{"id":32692,"date":"2017-07-24T11:14:52","date_gmt":"2017-07-24T11:14:52","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/analitica-avancada-i-big-data-per-millorar-el-012\/"},"modified":"2017-07-24T11:33:39","modified_gmt":"2017-07-24T11:33:39","slug":"analitica-avancada-i-big-data-per-millorar-el-012","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/analitica-avancada-i-big-data-per-millorar-el-012\/","title":{"rendered":"Anal\u00edtica avanzada y Big Data para mejorar el 012"},"content":{"rendered":"

Aplican anal\u00edtica avanzada y Big Data para mejorar el servicio de atenci\u00f3n telef\u00f3nica 012<\/strong><\/span><\/h1>\n
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    El Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona de Eurecat, la Generalitat de Catalunya y la empresa Atento han puesto en marcha este estudio que sit\u00faa la Generalitat como pionera en la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Big Data.<\/strong><\/span><\/h2>\n<\/li>\n
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    El proyecto ha analizado 694.763 llamadas del 012 para identificar y cuantificar los factores que influyen en la valoraci\u00f3n del servicio.<\/strong><\/span><\/h2>\n<\/li>\n
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    El estudio abre la puerta a desarrollar nuevas aplicaciones que requieren el tratamiento de grandes cantidades de datos.<\/strong><\/span><\/h2>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Barcelona, 24 de julio de 2017.-<\/u> <\/strong>El Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona de Eurecat, la Generalitat de Catalunya y la empresa Atento han puesto en marcha un proyecto pionero en Catalu\u00f1a de utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de anal\u00edtica avanzada y de Big Data en el \u00e1mbito de la atenci\u00f3n ciudadana para obtener informaci\u00f3n que permita mejorar la calidad y eficacia del servicio de atenci\u00f3n telef\u00f3nica ciudadana 012.<\/p>\n

    En concreto, el proyecto ha analizado, mediante estrategias de Big Data, los registros de 694.763 llamadas al 012 durante los meses de enero a octubre del 2016, con tal de determinar y cuantificar los principales factores que influyen en la valoraci\u00f3n del servicio por parte de los usuarios e introducir mejoras.<\/p>\n

    El an\u00e1lisis se ha centrado en identificar cu\u00e1les son los factores que afectan la puntuaci\u00f3n de la encuesta de satisfacci\u00f3n; qu\u00e9 variables influyen m\u00e1s en la valoraci\u00f3n del ciudadano y, a nivel interno, cu\u00e1les son los factores que influyen en la transferencia de llamadas entre los agentes especialistas.<\/p>\n

    El estudio ha determinado que los factores que influyen en una valoraci\u00f3n negativa del servicio por parte del usuario son el tipo de especialidad y el tiempo de habla. Por ello, hace propuestas alternativas de mejora en la transferencia de llamadas entre el agente general (quien atiende la llamada) y el agente especialista (quien da respuesta), como por ejemplo en el \u00e1mbito de bienestar. El programa ha demostrado que introducir mejoras en esta transferencia genera un ahorro anual de 18.000 euros, una cifra con potencial para ampliarse con la aplicaci\u00f3n de otras medidas de optimizaci\u00f3n de procesos.<\/p>\n

    El proyecto tambi\u00e9n abre nuevas puertas a resolver m\u00e1s retos y desarrollar nuevas aplicaciones innovadoras, ya que se han dejado a punto las bases de datos y los sistemas de informaci\u00f3n analizados del 012, para que se puedan hacer m\u00e1s proyectos en el futuro.<\/p>\n

    En palabras del director del Centro de Excelencia en Big Data de Eurecat, Marc Torrent, \u201cla aplicaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas y t\u00e9cncias de anal\u00edtica de datos ha permitido detectar los factores relevantes que impactan en la calidad del servicio 012, a la vez que se proponen nuevas maneras de almacenar y procesar la informaci\u00f3n que faciliten se explotaci\u00f3n y pueden servir como ejemplo para otros servicios y organizaciones\u201d.<\/p>\n

    Seg\u00fan el secretario de Telecomunicaciones, Ciberseguridad y Sociedad Digital, Jordi Puigner\u00f3, \u201ccon este proyecto, la Generalitat deviene pionera en la adopci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Big Data para la mejora de los servicios p\u00fablicos y act\u00faa, as\u00ed, como tractora y referente en el impulso y el desarrollo de administraciones data-driven\u201d. Adem\u00e1s, \u201cse demuestra el valor que genera la apertura y la compartici\u00f3n de datos en las organizaciones, ya que generan un nuevo conocimiento que se puede usar para la toma de decisiones y la eficiencia de los procesos\u201d, a\u00f1ade Jordi Graells, director general de Atenci\u00f3n Ciudadana.<\/p>\n

    Conclusiones del proyecto<\/strong><\/p>\n

    El estudio muestra que los factores m\u00e1s relevantes para determinar los niveles de satisfacci\u00f3n del servicio por parte de los ciudadanos son los tiempos de espera y de habla, la hora de la llamada y el \u00e1mbito de la consulta, principalmente.<\/p>\n

    Con m\u00e1s detalle, el an\u00e1lisis apunta que el porcentaje de llamadas en que los usuarios acaban respondiendo la encuesta de satisfacci\u00f3n \u2500tan relevante para la mejora del servicio\u2500 es mayor entre las 8 y las 11 horas y en los primeros d\u00edas de cada mes, entre el d\u00eda 1 y el d\u00eda 11. Y, adem\u00e1s, tienen una relaci\u00f3n entre los tiempos medios de conversaci\u00f3n y un tiempo de espera sensiblemente mayor.<\/p>\n

    El estudio tambi\u00e9n se\u00f1ala que el \u00e1mbito de consulta y el tiempo de habla son los factores m\u00e1s significativos a tener en cuenta para entender los casos en que se produce una atenci\u00f3n cualificada no \u00f3ptima. La atenci\u00f3n no \u00f3ptima se puede producir tanto por la inexactitud de la demanda del ciudadano como por la inadecuada transferencia de la llamada a un \u00e1mbito de especialidad.<\/p>\n

    Propuestas de mejora<\/strong><\/p>\n

    El estudio incorpora otras propuestas para mejorar el proceso de atenci\u00f3n y el modelo de datos del 012 con el fin de continuar mejorando el servicio, como asignar nuevos par\u00e1metros a cada segmento de llamada o disponer de informaci\u00f3n que permita segmentar los usuarios y determinar los motivos de la valoraci\u00f3n y los factores que influyen en su puntuaci\u00f3n.<\/p>\n

    Por otro lado, tambi\u00e9n se propone revisar los circuitos no \u00f3ptimos analizados con el objetivo de identificar si es posible agrupar especialidades, as\u00ed como determinar nuevas tipolog\u00edas de circuitos no \u00f3ptimos para encontrar patrones y definir mejoras en la disposici\u00f3n de las especialidades y, por tanto, en el servicio.<\/p>\n

    Metodolog\u00eda segura<\/strong><\/p>\n

    El Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona de Eurecat ha tenido acceso a los registros del servicio 012 de modo seguro, garantizando la anonimizaci\u00f3n y manteniendo la privacidad y se han aplicado tecnolog\u00edas y nuevas t\u00e9cnicas usadas por organizaciones punteras que ya trabajan con datos (data-driven).<\/p>\n

    El estudio se ha promovido desde la Generalitat de Catalunya (las secretar\u00edas de Telecomunicaciones, Ciberseguridad y Sociedad Digital y de Difusi\u00f3n y Atenci\u00f3n Ciudadana, mediante la Direcci\u00f3n General de Atenci\u00f3n Ciudadana), el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona de Eurecat y la empresa Atento \u2500prestadora del servicio telef\u00f3nico 012\u2500 que han llevado a cabo el proyecto para poner de relieve que la colaboraci\u00f3n entre las organizaciones y la sociedad para abrir y compartir datos es clave.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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