Prevendo a demanda de ligações em um call center por meio de um modelo de Regressão Múltipla

Abstract

Este trabalho descreve - por meio do estudo de um caso - o problema da previsão de demanda de chamadas para um determinado produto no call center de uma grande empresa brasileira do setor - a Contax - e como ele foi abordado com o uso de Regressão Múltipla com variáveis dummy. Depois de destacar e justificar a importância do tema, o estudo apresenta uma breve revisão de literatura acerca de métodos de previsão de demanda e de sua aplicação em call centers. O caso é descrito, contextualizando, inicialmente, a empresa estudada e descrevendo, a seguir, a forma como ela lida com o problema de previsão de demanda de chamadas para o produto 103 - serviços relacionados à telefonia fixa. Um modelo de Regressão Múltipla com variáveis dummy é, então, desenvolvido para servir como base do processo de previsão de demanda proposto. Este modelo utiliza informações disponíveis capazes de influenciar a demanda, tais como o dia da semana, a ocorrência ou não de feriado e a proximidade da data com eventos críticos, como a chegada da conta à residência do cliente e seu vencimento; e apresentou ganhos de acurácia da ordem de 3 pontos percentuais para o período estudado, quando comparado com a ferramenta anteriormente em uso.

Adequação dos Métodos de Previsão às Especificidades das Demandas

“…(2015), o método de decomposição clássica analisa as séries disponíveis, a fim de identificar os componentes existentes e sua natureza. Bouzada (2012) …”

Generating timetables of work scales for companies using genetic algorithms

“…De acordo com [10], call centers são centros operacionais que se utilizam de tecnologias computacionais e telecomunicação para automatizar grandes volumes de diferentes atividades de atendimento remoto ao cliente e serviços telefônicos, tanto recebidos (inbound) como originados (outbound) pelo call center.…”

“…O problema da previsão de demanda de um contact center foi trabalhado [10], entretanto o estudo não se estendeu ao problema de alocação de jornadas. Apesar da proposta apresentada neste artigo ser genérica o suficiente para aplicá-la em diferentes tipos de empresa, buscou-se evidenciar a aplicabilidade da solução em empresas complexas, tomando com exemplo o ambiente observado em contact centers.…”

Análise Estocástica para Redução dos Custos de Contratação de Call Center da CPFL Energia

“…Estudos correlatos abordaram o cenário de otimização da contratação dos serviços de Call Center fazendo uso de estratégias diversas, tais como aplicações empíricas associadas a séries temporais, em que o método de previsão ARIMA foi aplicado para identificar padrões sazonais (Ferreira (2018)). Analogamente, métodos Regressão Múltipla foram utilizados para implementar modelos preditivos com variáveis binárias capazes de fazerem uma estimativa adequada para previsão de demanda de Call Center (Bouzada and Saliby (2009)).…”