Analítica avançada i Big Data per millorar el 012

Pàgina inicial/Big Data, Notes de premsa/Analítica avançada i Big Data per millorar el 012

Analítica avançada i Big Data per millorar el 012

Apliquen tècniques d’analítica avançada i Big Data per millorar el servei d’atenció telefònica 012

  • El Centre d’Excel·lència en Big Data de Barcelona d’Eurecat, la Generalitat de Catalunya i l’empresa Atento han posat en marxa aquest estudi que situa la Generalitat com a pionera en l’aplicació de tècniques de Big Data.

  • El projecte ha analitzat 694.763 trucades del 012 per identificar i quantificar els factors que influeixen en la valoració del servei.

  • L’estudi obre la porta a desenvolupar noves aplicacions que requereixin del tractament de grans quantitats de dades.

Barcelona, 24 de juliol de 2017.- El Centre d’Excel·lència en Big Data de Barcelona d’Eurecat, la Generalitat de Catalunya i l’empresa Atento han posat en marxa un projecte pioner a Catalunya d’utilització de tècniques d’analítica avançada i de Big Data en l’àmbit de l’atenció ciutadana per obtenir informació que permeti millorar la qualitat i l’eficiència del servei d’atenció telefònica ciutadà 012.

En concret, el projecte ha analitzat, a través d’estratègies Big Data, els registres de 694.763 trucades del 012 durant els mesos de gener a octubre del 2016, per tal de determinar i quantificar els principals factors que influeixen en la valoració del servei per part dels usuaris i introduir-ne millores.

L’anàlisi s’ha centrat en identificar quins són els factors que afecten la puntuació de l’enquesta de satisfacció; quines són les variables que més influeixen en la valoració del ciutadà i, a nivell intern, quins són els factors que influeixen en la transferència de trucades entre els agents especialistes.

L’estudi ha determinat que els factors que influeixen en una valoració negativa del servei per part de l’usuari són el tipus d’especialitat i el temps de parla. Per això, fa propostes alternatives de millora en la transferència de trucades entre l’agent general (qui atén la trucada) i l’agent especialista (que dóna la resposta), com per exemple en l’àmbit de benestar. El programa ha demostrat que introduir millores en aquesta transferència genera un estalvi anual de 18.000 euros, una xifra amb potencial per ampliar-se amb l’aplicació d’altres mesures d’optimització dels processos.

El projecte també obre noves portes per resoldre més reptes i desenvolupar noves aplicacions innovadores, ja que s’han deixat a punt les bases de dades i els sistemes d’informació analitzats del 012, perquè s’hi puguin fer més projectes en el futur.

En paraules del director del Centre d’Excel·lència en Big Data d’Eurecat, Marc Torrent, “l’aplicació de noves tecnologies i tècniques d’analítica de dades ha permès detectar els factors rellevants que impacten en la qualitat del servei 012, alhora que es proposen noves maneres d’emmagatzemar i processar la informació que facilitin la seva explotació i que poden servir d’exemple per altres serveis i organitzacions”.

Segons el secretari de Telecomunicacions, Ciberseguretat i Societat Digital, Jordi Puigneró, “amb aquest projecte, la Generalitat esdevé pionera en l’adopció de tècniques de Big Data per a la millora dels serveis públics i actua, així, com a tractora i referent en l’impuls i el desenvolupament d’administracions data-driven”. A més, “es demostra el valor que genera l’obertura i la compartició de dades en les organitzacions, ja que generen nou coneixement que es pot usar per a la presa de decisions i l’eficiència dels processos” afegeix Jordi Graells, director general d’Atenció Ciutadana.

Conclusions del projecte

L’estudi mostra que els factors més rellevants per determinar els nivells de satisfacció del servei per part dels ciutadans són el temps d’espera i de parla, l’hora de la trucada i l’àmbit de la consulta, principalment.

Amb més detall, l’anàlisi apunta que el percentatge de trucades en què els usuaris acaben responent l’enquesta de satisfacció –tan rellevant per a la millora del servei– és major entre les 8 i les 11 hores i en els primers dies de mes, entre el dia 1 i el dia 11. I a més tenen una relació entre el temps mitjà de parla i el temps d’espera sensiblement major.

L’estudi també assenyala que l’àmbit de consulta i el temps de parla són els factors més significatius a tenir en compte per entendre els casos en què es produeix una atenció qualificada no òptima. L’atenció no òptima es pot produir tant per la inexactitud de la demanda del ciutadà com per la inadequada transferència de la trucada a un àmbit d’especialitat.

Propostes de millora

L’estudi incorpora altres propostes per millorar el procés d’atenció i el model de dades del 012 a fi de continuar millorant el servei, com assignar nous paràmetres a cada segment de trucada o disposar d’informació que permeti segmentar els usuaris i determinar els motius de la valoració i els factors que influeixen en la seva puntuació.

A banda, també es proposa revisar els circuits no òptims analitzats amb l’objectiu d’identificar si és possible agrupar especialitats, així com determinar noves tipologies de circuits no òptims per tal de trobar patrons i definir millores en la disposició de les especialitats i, per tant, en el servei.

Metodologia segura

El Centre d’Excel·lència en Big Data de Barcelona d’Eurecat ha tingut accés als registres del servei 012 de forma segura, garantint l’anonimització i mantenint la privacitat i s’han aplicat tecnologies i noves tècniques utilitzades per organitzacions capdavanteres que ja treballen amb dades (data-driven).

L’estudi s’ha promogut des de la Generalitat de Catalunya (les secretaries de Telecomunicacions, Ciberseguretat i Societat Digital i de Difusió i Atenció Ciutadana, a través de la Direcció General d’Atenció Ciutadana), el Centre d’Excel·lència de Big Data de Barcelona d’Eurecat i l’empresa Atento –empresa prestadora del servei telefònic 012– que han dut a terme el projecte per posar en relleu que la col·laboració entre les organitzacions i la societat per obrir i compartir dades és clau.

By | 2017-07-24T11:24:05+00:00 juliol 24th, 2017|Big Data, Notes de premsa|0 Comentaris

Deixeu un comentari

Ets humà? * Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.

Do NOT follow this link or you will be banned from the site!