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Lea cómo Clear Tech ha ayudado exitosamente a organizaciones a mejorar su productividad, optimizar procesos y lograr un mayor crecimiento.
Líder mundial en experiencia del cliente con sede en Colorado (EE.UU.). Destaca entre sus competidores por su posicionamiento tecnológico, sus soluciones digitales y la calidad de su servicio de contact center. Tiene presencia en 6 continentes, con más de 62.000 empleados a nivel global e ingresos de más de 1.900 millones de dólares (2020).
TTEC buscaba desarrollar una solución de automatización de la mano de obra que proporcionara a sus equipos de WFM y Operaciones información en tiempo real basada en reglas preconfiguradas; alertarles a ellos, a sus supervisores y a los especialistas de WFM de cualquier desviación en el rendimiento.
Esta solución tenía que resolver el reto al que se enfrentaban los especialistas y supervisores en tiempo real, proporcionando métricas clave para el rendimiento operativo y reduciendo significativamente los costes.
Construimos un producto usando Google Cloud Platform y creamos un front-end usando React y Node.JS. Este producto conecta conmutadores telefónicos, consume datos en tiempo real y los compara con el sistema de WFM, que se basa en reglas flexibles preconfiguradas para comprender qué está haciendo el agente frente a lo que debería haber estado haciendo. También activa alertas para mantener informados a los supervisores y les permite responder rápidamente sin perder ingresos.
Clear Tech aprovechó su profunda experiencia en el sector de los centros de contacto para identificar y abordar rápidamente los acuciantes retos del cliente. Mediante la fusión de esta experiencia con nuestra comprensión del negocio, diseñamos con éxito una solución sostenible y escalable adaptada a los requisitos de gestión de la plantilla del cliente. Esta solución se diseñó para mejorar el rendimiento de los agentes y reducir los costes operativos generales.
Grupo Bimbo es la mayor empresa panificadora del mundo. Fundada el 2 de diciembre de 1945, hoy cuenta con una cartera de más de 10.000 productos bajo más de 100 marcas paraguas. Originalmente una empresa mexicana, está presente en 33 países de América, Europa, Asia y África y tiene un volumen de ventas anual de 15.000 millones de dólares.
Bimbo se enfrentaba a un importante reto con la centralización de grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes. El objetivo era crear un repositorio unificado y robusto, adaptado a las necesidades específicas del negocio. Con el objetivo de centrarnos en el cliente y mejorar la rentabilidad general de la empresa, nos embarcamos en la misión de consolidar los silos de información, agilizar la gestión de datos y crear un eje centralizado capaz no sólo de dar cabida a los diversos flujos de datos, sino también de convertirlos en información práctica.
El resultado fue aprovechar el poder de los datos para facilitar y promover el BI de autoservicio con el fin de capacitar a los responsables de la toma de decisiones, mejorar la eficiencia operativa y, en última instancia, fomentar una organización más ágil y con mayor capacidad de respuesta en la búsqueda del éxito sostenido; todo ello automatizando los procesos de generación de rentabilidad.
El aporte que resultó de la participación de Clear Tech en el proyecto permitió la automatización para calcular la rentabilidad de múltiples países unificando datos de numerosos sistemas fuente en un formato común, orientado al negocio y a la toma de decisiones.
Originalmente un proyecto requerido sólo para el mercado argentino, pronto el éxito de los resultados llevó a ampliar la solución a varios otros países de LATAM, convirtiéndose así en un socio de datos a largo plazo para Bimbo.
El programa, conocido como Nurse-Family Partnership, se diseñó para madres prenatales con bajos ingresos. El programa lleva más de 45 años desarrollándose, con avances significativos en EE.UU., y se está adaptando en otros países: Holanda, Inglaterra, Escocia, Irlanda del Norte, Australia y Canadá. Entre sus principales inversores está la Fundación Bill y Melinda Gates.
NFP había estado utilizando un Modelo de Datos que mostraba varias complejidades innecesarias, y los resultados luchaban por ser precisos y reflejar la realidad de las operaciones empresariales.
Las principales tareas se centraron en recopilar información de un conjunto de sistemas de recogida de datos, condensar la información en un almacén de datos, refinar dicha información y permitir a los usuarios finales acceder a la información con conocimiento de causa.
Clear-Tech se sumergió de lleno en el proyecto creando un Almacén de Datos paralelo, que se alimentaba de los mismos sistemas de recopilación de datos, y reestructuró el modelo actual en capas, cada una con datos refinados en distinto grado. A continuación, desarrollamos una herramienta para captar las reglas empresariales clave directamente de los usuarios y aplicarlas a la información del Almacén, lo que condujo a la creación de una capa final con datos fiables y verificados que permitían tomar decisiones con conocimiento de causa.
Clear Tech abordó el proyecto como una extensión del equipo de NFP, posicionándonos como un socio a largo plazo. El resultado fue la optimización de los costes operativos a largo plazo mediante la reutilización de las horas humanas dedicadas a las interacciones del sistema en otras áreas productivas de la operación.
Automatización de los procesos de datos para descubrir oportunidades de negocio en el sector del petróleo y el gas.
Pluspetrol experimentaba la falta de automatización de los procesos de descarga y procesamiento de información fundamentales para el estudio del mercado energético, con el fin de evaluar diferentes oportunidades de negocio y su correlación. Con este modelo actual, la información se descargaba manualmente para solicitudes de análisis ad-hoc, perdiendo trazabilidad y requiriendo un nuevo esfuerzo para cada actualización del conjunto de datos.
Clear Tech inició el proyecto desarrollando una base de datos analítica que recopilaría e integraría información de múltiples fuentes y realizaría proyecciones basadas en información de mercado real y actualizada. Aplicando técnicas de web-scraping mediante Selenium (biblioteca Python), API y otros recursos, se automatizó la descarga de datos, lo que supuso una reducción del 75% del tiempo necesario para actualizar la base de datos.
Nos centramos en poner en práctica nuestros conocimientos empresariales, detectando áreas clave de las que extraer posibilidades operativas y económicas sin explotar. Los datos resultantes extraídos de la base de datos permitieron descubrir tendencias emergentes más rápido que nunca, lo que permitió generar perspectivas empresariales clave para discernir y aprovechar oportunidades de negocio a un ritmo mucho más avanzado.
Conversemos y pongamos en marcha su proceso de optimización empresarial data-driven.
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