Cómo calcular KPIs en un Contact Center (y cuál es el mejor medio para hacerlo)
En un contact center, los KPIs son la brújula que nos dice si estamos atendiendo bien a nuestros clientes y si la operación va por buen camino. Como analista de datos, me toca trabajar con algunos de los más importantes:
SLA (Service Level Agreement): mide el porcentaje de llamadas contestadas dentro del tiempo objetivo (ejemplo: 80% en 20 segundos).
AHT (Average Handle Time): tiempo promedio que toma atender una llamada (incluye conversación, espera y las notas posteriores).
Latency o tiempo de espera promedio: cuánto tarda un cliente desde que entra a la cola hasta que alguien le responde.
Estos indicadores parecen simples, pero calcularlos y mantenerlos consistentes para toda la empresa es un reto.
¿Con qué herramientas se pueden calcular?
A lo largo de mi experiencia, he usado varias, cada una con sus pros y contras:
Excel → Perfecto para análisis rápidos o validaciones pequeñas. Es familiar para todos, pero se queda corto cuando hablamos de cientos de miles de llamadas al día.
Herramientas de BI (Power BI, Tableau, Looker) → Son excelentes para construir dashboards dinámicos y compartirlos con líderes de la operación. Dan visibilidad en tiempo real y ayudan a la toma de decisiones.
SQL → Aquí es donde realmente se “cocinan” los datos. Te permite procesar grandes volúmenes y dejar listas las métricas con reglas claras. Si quieres que todos hablen el mismo idioma, SQL es el mejor lugar para definir tus KPIs.
Python → Ideal cuando necesitas ir más allá: análisis avanzados, modelos predictivos o limpieza de datos compleja. No es la mejor opción para reportes diarios de operación, pero es un gran aliado para proyectos especiales.
Entonces… ¿cuál es el mejor medio?
Mi recomendación práctica es una combinación:
SQL + BI.
Los cálculos principales (SLA, AHT, Latency) deberían definirse en SQL o en tu data warehouse, garantizando que todos usen la misma fórmula y no haya confusiones. Luego, esos resultados se publican en Power BI o Tableau, donde los supervisores y gerentes pueden ver la información de manera clara, visual y en tiempo real.
¿Y Python y Excel? También tienen su lugar: Excel para validaciones rápidas, y Python para análisis avanzados o predicciones.
Reflexión final
Calcular KPIs no es solo una cuestión de números, es asegurar que la experiencia del cliente se mida de forma justa y consistente. Y para lograrlo, la herramienta que elijas importa tanto como la fórmula misma.
En mi caso, apostar por SQL como base y BI como ventana de visualización me ha permitido no solo calcular, sino contar la historia de los datos de manera clara y útil para toda la organización.
Y tú, ¿qué usas en tu día a día para medir KPIs en tu contact center? ¿Eres más de Excel, de SQL o de BI?
