2 caso lssgb dvp tiempo de llamadas call center

Disminuir el Tiempo Promedio por Llamada de Gastos Médicos Mayores en un Call Center de Seguros

Dinamo Value Partners, S. C.

Dinamo Value Partners S.C. apoya el crecimiento y desarrollo de sus clientes, integrando servicios de consultoría que consideran las herramientas prácticas apropiadas para mejorar su operación, administración y servicio. Los consultores de Dinamo Value Partners tenemos la vocación de brindar nuestros conocimientos para diagnosticar la situación de nuestros clientes, diseñar y ejecutar soluciones de negocios acorde a sus necesidades específicas, así como acompañarlos mediante asesoramiento para el desarrollo de sus capacidades internas. En Dinamo tenemos la capacidad de transformar el conocimiento teórico en situaciones prácticas, entrenando a nuestros clientes, facilitando la aplicación a través talleres y sesiones de trabajo para resolver situaciones específicas en sus organizaciones. Estamos facultados como ente certificador para respaldar el dominio del conocimiento teórico-práctico a nivel nacional e internacional, tanto en sesiones presenciales como e-learning; y reconocemos la ayuda de herramientas tecnológicas para la toma decisiones, por lo que facilitamos a nuestros clientes su obtención en complemento a los programas de desarrollo del conocimiento

2 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013

ROAD MAP

M A I C D Definir

Meta

Determinar el propósito, el alcance del proyecto, obtener antecedentes del proceso e identificar el cliente.

Entregable

Un claro entendimiento de la necesidad de mejora y cómo es que la mejora será medida.

Un mapa de alto nivel del proceso.

Traducir la VOC (Voice of Client) a CTQs (Critical to Quality).

Precisar el propósito y el alcance del proyecto, por medio de identificar y traducir las necesidades del cliente, entendiendo la relación del comportamiento actual del proceso con el resultado percibido por el cliente.

ACTIVIDAD ENTREGABLE HERRAMIENTAS

0

20

40

60

80

100

120Por Procesar Capacidad Teórica Procesadas

Nombre Rol %

Alejandro Baillères Patrocinador 1

Tonatiuh Gutiérrez Cliente 2

Alejandro Llera Líder 3

Belinda López Responsable 4

Edith Ventura Administradora SSMBB 10

Proceso de Reembolso Sin Errores

Definición

Defecto

Necesidad

Del

Cliente

Def inición

De

Calidad

Características

Del

Proceso

Def inición

De

Métricos

Desempeño

Meta

LIE

LSEUn proceso de

reembolso que

garantice aplicación

correcta y oportuna

de las condiciones

generales de la

póliza y endosos

contratados.

Un proceso de

reembolso sin

errores que garantice

congruencia absoluta

entre las

características del

producto y los

montos pagados.

Un proceso de reembolso para Seguros

Coroporativos sin errores Que sea congruente el

pago con las condiciones contratadas.

% Calidad Dictamen Administrativo

% Reprocesos

% Quejas

% Rechazos Totales

% Rechazos Parciales

% Calidad de Deducible y Coaseguro SC

% Quejas por Deducible y Coaseguro SC

LIE: 95%

LSE: 100% Calidad

Oportunidad: Reembolsos de Siniestros Gastos MédicosMayores procesados por la línea de SegurosCorporativos en la Matriz GNP.

Defecto:Reembolso con pago diferente a las condicionescontratadas en la póliza de deducible y coaseguroprocesado por la línea de producción de SegurosCorporativos.

Cali

dad

en

el

Reem

bo

lso

Objetivo del Proyecto:

Reducir el 96% de las quejas asociadas a

Deduclible y Coaseguro de Seguros Corporativos

Identificar Oportunidad

Formar equipo de mejora

Determinar la problemática

Elaborar el plan del proyecto

Obtener aprobación del proyecto

Formalizar inicio del proyecto

Project Charter con:1. Enunciado de la

problemática.2. Alcance.3. Impacto al negocio.4. Objetivo.5. Indicadores de éxito.6. Desempeño actual.7. Equipo con % tiempo.

Plan del Proyecto

Firma de aprobación de inicio en Charter

Presentación de arranque del proyecto

S

• SINIESTRADO

• CAA

• BARRA DE SERVICIO

• OFICINA DE SERVICIO

• MÓDULOS HOSPITALARIOS

I

• CARTA REMESA

• INFORME MÉDICO

• AVISOS ACC ENF

• DOCUMENTOS FISCALES

• ESTUDIOS MÉDICOS (COPIA)

• INTERPRETACIÓN

• RECETAS MÉDICAS

P O

• CARTA RECHAZO

• CARTA RECHAZO PARCIAL/ PROVISIONAL

• CHEQUES

• PAGO ELECTRÓNICO

C

Ingresar DocumentosDictaminar

MédicamenteDictaminar

AdministrativamenteCapturar

Pago/RechazoEmitir Pago

Entregar Pago/Rechazo

• SINIESTRADO

• CAA

• BARRA DE SERVICIO

• OFICINA DE SERVICIO

• MÓDULOS HOSPITALARIOS

Proyecto: Disminución de Defectos en Deducible y Coaseguro Negocio: Siniestros Gastos Médicos Proceso: Reembolso.

FINANCIEROS (Miles de Pesos)Inicio Proyecto: Sept 2009 Finalización Estimada: Dic 2010

Impacto Financiero 2009 2010Beneficios $ $

$ $ Costos $ (140) $Total $ (140) $

Detalle: En 2009, no existen benefecicios, sólo los costos representados por honorarios de procesos. Los beneficios se verán reflejados a partir de mayo de 2010.

Definición del ProblemaEn el primer semestre del 2009, el 87% de los Asegurados Siniestrados del ramo de GMM se encuentransatisfechos con el servicio que GNP les ofrece, este resultado es inferior en 6 puntos porcentuales alobtenido en la medición anterior y 3 puntos porcentuales por debajo de la meta (90%) La Zona Matriz(Zona Metro) continúa presentado los menores niveles de satisfacción, para esta medición su niveldisminuyó 8 puntos porcentuales.El volumen total de Siniestros atendidos por la línea de producción en 2008 fue de 458441, de los cuales166170 fueron pagados con un promedio de 31302, con un promedio mensual de 38203 casos. Ladistribución se observó de la siguiente forma:

El Reembolso representa el 71%, Programación de Cirugías 16% y Reporte de Hospital 13%. Seguros dePersonas representa 52% y Seguros Corporativos el 48%.Del 20 de febrero al 31 de diciembre de 2008 el volumen de demanda mala fue de 15956 que representael 3.5% del volumen total de siniestros y el 5% del total de reembolsos del 2008.De lo anterior, el 53% de los casos fueron reprocesos, el 44% fueron aclaraciones y el 3% fueron casosno procedentes.

Esta iniciativa propone reducir el nivel de quejas asociadas a deducible y coaseguro por medio de lamejora de la calidad del dictamen administrativo del reembolso del ramo de Siniestros Gastos MédicosMayores.

Alcance Este proyecto contempla el proceso de Reembolsos de Siniestros Gastos Médicos Mayores, paraSeguros Corporativos. Asimismo, el alcance se centra en las transacciones de la Zona Metropolitana yGuadalajara.Quedan excluidas, las operaciones relacionadas con Pago Directo y con Reporte Hospitalario. Así comolas operaciones generadas en Monterrey.El proyecto no tiene como fin último crear instrucciones de trabajo del proceso actual, sino proponer unametodología y un proceso que reduzca la variación en la calidad de la línea de producción de SiniestrosGastos Médicos Mayores Reembolso.

Impacto en el NegocioActualmente el costo unitario transaccional calculado para reprocesos asciende a $112.50 m.n. lo que implica que en 2008 se tuvo un impacto de $933,634 m.n. observando un promedio mensual de $77,897 m.n. A julio de 2009, el promedio mensual asciende a $76,546 m.n.

Oportunidad: Cualquier Reembolso de Siniestros Gastos Médicos Mayores procesado en la Matriz GNP.Defecto: Reembolso con pago diferente a las condiciones de deducible y coaseguro contratadas en lapóliza.El acercamiento de este proyecto hacia la mejora de la calidad será através del uso de herramientasdiscretas (reembolsos con algún defecto) y de herramientas continuas (% de congruencia de los camposrelacionados con deducible y coaseguro de un reembolso) por lo que proponemos que la medida de lacalidad tome en cuenta el grado de severidad de los errores cometidos durante la fase de emisión.

Medida de éxitoEliminar el 96% de las quejas asociadas a deucible y coaseguro en Siniestros Gastos Médicos para diciembre de 2010.

Desempeño Actual del ProcesoEl nivel actual de desempeño de la línea de producción de dictamen médico es del 96% y del dictamen administrativo es del 91%. Específicamente, en Deducible y Coaseguro el desempeño es de 86% y 88% respectivamente.

Nombre Rol %






Nombre Rol %

Brenda Ramírez Dueña Proceso 4

Rosalba Ugarte SME 30

Aarón O. Lemus B. SSGB 100

Clasificación Frecuencia Probabilidad

Programación de Cirugías 74,674 16%

Reporte de Hospital 58,934 13%

Reembolso 324,833 71%

Total 458,441 100%

Línea de Negocio %

Seguros de Personas 52%

Seguros Corporativos 48%

0%

25%

50%

75%

100%

D_01

D_02

D_03

D_04

M_01

M_02

M_03

M_04

M_05

A_01

A_02

A_03

A_04

A_05

I_01

I_02

I_03

I_04

I_05

C_01

C_02

C_03

Avance Deducible y Coaseguro

DYC_Plan DYC_Real

DEFINIR


El Call Center de una empresa de Seguros es uno de los puntos más importantes de contacto con los clientes. En esta empresa, el promedio mensual de llamadas que tienen que ver con Seguros de Gastos Médicos Mayores es de 37,353. La reducción del tiempo de llamada por ende reducirá el costo promedio por llamada, obteniendo un ahorro anual de $1,255,060.80

Objetivo Reducir 27% el tiempo promedio de llamada, pasando de 206 seg. a 150 seg. En un lapso máximo de 6 meses.

El Call Center de una empresa de Seguros es uno de los puntos más importantes de contacto con los clientes, el promedio mensual de llamadas que tienen que ver con Seguros de Gastos Médicos Mayores es de 37,353. El Call Center es operado por una empresa externa, por lo cual el tiempo promedio de llamada determina la cantidad de recursos que participan en el proceso y es así que por tiempo consumido se derivan los costos de operación. El tiempo promedio de llamada determina la cantidad de recursos para ejecutar el proceso y mejorar el servicio. Actualmente se tiene que pagar por tiempo consumido. El alcance se centra en las llamadas atendidas en la Célula de Atención GMM de un Call Center en México DF. El indicador de éxito es el tiempo promedio de llamada.

Las llamadas que se reciben se clasifican en 4 tipos: Estatus de Trámite, Información, Ingreso Hospitalario y Transfer. De las cuales, el 35% de las llamadas son para solicitar información.

M A I C D Definir

Llamadas GMM Actual Requerido

Costo por segundo $0.05 $0.05

Tiempo promedio por

llamada (en seg)206 150

Costo promedio por

llamada$10.30 $7.50

Llamadas promedio por

mes37353 37353

Costo promedio mensual

por llamadas de GMM$384,735.90 $280,147.50

Costo promedio anual por

llamadas de GMM$4,616,830.80 $3,361,770.00

Ahorro anual $1,255,060.80


9007506004503001500

Mediana

Media

200150100

1er cuartil 57.21

Mediana 141.41

3er cuartil 294.74

Máximo 969.58

183.62 229.26

115.23 162.63

185.97 218.36

A -cuadrado 15.06

V alor P < 0.005

Media 206.44

Desv .Est. 200.86

V arianza 40345.55

Sesgo 1.51670

Kurtosis 2.04851

N 300

Mínimo 2.32

Prueba de normalidad de A nderson-Darling

Interv alo de confianza de 95% para la media

Interv alo de confianza de 95% para la mediana

Interv alo de confianza de 95% para la desv iación estándarIntervalos de confianza de 95%

Resumen para Tiempo Total

ROAD MAP

Meta

Focalizar el esfuerzo de mejora recopilando información sobre la situación actual.

Entregable

Una mejor comprensión del problema a través de los hechos y análisis de datos (¿Qué? ¿Cuál? ¿Cuánto? ¿Cuando? ¿Dónde? ¿Quién?)

Una declaración más centrada en el problema (5W1H).

Focalizar el esfuerzo de mejora recopilando información sobre la situación actual


Elaborar mapas detallados de proceso

Desarrollar análisis de valor de actividades

Validar el sistema de medición

Planear y ejecutar colecta de datos

Efectuar análisis de la variación y estabilidad

Diferenciar variables significativas vs ruido

Project Charter actualizado

Mapas detallados de procesos

Sistema de medición confiable

Proyecto: Disminución de Defectos en Deducible y Coaseguro Negocio: Siniestros Gastos Médicos Proceso: Reembolso.

FINANCIEROS (Miles de Pesos)Inicio Proyecto: Sept 2009 Finalización Estimada: Dic 2010

Impacto Financiero 2009 2010Beneficios $ $

$ $ Costos $ (140) $Total $ (140) $

Detalle: En 2009, no existen benefecicios, sólo los costos representados por honorarios de procesos. Los beneficios se verán reflejados a partir de mayo de 2010.

Definición del ProblemaEn el primer semestre del 2009, el 87% de los Asegurados Siniestrados del ramo de GMM se encuentransatisfechos con el servicio que GNP les ofrece, este resultado es inferior en 6 puntos porcentuales alobtenido en la medición anterior y 3 puntos porcentuales por debajo de la meta (90%) La Zona Matriz(Zona Metro) continúa presentado los menores niveles de satisfacción, para esta medición su niveldisminuyó 8 puntos porcentuales.El volumen total de Siniestros atendidos por la línea de producción en 2008 fue de 458441, de los cuales166170 fueron pagados con un promedio de 31302, con un promedio mensual de 38203 casos. Ladistribución se observó de la siguiente forma:

El Reembolso representa el 71%, Programación de Cirugías 16% y Reporte de Hospital 13%. Seguros dePersonas representa 52% y Seguros Corporativos el 48%.Del 20 de febrero al 31 de diciembre de 2008 el volumen de demanda mala fue de 15956 que representael 3.5% del volumen total de siniestros y el 5% del total de reembolsos del 2008.De lo anterior, el 53% de los casos fueron reprocesos, el 44% fueron aclaraciones y el 3% fueron casosno procedentes.

Esta iniciativa propone reducir el nivel de quejas asociadas a deducible y coaseguro por medio de lamejora de la calidad del dictamen administrativo del reembolso del ramo de Siniestros Gastos MédicosMayores.

Alcance Este proyecto contempla el proceso de Reembolsos de Siniestros Gastos Médicos Mayores, paraSeguros Corporativos. Asimismo, el alcance se centra en las transacciones de la Zona Metropolitana yGuadalajara.Quedan excluidas, las operaciones relacionadas con Pago Directo y con Reporte Hospitalario. Así comolas operaciones generadas en Monterrey.El proyecto no tiene como fin último crear instrucciones de trabajo del proceso actual, sino proponer unametodología y un proceso que reduzca la variación en la calidad de la línea de producción de SiniestrosGastos Médicos Mayores Reembolso.

Impacto en el NegocioActualmente el costo unitario transaccional calculado para reprocesos asciende a $112.50 m.n. lo que implica que en 2008 se tuvo un impacto de $933,634 m.n. observando un promedio mensual de $77,897 m.n. A julio de 2009, el promedio mensual asciende a $76,546 m.n.

Oportunidad: Cualquier Reembolso de Siniestros Gastos Médicos Mayores procesado en la Matriz GNP.Defecto: Reembolso con pago diferente a las condiciones de deducible y coaseguro contratadas en lapóliza.El acercamiento de este proyecto hacia la mejora de la calidad será através del uso de herramientasdiscretas (reembolsos con algún defecto) y de herramientas continuas (% de congruencia de los camposrelacionados con deducible y coaseguro de un reembolso) por lo que proponemos que la medida de lacalidad tome en cuenta el grado de severidad de los errores cometidos durante la fase de emisión.

Medida de éxitoEliminar el 96% de las quejas asociadas a deucible y coaseguro en Siniestros Gastos Médicos para diciembre de 2010.

Desempeño Actual del ProcesoEl nivel actual de desempeño de la línea de producción de dictamen médico es del 96% y del dictamen administrativo es del 91%. Específicamente, en Deducible y Coaseguro el desempeño es de 86% y 88% respectivamente.

Nombre Rol %






Nombre Rol %

Brenda Ramírez Dueña Proceso 4

Rosalba Ugarte SME 30

Aarón O. Lemus B. SSGB 100

Clasificación Frecuencia Probabilidad

Programación de Cirugías 74,674 16%

Reporte de Hospital 58,934 13%

Reembolso 324,833 71%

Total 458,441 100%

Línea de Negocio %

Seguros de Personas 52%

Seguros Corporativos 48%

MEDIR

Actualizar problemática

Análisis de valor de actividades

Plan de recolección y datos

Análisis de variación y estabilidad

Variables significativas del proceso

4.4 Análisis Administrativo

An

alis

ta A

dm

inis

tra

tivo

Sin

iest

ros

GM

M Posible XSe puede decir que no es de convenio, siendo que si es de

convenio! (La búsqueda para caracteres especiales)

Validar Proveedores

Sis

tem

as

Sí

90%

No

10%

No

30%

Capturar Región

I Fin

Validar Médico en

Sistema para

saber si es de

convenio

Elegir Hospital

fuera de Convenio

¿Médico en

sistema?

¿Hospital en

convenio?

Elegir Médico

Fuera de

Convenio

Buscar Hospital

en Sistema para

saber si es de

convenio

El sistema sólo tiene cargados

hospitales, no farmacias, por ejemplo.

Sí

70%

4.4.1 4.4.2

4.4.1a 4.4.2a 4.4.2b

M: Actividad ManualDTI: Actividad Manual Dependiente de TIAN: Actividad NecesariaNAV: No Agrega Valor AV: Agrega Valor A: Actividad Automatizada

INFONZPago a

ProveedoresSSC Reclamaciones

Posible XSe puede decir que no es de convenio, siendo que si es de

convenio! (Cómo está capturado)

Número Actividad AN VA NVA Observaciones

1.1 Abrir expediente

1.1.1 Entrar al sistema correspondiente X

1.1.2 Revisar bandeja de entrada X

1.1.2.1 Comunicar al supervisor X Comunicación directa con mesa de control

1.1.2.2 Informar a mesa de control X Comunicación directa con mesa de control

1.1.2.3 Asignar expedientes X Mejor forma de asignarlos

1.1.3 Abrir comentarios X Depurar Comentarios

1.1.4 Abrir expediente X

1.2 Revisar volante de admisión

1.2.1 Abrir fotografías del expediente X

1.2.2 Buscar imagen del volante de admisión X

1.2.2.1 Solicitar volantes vía electrónica X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.2.3 Abrir/imprimir volante de admisión X Eliminación de impresión

1.2.4 Comparar datos del volante vs el expediente X Expediente revisado desde la mesa de control

1.2.4.1 Hacer observaciones X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.2.4.1.1 Regresar expediente X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.2.5 Verificar Status en sistema de pólizas X Sistema en INFO/NASA en cada equipo

1.2.5.1 Hacer comentarios sobre valuación no autorizada X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.2.6 Revisar evolución del presiniestro X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.2.7 Regresar a fotografías de expediente X

1.3 Verificar fotos vs expediente

1.3.1 Buscar fotos de: VIN, Placas, Siniestro X Expediente revisado desde la mesa de control

1.3.2 Abrir fotos X

1.3.3 Comparar fotos vs expediente X Expediente revisado desde la mesa de control

1.3.3.1 Hacer Observaciones X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.3.3.2 Regresar el expediente X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.3.4 Regresar a fotos/imágenes del expediente X

1.4 Verificar presupuesto vs expediente

1.4.1 Buscar presupuesto X Expediente revisado desde la mesa de control

1.4.2 Abrir/imprimir presupuesto X Eliminar impresión

1.4.3 Comparar presupuesto vs expediente X Expediente revisado desde la mesa de control

1.4.3.1 Hacer la observación X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.4.3.2 Regresar el expediente X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso

1.4.4 Capturar presupuesto inicial en reporte de productividad X Mejorar el reporte de productividad

1.4.5 Ir a tareas del sistema X

Attribute Agreement Analysis for VIDA Date of study: FEB 2009

Each Appraiser vs Standard Assessment Agreement

Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI

Matutino 18 13 72.22 (46.52, 90.31)

Vespertino 18 14 77.78 (52.36, 93.59)

# Matched: Appraiser's assessment across trials agrees with the known standard.

Assessment Disagreement

Appraiser # 1 / 0 Percent # 0 / 1 Percent # Mixed Percent

Matutino 2 25.00 1 10.00 2 11.11

Vespertino 2 25.00 1 10.00 1 5.56

# 1 / 0: Assessments across trials = 1 / standard = 0.

# 0 / 1: Assessments across trials = 0 / standard = 1.

#Mixed: Assessments across trials are not identical.

Fleiss' Kappa Statistics

Appraiser Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)

Matutino 0 0.549934 0.166667 3.29960 0.0005

1 0.549934 0.166667 3.29960 0.0005

Vespertino 0 0.594805 0.166667 3.56883 0.0002

1 0.594805 0.166667 3.56883 0.0002

All Appraisers vs Standard Assessment Agreement

#Inspected # Matched Percent 95 % CI

18 11 61.11 (35.75, 82.70)

# Matched: All appraisers' assessments agree with the known standard.

Fleiss' Kappa Statistics

Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)

0 0.572369 0.117851 4.85672 0.0000

1 0.572369 0.117851 4.85672 0.0000

El acuerdo general de los asesores de calidad con el experto de la

línea presenta espacio de mejora cercano a 30 puntos porcentuales.

El acuerdo de cada asesor de muestreo con

el experto de la línea presenta un área de oportunidad de entre 15 y 20 puntos porcentuales.

Observation

Dif

ere

ncia

Ob

se

rva

da

80706050403020101

5000

2500

0

-2500

-5000

-7500

Number of runs about median:

0.40265

19

Expected number of runs: 18.53086

Longest run about median: 38

Approx P-Value for Clustering: 0.59735

Approx P-Value for Mixtures:

Number of runs up or down:

0.99995

39


Longest run up or down: 8

Approx P-Value for Trends: 0.00005

Approx P-Value for Oscillation:

Run Chart of Diferencia Observada

Observation

Dif

ere

ncia

Ob

se

rva

da

80706050403020101

5000

2500

0

-2500

-5000

-7500

Number of runs about median:

0.40265

19


Longest run about median: 38

Approx P-Value for Clustering: 0.59735

Approx P-Value for Mixtures:

Number of runs up or down:

0.99995

39


Longest run up or down: 8

Approx P-Value for Trends: 0.00005

Approx P-Value for Oscillation:

Run Chart of Diferencia Observada

La tendenciapuede deberse a la cantidad de trámites que se pagaron de acuerdo a lo esperado…

Al observar de forma individual (Subgrupo n=1) los trámites, se observa que no existen grupos, mezclas

ni oscilaciones. Sin embargo, sí se presentan tendencias.

El análisis de estabilidad es una de las herramientas para

detectar las causas de variación.Esta variación puede presentarse

en forma de grupos, mezclas, oscilaciones o tendencias.

79% de los casos

observados son

Premier 100:

Omnia, Tempus y

Excelsis.

41% de los médicos

no están en

convenio.

El 84% son

catalogados como

enfermedad.

El 19% reprocesos.

Con límites de

especificación:

-$2,000.00 a

$2,000.00Se observa que el

proceso es no

capaz.

Con una

probabilidad

estimada de 13%de pagar de menos

y 11% de pagar de

más.

M A I C D Medir


Se observa que la distribución de los datos no es normal. El dato que mejor representa la centralidad del tiempo de llamada es la mediana que es de 141 segundos; existen puntos alejados del centro, lo que provoca que el promedio se desplace hasta 206 segundos

Se observa que dentro del comportamiento del proceso se tienen agrupaciones, lo que significa que se deben identificar los subgrupos que están generando este comportamiento. Asimismo, se observan puntos excepcionales que están por arriba de los demás datos. Hay que analizar qué sucedió en dichas llamadas.

BASE LINE Dado que los datos no se comportan de manera normal, se analizó la capacidad del proceso mediante un modelo de distribución de Weibull. Se observa que el proceso no es capaz, ya que se tiene un porcentaje de defectos del 47.67% es decir, llamadas con tiempo mayor a la especificación de 150 segundos.

M A I C D Medir

¿Por dónde empezar? Se observa que las llamadas que se refieren a solicitud de información son las más recurrentes en obtener tiempos mayores a 150 segundos, seguidas por las llamadas de Ingresos Hospitalarios.


9007506004503001500

Mediana

Media

200150100

1er cuartil 57.21

Mediana 141.41

3er cuartil 294.74

Máximo 969.58

183.62 229.26

115.23 162.63

185.97 218.36

A -cuadrado 15.06

V alor P < 0.005

Media 206.44

Desv .Est. 200.86

V arianza 40345.55

Sesgo 1.51670

Kurtosis 2.04851

N 300

Mínimo 2.32

Prueba de normalidad de A nderson-Darling

Interv alo de confianza de 95% para la media

Interv alo de confianza de 95% para la mediana

Interv alo de confianza de 95% para la desv iación estándarIntervalos de confianza de 95%

Resumen para Tiempo Total

9007506004503001500

LIE LSE

LIE 0

O bjetiv o *

LSE 150

Medida de la muestra 206.439

Número de muestra 300

Forma 1.00826

Escala 205.552

V alor umbral 1.60104

Procesar datos

Z.Bench 0.03

Z.LIE 3.04

Z.LSE 0.01

Ppk 0.00

C apacidad general

% < LIE 0.00

% > LSE 47.67

% Total 47.67

Desempeño observ ado

% < LIE 0.00

% > LSE 48.67

% Total 48.67

Exp. Rendimiento general

Capacidad de proceso de Tiempo TotalCálculos basados en el modelo de distribución Weibull

ROAD MAP

Meta

Identificar causas raíz y confirmar con datos.

Entregables

Hipótesis probadas y confirmadas con datos/hechos (causas raíz verificadas)

Identificar causas raíz


Producir ideas sobre posibles causas

Clasificar y agrupar posibles causas

Profundizar sobre las causas más probables

Plantear relaciones causa-efecto

Validar relaciones planteadas

Identificar Causas Raíz

AMEF Fase Analizar

Lista de posibles causas

Causas Potenciales medibles, verificables

y accionables

ANALIZAR

Realizar Análisis de Riesgo

Ideas agrupadas/clasificadas

Plan de validación de Hipótesis

Pruebas de Hipótesis

Lista de Causas Raíz

XEtapa del

procesoSíntoma de la falla SEV Causa H0 P-value OCC Controles actuales DET RPN

10Deducible y

Coaseguro

Pago de más o de menos de

deducible y/o coaseguro por el tipo de trámite.

7

Trámites iniciales requiere

mayor revisión que el subsecuente.

El tipo de trámite afecta el nivel

de apego en deducible y coaseguro.

0.002 3 No hay control… 8 168

11Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por el tipo de padecimiento. (tipo de cobertura)

7

La clasificación de

padecimientos observa enfermedades, accidentes, parto/cesárea. Cada una con

diferente grado de dificultad.

El tipo de padecimientoafecta

el nivel de apego en deducible y coaseguro.

0.028 No hay control… 8 0

15Deducible y

Coaseguro

Se paga de más o de menos de

deducible y/o coaseguro por cambio de tabulador por endoso.

6

El que exista un cambio de

tabulador vía endoso cambia las condiciones originales.

El cambio de tabulador por

endoso afecta el nivel de apego en deducible y coaseguro.

0.042 2

No hay control…

8 96

16Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por el turno.3

Existen más expertos en el

turno matutino. Básico vs No Básico

El turno afecta el nivel de

apego en deducible y coaseguro. Facultamiento.


21Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por tipo de tabulador de la reclamación.

6

El tabulador omia es el más

común. Otros tabuladores tienen problemas de apego. Tabulador Omnia vs Otros

Tabuladores (Tipo de Tabulador)

El tipo de tabulador no afecta el

nivel de apego en deducible y coaseguro.


22Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por el tipo de documentación.

7

El tipo de documentación:

Física vs Digital. La Física cuenta con más expertos

El tipo de documentación no

afecta el nivel de apego en deducible y coaseguro.


23Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por monto solicitado

1

Monto grande da problemas

para el análisis. (Versátil)

El monto solicitado afecta el


0.004 4 Formato de autorización por montos: 0a40, 40 a 100 y +de 100

2 8

24Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por error en acumulados.

7

No se verifican

adecuadamente los acumulados.

Errores en acumulados afecta


0.0005 6

No hay control…

8 336

25Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por notas deficientes.

1No existe estandarización en

las notas.

La falta de estandarización en

el formato de las notas afecta el apego en deducible y coaseguro.

0.0279 7

No hay control…

8 56

El tipo de trámite es vital

para el apego en deducible

y coaseguro.

Los trámites iniciales

presentan mayor dispersión

en el apego a deducible y

coaseguro que los trámites

complementarios.

Hacer una separación al

inicio por tipo de trámite.Test for Equal Variances: Diferencia Obser versus Tipo de Trámite 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations

Tipo de Trámite

(Inicial/Com N Lower StDev Upper

Complemento 61 822.90 991.94 1243.73

Inicial 20 2037.31 2780.82 4308.31F-Test (normal distribution)

Test statistic = 0.13, p-value = 0.000

Levene's Test (any continuous distribution)

Test statistic = 10.06, p-value = 0.002

H0: El tipo de trámite no afecta el nivel de apego en Deducible y CoaseguroH1: El tipo de trámite afecta el nivel de apego en Deducible y Coaseguro

Dif

ere

ncia

Ob

se

rva

da

5000

2500

0

-2500

-5000

-7500

Complemento Inicial

Individual Value Plot of Diferencia Observada

Panel variable: Tipo de Trámite

<

400020000-2000-4000-6000

LSL Target USL

Process Data

Sample N 81

StDev (Within) 1460.00589

StDev (O v erall) 1647.71227

LSL -2000.00000

Target 0.00000

USL 2000.00000

Sample Mean -131.38864

Potential (Within) C apability

C C pk 0.46

O v erall C apability

Z.Bench 0.75

Z.LSL 1.13

Z.USL 1.29

Ppk

Z.Bench

0.38

C pm 0.40

0.94

Z.LSL 1.28

Z.USL 1.46

C pk 0.43

O bserv ed Performance

PPM < LSL 74074.07

PPM > USL 61728.40

PPM Total 135802.47

Exp. Within Performance

PPM < LSL 100296.20

PPM > USL 72165.74

PPM Total 172461.94

Exp. O v erall Performance

PPM < LSL 128383.83

PPM > USL 97911.45

PPM Total 226295.28

Within

Overall

Process Capability of Diferencia Observada

200010000-1000-2000-3000

LSL Target USL

Process Data

Sample N 41



LSL -2000.00000

Target 0.00000

USL 2000.00000



C C pk 2.04


Z.Bench 3.12

Z.LSL 3.18

Z.USL 3.61

Ppk

Z.Bench

1.06

C pm 1.11

5.73

Z.LSL 5.74

Z.USL 6.53

C pk 1.91


PPM < LSL 48780.49

PPM > USL 0.00

PPM Total 48780.49


PPM < LSL 0.00

PPM > USL 0.00

PPM Total 0.00


PPM < LSL 748.15

PPM > USL 151.14

PPM Total 899.29

Within

Overall

Process Capability of Diferencia Observada_Normal

200010000-1000-2000-3000

LSL Target USL

Process Data

Sample N 41



LSL -2000.00000

Target 0.00000

USL 2000.00000



C C pk 2.04


Z.Bench 3.12

Z.LSL 3.18

Z.USL 3.61

Ppk

Z.Bench

1.06

C pm 1.11

5.73

Z.LSL 5.74

Z.USL 6.53

C pk 1.91


PPM < LSL 48780.49

PPM > USL 0.00

PPM Total 48780.49


PPM < LSL 0.00

PPM > USL 0.00

PPM Total 0.00


PPM < LSL 748.15

PPM > USL 151.14

PPM Total 899.29

Within

Overall


200010000-1000-2000-3000

LSL Target USL

Process Data

Sample N 41



LSL -2000.00000

Target 0.00000

USL 2000.00000



C C pk 2.04


Z.Bench 3.12

Z.LSL 3.18

Z.USL 3.61

Ppk

Z.Bench

1.06

C pm 1.11

5.73

Z.LSL 5.74

Z.USL 6.53

C pk 1.91


PPM < LSL 48780.49

PPM > USL 0.00

PPM Total 48780.49


PPM < LSL 0.00

PPM > USL 0.00

PPM Total 0.00


PPM < LSL 748.15

PPM > USL 151.14

PPM Total 899.29

Within

Overall


200010000-1000-2000-3000

LSL Target USL

Process Data

Sample N 41



LSL -2000.00000

Target 0.00000

USL 2000.00000



C C pk 2.04


Z.Bench 3.12

Z.LSL 3.18

Z.USL 3.61

Ppk

Z.Bench

1.06

C pm 1.11

5.73

Z.LSL 5.74

Z.USL 6.53

C pk 1.91


PPM < LSL 48780.49

PPM > USL 0.00

PPM Total 48780.49


PPM < LSL 0.00

PPM > USL 0.00

PPM Total 0.00


PPM < LSL 748.15

PPM > USL 151.14

PPM Total 899.29

Within

Overall


200010000-1000-2000-3000

LSL Target USL

Process Data

Sample N 41



LSL -2000.00000

Target 0.00000

USL 2000.00000



C C pk 2.04


Z.Bench 3.12

Z.LSL 3.18

Z.USL 3.61

Ppk

Z.Bench

1.06

C pm 1.11

5.73

Z.LSL 5.74

Z.USL 6.53

C pk 1.91


PPM < LSL 48780.49

PPM > USL 0.00

PPM Total 48780.49


PPM < LSL 0.00

PPM > USL 0.00

PPM Total 0.00


PPM < LSL 748.15

PPM > USL 151.14

PPM Total 899.29

Within

Overall


Al observar por separado el

subgrupo con monto menor a

$3,000.00 se percibe un

desempeño muy por arriba

del actual.

De un ideal de 6, se observa

un potencial de 5.73 para el

nivel de apego

Padecimiento_Enfermedad

Dif

ere

ncia

Ob

se

rva

da

No EnfermedadEnfermedad

0

-1000

-2000

-3000

-4000

-5000

-6000

Boxplot of Diferencia Observada by Padecimiento_E

One-way ANOVA: Diferencia Observada versus Padecimiento_Enfermedad Source DF SS MS F PPadecimiento_E 1 12840659 12840659 5.00 0.028

Error 79 203002588 2569653Total 80 215843247

S = 1603 R-Sq = 5.95% R-Sq(adj) = 4.76%Individual 95% CIs For Mean Based on PooledStDev

Level N Mean StDev -+---------+---------+---------+--------Enfermedad 71 18 1525 (----*-----)

No Enfermedad 10 -1192 2116 (-------------*-------------)-+---------+---------+---------+--------

-2100 -1400 -700 0

H0: El tipo de padecimiento no afectan el nivel de apego en CH1: El tipo de padecimiento afectan el nivel de apego en C

Tabulated statistics: Cambio Beneficios, Aplicación Coaseguro Rows: Cambio Beneficios Columns: Aplicación Coaseguro

Correcta Incorrecta All

No 49 4 53

Sí 21 7 28

All 70 11 81

Cell Contents: Count

Pearson Chi-Square = 4.755, DF = 1, P-Value = 0.029

Likelihood Ratio Chi-Square = 4.505, DF = 1, P-Value = 0.034

•NOTE * 1 cells with expected counts less than 5

Fisher's exact test: P-Value = 0.0417336

H0: Los trámites con endoso de cambio de beneficio no afectan el nivel de apego en CH1: Los trámites con endoso de cambio de beneficio afectan el nivel de apego en C

Dif

ere

ncia

Ob

se

rva

da

5000

2500

0

-2500

-5000

5000

2500

0

-2500

-5000

No, Correcta No, Incorrecta

Sí, Correcta Sí, Incorrecta

Individual Value Plot of Diferencia Observada

Panel variables: Cambio Beneficios, Aplicación Coaseguro (Correcta/

86 y 88%

Calidad Deducible y

Coaseguro SC

Proceso MedioSistemas

Personas Materiales Métrica

Endosos

No se entienden

Redacción

no clara

Base Datos SAS

No está actualizada

No tiene todos

los Médicos

Interpreta GI

/ Emisión

Son interpretados

Correcciones

Cancelaciones

Ajuste

manual

Sistema Reclamaciones

No está actualizado

No tiene todos

los Médicos

Acumulados

Coaseguro Diferente

No se modifica

Manualmente

No se refleja a

tiempo el pago

Programación Cirugía

X1

X6

X5

X5

X7

X4

Sistema Azul

No muestra

endoso afectado

Muestra

número endosos

X3

Históricos

IncompletosX2

No muestra

endosos históricosNotas

No son claras

IncompletasX8

Notas

No son claras

IncompletasX8

Condiciones

Generales

No se aplican

DesconocimientoX9

R&R

Cancelaciones

Ajuste

manual X4

Monto Solicitado

Mo

nto

Pa

ga

do

700006000050000400003000020000100000

60000

50000

40000

30000

20000

10000

0

Scatterplot of Monto Pagado vs Monto Solicitado

Regression Analysis: Monto Pagado versus Monto Solicitado The regression equation is

Monto Pagado = - 1024 + 0.841 Monto Solicitado

Predictor Coef SE Coef T P

Constant -1024.1 435.1 -2.35 0.021

Monto Solicitado 0.84057 0.03493 24.06 0.000S = 3280.96 R-Sq = 88.0% R-Sq(adj) = 87.8%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P

Regression 1 6233485239 6233485239 579.07 0.000

Residual Error 79 850409415 10764676Total 80 7083894654

H0: No existe relación entre el monto solicitado y el monto pagado.H1: Existe alguna relación entre el monto solicitado y el monto pagado.

Causas Potenciales Teoría o Hipótesis acerca del

impacto

(Si X entonces Y)

¿Cómo verificar?

(incluyendo tipo de datos y

herramientas)

Estatus

ROAD MAP

M A I C D Analizar


La fase de análisis se inició con una lluvia de ideas acerca de las posibles causas, después se realizó el análisis con base en el diagrama de Ishikawa para poder filtrar y clasificar las ideas, evitando ideas repetitivas y/o fuera del alcance. Posteriormente se buscó profundizar en las ideas para identificar las causas más probables. Una vez hecho esto, se diseñó el plan de validación de causas, lo que permitió contar con la estrategia y curso de acción para validar qué causa potencial se convierte en una causa raíz.

M A I C D Analizar

Ho= No existen diferencias entre las medias de tiempo de llamada entre llamadas iniciales y las de seguimiento. H1= Existe al menos una diferencia entre las medias de tiempo de llamada entre llamadas iniciales y las de seguimiento.

El número de llamadas de seguimiento afecta la duración de la llamada.

Con base en los resultados de las pruebas de hipótesis, se obtuvieron como causas raíz principales las siguientes: 1. El número de pantallas revisadas para

ejecutar el proceso. 2. El número de llamadas de seguimiento para

un misma caso. Una tercera causa observada es la habilidad del operador, sin embargo este es un punto que se tendrá que resolver en la fase de control.


Tiempo de llamada de

GMM mayor a 150

segundos

Procesos

SIstemas

Incremento en llamadas escaladas

Clientes solicitan mayor información

Llamadas que no se pueden resolver al primer contacto

X3

Quejas del cliente

Más de una llamada para saber qué hacer

Llamadas de reproceso por información incompleta al cliente

X2

Búsqueda de información de pólizas

Disponibilidad de Información

Número de Pantallas consultadas

X1

Causas Potenciales Planteamiento de Relación Causa – Efecto

Prueba de verificar hipótesis

X1: Número de Pantallas consultadas

Dado el número de pantallas a consultar, el tiempo de llamada excede la especificación de 150 segundos

X Discreta Y Continua Dado que no es Normal Prueba de Medianas

X2: Llamadas de reproceso por información incompleta al cliente

Por información incompleta el tiempo de llamada excede la especificación de 150 segundos


X3: Llamadas que no se pueden resolver al primer contacto

Las llamadas que no se pueden resolver al primer contacto causan que el tiempo de llamadas exceda el límite de 150 segundos


8765432

158

156

154

152

150

148

146

Número de Pantallas

Tie

mp

o d

e lla

ma

da

Gráfica de caja de Tiempo de llamada

Prueba de mediana de Mood: Tiempo de ll en función de Número de Pantallas Prueba de la mediana de Mood para Tiempo de llamada Chi-cuadrada = 241.20 GL = 6 P = 0.000 Número de ICs de 95.0% individuales Pantallas N<= N> Mediana Q3-Q1 --------+---------+---------+-------- 2 46 0 147.57 0.06 * 3 44 0 147.56 0.05 * 4 43 0 147.56 0.05 * 5 8 34 157.34 0.18 *) 6 3 32 157.37 0.13 (* 7 2 52 157.31 0.15 *) 8 4 32 157.33 0.19 *) --------+---------+---------+-------- 150.0 153.0 156.0 Mediana general = 157.09

Al realizar la prueba para tratar de identificar diferencia entre el tiempo medio de las llamadas con base en el número de pantallas, se determinó que sí afecta el número de pantallas consultadas a la duración de la llamada.

321

170

160

150

140

130

120

110

Número de llamdas de seguimient

Tie

mp

o d

e lla

ma

da

_1

Gráfica de caja de Tiempo de llamada_1

Prueba de mediana de Mood: Tiempo de ll en funcion de Número de ll Prueba de la mediana de Mood para Tiempo de llamada por seguimientos Chi-cuadrada = 102.29 GL = 2 P = 0.000 Número de llamdas de ICs de 95.0% individuales seguimient N<= N> Mediana Q3-Q1 --+---------+---------+---------+---- 1 31 6 129.5 22.5 (------*--) 2 36 2 123.4 24.6 (----*-----) 3 0 55 156.3 6.3 (*-) --+---------+---------+---------+---- 120 132 144 156 Mediana general = 141.8

SíNo

165

160

155

150

145

Resuelto al primer contacto

Tie

mp

o d

e L

lam

ad

a_

2

Gráfica de caja de Tiempo de Llamada_2Prueba de mediana de Mood: Tiempo de Ll en función de Resuelto al Prueba de la mediana de Mood para Tiempo de Llamada_2 Chi-cuadrada = 57.42 GL = 1 P = 0.000 Resuelto al primer ICs de 95.0% individuales contacto N<= N> Mediana Q3-Q1 +---------+---------+---------+------ No 5 35 158.5 8.5 (----*------) Sí 35 0 148.4 1.6 (*) +---------+---------+---------+------ 148.0 152.0 156.0 160.0 Mediana general = 151.4

Las llamadas que no se cierran al primer contacto afectan el estándar de duración de la llamada

Causas Potenciales Planteamiento de Relación

Causa – Efecto Prueba de verificar hipótesis ¿Es causa raíz?

X1: Número de Pantallas consultadas

Dado el número de pantallas a consultar, el tiempo de llamada excede la especificación de 150 segundos


X2: Llamadas de reproceso por información incompleta al cliente

Por información incompleta el tiempo de llamada excede la especificación de 150 segundos


X3: Llamadas que no se pueden resolver al primer contacto

Las llamadas que no se pueden resolver al primer contacto causan que el tiempo de llamadas exceda el límite de 150 segundos


Ho= No existen diferencias entre las medias de tiempo de llamada entre llamadas donde los operadores utilizan entre una o hasta ocho pantallas para buscar información. H1= Existe al menos una diferencia entre las medias de tiempo de llamada entre llamadas donde los operadores utilizan entre una o hasta ocho pantallas para buscar información..

ROAD MAP

Meta

Desarrollar, probar e implementar soluciones que eliminen las causas raíz.

Usar datos para evaluar tanto las soluciones como los planes para llevarlas a cabo.

Entregables

Acciones planificadas para eliminar o reducir el impacto de las causas raíz identificadas.

Análisis antes/después que indique como es que las causas se eliminaron.

Una comparación del plan respecto de la situación actual.

Desarrollar, probar e implementar soluciones que eliminen las causas raíz.Usar datos para evaluar tanto las soluciones como los

planes para llevarlas a cabo.


Planear y ejecutar Diseño de

Experimentos

Producir ideas de solución

Seleccionar ideas a implementar

Realizar Análisis de Riesgo

Definir Estrategia de Implementación

Implementación de Mejoras

Indicador mejoradoGráficas Antes-Después

Ecuación Predictiva

Matriz de Soluciones

MEJORAR

Validar la Mejora

AMEF Fase Mejorar

Plan de Implementación

Mapas de Proceso Actualizado

XEtapa del

procesoSíntoma de la falla SEV Causa H0 P-value OCC Controles actuales DET RPN

10Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por el tipo de trámite.

7

Trámites iniciales requiere

mayor revisión que el subsecuente.

El tipo de trámite afecta el nivel

de apego en deducible y coaseguro.


11Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por el tipo de padecimiento. (tipo de cobertura)

7

La clasificación de

padecimientos observa enfermedades, accidentes, parto/cesárea. Cada una con

diferente grado de dificultad.

El tipo de padecimientoafecta


0.028 No hay control… 8 0

15Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por cambio de tabulador por endoso.

6

El que exista un cambio de

tabulador vía endoso cambia las condiciones originales.

El cambio de tabulador por

endoso afecta el nivel de apego en deducible y coaseguro.

0.042 2

No hay control…

8 96

16Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por el turno.3

Existen más expertos en el

turno matutino. Básico vs No Básico

El turno afecta el nivel de

apego en deducible y coaseguro. Facultamiento.


21Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por tipo de tabulador de la reclamación.

6

El tabulador omia es el más

común. Otros tabuladores tienen problemas de apego. Tabulador Omnia vs Otros

Tabuladores (Tipo de Tabulador)

El tipo de tabulador no afecta el



22Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por el tipo de documentación.

7

El tipo de documentación:

Física vs Digital. La Física cuenta con más expertos

El tipo de documentación no

afecta el nivel de apego en deducible y coaseguro.


23Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por monto solicitado

1

Monto grande da problemas

para el análisis. (Versátil)

El monto solicitado afecta el


0.004 4 Formato de autorización por montos: 0a40, 40 a 100 y +de 100

2 8

24Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por error en acumulados.

7

No se verifican

adecuadamente los acumulados.

Errores en acumulados afecta


0.0005 6

No hay control…

8 336

25Deducible y

Coaseguro


deducible y/o coaseguro por notas deficientes.

1No existe estandarización en

las notas.

La falta de estandarización en

el formato de las notas afecta el apego en deducible y coaseguro.

0.0279 7

No hay control…

8 56

ROAD MAP

M A I C D Mejorar


AnteriorNuevo

1000

800

600

400

200

0

Da

tos

Gráfica de caja de Nuevo, Anterior

Análisis de Modos y Efectos de la Falla

No. Fase del proceso

Modo de Falla Efecto de

Falla SEV Causa Potencial OCC

Controles Actuales

DET RPN Acciones

x1 Atender solicitud de cliente

Problemas para encontrar la información requerida en el sistema

Tiempo de llamada GMM mayor a 150 segundos

8 Número de pantallas utilizadas en el proceso

9 Ninguno 7 504 Reducir el número de pantallas en el sistema


Quejas del cliente por falta de información en la primera llamada


7 Llamadas de reproceso, de seguimiento por falta de información al cliente en llamada inicial

9 Reporte de quejas

7 441 Eliminar el exceso de información Revisar la congruencia de la información existente con la solicitada para el proceso Rediseñar los Diálogos


Incremento en el número de llamadas escaladas


6 Llamadas no resueltas al primer contacto

8 Reporte de llamadas no resueltas al primer contacto

5 240 Validar el nivel de resolución del operador

Para identificar las soluciones y actividades a realizar, se desarrolló un árbol de soluciones y después una matriz de soluciones que ayudó a priorizar las acciones a ejecutar.

Finalmente, se determinó que la variación en el número de pantallas utilizadas es el factor con mayor riesgo (504)

ROAD MAP

M A I C D Mejorar

Con las mejoras implementadas se observó una disminución en la mediana del tiempo 141 a 86 segundos.


Factor Nombre A Escalamiento B Reproceso C Pantallas

En el Diseño de Experimentos se observó que el reproceso de las llamadas por falta de información al cliente tiene mayor impacto, seguido del número de pantallas empleadas para el proceso de atención y al final la interacción de los tres factores.

No.

Causa Potencial Árbol de Soluciones

x1 Número de pantallas utilizadas en el proceso

Identificar las pantallas que contienen exceso de información

Reducir el número de pantallas en el sistema

x2 Llamadas de reproceso, de seguimiento por falta de información al cliente en llamada inicial

Revisar la congruencia de la información existente con la solicitada para el proceso

Eliminar el exceso de información Rediseñar los Diálogos

x3 Llamadas no resueltas al primer contacto

Identificar oportunidades de facultamiento

Validar el nivel de resolución del operador

No. Causa

Potencial Árbol de Soluciones E F $ Total

x1 Número de pantallas utilizadas en el proceso

Identificar las pantallas que contienen exceso de información

Reducir el número de pantallas en el sistema

4 4 2 16

x2 Llamadas de reproceso, de seguimiento por falta de información al cliente en llamada inicial

Revisar la congruencia de la información existente con la solicitada para el proceso

Eliminar el exceso de información Rediseñar los Diálogos

4 4 3 48

x3 Llamadas no resueltas al primer contacto

Identificar oportunidades de facultamiento

Validar el nivel de resolución del operador

4 2 5 40

Prueba de la mediana de Mood para Duración Ll Chi-cuadrada = 13.65 GL = 1 P = 0.000 ICs de 95.0% individuales Procesos N<= N> Mediana Q3-Q1 ---------+---------+---------+------- Anterior 134 166 141 238 (--------*------) Nuevo 66 34 86 101 (-------*----) ---------+---------+---------+------- 90 120 150 Mediana general = 116 Un IC de 95.0% para la mediana(Anterior) - mediana(Nuevo): (23,87)

Meta

Mantener las ganancias a través de la estandarización métodos de trabajo o procesos.

Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones de este esfuerzo.

Entregables

Documentación del nuevo método.

Entrenamiento en el nuevo método.

Un sistema de monitoreo de la consistencia de los resultados.

Documentación completa y comunicación de resultados, aprendizajes y recomendaciones.

Mantener las ganancias a través de la estandarización

métodos de trabajo o procesos. Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones de este esfuerzo.


Estandarizar la nueva práctica

Diseñar el Sistema de Control del Proceso

Entrenar al personal en el nuevo proceso

Dar seguimiento a los resultados

Realizar transición y entrega al área

responsable

Realizar el cierre del proyecto

Reconocimientos

Documentación estandarizada

CONTROLAR

Festejar

Tablero de seguimiento

Firma de recepción de la documentación del

proyecto

Firma del Cierre Formal del Proyecto

Sistema de Control del Proceso

Evidencias del dominio del nuevo

proceso

M A I C D Controlar


Como parte importante de la fase de control, se desarrollaron los mapas con los cambios realizados.

ROAD MAP

M A I C D Controlar

Proceso: Atención de llamadas de GMM

Projecto:Reducción del tiempo promedio de llamada Líder de Proyecto:Fabiola fernándezResponsable de proceso:

Samuel Ruíz Fecha:20/10/2012

QUE COMO QUIEN CUANDO INDICADOR

Llamadas por arriba de 150 segundos

Revisar el tiempo de llamada

Supervisor Por día.Llamadas por arriba de 150

segundos

Control de Cambios

# Revisión Fecha Cambio Realizado Motivo de Cambio Realizó Aprobó

Una vez documentados los nuevos estándares se procedió a la difusión y entrenamiento sobre las nuevas condiciones del proceso y del sistema. Respecto al proceso, se observó una mejoría en el control del mismo, lo que se manifiesta en la gráfica de seguimiento y control del proceso.

El porcentaje de defectos disminuyó de un 47.67% a un 23.0%.

El beneficio financiero se cumplió según el objetivo, dado que al obtener un desempeño medio inferior a 150 segundos, la nueva tarifa se ubica en $7.50 por llamada. Ahorro anualizado de $1,255,060.80


9007506004503001500

LIE LSE

LIE 0

O bjetiv o *

LSE 150



Forma 1.00826

Escala 205.552


Procesar datos

Z.Bench 0.03

Z.LIE 3.04

Z.LSE 0.01

Ppk 0.00

C apacidad general

% < LIE 0.00

% > LSE 47.67

% Total 47.67


% < LIE 0.00

% > LSE 48.67

% Total 48.67



300240180120600

LIE LSE

LIE 0

O bjetiv o *

LSE 150



Forma 1.3059

Escala 102.063


Procesar datos

Z.Bench 0.85

Z.LIE 3.12

Z.LSE 0.59

Ppk 0.20

C apacidad general

% < LIE 0.00

% > LSE 23.00

% Total 23.00


% < LIE 0.00

% > LSE 19.84

% Total 19.84


Capacidad de proceso de NuevoCálculos basados en el modelo de distribuciónWeibull

2712412111811511219161311

1000

500

0

-500

Observación

Va

lor i

nd

ivid

ua

l

_X=206

UC L=766

LC L=-353

2712412111811511219161311

1000

750

500

250

0

Observación

Ra

ng

o m

óv

il

__MR=210

UC L=688

LC L=0

5

1

5

111

11

1

1111

11

3

3

1

Gráfica I-MR de Anterior

9007506004503001500

LIE LSE

LIE 0

O bjetiv o *

LSE 150



Forma 1.00826

Escala 205.552


Procesar datos

Z.Bench 0.03

Z.LIE 3.04

Z.LSE 0.01

Ppk 0.00

C apacidad general

% < LIE 0.00

% > LSE 47.67

% Total 47.67


% < LIE 0.00

% > LSE 48.67

% Total 48.67



300240180120600

LIE LSE

LIE 0

O bjetiv o *

LSE 150



Forma 1.3059

Escala 102.063


Procesar datos

Z.Bench 0.85

Z.LIE 3.12

Z.LSE 0.59

Ppk 0.20

C apacidad general

% < LIE 0.00

% > LSE 23.00

% Total 23.00


% < LIE 0.00

% > LSE 19.84

% Total 19.84


Capacidad de proceso de NuevoCálculos basados en el modelo de distribuciónWeibull

El Proceso se estabilizó y se controló, logrando reducir la amplitud de la variación.

9181716151413121111

500

0

-500

Observación

Va

lor i

nd

ivid

ua

l

_X=96

UC L=299

LC L=-107

-353

766

9181716151413121111

600

450

300

150

0

Observación

Ra

ng

o m

óv

il

__MR=76.4

UC L=249.7

LC L=0

688

Gráfica I-MR de Nuevo

Reducción

Reducción

Análisis de Capacidad con base en un comportamiento Weibull

Teléfonos: 59480918 y 19 D.F.

8421.9387 D.F., GDL., MTY (52) 55 8421.9387 Internacional

Por internet: [email protected]

www.dinamovp.com

Para mayor información:

Se comprueba la utilidad de una metodología como DMAIC en ambientes transaccionales y no sólo de manufactura. Tradicionalmente, en proyectos de esta naturaleza, al realizar el análisis de causas se tomaba acción sobre los hallazgos que hasta ese momento se habían hecho, sin hacer una validación de las causas reales. Como consecuencia, el efecto se volvía a presentar. Otro enfoque importante de la metodología es el seguimiento a los resultados financieros, evaluando el costo de la mala calidad y el impacto que tienen las soluciones sobre el mismo.


http://www.dinamovp.com/

2 caso lssgb dvp tiempo de llamadas call center

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