extracción de datos más completa, y que entregue nuevas variables que puedan incluirse en los modelos actuales.
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Publisher
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Universidad de Chile
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