Caso de Estudio de un Proyecto de Seis Sigma en un Centro de Soporte de Informática

Caso de Estudio de un Proyecto de Seis Sigma en un
Centro de Soporte de Informática.
Por David L. Hallowell y Gary A. Gack
Parte 1 de 6 – Enfocando el Proyecto
Los servicios de informática son un campo muy competido y poblado de compañías que todas ofrecen
soporte web y de llamadas telefónicas a una variedad de clientes. La mayoría de los negocios de
servicios de informática reconocen que sus clientes tienen opciones y que, dentro de un mismo rango
de precios, ellos tienden a quedarse con aquellas organizaciones de soporte en donde el servicio es
mejor.
En este caso de estudio de un negocio de servicios de informática, el benchmarking o mediciones
comparativas ayudaron a cuantificar algo que el negocio ya sabia, esto es, que su posición
competitiva no estaba totalmente asegurada. Existían diversidad de caminos mediante los cuales la
compañía pudo haber respondido a esta situación. Aunque la compañía ya tenia una capacidad
razonable en metodología seis sigma su administración o equipo administrativo se dio cuenta de que
la mejora no se daría de una manera sencilla simplemente creando un equipo de trabajo, echando a
andar un proyecto y dejándolos solos con el problema. La alta dirección había aprendido que parte
importante de su responsabilidad como lideres es encontrar aquellas oportunidades o asuntos o
problemas que están suficientemente bien definidos y que son adecuados para el alcance de un
proyecto seis sigma metodología DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Implementar la mejora y Controlar).
Después de haber trabajado con los benchmarks y otros datos y con la ayuda de un cinta negra en
seis sigma ellos fueron capaces de obtener o destilar, a partir de las cifras de los mejores en su
industria, suficiente información clave y evidencia para poder seleccionar el proyecto DMAIC que
estaría suficientemente soportado con hechos y datos reales.
Satisfacción del Cliente y Crecimiento del Negocio
Fueron adquiridos datos de la industria de una empresa especializada que reúne distintas mediciones
acerca de la satisfacción del cliente y su relación con el desempeño técnico y del negocio de un
Centro de Soporte de Informática. Comparando su compañía con los promedios del benchmark y con
los promedios de un grupo de los mejores de su clase, el equipo administrativo de la empresa pudo
ver fácilmente que la satisfacción del cliente dentro de sus servicios de soporte medidos mediante una
empresa independiente estaban mas o menos en el promedio o un poco abajo
Figura 1: Satisfacción del Cliente para la Compañía, 2001-2003
1
Figura 2: Satisfacción del Cliente para Compañías Promedio, 2001-2003
Figure 3: Satisfacción de Cliente para Compañías Mejores en su Clase, 2001-2003
La comparación entre las calificaciones de satisfacción del cliente de la compañía (73% de una escala
estandarizada) con las compañías promedio de su mismo sector (76%) y con las mejores de su clase
(87%) mostró a la dirección que había trabajo que hacer.
La evidencia también soportaba una idea o un concepto importante del negocio de que la satisfacción
del cliente puede ser un indicador del crecimiento de nuevas cuentas o base de clientes. La figura No.
4 ilustra que el rango de calificaciones de satisfacción del cliente para las competidores mejores en su
clase concuerda con aproximadamente el 75% los cambios en el crecimiento de nuevas cuentas. Esto
2
es evidenciado por el valor de R en el estudio de regresión lineal que se realizó. La alta dirección está
conciente de que estas relaciones no son prueba de causalidad pero junto con su sentido del negocio
ellos vieron esto como un indicador de que efectivamente la satisfacción del cliente tiene un impacto
en los resultados del negocio.
2
Figura 4: Relación entre Satisfacción de Clientes y Crecimiento de Nuevas
Cuentas en las Compañías Mejores en su Clase
Costos de Soporte por Llamada y por Cliente
Los datos comparativos indicaron que la satisfacción del cliente y el crecimiento del negocio no tienen
una relación directa con los costos de soporte por llamada de manera que las compañías con la mejor
satisfacción del cliente y el mejor crecimiento de cuentas no son las que más gastan en costos de
soporte por llamada. De hecho los costos de soporte de 26 dólares por llamada de las mejores
compañías y de 30 dólares por llamada para el promedio de las compañías son más bajos que los
costos de la compañía que estamos estudiando que son de aproximadamente 36 dólares por llamada
(Figure 5).
Figura 5: Costo de Soporte por Llamada
3
Se construyó un modelo para analizar la factibilidad de enfocar un proyecto DMAIC en mediciones de
servicio del centro de soporte (Fig. 6). En la figura la coordenada Y, (Nuevas Cuentas) es el
crecimiento de nuevas cuentas como porcentaje de las ventas durante el periodo de la medición
comparativa, en el eje X tenemos :
Transferencias = numero promedio de transferencias durante una llamada de servicio (transferencias
a distintas personas o sistemas de ayuda)
Tiempo de espera = tiempo de espera promedio durante una llamada de servicio y
Servicio = tiempo promedio de servicio durante la llamada (tiempo que se gasta obteniendo la
respuesta a la pregunta, dando el consejo que resolverá el problema etc.)
Figura 6: Modelo caracterizando la Influencia de los Factores de Proceso
del Centro de Soporte en el Crecimiento de Nuevas Cuentas
Obviamente a la compañía le hubiera gustado ver un ajuste de modelo mejor que el 62% indicado por
2
la R sin embargo tomando en cuenta que son muchos los factores que pueden influir en el
crecimiento de nuevas cuentas la administración consideró que el modelo mostraba suficiente
correlación con los factores del proceso de manera que era factible llevar a cabo el proyecto. Dado
que la administración de la compañía tenia fácil acceso también a datos comparativos de tiempos de
espera ellos compararon el desempeño de la compañía contra el desempeño de la industria (Figuras
7, 8 y 9).
La revisión de los tiempos de espera indicó que efectivamente la compañía se encontraba rezagada
con respecto a la norma en la industria. Esto, y la indicación del modelo de que el tiempo de espera
puede ser un factor influyente en la satisfacción del cliente y en el crecimiento de nuevas cuentas
(Figura 5), ayudó a la administración a convencerse de que valdría la pena que un equipo DMAIC se
enfocara en mejorar esta área.
Figura 7: Tiempo de Espera por Llamada para la Compañía (Mediana 4.5)
4
Figura 8: Tiempo de Espera por Llamada para Compañías Promedio (Mediana 4.0)
Figura 9: Tiempo de Espera por Llamada para Compañías Mejores en su Clase (Mediana 1.6)
La compañía pudo ver entonces una fuerte indicación de que un proyecto DMAIC para reducir costos
de soporte era muy factible y que podría reportar un beneficio significativo en los resultados
económicos del negocio. La administración también pudo ver que el equipo DMAIC debería buscar
que la atención o el servicio que el cliente recibe fuera mejorado en el sentido de reducir los tiempos
de espera y los tiempos de servicio y que esto incrementaría el crecimiento de nuevas cuentas y de
esta manera se tendrían mayores ingresos económicos.
La compañía asignó a un Champion o Campeón de su equipo líder para que tomara la
responsabilidad para el nuevo proyecto e identificó a un líder del equipo y a los miembros clave del
mismo. Al equipo le fueron dados sus objetivos de alto nivel y el alcance del proyecto esto es reducir
costo de soporte al mismo tiempo que se tendría que mejorar el crecimiento de nuevas cuentas. El
trabajo realizado con la información comparativa o benchmark fue muy útil en orientar o instruir al
equipo en la lógica y la factibilidad del proyecto. El equipo comenzó a desarrollar su plan de trabajo
para el proyecto.
En la parte 2 trataremos la declaración y plan de trabajo del proyecto y la fase inicial del ciclo DMAIC
que es la fase de definición.
5
Parte 2 de 6 – Fase de Definición
La alta dirección de la compañía de servicios de informática completó el importante trabajo anterior al
proyecto y encontró un área del negocio que necesitaba atención y que podía ser atacado por un
equipo de proyectos DMAIC. El equipo entonces comenzó a trabajar en el entendimiento y la
articulación de los objetivos del proyecto, su alcance y su justificación de negocio.
La guía DMAIC nos indica que áreas se deben completar durante la Fase de Definición.
D1. Declaración del Proyecto : Consiste en redactar el objetivo del proyecto.
D2. Requerimientos del Cliente:
Identificar todos los clientes internos y externos que
dependen de las salidas del proceso que se esta estudiando, los entregables y las medidas
conectadas con esas salidas, y los pasos del proceso, entradas del proceso y (si aplica) los
proveedores de esas entradas.
D3. Mapa del Proceso de Alto Nivel: En el cual se muestra el flujo de la información,
materiales y recursos, desde las entradas claves del proceso, a través de los pasos del proceso y
puntos de decisión, para crear las salida del procesos. El mapa describe el flujo de lo que sucede
dentro del alcance del proceso objetivo y define las fronteras o límites de esos alcances.
D1. Declaración del Proyecto:
Estos son algunos de los elementos claves de la declaración del proyecto.
Declaración o Definición del Problema: “Los competidores están creciendo sus niveles de
satisfacción con sus clientes de soporte, y están haciendo crecer sus negocios al mismo tiempo que
reducen sus costos de soporte por llamada. Nuestros costos de soporte por llamada se han mantenido
constantes e inclusive han aumentado en los últimos 18 meses y nuestras calificaciones de
satisfacción al clientes están en el promedio o por abajo del promedio. A menos que detengamos –o
aun mejor revirtamos esta tendencia- vamos a estar viendo como nuestro negocio va a irse perdiendo
durante los próximos 18 meses”.
Justificación de Negocio: “El aumentar nuestro crecimiento desde un 1% hasta un 4% (o más)
aumentaría nuestros ingresos brutos en alrededor de 3 millones de dólares. Si podemos hacer esto
sin incrementar nuestros costos de soporte por llamada, nosotros deberíamos poder obtener una
ganancia neta de por lo menos 2 millones de dólares”.
Declaración del Objetivo: “Incrementar nuestra calificación de satisfacción del cliente, medida con
respecto a la industria, de nuestro nivel actual (90 percentil = 75%) a un nivel objetivo (90 percentil =
85%) antes de fin de año sin incrementar los costos de soporte.”
El equipo de trabajo también desarrollo un conjunto inicial de metas parciales, tareas,
responsabilidades, fechas compromiso y un plan de comunicación. Después de revisar esta definición
del proyecto con el Champion, los miembros del equipo comenzaron a trabajar en el siguiente paso
que son los requerimientos del cliente.
D2. Requerimientos del Cliente
Para muchos procesos hay uno o mas clientes que son obvios como las personas que pagan por los
productos y servicios o aquellos que visiblemente dependen de la compañía, como los empleados.
Frecuentemente, sin embargo, hay clientes internos o externos y dependencias que no son tan obvios.
6
Una tabla SIPOC (Proveedores, Entradas, Procesos, Salidas y Clientes) desarrolla una vista detallada
de todos los clientes importantes, sus requerimientos y de las etapas del proceso relacionadas con las
dependencias con los proveedores.
Tabla SIPOC: El equipo desarrollo una tabla SIPOC para ayudar a identificar y reportar lo que tenia
aprendido acerca de los clientes clave y sus requerimientos. El flujo de los procesos va normalmente
en la dirección SIPOC, esto es desde el proveedor hacia el cliente, sin embargo el proceso mental
usado para construir la tabla normalmente comienza con el cliente, lo que nos sugiere que
deberíamos mostrar una tabla tipo COPIS (Cliente, Salida, Proceso, Entrada y Proveedor) tal y como
se muestra en la Figura 1.
Figura 1: Tabla SIPOC / COPIS – Muestra información importante acerca de las dependencias entre Cliente y el Proceso
Entrevistas de la Voz del Cliente.
La tabla SIPOC resaltó algunas áreas donde seria útil tener mas información acerca del proceso tal y
como lo entiende el cliente y el personal del centro de soporte. Ejemplos representativos de los
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clientes de la compañía fueron invitados a entrevistas en grupo. Los siguientes son extractos de las
respuestas de los clientes individuales y son representativas de los datos que se reunieron. Las
respuestas corresponden a la pregunta : “¿Qué influye en su nivel de satisfacción con nuestros
servicios?”
Grupo 1
Respuesta 1. “Bueno, primero y lo más importante es que quiero la respuesta correcta a mis
preguntas o quejas, me vuelve loco cuando se me dice algo que después resulta estar mal o que
solamente es una solución parcial.”
Respuesta 2. “Realmente me satisface cuando la persona que contesta el teléfono tiene una buena
actitud. Algunas veces usted nota cuando el personal de soporte simplemente quiere que usted
desaparezca y deje de molestarlos con preguntas estúpidas.”
Respuesta 3. “Bueno, seguramente yo puedo decirle lo que no me gusta. El sistema de respuestas
donde le piden escoger entre 46 opciones y que ninguna corresponde a lo que usted quiere es
verdaderamente molesto, realmente me roba demasiado tiempo y de todos modos parece que se
ignora totalmente y le vuelven a uno a preguntar las mismas preguntas. ¿Qué caso tiene? . Algunas
veces me pregunto si alguna vez le pidieron a un cliente real que probara estos aparatos antes de que
los pusieran en funcionamiento.”
Respuesta 4. “Soy feliz cuando mi llamada es contestada rápidamente y la persona que me atiende
sabe de lo que habla y me da una respuesta en la primera llamada. Cuando tengo que esperar para
que me vuelvan a llamar y hablar con alguien más y repetir lo mismo que ya expliqué, eso realmente
es muy molesto”
Respuesta 5. “ Me gusta cuando la persona en el teléfono realmente puede tomar una decisión sin
tener que dejarme esperando mientras van y piden una autorización de un supervisor parece que
gastan 10 minutos en tomar una decisión que vale 5 dólares eso realmente no me parece razonable.
Parece que hay un obsesionado con el control que es el que maneja su negocio.”
Respuesta 6. “El seguimiento es lo que realmente me preocupa. Yo no necesariamente espero que
siempre sean capaces de resolver mis problemas inmediatamente pero si espero que me llamen en
un periodo de tiempo razonable.”
Respuesta 7. “Me gusta cuando puedo contactar con alguien que tiene la suficiente paciencia para
realmente resolver mi problema. Muchos de estos temas son demasiado técnicos para mi y no
siempre sé cómo plantear bien mis preguntas. Me gusta cuando la persona en el teléfono se preocupa
lo suficiente en obtener una solución real aun cuando yo no pueda explicar exactamente lo que
necesito.”
Respuesta 8. “No me gusta ser transferido por todos lados. La ultima vez que llame me transfirieron 4
veces y terminé con la misma persona del principio estoy demasiado ocupado para poder tolerar eso.”
Grupo 2
Respuesta 1. “Nuestra gran preocupación es la velocidad. Nuestros clientes nos piden respuestas y
nosotros a su vez dependemos de ustedes para algo de eso. Eso significa que ustedes deben tener
suficiente personal para poder atender el volumen de llamadas.”
Respuesta 2. “Lo que más necesitamos de ustedes es gente que pueda responder preguntas
complicadas rápidamente y con precisión, no solamente las preguntas fáciles ya que eso lo podemos
hacer nosotros.”
Respuesta 3. “Necesitamos que ustedes tengan acceso inmediato a información actualizada acerca
de todas nuestras cuentas y transacciones con ustedes en todas nuestras oficinas y localidades. Nos
8
crea grandes problemas el que sus registros no sean exactos ni estén actualizados. No podemos
estar esperando durante 10 minutos.”
Respuesta 4. “Llamo 3 o 4 veces a la semana y lo que encuentro más frustrante es la falta de
consistencia. Algunas veces mis llamadas son respondidas en 2 minutos lo cual está bien y algunas
veces son 10 minutos lo cual no es bueno. También he notado que hay mucha variación en el tiempo
que les toma el conseguir las respuestas a asuntos muy similares. Yo uso los servicios de su
competencia todo el tiempo y ellos son mucho mas consistentes.”
Resumiendo los Requisitos del Cliente: El equipo comenzó a resumir lo que estaba
aprendiendo acerca de lo que es importante para los clientes en la forma de especificaciones y sus
mediciones
Requerimientos
Medición
Conectarse rápidamente con la persona de ayuda Tiempo de espera
Obtener la información que necesito
Transferencias, tiempo de servicio
Aplicar la información con ayuda si es necesario
Satisfacción del cliente y costo de soporte
Entender como hacer que no se vuelvan a
presentar los problemas
Días para cerrar la queja o el problema
D3. Mapa del Proceso de Alto Nivel
El equipo mapeo el proceso mediante el cual el evento inicial (el problema encontrado por un cliente)
entra y se va moviendo a través del proceso de resolución. Figura No. 2
Figura 2: Mapa del Proceso de Alto Nivel
9
El mapa de proceso será útil durante la fase de medición cuando el equipo de trabajo considere cómo,
cuándo y dónde reunir datos que den luz sobre las causas raíz de los problemas más pertinentes a los
objetivos del proyecto.
La Parte No. 3 tratará acerca de la fase de medición del proyecto.
10
Parte 3 de 6 – La Fase de Medición
Habiendo desarrollado un buen entendimiento acerca de la justificación de negocio del proyecto y de
los requerimientos del cliente (identificando las Y(s) del proyecto), así como del proceso tal como se
encuentra, el equipo de trabajo seis sigma de la empresa de Servicios de Informática comenzó a
enfocarse en la fase de Medición. El equipo identificó las mediciones y el plan de recolección de datos
para reunir la cantidad adecuada de información que les permitiría aprender acerca de las causas raíz
y las fuerzas que impactarían en las salidas o Y(s) del proyecto.
La guía DMAIC nos indica qué actividades se deben desarrollar en la fase de medición.
M1. Refinar las Y(s) del Proyecto: Aclarar aun más cómo se definirán, medirán y reportarán las
mediciones de salida claves del proyecto.
M2. Definir los estándares de desempeño para las Y(s): Identificar cómo serán medidos los
desempeños usualmente en algún punto del continuo entre las medidas de capacidad / habilidad tales
como el Cp y Cpk para “Variables” con distribuciones estadísticas Normales, hasta percentiles u otras
métricas de capacidad para “Atributos” y otros tipos de datos que pueden tener distribuciones
estadísticas sesgadas.
M3. Identificación de los factores de segmentación para el plan de recolección de datos:
Comenzando con la segmentación natural de las Y(s) del proyecto y moviéndose hacia
consideraciones de los probables factores causantes (las X(s)), la segmentación sugiere qué paquetes
de datos deberían ser colectados de manera que puedan ser comparados y contrastados distintos
segmentos para iluminar las causas raíz de las Y(s) y sus factores de impacto o sus motores.
M4. Aplicar el análisis de sistemas de medición (MSA): En cualquier proyecto, los datos crudos
se recolectan y se convierten en mediciones. Este proceso implica la existencia de un “sistema de
medición” que debería ser caracterizado y fortalecido en términos de su precisión y repetibilidad.
M5. Recolectar los datos : La recolección de datos preservando su significado y registrando
cualquier desviación de la disciplina requerida por el sistema de medición
M6. Describir y mostrar la variación en el desempeño actual: Primera aproximación a los datos
para determinar sus valores extremos de distribución y los patrones que puedan sugerir variaciones
especiales.
M1. Refinar las Y(s )del proyecto
Durante esta etapa el equipo considero exactamente como las Y(s) del proyecto deberían ser definidas y medidas:
Y(s)
Primaria
Secundaria
Satisfacción
del Cliente
Medición
1. Mediante una encuesta estándar mensual de la industria.
2. El proyecto requerirá datos adicionales mas frecuentes caso
por caso de la satisfacción de los clientes. Un sistema de
medición alineado con la encuesta de la industria será diseñado
y validado
El tiempo de conexión del equipo de soporte en cada llamada :
-la contestación de la llamada y su discusión
Costo de
-la investigación del problema
Soporte
-el tiempo de devolución de la llamada
( por llamada) serán cargados junto con la distribución de los costos por
prestaciones e infraestructura para calcular los costos de
soporte globales por llamada
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De Interés
Dias para
cerrar
Tiempo que pasa desde que se origina la llamada hasta que el
cliente da la indicación de que su problema ha sido resuelto a su
satisfacción
Tiempo de
Espera
Se registra automáticamente para las llamadas en cola y se
acumula para las llamadas que se transfieren múltiples veces
Transferencias
Tiempo
de servicio
Se registran automáticamente para cada llamada que se mueve
a otra extensión
Se registra automáticamente el tiempo que el personal atiende
desde que descuelga hasta colgar o transferir
M2 Definición de los Estándares de Desempeño para las Y(s)
Para cada Y del proyecto, el nivel actual y el objetivo mejor estimado fue documentado. En algunos
casos, el equipo encontró que los datos sobre niveles actuales no estaban disponibles lo que,
desafortunadamente, sucede comúnmente en proyectos DMAIC.
Mediciones
Situación Actual
Objetivo
Primarias
Satisfacción del cliente (de
acuerdo a la determinación
industrial de Collins)
90 Percentil 70-80% Satisfecho
90 Percentil / 85%
Satisfecho
Secundarias
Costo de Soporte Por
Llamada
90 Percentil / $40
90 Percentil / $32
Días para Cerrar
No se tiene buena información
de la situación actual
90 Percentil / 3 Días o
Menos
Tiempo Espera
No se tiene buena información
de la situación actual
90 Percentil / 4 Minutos
Transferencias
No se tiene buena información
de la situación actual
90 Percentil / 2
Tiempo de Servicio
No se tiene buena información
de la situación actual
Media: < 8 Minutes
Desv.Est.: < 0.5 Minutes
Relacionadas
/ De Interés
M3. Identificación de los factores de segmentación para el plan de recolección
de datos
La primera pregunta fue: ¿Como se segmentan de manera natural las Y(s)?. Normalmente la
información de las Y(s) se organiza por tipo de cliente, región geográfica, tipo de producto o servicio
etc. Se hizo necesario pensar acerca de dónde se encontraban las “acciones” más fuertes con
respecto a la dinámica de los procesos que se estaban estudiando de esa manera el equipo enfocó su
esfuerzo inicial de recolección de datos en los segmentos que ofrecieron el mayor potencial de
aprendizaje para el equipo. Esto ayudó a conservar los recursos disponibles que eran limitados para la
recolección de datos y su análisis. En vez de “medir en todos lados” el equipo empezó con un
subconjunto muy enfocado de todos los datos posibles. Los datos estaban naturalmente segmentados
por centro de soporte, con la mayoría del trafico en uno de esos centros. Datos de ese sitio fueron
usados para la recolección inicial de datos.
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La siguiente pregunta fue : ¿Qué factores pueden estar empujando las Y(s)?. La identificación de
estos factores y la colección de datos de su comportamiento pueden arrojarnos luz sobre las causas
raíz y los motores de las Y(s) . Esta es la parte de planeación de la profundización en los datos que se
hace en seis sigma que algunas veces se le llama “pelar la cebolla”. Mientras que el interés
fundamental es en el comportamiento de la Y, la idea no es solucionar verdaderamente el problema
tratando de “componer la Y”. Este enfoque podría darnos una solución temporal. Sin embargo el
entendimiento de las causas o de los motores (las X(s)) ofrece la posibilidad de atender la causa raíz y
resolver el problema, de tal manera que quede resuelto definitivamente.
Un árbol de relación de las Y(s) a las X(s) nos muestra el arreglo de cómo las X(s) de más bajo nivel
pueden estar empujando a las Y(s). Otras herramientas con un enfoque similar como son los
diagramas de causa-efecto y las matrices de causa-efecto pueden ser útiles en identificar y priorizar
aquellas X(s) prospectos para ser medidas y estudiadas.
Los árboles Y(s) a X(s) para Costo de soporte y Satisfacción del cliente que elaboró el equipo se
muestran en las Figuras 1 y 2.
Figura 1: Árbol Y a X para el Costo de Soporte
Figura 2: Árbol Y a X para la Satisfacción del Cliente
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Análisis de entradas-salidas
A partir de la información desarrollada en la tabla SIPOC / COPIS, el equipo revisó las entradas y
salidas del proceso clasificando cada una como “Controlada” (si es que el proceso tenia instaladas
provisiones para medir e influenciar esa entrada o salida, si fuera necesario) o “No Controladas” (las
cuales no tendrían tales provisiones.) Ver Figura 3.
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Figura 3: Procesos de Entradas y Salidas Clasificados como Controlados y No Controlados
Matriz Causa-Efecto
Para explorar aun más los factores influyentes potenciales, el equipo creó una matriz causa-efecto
(Figura 4). Los elementos con mayores puntajes en este análisis fueron considerados como fuertes
candidatos para la recolección de datos. La calificación más alta que es “Personal Disponible para
Transferencias”, fue incluido. La siguiente calificación más alta que es “La Experiencia y
Entrenamiento del Personal” no se obtendría fácilmente de la base de datos histórica ya que siempre
existió resistencia a registrar datos personales como parte de la bitácora de llamadas.
Figura 4: Matriz Causa y Efecto
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M4 Aplicar el análisis de sistema de medición (MSA)
Como preparación para las mediciones que se efectuarían en el paso siguiente, el equipo revisó los
sistemas de medición. En procesos transaccionales cualquier actividad que reúne datos crudos y los
convierte en cuentas, clasificaciones, números o cualquier otra forma de medición es un “sistema de
medición”. Mientras que la metodología estadística conectada con el MSA esta mas allá del alcance
de este artículo, la Figura 5 nos muestra 4 de las cuestiones que normalmente se plantean para los
sistemas de medición en procesos transaccionales. De una manera sencilla la intención del MSA es
fortalecer el sistema de medición de manera que sea adecuadamente preciso, repetible, reproducible
y estable. Una quinta característica la “linealidad” (la exactitud del sistema a lo largo de un rango de
valores medidos) también se considera.
16
Figura 5: Preguntas que usualmente se plantean para un Sistema de Medición
M5 Recolección de datos
Se formuló un plan para recolectar datos a partir de la base de datos del ultimo año. Esto requirió
obtener datos de las llamadas así como rastrear los tiempos de resolución de las llamadas, la cantidad
de personal, la cantidad de llamadas diarias y eventos relevantes de seguimiento. Para cada muestra
de llamadas el equipo reconstruyó información acerca de los niveles de personal, los tipos de
llamadas, los números de transferencias, los tiempos de espera etc, ver Fig.6
Semana
Llamada
Trimestre
Figura 6: Formato Usado para Registrar los Datos Recolectados
Día
Personal
Volumen
Llamadas
Tipo
Llamada
No.
Tiempo Tiempo Llamadas
Transf. Espera Servicio Devueltas
Días
para
Cierre
Volumen Costo
Ayuda Soporte
Web
($)
1
1
1 Lun
49
1100 Problema
4
8.6
15.6
1
6
341
46.9
2
1
1 Lun
49
1100 Problema
0
4.7
16.2
2
5
341
42.6
3
1
1 Lun
49
1100 Queja
0
4.7
11.1
0
0
341
15.6
4
1
1 Lun
49
1100 Queja
1
5.5
6
0
1
341
12.3
5
1
1 Mar
59
976 Pregunta
3
4.4
5.7
0
1
340
16
6
1
1 Mar
59
976 Problema
3
3.8
12.8
0
2
340
27.9
7
1
1 Mar
59
976 Cambio
0
3.5
11.7
3
3
340
37.4
8
1
1 Mar
59
976 Cambio
2
4.3
8.5
1
0
340
20.9
9
1
1 Mier
58
962 Pregunta
1
4.4
4.0
0
2
344
11.6
10
1
1 Mier
58
962 Problema
1
3.9
11.1
0
1
344
19.5
11
1
1 Mier
58
962 Cambio
1
3.7
13.1
0
0
344
20.4
12
1
1 Mier
58
962 Queja
0
3.5
9.7
0
1
344
15.6
13
1
1 Jue
59
964 Pregunta
0
3.4
10.1
2
2
344
28.2
14
1
1 Jue
59
964 Cambio
2
4.2
5.5
1
3
344
22.7
17
M6 Describir y Mostrar la variación del desempeño actual
Una primera ojeada a los datos resultantes le dió al equipo cierta conocimiento acerca de los valores
extremos y patrones que sugerirían problemas con el sistema de medición. Con la información el
equipo comenzó a pronosticar lo que la fase de análisis revelaría. La pregunta clave del equipo en
este punto fue : ¿Como están distribuidas estadísticamente las Y(s)? El equipo observo la geometría
de la distribución de los valores recolectados buscando simetrías y valores extremos. Esto sugirió el
tipo de análisis estadístico o grafico que seria apropiado ver Fig. 7
Figura 7: ¿Como está Distribuida la Y?
Los datos del centro de soporte de las mediciones de las X(s) fueron graficados de distintas maneras.
La figura 8 muestra la variación de los tiempos de espera en una grafica de control tipo X-R. Las
variaciones por arriba y por abajo de los límites de control de la grafica sugieren que existen causas
especiales en juego las cuales vale la pena entender con más detalle por el equipo en la fase de
Análisis.
La parte 4 será acerca de la fase de Análisis del proyecto.
18
Figura 8: Gráfica X-R de Tiempo de Espera
19
Parte 4 de 6 – Fase de Análisis
Habiendo refinado las mediciones clave de salida del proyecto, definido los estándares de desempeño
de las Y(s) del proyecto, identificado los factores de segmentación y definido los sistemas de
medición, el equipo Seis Sigma de la empresa de servicios de informática comenzó a enfocarse en la
fase de Análisis. La guía DMAIC nos indica que debemos trabajar en las siguientes áreas durante la
fase de Análisis :
A1. Medir la Capacidad del Proceso: Antes de segmentar los datos y de “ pelar la cebolla”
buscando las causas raíz y sus factores, el desempeño actual debe ser comparado con los
estándares (los cuales se establecieron en la etapa M2 de la Fase de Medición).
A2. Refinar el Objetivo de Mejora: Si la determinación de la capacidad muestra una desviación
significativa de lo esperado podría ser necesario considerar algún ajuste a los objetivos del proyecto.
Cualquier cambio de este tipo tendrá, por supuesto, que hacerse con cuidado, soportarse con
información adicional, y tendrá que ser revisado completamente por el Champion del proyecto y los
patrocinadores.
A3. Identificar los Segmentos y Patrones Significativos en los Datos: Mediante la segmentación
de los datos en Y basados en los factores X(s) -identificados durante la fase de Medición- el equipo
busca patrones que nos indiquen qué puede estar causando la variación Y observada.
A4. Identificar Posibles X(s): Preguntándose porqué aparecen los patrones observados en A3
podemos identificar algunos factores como posibles causas.
A5. Identificar y Verificar las X(s) críticas: Para separar las verdaderas causas de la lista de
“posibles causas” que construimos en el punto anterior generalmente pasamos de un análisis grafico a
un análisis estadístico
A6. Refinar el Pronóstico de Beneficios Financieros: Dada la lista acortada de las verdaderas
causas, el modelo financiero que predice la cantidad de mejora posible tendrá que ser ajustado.
A1. Medir la Capacidad del Proceso:
El equipo primero determinó la distribución de cada conjunto de datos en Y. Para aquellas con formas
simétricas suficientemente cercanas a la distribución normal (curva en forma de campana de la figura
1) se utilizaron medidas basadas en la media para describir la capacidad (media, sigma, Cp y Cpk).
Para distribuciones sesgadas (histograma en la Figura 1 y cualquier caso donde el valor P de la
prueba Anderson-Darling este por debajo de 0.05) se utilizaron mediciones de capacidad basadas en
la mediana (mediana, cuartil, percentil).
20
Figura 1: Prueba de la Distribución de Costos de Soporte
Mientras que el sumario de la grafica en la Figura 1 muestra la capacidad del proceso basado en la
mediana con un detalle de cuartiles (1er. cuartil 25%, Mediana : 50% y 3er. cuartil: 75%), el equipo
calculó una tabla mas detallada de percentiles que se sumariza en la siguiente lista
75 Percentil = $32.80
80 Percentil = $33.36
85 Percentil = $35.42
90 Percentil = $39.44
95 Percentil = $42.68
98 Percentil = $44.73
El costo de soporte en el percentil 90 es $39.44. Por el volumen de llamadas esto indica por supuesto
que esto es una diferencia muy costosa. En la siguiente tabla, los resultados de esta prueba y otras
pruebas de capacidad las cuales se hicieron durante la fase de análisis se resumen y se comparan
con los objetivos establecidos:
Medición
Capacidad
Objetivo
Satisfacción del Cliente ( Dado por la
determinación de la Industria de Collins)
90 Percentil = 75%
Satisfacción
90 Percentil = 85%
Satisfacción
Costo de Soporte Por Llamada
90 Percentil = $39
90 Percentil = $32
Días para Cerrar
90 Percentil = 4 Días
90 Percentil = 3 Días o
Menos
Tiempo de Espera
90 Percentil = 5.8 Minutos
90th Percentil = 4
Minutos
Transferencias
90 Percentil = 3.1
90 Percentil = 2
Tiempo de Servicio
Media: 10.5 Minutes
Desv.Est.: 3 Minutos
Media: <= 8 Minutos
Desv.Est.:<= 0.5
Minutos
21
A2. Refinar los Objetivos de la Mejora
Revisando los datos de la tabla, el equipo sintió que los objetivos del proyecto todavía eran adecuados
y que no requerían una modificación en ese momento. Si hubiera habido alguna sorpresa, entonces
hubiera sido momento para marcarla y determinar la acción correcta.
A3: Identificar los Patrones y Segmentos Significativos en los Datos
Cuando se planeó la recolección de datos (durante la Fase de Medición), el equipo había hecho algún
análisis hipotético de causas y efectos para identificar las X(s) potencialmente importantes. En esta
etapa, se preparó para usar los datos para confirmar o rechazar esas hipótesis tempranas, y descubrir
otras X(s) que podrían no haberse visto en aquel momento.
La Figura 2 muestra algunas de las herramientas comunes que se utilizaron para encontrar patrones
en los datos. Dado que la mayoría de las herramientas son adecuadas para ciertos tipos de datos, una
gráfica así puede ser útil. Como muchos otros equipos, durante la Etapa A3 este equipo prefirió utilizar
herramientas gráficas que dan vistas rápidas de muchos “cortes” en los datos. El equipo encontró que
las gráficas de multivariables son especialmente flexibles en ese sentido. Más adelante cuando se
requieran distinciones más refinadas (en el paso A5), se empezarán a usar herramientas estadísticas
tales como el análisis de varianza, la regresión y Ji cuadrado.
Figura 2: Algunas Opciones Clave de Análisis
Numerosos cortes en los datos fueron revisados con el objetivo de iluminar las causas raíz y los
factores que determinan la variación en las Y(s) del proyecto. Algunas cuantas de ellas se resumen en
las Figuras 3 y 4. La Figura 3 muestra que los tipos de llamadas de tipo Problema y de Cambios
parecen ser más caras que las demás. La figura 4 por su parte revela un dato adicional en el sentido
que las llamadas recibidas los Lunes y los Viernes resultan ser más costosas.
22
Figura 3: Multivariable para Costos de Soporte por Tipo de Llamada
Figura 4: Mutlivariable para Costos de Soporte por Tipo de Llamada y Día de la Semana
A4: Identificar (refinar y obtener una lista más detallada) de las X(s) Posibles
Recolectando los hallazgos de la etapa A3 el equipo se concentró en buscar los “porqué”
¿Porqué los tipo de llamada de problema y de cambios cuestan más que las demás?
¿Porqué las llamadas procesadas en Lunes y Viernes son más costosas?
¿Porqué las tasas de transferencia de llamada difieren por tipo de llamada (más altas en problemas y
cambios y más bajas en las demás)?
¿Porqué son los tiempos de espera más altos en lunes y en viernes y en la semana no. 13 de cada
trimestre?
23
El equipo revisó los diagramas de pescado, los árboles Y a X, y las matrices de causa-efecto que se
habían elaborado durante la Fase de Medición. En esta etapa, con el beneficio adicional de los datos
y el conocimiento obtenido durante la etapa A3, el equipo estaba listo para acercarse más a lo que
realmente está causando los efectos en las Y(s). Las Figuras 5, 6 y 7 dan cuenta del pensamiento del
equipo conforme avanzaron en esta etapa. La Figura 5 resalta aquellas preguntas acerca de la
influencia de la disponibilidad de personal -y porqué puede variar tanto en los lunes y los viernes. La
Figura 6 resalta el tema de la relación entre la cantidad de personal y el volumen de llamadas, en los
datos iniciales se había visto esto pero como factores individuales. La Figura 7 despierta preguntas
acerca de varios factores que no se midieron inicialmente -pero los datos sugirieron que estas X(s)
son reales pero de menor nivel y que podrían ser estudiadas usando una muestra de seguimiento.
Figura 5: Diagrama de Espina de Pescado
24
Figura 6: Árbol Y- a -X
25
Figura 7: Matriz Causa-y-Efecto
El trabajo representado en las figuras anteriores motivó el siguiente ciclo del análisis, de la etapa A5,
para verificar más profundamente las relaciones hipotéticas. Como sucede frecuentemente, el equipo
había identificado nuevos datos que podrían ser útiles. Aún mas, había descubierto algunas nuevas
formas de “torturar” los datos actuales y revelar más conocimiento acerca de las causas raíz:
Relación entre el volumen de llamadas y el personal disponible - El volumen de llamadas y el personal
disponible no habían revelado gran cosa cuando se estudiaron por separado, la relación entre ellos
puede ser mucho más interesante.
Relación entre llamadas telefónicas y consultas Web. Pudo ser calculado de los datos iniciales -lo
cual parece tener potencial de darnos más conocimiento del problema.
A5: Identificar y Verificar x's Críticas
El equipo hizo los cálculos y comparaciones sugeridas por su trabajo de análisis causa y efecto.
Durante esta etapa, comienza a haber una inclinación hacia usar las herramientas estadísticas, para
que la verificación de las causas X(s) sea más basada en hechos y más convincente. Las Figuras 8 y
26
9 ilustran algunos de los elementos de ese trabajo. La Figura 8 muestra que algunos días pueden
estar bajos en personal (viernes y lunes) y otros pueden estar con exceso de personal (domingos). La
Figura 9 muestra que la influencia de las llamadas devueltas en el tiempo de espera de una llamada
(que se grafico en el etapa A3) es estadísticamente significativa (indicado por una P menor de 0.05 en
el concepto CallBack o llamadas devueltas de la tabla ANOVA)
Figura 8: Multivariable de la Relación de Llamadas por Persona
con los Rangos Calculados Sobrepuestos
Figura 9: Salida del Estudio ANOVA
27
A6: Refinar el Pronóstico de Beneficio Financiero
En su declaración inicial el equipo se había comprometido a reducir los costos de soporte por llamada
de su nivel actual (hasta $40 dólares por llamada) a $ 32 dólares. Dado el análisis realizado por el
equipo de los factores que determinan los costos de soporte los miembros del equipo se mantuvieron
en que esto era posible y se dejó el pronóstico sin cambios.
El equipo vio con satisfacción que las causas clave que determinan los costos de soporte (los retrasos
e interrupciones durante las llamadas de servicio) son los mismos factores que se sabe hacen bajar la
satisfacción del cliente de manera que se vislumbró la posibilidad de tener una situación ganar-ganar.
La parte 5 trata acerca de la Fase de Implementación de la mejora del proyecto.
28
Parte 5 de 6 – Fase de Implementación de la Mejora
Habiendo identificado y verificado las formas en que el costo de soporte es influenciado por el número
de personal disponible, factores del proceso tales como numero de transferencias y llamadas
devueltas, y la proporción de trafico telefónico y de Web, el equipo de proyecto de Seis Sigma de la
empresa de Servicios de Informática comenzó identificando y seleccionando soluciones. Entró en la
etapa de Implementar las mejoras. La guía DMAIC nos dice en que áreas debemos trabajar en este
fase:
I1. Identificar las alternativas de solución para atacar las X(s) críticas: Considerar alternativas de
solución de entre las posibilidades identificadas antes y decidir cuáles vale la pena investigar
I2. Verificar las relaciones entre las X(s) y las Y(s) : ¿Cuál es la dinámica que conecta las X(s) del
proceso (entradas, o las variables de entrada de proceso claves KPIVs) con las salidas críticas (CTQs
criticas a la calidad o variables de salida de proceso claves KPOVs)?
I3. Seleccionar y afinar la solución: Usando el desempeño predicho y el valor neto asociado decidir
cuál es la mejor alternativa de solución.
I4 Implementar o Pilotear la Solución : Si es posible hacer un piloto de la solución para demostrar
los resultados y verificar la ausencia de efectos colaterales no deseados.
I1. Identificar las Alternativas de Solución para atacar las x's Criticas
El trabajo hecho durante la Fase de Análisis identificó varias áreas candidatas para mejoras que
podrían dar resultados al proyecto. Las soluciones alternativas eran :
Causas Xs (de la fase de
Análisis)
Soluciones Alternativas
Cantidad de Personal
+ Agregar personal en Lunes y Viernes y reducir personal los Domingos
+ Desarrollar un modelo de personal
+ Crear una lista de personal disponible para reemplazar personal
ausente.
Porcentaje de Servicio
Web
+ Enfocarse en servicios que se puedan hacer mejor en la Web
+ Definir y comunicar la propuesta de valor a los clientes
+ Evaluar los incentivos para mover trafico hacia la red
Transferencias y
Llamadas Devueltas
+ Mejorar los procesos del Centro de Soporte para reducir las
transferencias y llamadas devueltas sin impactar la satisfacción del cliente
El equipo comenzó a analizar ¿cómo cada una de estas alternativas trabajaría y como se compararía
/contrastaría con la situación actual, y cuales serian los costos, beneficios y riesgos con respecto a
cada característica critica a la calidad para cada uno de los interesados?
Negocio : Valor Neto = ( $$Beneficio – $$Costo) y otros beneficios y riesgos
Clientes : Funcionalidad y Valor
Empleados (en su caso): Condiciones de trabajo, trabajo interesante y oportunidades de crecimiento.
Para entender y comparar cada una de las alternativas de solución, el equipo se dio cuenta que
necesitaría describir y caracterizar cada una de ellas con respecto a los requerimientos clave. El
trabajo de caracterización es el corazón de la etapa I2 y el llenado y análisis de esta matriz de
selección es la actividad principal en la etapa I3. Una matriz de selección de soluciones (Figura 1), aun
29
vacía durante esta etapa, forma la base de la planeación del equipo para su trabajo de caracterización
( la matriz es un extracto o vista simplificada de la “realidad”)
Figura 1: La Matriz de Selección de Soluciones guía el Trabajo de Caracterización de la etapa I2
I2. Verificar las Relaciones entre las x's y las Y(s)
Para cada alternativa de solución, una comisión analizó una serie de comparaciones y
caracterizaciones a manera de verificar y cuantificar las relaciones claves x-Y que pudieran ser
explotadas en cada alternativa. Cada grupo comenzó por determinar la magnitud del beneficio de
negocio potencial. Para hacer eso fue necesario conocer la relación x-Y, denominada “función de
transferencia”. Si el beneficio potencial parecía ser significativo, entonces el equipo tendría que
evaluar cómo esa mejora podría ser implementada, y con qué costo. Obviamente la alternativa seria
aprobada si los beneficios excedieran significativamente el costo probable de la mejora. Si no, seria
eliminada.
La opción de aumento de personal es una ilustración del proceso que se usó. Para examinar las otras
opciones, el equipo siguió un proceso mental similar aunque quizás aplicó alguna combinación
diferente de herramientas. Para evaluar el aumento de personal, el equipo se planteó una serie de
preguntas:
30
1. ¿Que variables serían impactadas y en qué medida? Tiempo de Espera, Costo de Soporte,
Llamadas por persona.
2. ¿Cómo seria medido el beneficio? Valor de crecimiento de nuevas cuentas menos el costo del
personal adicional
3. ¿Qué cadena de razonamientos sería utilizado para mostrar la conexión entre el personal adicional
y el crecimiento de nuevas cuentas? Por definición la cantidad de personal determina el numero de
llamadas por persona. ¿El numero de llamadas por persona influye en el tiempo de espera?. ¿El
tiempo de espera a su vez influye en el crecimiento de nuevas cuentas? ¿Que cantidad de personal
tendría que ser agregado?. ¿Como impactaría esto en el tiempo de espera?. ¿Que beneficio habría
que esperar por este aumento de nivel de personal?. ¿Cuanto costaría?.
Usando el análisis de regresión con los datos disponibles el equipo vio que la variación en el tiempo
de espera parece en parte estar relacionado al numero de llamadas por persona (Figura 2). Mientras
que esto no es una prueba de causalidad y hay claramente otros factores de influencia, el equipo
sospecha que existe una conexión significativa (sujeta a mejores pruebas después) y decidió seguir
esta pista.
Figura 2: Tiempo de Espera vs. Numero de Llamadas por Persona
Enseguida, el equipo quiso saber si el tiempo de espera influye en el crecimiento de nuevas cuentas y,
si es así, en qué medida. El equipo también aplicó análisis de regresión (Figura 3) Aparentemente el
61% de la variación en el crecimiento de nuevas cuentas puede ser atribuido a la reducción en el
tiempo de espera. Otra vez esto no es una prueba concluyente, pero el tiempo de espera es un
candidato probable.
.
31
Figura 3: Nuevas Cuentas vs. Tiempo de Espera
Para entender o estimar la cantidad de personal que podría ser agregado o reducido, el equipo
considero cada día por separado. El equipo decidió ver qué pasaría en papel si la cantidad de
llamadas por persona para cada día se ajustara al promedio global, esto es, aumentar el personal los
lunes y los viernes para llegar al promedio de llamadas por persona y reducir el personal para
alcanzar el mismo promedio los días domingo. El equipo encontró que eso significaba agregar 14
personas al personal del centro de soporte los lunes. Combinando lo que ya se sabia con lo que se
había aprendido acerca de la conexión del tiempo de espera con el numero de llamadas por persona
el equipo predijo una reducción de 1.18 minutos en el tiempo de espera los días lunes. El equipo uso
los siguientes cálculos:
Situación Actual = .63 + (.215 x 23) = 5.57 Minutos
Situación Prevista = .63 + (.215 x 17.5) = 4.39 Minutos
5.57 – 4.39 = 1.18-Minutos Reducción en el Tiempo de Espera
El equipo después evaluó el impacto probable del tiempo de espera en el crecimiento de nuevas
cuentas usando la información de la Figura 3
.
Situación Actual = 1.06 – (.0315 x 5.575) = 0.884%
Situación Futura = 1.06 – (.0315 x 4.3925) = 0.921%
.921 – .884 = 0.037% Crecimiento de Nuevas Cuentas
Al departamento de contabilidad le fueron solicitados algunos datos necesarios para encontrar el valor
incremental que representaría este aumento de nuevas cuentas. Ellos reportaron que existen
1´484,000 cuentas y que la utilidad promedio por cuenta es de $ 630. Con esta información y lo que el
equipo ya sabia se pudo calcular el impacto financiero.
0.037% Crecimiento de Nuevas Cuentas x 1,484,000 Cuentas Existentes = 549 Nuevas Cuentas
549 Cuentas x $680 Utilidad Promedio por Cuenta = $345,870 Utilidad Incremental Anual
Enseguida, el equipo calculó los costos adicionales del personal y el beneficio neto para el negocio.
Costo de Personal = 14 Personas x 8 Horas x $30 Por Hora = $3,360 x 50 Semanas = $168,000
$345,870 Utilidad Incremental – $168,000 Costo de Personal = $177,870 Utilidad Proyectada neta
para el Negocio
32
El equipo realizó un análisis cuantitativo similar para cada una de las opciones, incluyendo entre estas
una sobre el servicio Web y una sobre el numero llamadas transferidas y llamadas devueltas Un
sumario de la mejora fue escrito para cada uno.
Sumario para la Implementación de un Servicio Web
Beneficio: $280,080 (ahorros de $1,167 x 240 días por año).
Enfoque: Incrementar la conciencia del cliente acerca de nuestros servicios Web y ayudar a los
cliente a ver lo fácil que es usarlos (Figura 4)
Riesgos: Verificar que el sistema Web pueda manejar el volumen incrementado. Verificar que la
satisfacción del cliente no disminuya.
Método: Insertar en la correspondencia futura una descripción de los servicios Web y su interfaz.
Anunciar esta nueva opción en el contestador telefónico.
Figura 4: ¿Por qué los Clientes no Usan el Servicio de Ayuda Web?
Sumario de Reducción de Número de Transferencias y Llamadas Devueltas
Beneficio $ 143,293 ( Ahorro anual de $ 104,233 + Utilidad adicional de $ 39,060).
Enfoque: En una sesión de grupo de enfoque con el personal actual, resultó que casi la mitad no
habían sido entrenados en los cambio de política y de sistemas que se habían implementado 9 meses
antes. Los datos se estratificaron entre aquellos que habían sido entrenados y aquellos que no. Una
prueba T se utilizó para comparar los porcentajes de llamadas transferidas y devueltas entre ambos
grupos. La comparación mostró que el grupo de no entrenados tenía mas de 3 veces la probabilidad
de tener altos porcentajes (p = .004) . La conclusión fue la de dar entrenamiento.
Riesgos: No existe manera de calcular que tan rápido el entrenamiento haría que disminuyera el
porcentaje. Podría haber un efecto de curva de aprendizaje adicional al entrenamiento. También el
tener el personal disponible para entrenamiento es un problema dado que el entrenamiento
solamente se puede hacer los primeros lunes de cada mes.
Método: Considerando los riesgos, la decisión se tomó de entrenar al 50% de aquellos con la
necesidad de entrenamiento y evaluar el impacto en un programa piloto de 3 meses. Si eso
funcionaba, la segunda mitad serian entrenados en el siguiente trimestre.
Costos: Un día de entrenamiento para aproximadamente 15 personas en el programa piloto = costo
de entrenamiento ($750 por estudiante x 15 ) + costo de la nomina (8 horas x $ 50 x 15) = $14,850. Si
33
se hiciera efectivo inmediatamente esto nos restaría cerca de la mitad del beneficio potencial.
Descontando para el riesgo, el equipo proyectaba un beneficio bruto antes de costos de
aproximadamente $50,000.
Cuando el equipo hubo completado un análisis cuantitativo similar de cada una de las opciones,
preparo una comparación sumaria y estuvo listo para hacer recomendaciones para los siguientes
pasos.
I3. Seleccionar y Afinar la Solución
El equipo no pretendió afinar la solución en el contexto de este proyecto, aunque reconoció que podría
haber oportunidades para optimizar el desempeño del componente Web más adelante.
Basado en lo que el equipo había aprendido recomendó :
Comenzar con el aumento de personal ( la solución rápida). Es la forma mas rápida y segura
de detener la erosión del negocio (“Reconocemos que es costoso y no muy escalable a otros
centros, o idiomas etc. Esto debería ser solo un primer paso, con la esperanza de que pueda
ser suplantado con elementos de la solución en otras recomendaciones que reducirían la
necesidad de personal adicional”)
Porcentaje de servicio Web. Se puede comenzar inmediatamente rastreando los volúmenes
de llamadas y la satisfacción del cliente con este modo de servicio.
Reducción de numero de Transferencias y Llamadas devueltas. Se puede empezar
inmediatamente. Es una solución obvia y que da un beneficio neto, debería funcionar en
paralelo con los otros 2 elementos de la solución.
Antes de iniciar la fase piloto, el equipo decidió reunirse con uno de sus Cinta Negra Maestro para
tener un chequeo de su trabajo hasta este punto.
Revisión critica del Cinta Negra Master y la reacción del Champion
El Cinta Negra Master reviso el trabajo del equipo hasta el punto I3 y se mostró preocupado acerca de
los pronósticos que se estaban haciendo con respecto a aumentar la cantidad de personal. Señaló las
debilidades en el sistema de medición que estuvieron alimentando datos al análisis de regresión junto
con los intervalos de predicción demasiado amplios alrededor de los estimados del equipo (los cuales
se trataron como si fueran valores puntuales precisos) esto representa un riesgo considerable en la
exactitud de los valores esperados de los beneficios que se obtendrían del proyecto.
Aunque la retroalimentación del Cinta Negra Master no fue positiva, el equipo sintió que debería tratar
de continuar con el proyecto piloto. Pero decidió hacer una revisión con el Champion incluida la
información de la perspectiva del Cinta Negra Master. Aquí tenemos un pequeño extracto de las
reacciones del Champion hacia la revisión:
“Primero déjenme decirles que pienso que el equipo ha hecho un muy buen trabajo hasta el momento,
han encontrado ahorros potenciales sustanciales y cuentan con buena información de soporte y están
concientes de los riesgos y las incertidumbres señaladas por su Cinta Negra Master.”
“Mientras que no pongo en duda las preocupaciones resaltadas por el Cinta Negra Master, mi
perspectiva es ligeramente distinta. La Dirección me ha comunicado de manera muy clara que quiere
que nuestro crecimiento de cuentas se iguale con el de la competencia y lo quiere pronto. esto es un
imperativo estratégico ya que nuestros clientes tienen muchas opciones y podríamos perder
demasiado si no corregimos inmediatamente. Hemos dejado que esto empeore durante demasiado
34
tiempo. De manera, que a pesar de las preocupaciones del Cinta Negra Master yo estoy preparado
para invertir recursos en este piloto dado que, si funciona, obtendremos resultados rápidos. Es
evidente que agregar personal nos ayudara mas rápidamente que cualquiera otra opción. Siempre
podríamos recortar este personal después cuando las otras mejoras vayan rindiendo frutos. De
cualquier manera, en estas áreas la rotación de personal es alta de forma que la reducción de
personal no será dolorosa cuando tenga que hacerse.”
I4. Implementación de la Solución Piloto
El equipo desarrolló un plan para el programa piloto de entrenamiento del personal que contempló las
consideraciones prácticas para el éxito del piloto.
Preparación y despliegue de las etapas para arrancar la solución piloto
Mediciones para seguir los resultados y detectar efectos colaterales no deseados.
Concientización de las personas con respecto al plan piloto
Detalles del plan para el programa piloto de aumento de personal en lunes incluyeron los siguientes
elementos :
X(s) para ajustar: El nivel de Personal (se agregarán 5 para el piloto y se hará un incremento
completo cuando se tenga evidencia de que el plan funciona)
Y(s) a medir para el impacto y sus efectos colaterales no deseados :
• Tiempo de espera, Llamadas por persona, Satisfacción del cliente, Transferencias,
Llamadas devueltas, Tiempo de servicio
• Comparar al nuevo personal frente al personal anterior (mediante pruebas de
hipótesis).
• Medir mensualmente para observar los efectos de la curva de aprendizaje si es que
existieran.
Temas relacionados con el sistema de medición : Revisar el plan de muestreo actual y los
procesos de recolección de datos para distinguir nuevo personal de personal anterior.
Dado que las muestras de satisfacción de cliente actuales solamente nos dan un dato por mes
(no suficiente para ver el cambio) se establece una muestra especial de 5 por día durante los
primeros 60 días del piloto (80% del personal existente y 20% del personal nuevo).
Temas relacionados con la gente y la logística : Comunicar ampliamente lo que está
sucediendo y su porqué. Enfatizar que la evaluación no será de individuos sino del impacto
global del cambio.
En seguida el equipo llevo a cabo el programa piloto y evaluó los resultados. El objetivo fue hacer el
análisis antes y después (mediante pruebas de hipótesis para evaluar la significancia de los
resultados), preguntarse qué se aprendió, refinar las mejoras si fueron positivas y confirmar o revisar
la utilidad para el negocio,
Un número de preguntas significativas necesitaron ser respondidas en los resultados del programa
piloto. Entre las mas importantes figuran :
1. ¿El personal adicional, y los cambios resultantes en Número de Llamadas por Persona
redujeron el Tiempo de espera de la manera esperada? El equipo revisó los resultado mes con
mes para ver si hubo un efecto de curva de aprendizaje con el nuevo personal, el efecto existió pero el
nuevo personal se puso al corriente al final del 3er. Mes. Durante el primer mes, las llamadas del
personal nuevo tomaron 7 minutos mas que las del personal anterior. Durante el segundo mes la
35
diferencia bajo a 2.5 minutos y en el tercer mes la diferencia quedo en cerca de un minuto. (Ver
figuras 5, 6 y 7)
Figura 5: Prueba T de 2 Muestras para la Duración de Llamada
Mes 1 Personal Nuevo y Antiguo
Figura 6: Prueba T de 2 Muestras para la Duración de Llamada
Mes 2 Personal Nuevo y Antiguo
Figura 7: Prueba T de 2 Muestras para la Duración de Llamada
Mes 3 Personal Nuevo y Antiguo
36
2. ¿El Tiempo de Espera disminuyó en la cantidad esperada? El tiempo de espera bajo en un
10%, justo lo que se esperaría de un aumento de personal del 10%.
Figura 8: Prueba T de 2 Muestras para el Tiempo de Espera Anterior y Nuevo
3. ¿El nuevo personal tuvo algún impacto en el número de Transferencias? El nuevo personal
tuvo ligeramente mayor numero de transferencias pero el numero no fue significativo estadísticamente
Figura 9: Prueba T de 2 Muestras para Transferencias
Mes 1 Personal Nuevo y Antiguo
4. ¿El nuevo personal tuvo algún Impacto en el número de Llamadas Devueltas?. El nuevo
personal tuvo 1.5 veces mas llamadas devueltas. Esto preocupó al equipo. Se hizo necesario
determinar si esto fue resultado de la curva de aprendizaje y si no fue así, cómo podría controlarse
este numero adicional de llamadas devueltas.
Figura 10: Prueba T de 2 Muestras para Llamadas Devueltas
Anteriores y Nuevas
5. ¿Qué sucedió con la Satisfacción del cliente? Los nuevos datos de satisfacción del cliente
después del programa piloto confirmaron la expectativa del equipo de la mejora. La compañía pasó de
menos del 73% a cerca del 74.5%.
37
Figura 11: Nueva Gráfica de Caja de Satisfacción del Cliente
Después de que el programa piloto de aumento de personal fue completado, el equipo estuvo listo
para una revisión crucial con el Champion del proyecto. Esto es lo que el equipo reportó con respecto
al tema de aumento de personal durante la revisión :
El tiempo de espera se redujo en un10% (hasta 5 minutos)
o
o
El numero de llamadas por persona se redujo a 1100/54 = 20.37 (versus 23
anteriores).
El tiempo predicho de espera = .63 + (.214 x 20.37) = 5.0 (concuerda con el real).
El nuevo personal tuvo un tiempo de servicio más largo al principio pero alcanzó el promedio
del grupo en 3 meses (reflejando la curva de aprendizaje)
El nuevo personal tuvo un poco más de llamadas transferidas pero nada estadísticamente
significativo
El nuevo personal tuvo un promedio de cerca de 1.5 veces más llamadas devueltas. Esto
puede ser un problema que requiera ser atendido pero probablemente está relacionado con la
curva de aprendizaje.
o
Si el numero de llamadas son las mismas que antes y el numero de llamadas
devueltas se incrementa en [.10 x 1.5 = .15 el impacto en tiempo espera = 3.68 +
(.643 x 1.23) + (.139 x .505)] = 5.41 (un impacto despreciable dado que antes del
cambio la cifra estaba en 5.40)
La satisfacción del cliente aumentó y el cambio fue significativo.
Conclusión: El programa piloto de Aumento de Personal los Lunes fue un éxito y el equipo
recomendó su total implementación.
Parte 6. La conclusión de este caso de estudio está relacionado con la Fase de Control del proyecto.
38
Parte 6 de 6 – La Fase de Control
El equipo del proyecto Seis Sigma llega a la etapa final de su proyecto de realizar mejoras
significativas en la operación y la utilidad del Centro de Soporte del negocio de servicios de
informática. Después de que la alta dirección de la compañía hizo su trabajo de preproyecto, el equipo
siguió los primeros 4 pasos de la metodología Definir, Medir, Analizar, Implementar la Mejora,
Controlar y llegó a la fase final. En la guía DMAIC tenemos que trabajar en las siguientes áreas
durante la Fase de Control:
C1. Desarrollar un Plan de Control : Incluir tanto los tableros de control para la Administración que
se enfocan en las Y(s) e indicadores de control Operacional para monitorear las variables mas
significativas del proceso, enfocándose en las causas X(s).
C2. Determinar la capacidad de proceso mejorada: Usar las mismas mediciones de las etapas de
Definición y Medición de forma que podamos comparar y monitorear el impacto de una manera
consistente.
C3. Implementar el Control de Proceso: Crear, modificar y usar los sistemas de recolección de
datos y los reportes de salida o tableros consistentes con el plan de control.
C4. Cierre del Proyecto: Preparar el plan de implementación, transferir el control a las operaciones,
realizar el post-mortem del proyecto y archivar los resultados del proyecto.
C1. Desarrollar el Plan de Control
Los planes de Control fueron elaborados tomando en cuenta dos puntos de vista -uno en relación al
control gerencial y otro relacionado al control operacional. El control gerencial incluye una preferencia
por las Y(s) o las salidas del proceso y algunas de las X(s) también. El nivel de detalle fue decidido en
base a los intereses de cada uno de los gerentes involucrados, algunos quieren mucho detalle -y
algunos bastante menos. Por lo tanto, el plan de control gerencial tuvo que considerar preferencias
individuales de manera de entregar suficiente (pero no demasiada) información.
El plan de control operacional esta mucho mas relacionado con las causas o con las X(s) que son las
que predicen las salidas Y(s). La información de control Operacional incluyó variables tanto
controlables como variables tipo ”ruido”. La información de control Operacional se provee de manera
más frecuente que la información de control gerencial.
Ambos tipos de información de control pertinentes a este caso de estudio se ilustran en el paso C3
C2. Determinar la Capacidad del Proceso Mejorado
El equipo relacionó la capacidad del proceso mejorado con las líneas de partida y objetivos
identificados durante las fases de definición y medición. Fue muy importante el usar las mismas
mediciones ( si hubiera sido necesario cambiar las mediciones entonces las líneas base y los objetivos
hubieran tenido que ser redefinidos en esos términos para permitir la comparación). Muchas diferentes
declaraciones de capacidad fueron consideradas incluyendo media, mediana, varianza, Cp, Cpk,
defectos por millón de oportunidades, niveles sigma, rangos de percentiles, etc. El equipo sabia que
en gran medida estas caracterizaciones alternativas son equivalentes y entonces las opciones
básicamente son por preferencias personales. Sin embargo el equipo hizo su selección de manera
que cada uno de los involucrados tuvieran un entendimiento común del significado de cada medición.
La tabla siguiente es la manera que el equipo escogió de presentar sus datos:
39
Medición
Línea Base
Crecimiento del Negocio 1%
Objetivo
Actual
3%
Requiere Más
Tiempo
para Medir
Satisfacción del Cliente
90 Percentil = 75%
Satisfacción
90 Percentil = 85%
Satisfacción
Se Necesitan mas
Datos
Costo de Soporte Por
Llamada
90 Percentil = ~ $40
90 Percentil = $32
~ $35
Días para Cierre
95 Percentil = 4 Días
95 Percentil = 3 Días o
Menos
3 Días
Tiempo de Espera
90 Percentil = 5.8
Minutos
90 Percentil = 4 Minutos o
4.4 Minutos
Menos
Transferencias
90 Percentil = 3.1
90 Percentil = 2 o Menos
1.9
Tiempo de Servicio
Media: 10.5 Minutos
Desv.Est.: 3.3 Minutos
Media: <= 8 Minutos
Desv.Est: <= 0.5 Minutos
Media: ~ 8.8
Minutos
Desv.Est: ~ 0.9
Minutos
Los primeros valores de desempeño actual fueron preparados a partir de los resultados del programa
piloto con planes para actualizarlos mensualmente o trimestralmente de ahí en adelante. Para
determinar los valores iniciales el equipo considero los siguiente:
Percentil de Satisfacción del Cliente. Los datos del programa piloto indicaron una satisfacción del
cliente mejorada cerca del 77.5 contra el punto de partida estimado entre un 70 y 80 %. El equipo
reconoce que esta es una muestra muy pequeña, de manera que se decidió no hacer una afirmación
en esto hasta que haya pasado mas tiempo.
Costo de Soporte– Usando el siguiente análisis, el equipo determinó que el intervalo de confianza del
95% para el costo de soporte por llamada en el proceso mejorado está entre $33.50 y $33.90 contra
$37.00 para el punto de partida. El valor de p indicado en la prueba indica que esto es un cambio
significativo. El equipo uso un software para calcular el percentil 90 en alrededor de 34.94.
Costo
Soporte
Línea Base
Costo
Soporte
Mejorado
$37.50
$33.40
$36.00
$34.00
$38.40
$33.50
$40.00
$33.90
$39.90
$33.50
Costo Soporte por Llamada. Proceso Mejorado
Porcentajes Calculados
75 Porciento
80 Porciento
85 Porciento
90 Porciento
95 Porciento
$34.60
$34.76
$34.90
$34.94
$35.14
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Días para Cerrar – Usando un cálculo el equipo determino que el percentil 95 para los Días para
cerrar del proceso mejorado durante la prueba piloto fue de 3 días.
Tiempo de Espera – Aunque los datos para determinar el punto de partida en esta variable no se
tenían inicialmente, fueron determinados basados en datos adicionales recolectados y analizados
durante las fases de medición y análisis. El punto de partida del percentil 90 fue de 5.8 minutos y la
capacidad mejorada del percentil 90 fue de 4.4 minutos.
Número de Transferencias – El equipo determinó que el percentil 90 en la partida fue de 3.1 o
menos y el valor del proceso mejorado fue de 1.9 transferencias.
Tiempo de Servicio – El tiempo promedio de servicio de partida fue de 10 minutos con un intervalo
de confianza al 95% entre 9.7 y 10.4 minutos, mientras que el promedio mejorado fue de 8.8 minutos
con un intervalo de confianza al 95% entre 8.6 y 8.9 minutos.
Figura 1: Sumario para Tiempo de Servicio de Partida
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Figure 2: Sumario para Tiempo de Servicio Proceso Mejorado
C3. Implementar el Proceso de Control
El equipo comenzó planeando el proceso de recolección de datos a usar incluyendo la preparación de
definiciones operacionales para cada elemento de datos y herramientas automatizadas, donde fuera
posible, para minimizar el esfuerzo y el costo. De acuerdo con la filosofía de W. Edward Deming de
eliminar los temores del personal, el equipo tuvo cuidado de preparar un plan de comunicación bien
pensado para asegurarse de que todo el personal entendía cómo iban a ser usados los datos y
resolver cualquier duda o preocupación acerca del posible uso punitivo de los mismos. El equipo
reconoce que si los miembros del personal piensan que los datos pueden ser usados en su contra
podrían sentirse tentados a distorsionar la información.
El equipo también verificó que el proceso tuviera un control de procedimientos, esto es, que los
estándares y la documentación estuvieran actualizados y que el personal entendiera y siguiera los
procesos cabalmente. Como preparación para implementar las graficas de control en las variables de
proceso el equipo reconoció la necesidad de segmentar algunos datos tales como “Tipo de problema”.
Se esperan variaciones significativas entre los distintos tipos de problema pero no dentro del mismo
tipo de problema (por ejemplo “Problema” vs. “Pregunta").
El equipo seleccionó la variante apropiada del grafico de control para ajustarse a cada situación que
seria monitoreada (Figura 3)
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Figura 3: Diagrama de Selección de Gráficos
Uno de los gráficos de control que el equipo implementó monitorea los Días para cerrar por Tipo de
asunto = “Problema”. Graficas similares fueron preparadas para otros tipos de problema y para los
costos de soporte.
Figura 4: Días para Cierre – Problemas
El implementar el control de proceso significa más que preparar graficas de control. El equipo también
definió un proceso para analizar las salidas de manera de ayudar a los grupos operacionales a
determinar las acciones correctivas cuando una situación fuera de control fuese encontrada.
El equipo desplegó un conjunto completo de gráficos de control para monitorear todas las variables de
interés pero también reconoció la necesidad de una vista general para dar una perspectiva más
amplia sin todo el detalle. Para satisfacer esta necesidad el equipo diseñó dos tableros de control para
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uso de la gerencia ejecutiva y del centro de soporte. Estos tableros de control se sobreponen en un
cierto grado.
El equipo sabia que el crecimiento de nuevas cuentas y la satisfacción del cliente son importantes
para la vicepresidencia que lleva la unidad del negocio atendida por este centro de soporte. El equipo
recomendó cambios que se espera que impacten estas salidas por lo tamto el vicepresidente pidió el
poder monitorear lo que estaba sucediendo realmente. También quiso ver cómo estos cambios
comenzaron a impactar la estructura de costos.
Los tableros de control uno para el vicepresidente y otro para el gerente del centro de soporte
reflejaron tanto X(s) (como indicadores líderes) y Y(s) (como indicadores resultantes).
C4. Cierre del Proyecto
El esfuerzo final del equipo fue dirigido hacia empacar el proyecto y transferir su control hacia el grupo
del centro de soporte. Este ultimo paso incluye:
Desarrollar y ejecutar un plan para implementar el proceso mejorado, incluyendo cualquier
entrenamiento necesario.
Desarrollar y ejecutar un plan de comunicación que informe a todos aquellos afectados en el
cambio.
Conducir una revisión de transición con los gerentes clave y el personal, haciendo los ajustes
y mejoras que ellos sugieran.
Establecer un programa de trabajo y las responsabilidades para la transferencia y ejecutar el
proceso de transición.
Después de un intervalo acordado, validar los beneficios financieros en conjunto con un
representante del departamento de finanzas.
Conducir el post-mortem del proyecto desde múltiples perspectivas, el equipo, el Champion o
patrocinador, y los resultados financieros (el énfasis en la mejora del proceso no en la critica
del desempeño individual )
Archivar en un lugar accesible lo que el equipo del proyecto aprendió de manera que otros
proyectos se pudieran beneficiar de eso (poner especial énfasis en los elementos que tienen
potencial para ser re-usados y un presentación para comunicar los resultados del proyecto)
Celebración! … junto con el reconocimiento bien merecido de las contribuciones del equipo (
ambos el equipo Seis Sigma y el Equipo de Operación )
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