Um sistema típico de gestão de informação é ilustrado no mapa.
Funciona como uma “corrente com vários elos”, cada qual com sua importância fundamental.
São várias etapas e componentes que se articulam para suportar a gestão de dados, informação e conhecimento da empresa, mesmo que seja de uma pessoa, só até milhares de pessoas:
- Previsão de carga de trabalho … que depende de histórico e fatores de crescimento de mercado,
- Formulação de objetivos e metas … atrelados às necessidades da empresa, do cliente e o desempenho da concorrência.
- Dimensionamento de recursos … materiais, produtos e serviços para desenvolver ofertas no mercado.
- Gestão de escalas e recursos de curto prazo … para a execução das atividades de planejamento, execução, controle e ajustes.
- Controle de desempenho … uso de indicadores de tempo real e acumulativos, para garantir corretismo, consistência e capacidade.
- Monitoramento … desvios, padrões, metas, previsões, ajustes e relatórios
Observações:
- A estrutura e lógica do sistema de informação ilustrado no mapa se aplica a empresas e negócios de qualquer porte.
- Provê visão de escopo, de caráter gerencial e pouco técnico, para a tomada de decisões e geração do produto final.
- Facilita compreender as relações de causa e efeito, transformação da informação e o papel de cada time ou indivíduo, na empresa.
- “Permite dividir para conquistar”, enumerar as informações importantes, a serem investigadas e monitorados, as interfaces e o papel de cada um.
- O objetivo do mapa é modelar para permitir simular.
Previsões (forecasting) … é um um pilar do processo de gestão ; é altamente dependente da qualidade do histórico de dados
- Fornece os fundamentos (informações) para dimensionar todos recursos de qualquer sistema de produção.
- Determinar o perfil cognitivo e quantidade de pessoas.
Níveis e Acordos de Serviços … definição de indicadores de controle, compromissos, contratos, qualidade, disponibilidade e responsabilidades entre fornecedores e clientes.
Exemplos.
- RESULTADO DE SERVIÇOS – receitas, tamanho da venda, quantidade de produtos.
- QUANTIDADE de RECURSOS – pontos de atendimento, pessoas, tempo, matéria prima, insumos, máquinas, tecnologia.
- NÍVEIS de SERVIÇO –
- EFICÁCIA- taxa de conversão
- EFICIÊNCIA DE PROCESSO – realizar atividades e tarefas da maneira correta.
- SATISTAÇÃO – relação entre expactativa e resultado.
- CUSTO DA OPERAÇÃO –
- TEMPO MEDIO DE ATENDIMENTO – tempo para para atender uma solicitação de serviços.
Tamanho de filas e tempo médio de serviços … previsão de rcursos necessáriuo para fornecer um serviço, com o uso de modelo
- Capacidade de produção … o volume máximo de produção que uma empresa pode atingir com os recursos disponíveis.
- Objetivos e acordos …
- Possíveis gargalos.
- organizar escalas de atividades, com precisão precisas e factíveis.O forecast começa com a previsão de quantos contatos ou demanda de serviços acontecerão em um período futuro, normalmente 1 ano.
Para fazer isso é necessário:
- Analisar um histórico de dados para determinar um padrão que reflita quando e em que volume os serviços ocorrem e
- Quais as possíveis tendências e eventos que possam afetar esses padrões (fatores de crescimento ou redução e sazonalidades).
Forecast (do inglês) significa previsão (português), ou seja, antecipar os eventos futuros para incorporar seus efeitos nos planos e representar o cenário mais provável possível.
As previsões devem ser feitas tanto numa visão de longo prazo, quanto numa visão de semanas, dias, intradia e intervalos de tempo .
Por exemplo em contact center e plataformas de e-commerce os intervalos de tempo podem variar de 5 a 30 minutos, para aumentar a precisão.
O forecasting (o processo), utiliza modelos estatísticos para incorporar o impacto de eventos previsíveis e não previsíveis (mas estimados) ou de premissas particulares ao negócio, incluindo as ponderações de dados para “prover ênfases para históricos recentes”, conforme o modelo de negócio, tipo do serviço, ambiente e situação.
Um dos métodos muito utilizados é o de “séries temporais”que permite isolar os efeitos das tendências (e sazonalidade, para prever o volume de serviços futuros.
A “qualidade total” do forecasting depende da “qualidade de dados e informações, análise de dados, históricos, métodos de previsões do planejamento, corretismo no registro de dados das operações, monitoramento, registros de eventos, ajustes de forecasting.
A figura ilustra um modelo de forecast de carga de trabalho”.
Qualquer previsão coleta e análise de dados e é insumo da etapa de dimensionamento.
A matéria-prima do forecasting são as cargas de trabalho calculadas de outras operações normalizadas (tratados para eliminar anomalias, ou eliminar impurezas).
Carga de trabalho é definida como: quantidade de serviços x tempo para o tratamento de serviços, distribuídos em períodos de tempo pré determinados, para cada tipo de serviço demandado … ex. venda, suporte, retenção, etc.
O skill (perfil/conhecimento e habilidades necessários para executar o serviço) é um fator importante que deve ser considerado ou representado na taxa de sucesso ou taxa de conversão de serviços.
Para fazer previsões é analisado o histórico de dados, padrões e novas tendências que afetarão esses padrões, que podem ser externos ou internos à empresa.
Método Funil
A forma de elaborar o forecasting é via “ método funil”.
Primeiro é feita uma previsão de longo prazo (um ano).
Depois, é feita a previsão de médio prazo (meses).
Depois a de curto prazo (semanas, dias e intradiário).
No forecasting de curto prazo, os dados são ajustados em função de mudanças de expectativas de carga de trabalho em função de campanhas, novas funcionalidades e outros tipos de eventos.
O forecasting de curto prazo é o “feijão com arroz” ou atividade diária de planejamento e monitoramento de vendas de representantes de venda e gerentes de equipes.
Identificação de Padrões
O fundamento do forecast está na identificação de padrões a serem replicados no futuro – são os padrões que suportam as previsões.
Sempre existirão padrões de sazonalidade, mesmo diante de fortes mudanças.
A Identificação de padrões é um objetivo do forecast.
- Forecast de longo prazo – três anos de histórico fornecem bons padrões, mas mesmo os dados de apenas um ano podem gerar boas previsões.
- Forecast semanal: normalmente as segundas-feiras são os dias de maior movimento, já que refletem a “folga” do final de semana. Quando uma terça vem seguida de um feriado da segunda, esse maior movimento é transladado para a terça. Esse “padrão de feriado” aplica-se para dias pós-feriados;
- Forecast intradiário (intradia): os padrões que ocorrem a cada dia podem ser observados num conjunto de dados de uma semana.
Qualidade de Dados e Informação
O correto registro dos dados (qualidade dos dados) imputados por equipes de produção, agentes e vendedores, para os vários tipos de serviços oferecidos e demandados é fator fundamental.
É importante avaliar a qualidade do forecast, continuamente.
Ela dependerá de vários outros fatores: qualidade dos dados, qualidade do processo e da estabilidade do ambiente (condições de mercado, eventos externos e internos).
Observar que previsões precisas de maior prazo não garantem previsões precisas de menor prazo.
No entanto, previsões diárias e semanais realimentam o processo de forecast e geram forecast de longo e curto prazo mais precisos.
Benefícios do Conhecimento e Habilidades para fazer Previsões.
O forecasting gera vários benefícios
- Prever desvios antes que provoquem impacto.
- Prever equipes e recursos para atender situações prováveis.
- Minimizar custos de contratações de pessoas e recursos.
- Avaliar e mitigar (diminuir) riscos.
- Facilitar o processo de decisão.
O método de análise de séries temporais identifica as tendências e sazonalidades.
O fundamento deste método é que o volume de serviços (ou o tempo de tratamento de serviço) pode ser influenciado por uma série de fatores que podem ser isolados e utilizados para estimar o que ocorrerá no tempo futuro abrangido pelo forecast.
O primeiro passo numa análise de séries temporais é “isolar” o efeito da tendência, ou taxa de mudança, que pode ser positiva (crescimento) ou negativa (decrescimento), da sazonalidade.
A primeira métrica, “tendência” está associada à taxa de crescimento.
A segunda, “sazonalidade” está associada à padrões de variações de carga de trabalho ao longo do tempo – mensal, semanal e intradiário.
Outros métodos utilizados para estabelecer previsões são:
- Ponto de estimativa: basear o ponto futuro num único ponto no passado.
- Análise da média: a previsão do ponto futuro é baseada na média de um grupo de dados. Essa média pode ser aritmética simples, móvel (deslocando o período de 12 meses a cada mês decorrido) ou ponderada (que incorpora as variações e as reflete por meio da ponderação).
- Análise de regressão: utilizada quando existem dependências entre variáveis. Por exemplo: influência de um tipo de campanha.
- Se muitas variáveis são envolvidas a fórmula se torna excessivamente complexa … isso deve ser evitado.