1
PROJETO APLICADO
INTITUTO POLITÉCNICO – Centro Universitário UNA
SIMULAÇÃO DE PROCESSO EM VENDA DE CONCRETO VIA
CALL CENTER
CURSO: Engenharia de Produção
Douglas de Paula, Gabriela Ferreira Pinto, Lígia Gomes de Melo Fiúza, Lucas Magalhães Meireles, Ludmila Vieira Matos, Natália Isabela Vieira Radicchi, Rafael Augusto Silva e Rafael Rocha Martins.
Professora Orientadora: Alaine Cardoso Silva
Professores Co-orientadores: Alysson Silva, Bruna Amin, Marcelo Espinosa, Rodrigo Mascarenhas, Wilson Jr.
1. RESUMO
A excelência no atendimento ao cliente é um desafio para qualquer empresa que oferece suporte direto ao cliente, como o sistema de Call Center. Especialmente para empresas que realizam venda direta ao cliente via telefone, controles como tempo de atendimento, número de clientes na fila e ociosidade de atendentes são decisivos para determinar satisfação de cliente e taxa de conversão de vendas. Para intervir nesse processo e buscar maior assertividade nas alterações, diversas empresas têm recorrido a ferramentas de simulação de processo. O trabalho em questão simulou diversos cenários de uma central de venda via call
center para sugerir a melhor alocação de atendentes, visando maiores taxas de conversão de
vendas por ligação.
Palavras Chaves: Simulação de processos, Call Center, Simulador Arena.
1. INTRODUÇÃO
As mudanças no mercado globalizado apresentam-se de forma rápida e obrigam as empresas a serem dinâmicas tanto em seus processos de Planejamento, quanto em seus processos de Tomada de Decisão. Essas flutuações externas são mais facilmente administráveis conforme o grau da evolução da organização. Por exemplo, empresas que se encaixam no perfil organizacional Moderno e Contemporâneo conseguem responder ao dinamismo do mercado por terem processos de Planejamento e Tomada de Decisão formalizados e fundamentados em metodologias objetivas, alinhadas com os recursos tecnológicos. Este também é um dos motivos da crescente disseminação de técnicas e softwares de Simulação de Processo em organizações de vários segmentos e tamanhos.
A Simulação de Processo dá a organização a possibilidade de criar um cenário hipotético, mas bastante próximo do real. Isso permite que a empresa observe tendências, aja
pró-2 ativamente às reações do mercado e ainda preveja resultados, aumentando sua competitividade e resiliência às flutuações do mercado.
O diferencial para a sobrevivência de uma organização, porém, não está somente na capacidade de ser pró-ativa e dinâmica. A competitividade também está pautada na qualidade dos serviços prestados, e a busca da excelência na prestação de serviço também é assunto dentro da Simulação de Processo, através da Teoria das Filas.
O objetivo deste artigo é identificar, através de simulações, possíveis gargalos no processo de Venda de Concreto via call center de uma cimenteira em Minas Gerais. Além disso, através da teoria das filas, buscar alternativas para a otimização do processo de atendimento ao cliente e para aumentar taxa de conversão de ligações em vendas.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
A fila é um fenômeno contemporâneo que aflige os serviços de atendimento ao consumidor, seja presencial, seja via telefone ou virtual. Tão universal, esse fenômeno foi alvo de estudo e sua fundamentação teórica o define como “consequência de um descompasso entre a capacidade de atendimento do serviço oferecido e a demanda de seus usuários” (NETO & LIMA, 2000). A fila, portanto, é a procura pelo serviço maior do que a capacidade do sistema de atender a esta procura.
Como forma de aferir o comportamento do sistema de filas, associam-se medidas de desempenho como tempo médio de espera dos clientes na fila, tempo médio de chegada de clientes, probabilidade de encontrar o sistema lotado, entre outras (MORAES, 2011). Dessa forma, a teoria das filas tenta, através de análises matemáticas detalhadas, encontrar um ponto de equilíbrio que satisfaça o cliente e seja viável economicamente para o provedor do serviço. É sob essa base teórica e matemática que os softwares de Simulação de Processo projetam situações como fila de atendimento de banco ou centrais de call center (NETO & LIMA, 2000).
Gianesi e Corrêa (1994) definem 3 componentes obrigatórios em um sistema de filas. São eles:
a) Modelo de chegada dos usuários ao serviço: é especificado pelo tempo de chegada dos usuários/serviços.
b) Modelo de serviço: é determinado pelo tempo da execução do serviço. c) Número de servidores: é o número de posições de atendimentos disponíveis.
3 As empresas de Call Center que conseguem controlar o tempo médio de espera na fila, o tempo médio de atendimento e a quantidade ideal de atendentes, tendem a apresentar níveis bem próximos da excelência no atendimento. Especialmente para o sistema de venda ao cliente via call center, o resultado de faturamento da organização pode ser seriamente afetado caso o cliente não seja bem ou prontamente atendido.
A Simulação de Processo, via software como o ARENA, é uma ferramenta de grande utilização nesse segmento de atendimento ao cliente via call center porque dados reais da rotina de atendimento podem ser lançados no programa e pode-se aferir as limitações do serviço de atendimento oferecido. Além disso, possíveis alternativas de melhoria podem ser simuladas instantaneamente, assim como pode-se observar as novas tendências do comportamento da fila e dos indicadores de qualidade de atendimento para os cenários alternativos criados. Dessa forma, ao permear pelos componentes obrigatórios da teoria das filas, a simulação de processos se transforma em uma excelente ferramenta de medição, controle e intervenção.
3. MATERIAL E MÉTODO
3.1 - Representação do Processo Real no Software ARENA
Para a execução deste trabalho, foi utilizado o software de Simulação Arena que, permite que cenários diversos possam ser criados a partir de um processo real. Porém, para que o software construa virtualmente os cenários simulados, é necessário criar dentro da interface do software a representação do processo atual. O primeiro passo para a representação do processo no ARENA foi a descrição do processo a partir do fluxograma do atendimento da Central de Vendas de Concreto via call center (figura 1).
4 O próximo passo da criação do processo real no ARENA foi a inclusão dos dados de funcionamento, ou seja, os dados básicos do Sistema de Filas da Teoria de Filas: Tempo De Chegada De Clientes, Tempo De Atendimento, Número De Atendentes, Número De Clientes Na Fila e Indicadores De Qualidade De Atendimento. Essas informações foram obtidas a partir de relatórios e observação, para as quais foram construídos bancos de dados.
Os bancos de dados são de extrema importância para a validade da simulação porque é a partir deles que o software ARENA gera as expressões matemáticas que regem cada etapa do processo. Especificamente para a inclusão e interpretação dos bancos de dados das observações, utilizou-se o recurso do ARENA chamado Input Analizer.
Com o fluxograma parametrizado com as expressões matemáticas que regem cada etapa do processo, alocam-se os recursos, ou seja, os atendentes em cada etapa. Essa central de venda conta com 10 atendentes divididos em 2 processos de vendas: clientes novos (RECEPTIVO) e clientes não-novos (CORPORATIVO).
Com os dados e recursos alocados, a central de Vendas de Concreto via call center foi representada no software e as simulações foram realizadas.
3.2 – Descrição do fluxograma, etapas e expressões matemáticas
O início do atendimento é representado pela caixa denominada Recepção de Chamadas. Essa caixa é o primeiro elemento do fluxo de atendimento porque é nela que estão as expressões matemáticas que regem o primeiro elemento básico do sistema de filas, o Tempo de Chegada de Clientes. Para se obter essa expressão matemática de Tempo de Chegada de Clientes, criou-se um banco de dados com os dados coletados durante a observação real da central de venda via call center. Ou seja, para cada minuto de observação, anotou-se quantas ligações eram recebidas na central de vendas e, a partir desse conjunto de dados, o software ARENA criou a expressão matemática que rege o Tempo de Chegada de Cliente (Tabela 1).
5
Tabela 1 - Expressões geradas pelo Input Analizer do ARENA. Elemento básico
do Sistema de Filas
Etapa do Fluxograma Expressão
Tempo de Chegada RECEPÇÃO DE CHAMADA UNIF(16.5, 6.5) Tempo de Serviço SECRETÁRIA ELETRÔNICA 4.5+14*BETA(0.5, 0.855) Tempo de Serviço RECEPTIVO NORM(2.8, 0.542) Tempo de Serviço CORPORATIVO NORM(2.22, 0.629)
Na sequência do fluxograma de atendimento, a segunda caixa é a Secretária Eletrônica que oferece ao cliente as opções de direcionamento da chamada. Nessa etapa, o cliente ouve um menu de 5 opções, para o qual o cliente deve discar a opção desejada. O banco de dados gerado nessa etapa é referente ao tempo que cada cliente gasta ouvindo a mensagem do atendimento eletrônico e discando a opção desejada do menu. Uma nova expressão matemática foi gerada para essa etapa pelo recurso Input Analizer do software ARENA, conforme mostra a Tabela 1.
Especificamente na central de venda via call center da cimenteira estudada, há duas opções de tipo de atendimento: encomenda corporativa e primeira encomenda. O cliente que deseja comprar concreto pela primeira vez é atendido pela equipe de atendimento denominada RECEPTIVO. O cliente que já compra com a cimenteira e quer realizar uma nova compra é atendido pela equipe de atendimento CORPORATIVO. Para a ilustração dos dois tipos de atendimento no fluxograma, adicionou-se a caixa DIRECIONAMENTO.
Cada uma das caixas de atendimento, RECEPTIVO e CORPORATIVO, segue um protocolo de venda que resulta em diferentes Tempos de Atendimento. Para a geração das expressões matemáticas que regem esses atendimentos, foram criados os respectivos bancos de dados de tempo de atendimento de cada ligação. Esses bancos de dados foram lançados no
Input Analizer, gerando as expressões que regem o segundo elemento do básico do sistema de
atendimento, o Tempo de Serviço (Tabela 1).
Para representar a saída do fluxograma de atendimento, tem-se a caixa FINAL DA LIGAÇÃO.
6 3.3 – Problemática da Cimenteira estudada
Atualmente, a cimenteira estudada conta com 10 atendentes na central de Vendas de Concreto via call center. A alocação desses atendentes segue o arranjo: 3 atendentes para o serviço de venda RECPETIVA, ou seja, clientes que desejam realizar a primeira compra, e 7 atendentes para o serviço de venda CORPORATIVA, ou seja, clientes que já compraram e desejam comprar novamente. Esse formato é fixo durante as 6 horas de funcionamento da central de Venda de Concreto via call center.
Há, porém, necessidade de melhoria de indicadores de qualidade de atendimento, principalmente durante o horário de maior número de ligações, entre 8 horas e 30 minutos e 9 horas. Nesse horário, é grande o número de clientes novos na fila para atendimento pela equipe RECEPTIVO e o tempo de espera é maior que os 3 minutos determinados pelas Normas de Qualidade de Atendimento da cimenteira estudada. Além disso, o índice de perda de ligações sem atendimento entre os clientes novos nesse horário é alto para as normas de qualidade da organização.
4. RESULTADOS
Para a seleção de cenários a serem simulados, optou-se por continuar com a quantidade de atendentes (10 funcionários), mas aloca-los nos atendimentos RECEPTIVO e CORPORATIVO em diversos arranjos (Tabela 2). Os tempos de simulação seguiram as tendências de maior volume de ligações, ou seja, pico diário de 15 a 30 minutos (Tabela 3). Momento este em que os indicadores de qualidade de atendimento têm o pior desempenho.
Tabela 2- Simulações nas alocações de atendentes por equipe de atendimento.
NÚMERO DE ATENDENTES Funcionamento Atual Proposta Simulada
RECEPTIVO 3 4
CORPORATIVO 7 6
Tabela 3- Tempos de simulação. TEMPO DE SIMULAÇÃO
15 MINUTOS 30 MINUTOS
7 Os resultados obtidos nas simulações estão nas Tabelas 4 e 5 abaixo.
Tabela 4- Resultados das diferentes alocações de atendentes em 15 minutos de simulação.
Tabela 5- Resultados das diferentes alocações de atendentes em 30 minutos de simulação.
No funcionamento atual na simulação de 15 minutos (Tabela 4), o número médio de clientes novos na fila era superior a 5 e cada cliente esperava em média mais de 2 minutos na fila. Em contra partida, na proposta simulada, o número de clientes novos na fila caiu em média para menos de 1 cliente, uma redução de aproximadamente 83,75%. O tempo médio de novos clientes na fila é inferior 0,5 minutos, uma redução aproximada de 82% no tempo médio de espera na fila.
Esse resultado é significativo para a organização porque o tempo de espera acima de 3 minutos está fora da Norma de Qualidade de Atendimento e resulta em indicadores ruins para o setor e para a unidade como um todo. Além do comprometimento de número de gestão, o cliente novo é o foco de excelência de atendimento, uma vez que ele representa um potencial de faturamento maior para a organização e maior presença da companhia no market share do setor de concreto. O mercado da cimenteira é de empresas de médio e grande porte da construção civil e cada cliente novo pode resultar em um cliente fidelizado por contratos de médio e longo prazo que garantam a companhia estabilidade financeira também a longo prazo. Atender bem e prontamente este cliente representa ainda menores índices de ligações perdidas antes do atendimento e índices de reclamação.
Atual Proposta Atual Proposta
Média Média Média Média
Número de Clientes na Fila para Atendimento 5,6 0,91 1,55 5,56
Tempo de Espera para Atendimento (min) 2,7 0,48 0,51 1,72
Taxa de Utilização 96,70% 87,10% 91,70% 93,90%
Receptivo Corporativo
15 MINUTOS DE SIMULAÇÃO
Atual Proposta Atual Proposta
Média Média Média Média
Número de Clientes na Fila para Atendimento 14,35 4,87 2,64 9,63
Tempo de Espera para Atendimento (min) 6,33 2,28 0,83 2,82
Taxa de Utilização 98,00% 93,60% 96,00% 97,00%
Receptivo Coorporativo
8 Já os clientes cadastrados, ou corporativos, no formato atual (Tabela 4), esperavam em média um tempo inferior a 1 minuto na fila e o tamanho da fila era em média inferior a 2 clientes. Na proposta simulada, esses clientes passam a enfrentar o tamanho médio da fila superior a 6 clientes, 3 vezes mais clientes que no modelo anterior. O tempo médio destes clientes na fila é menor que 2 minutos.
Embora o tempo médio de espera na fila e o número de clientes na fila tenham aumentado para os clientes corporativos, 2 minutos de espera de atendimento ainda é um tempo baixo e está dentro das Normas de Qualidade de Atendimento da cimenteira. Em relação ao cliente corporativo, este é um perfil de clientes com vendas recorrentes, muitas vezes com volumes acima de 5 compras ao mês e regidos por contratos firmados a médio e longo prazo. Dessa forma, este cliente não desiste da ligação apesar da espera de 2 minutos porque sabe que o processo é regular e não encontrará nenhuma outra dificuldade na negociação e entrega. Esses clientes seguem uma rotina de compra e já consideram esse tempo de espera. Os índices de desistência da ligação antes do atendimento ou índices de reclamação são baixíssimos.
A simulação de 30 minutos (Tabela 5) confirma a tendência de priorizar o atendimento de clientes novos em detrimento de cliente corporativos, sem, contudo, afetar os indicadores de qualidade de atendimento e a concretização das vendas. Cabe ressaltar, porém, que a taxa de utilização dos recursos, ou seja, a taxa de ociosidade dos atendentes está muito reduzida, o que quer dizer que o sistema caminhará para a sobrecarga, caso a demanda de ligação ultrapasse os 30 minutos costumeiros.
5. CONCLUSÃO
A simulação indica que o melhor arranjo de alocação dos 10 atendentes para o horário de pico de ligações é 4 atendentes na equipe RECEPTIVO e 6 atendentes na equipe CORPORATIVO. Esse arranjo possibilitou reverter os indicadores de qualidade de atendimento em mau desempenho e, quando colocado em prática, poderá resultar em maior taxa de conversão de ligações em vendas. Principalmente em relação ao cliente novo, esse achado das simulações pode representar resultados imediatos de faturamento, uma vez que o cliente novo que liga já está pré disposto a realizar uma compra imediata.
Passados esses 30 minutos críticos para a qualidade do atendimento, recomenda-se retomar a alocação usual de 3 atendentes no RECEPTIVO e 7 atendentes no
9 CORPORATIVO, já que este formato atende muito bem a demanda fora do horário de pico. Apesar dos bancos de dados lançados no Input Analizer do ARENA terem sido gerados no horário de alta demanda de ligação e, por isso, projetaram as simulações nos piores cenários, qualquer alteração na demanda real de ligações deve ser reavaliada e novas simulações serão necessárias. Por hora, a quantidade de atendentes é adequada e a hipótese de novas contratações está descartada. Cabe, porém, investir no treinamento de alguns atendentes da equipe CORPORATIVO para realizar o atendimento RECEPTIVO, para que a alocação momentânea destes na equipe RECEPTIVO possa ser assertiva e converter nos resultados de faturamento almejados.
3. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
GIANESI, I. & CORRÊA, H. L. Administração Estratégica de Serviços: operações para a
satisfação do cliente. São Paulo: Atlas; 1994.
MORAES, F. e SILVA, G. “Introdução à Teoria das Filas”, Mato Grosso, n. 33, 2011. Disponível em: http:// s m org r docs colo uios - pdf , Acesso em: 06 de abril de 2014.
NETO, R.M. e LIMA, F.C.R. Um modelo para analisar o problema de filas em caixas de
supermercados: Um estudo de caso. Anais do 20° ENEGEP, 2000, 8p.
MOREIRA, D. A. Pesquisa Operacional – Curso Introdutório. 2. ed. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
