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Marcador predictivo estimador de tasa de abandono

La marcación predictiva mantiene ocupados a los agentes al realizar más llamadas que agentes libres, pero si se fuerza demasiado, las llamadas conectadas se abandonan. Modele el equilibrio entre la ocupación de los agentes y el riesgo de abandono, y compare su ritmo con el límite del 3% citado con frecuencia.

Respuesta rápida

¿Qué causa el abandono de llamadas en un marcador predictivo? Un marcador predictivo marca de más para mantener a los agentes hablando, así que cuando las conexiones en vivo llegan más rápido de lo que se liberan los agentes, las llamadas conectadas sobrantes se abandonan. Cuanto más agresivo es el ritmo (mayor carga ofrecida frente a la capacidad de los agentes), mayores son tanto la ocupación de los agentes como la tasa de abandono. Las pautas de safe harbor del telemarketing en EE. UU. se citan con frecuencia como un límite de abandono del 3%. Esta herramienta estima la tasa de abandono a partir de su número de agentes y la intensidad del ritmo, con el modelo Erlang B.

Su campaña

Tasa de abandono estimada

4.2%
—

Límite de safe harbor citado con frecuencia: 3%

Utilización de agentes 82%
Tiempo de inactividad del agente18%
Conexiones en vivo / hora306
Marcaciones realizadas / hora1,063

Para mantenerse por debajo del 3% de abandono

Mantenga la intensidad del ritmo en el 85% o menos.

Cómo lo gestiona DialerBee

Cómo funciona este estimador

La estimación de abandono usa el modelo Erlang B, que trata a sus agentes como servidores y la carga ofrecida de conexiones en vivo como tráfico. La intensidad del ritmo fija la carga ofrecida como porcentaje de la capacidad de los agentes; el modelo devuelve la probabilidad de que una conexión llegue sin un agente libre (una llamada abandonada). La ocupación es la carga cursada por agente; las conexiones y marcaciones por hora se derivan de su tiempo de gestión y su tasa de conexión.

Este es un modelo ilustrativo de estado estacionario, no una medición ni una garantía. Los marcadores predictivos reales usan ritmo con anticipación, detección de contestadores automáticos y retroalimentación en vivo que este modelo simplificado no refleja, por lo que el abandono real varía. La cifra del 3% se cita con frecuencia a partir de las pautas de safe harbor del telemarketing en EE. UU. y se ofrece como información general, no como asesoría legal: confirme las reglas que le aplican. Consulte nuestra marcador predictivo y la página de guía de ajuste del marcador predictivo.

Preguntas frecuentes

Preguntas sobre la tasa de abandono

¿Qué es la tasa de abandono de llamadas?
En la marcación predictiva, una llamada abandonada es aquella en la que una persona contesta pero ningún agente está disponible para atenderla dentro del tiempo permitido, así que la llamada se corta. La tasa de abandono es el número de conexiones abandonadas dividido entre el total de conexiones en vivo. Las pautas de safe harbor del telemarketing en EE. UU. se citan con frecuencia como un límite del 3%, pero debe confirmar las reglas que aplican a sus llamadas.
¿Cómo reduzco mi tasa de abandono?
Reduzca la intensidad del ritmo para que las conexiones en vivo no superen a los agentes libres, sume agentes a la campaña o mejore la predicción para que el marcador realice las llamadas con más precisión. Hay un equilibrio: un ritmo más conservador reduce el abandono pero aumenta el tiempo inactivo de los agentes. Este estimador le ayuda a encontrar el punto de equilibrio.
¿Por qué hay un equilibrio entre ocupación y abandono?
Mantener a cada agente hablando sin pausa exige suministrar conexiones al nivel de la capacidad de los agentes o por encima, lo que asegura que algunas conexiones lleguen sin un agente libre. Reducir el ritmo para protegerse del abandono deja necesariamente a algunos agentes inactivos por momentos. El modelo Erlang B cuantifica esta relación.
¿Es esta la tasa de abandono exacta que producirá mi marcador?
No. Es una estimación ilustrativa de estado estacionario. Los sistemas reales usan algoritmos de anticipación, detección de contestadores automáticos y retroalimentación continua que un modelo simplificado no puede representar por completo. Úsela para planificar y orientarse, no como medición de cumplimiento.

Vea el ritmo aplicado a su tráfico

La tasa de abandono depende de sus tasas de contacto y su número de agentes. La modelaremos con su campaña real.

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