Extensión del método workload para la planeación en call centers incorporando la morfología de la demanda y las políticas de turno

Abstract

En los centros de contacto (Call Centers, CC) el costo laboral representa entre el 60% y el 80% del gasto operativo, lo que convierte el dimensionamiento de personal en una decisión de alto impacto; sin embargo, el método Workload, más utilizado a nivel táctico, no considera la forma de la curva de demanda ni las restricciones de turnos, mientras que los métodos Erlang bajo el enfoque SIPP exigen análisis intervalo a intervalo y se limitan al nivel operativo. Esta investigación desarrolló una metodología de staffing táctico que cuantifica y anticipa esa brecha a partir de la morfología de la demanda y las políticas de turno. Se desarrolló un simulador (StaffSim) que caracterizó 2268 escenarios sintéticos combinando variaciones de la curva de demanda con un programador de turnos basado en Programación Lineal Entera (ILP), y se entrenó un árbol de regresión sintetizado en una tabla de consulta de 60 filas y un formulario operativo. Los resultados muestran que ignorar la complejidad genera desviaciones entre 6% menos y 27% más de agentes frente al cálculo determinístico, y que con cinco variables observables antes de programar los turnos es posible anticipar esa brecha con un R² de validación de 0,73. La metodología constituye una herramienta escalable, auditable e interpretable para decisiones tácticas de dimensionamiento, aplicable como activo de inteligencia de negocios.

In contact centers (CC), labor costs account for between 60% and 80% of total operating expenditure, making headcount planning a high-impact decision; however, the Workload method, most widely used at the tactical level, does not consider the shape of the demand curve nor shift policy constraints, while Erlang models under the SIPP approach require interval-by-interval analysis and are limited to the operational level. This research developed a tactical staffing methodology that quantifies and anticipates that gap based on the morphology of demand and shift policies. A simulator (StaffSim) was developed to characterize 2,268 synthetic scenarios combining systematic variations of the demand curve with a shift scheduler based on Integer Linear Programming (ILP), and a regression tree was trained and synthesized into a 60-row lookup table and an operational characterization form. Results show that ignoring this complexity produces deviations ranging from 6% fewer to 27% more agents than the deterministic estimate, and that with just five variables observable before scheduling it is possible to anticipate that gap with a validation R² of 0.73. The methodology provides a scalable, auditable and interpretable tool for tactical headcount decisions, applicable as a business intelligence asset.