“Hola, ¿en qué podemos ayudarle?”: Optimizando el servicio al cliente en Edward Jones

Con una red de sucursales de más de 12,000 oficinas a lo largo de Estados Unidos y Canadá y casi 7 millones de clientes alrededor del mundo, Edward Jones sabe mucho acerca de proveer servicio de alta calidad al cliente.

La firma de intermediación financiera de servicio completo, con sede en St. Louis, Missouri, ha aumentado constantemente su plantilla de asesores financieros para satisfacer las demandas de la clientela. La firma espera contar con 20,000 asesores financieros para el año 2020. Dado su crecimiento actual, y los planes de expansión en el futuro, la empresa quería asegurarse de que su servicio de primera clase siguiera superando las expectativas de los clientes. Contando con las tácticas de Six Sigma Esbelto y las herramientas estadísticas de Minitab, el equipo de mejora de procesos empresariales de Edward Jones se dispuso a evaluar de qué manera la firma podría continuar ofreciendo sus altos niveles de servicio al cliente en medio de las crecientes demandas de servicio.

La división de servicios de Edward Jones se centra en ofrecer a los clientes que llaman a su centro de servicio no solo respuestas oportunas, precisas y profesionales, sino también atención amable y personalizada a cada cliente. Sin embargo, ante un volumen de llamadas entrantes que crecía rápidamente, Edward Jones se planteó el siguiente desafío: ¿cómo podría satisfacer su personal actual de asociados de servicio las crecientes demandas de servicio y, al mismo tiempo, mantener o incluso superar los altos niveles de servicio al cliente que ofrece la empresa?

Con la ayuda de Minitab, un equipo de proyecto de Edward Jones llevó a cabo un DOE con el fin de hallar la combinación óptima de factores para mejorar los procesos de servicio al cliente en todos sus centros de llamadas.

“Nos planteamos interrogantes tales como: ¿será mejor capacitar a los asociados de servicio en múltiples áreas de destrezas? Y ¿cómo podemos optimizar la velocidad promedio de una respuesta?”, señala Rod Toro, master black-belt y director de mejora de procesos empresariales en Edwards Jones. “Como ayuda para responder a estas preguntas, recurrimos al análisis de datos y a Minitab”.

Toro y el equipo del proyecto dieron un paso clave mientras pensaban en cómo empezar este proyecto de Six Sigma Esbelto.

“Primero empezamos a pensar en cómo podríamos ayudar a cada asociado a hacer mejor su trabajo en cada interacción con el cliente”, dice Toro. “Después, en lugar de ello, cambiamos nuestro enfoque hacia la mejora de todo el proceso y todos los aspectos que conforman una llamada de servicio: desde la capacitación de los nuevos asociados hasta cada fase de la llamada en sí y cualquier trabajo posterior a la llamada”.

Este cambio de enfoque permitió al equipo empezar a pensar en la mejora considerando el proceso como un todo. Empezaron a ver un proceso que era repetible, estandarizado y predecible: un proceso que podía optimizarse.

“Sabíamos que necesitábamos identificar las métricas para distinguir al asociado adecuado para la tarea adecuada, así como agilizar el flujo de trabajo de una manera más eficiente y significativa”, afirma Toro. “Al asignar la persona adecuada a las tareas adecuadas, podemos reducir el tiempo promedio de manejo y, de ese modo, mejorar la velocidad promedio de respuesta y la experiencia general del cliente”.

Al comienzo del proyecto, todos los asociados recibían capacitación en múltiples habilidades y todas las habilidades tenían la misma prioridad de dotación de personal. Además, las adiciones y modificaciones de recursos solían hacerse sin tener en cuenta los impactos. El equipo sabía que podían mejorar a partir del punto en el que estaban comenzando. “Teníamos la oportunidad de optimizar la capacidad de los asociados para equilibrar el funcionamiento de la división en todos aspectos de las interacciones telefónicas”, señala Toro.

¿Pero cómo lo harían? Con las herramientas de Diseño de experimentos (DOE) de Minitab.

En estadísticas, DOE se refiere a la creación de una serie de corridas experimentales, o pruebas, que proporcionan información sobre cómo múltiples variables afectan un resultado, o una respuesta. En un experimento diseñado, los equipos de proyecto pueden cambiar más de un factor a la vez y luego utilizar el análisis estadístico para determinar qué factores son importantes e identificar los niveles óptimos para esos factores.

La aplicación más común de DOE es en los entornos de manufactura, donde el método se utiliza para hallar la configuración de la máquina que produzca un rendimiento óptimo del proceso al menor costo.

“Normalmente, se sabe que DOE y otros métodos estadísticos se utilizan en la manufactura, pero en realidad la aplicación de la técnica no se limita a ningún área en particular”, sostiene Toro. “Una vez que comprendimos los principios de DOE, supimos que también podríamos aplicarlo a nuestros procesos de servicio”.

Toro y el equipo seleccionaron cuatro factores clave (clasificación de los asociados, trabajo posterior a la llamada, horario de los turnos y tiempo de capacitación) y usaron Minitab para diseñar un experimento factorial de 2 niveles. Tras recoger y analizar los datos, pudieron usar la salida de Minitab para evaluar la mejor combinación de cada uno de los cuatro factores clave.

Las gráficas de efectos principales e interacción correspondientes al promedio de rendimiento general indicaron que capacitar a los asociados para que dominaran todas las habilidades era en realidad un detrimento. Además, las gráficas de efectos principales e interacción para la desviación estándar revelaron que la consistencia se podía atribuir principalmente a los asociados que tenían un mayor nivel de habilidad.

“Nos dimos cuenta de que capacitar a todos los asociados en todas las habilidades no era efectivo. Por el contrario, descubrimos que al permitirles centrarse en sus mejores habilidades, su desempeño mejoraba”, afirma Toro. “Ese fue nuestro momento decisivo”.

El diagrama de Pareto anterior mostró al equipo la interacción entre los factores que tenía un impacto significativo en el rendimiento general.

El DOE ayudó al equipo a llegar a la conclusión de que asignar las llamadas a las personas adecuadas con las habilidades adecuadas en el momento adecuado optimizaría la experiencia del cliente. Para evaluar las relaciones entre el número de asociados, la cantidad de llamadas y el tiempo de culminación del proceso, el equipo utilizó las gráficas de dispersión 3D disponibles en Minitab.

Usando las gráficas de dispersión 3D de Minitab, el equipo de proyecto de Edward Jones pudo evaluar simultáneamente las relaciones entre tres variables al graficar los datos sobre tres ejes.

“Las gráficas de dispersión 3D reflejan el poder de Minitab”, afirma Toro. “Logramos desglosar fácilmente y determinar los factores clave y los niveles clave para cada variable”.

Ahora, al asignar asociados que tienen ciertas habilidades a las áreas más apropiadas, la división de servicios ha aumentado la capacidad de su equipo actual en más de un 10 por ciento, mejorando además todas las métricas del centro de llamadas que se dispusieron a optimizar, incluyendo el tiempo promedio de manejo, la velocidad promedio de respuesta y el tiempo que los empleados necesitan para completar el trabajo posterior a la llamada.

Los asociados de servicio al cliente también se muestran mucho más a gusto en sus puestos. Muchos han señalado que no solo han podido contestar más llamadas durante su jornada, sino que también sus días de trabajo fluyen mucho mejor y ahora tienen tiempo extra para dedicarse a aprender y ampliar sus conocimientos en sus respectivas áreas.

“En lugar de basar nuestras mejoras simplemente en la intuición, hemos tenido mucho más éxito al usar un enfoque más basado en hechos y dependiente del análisis estadístico y de Six Sigma Esbelto”, dice Toro.

“Y aunque el uso de DOE para mejorar los servicios es poco frecuente, realmente no debería serlo”, agrega. “Una vez que entiendes los principios de DOE, en lugar de solo concentrarte en cómo usar las herramientas adecuadamente, te das cuenta de que las herramientas que normalmente se usan para mejorar los procesos de manufactura pueden personalizarse para su uso en el sector de los servicios y, en realidad, en todas partes”.