Analista Sénior de Workforce Management

ID de referencia del puesto: JR0088866

Liderarás la forma en que realizamos nuestras previsiones y la dotación de personal de nuestros centros de atención al cliente externalizados, para que tengamos a los agentes adecuados en el momento oportuno y al menor coste posible. 

Durante los próximos 12-18 meses, harás que nuestras previsiones sean más sólidas pasando de un modelo por centros a uno centrado en el país y global, y planificarás los ahorros impulsados por la IA. Utilizarás los datos para identificar dónde tenemos exceso de personal o perdemos productividad, y dirigirás el Productivity SteerCo que convierte estos hallazgos en ahorros, trabajando con los centros, Service Delivery y los responsables de procesos que no dependen de ti.

• Fortalecer y optimizar el proceso de previsión: definir las mejores prácticas, incluyendo cómo y cuándo nos alineamos con los centros y las partes interesadas internas. Separar la previsión de contactos pura de la planificación de horas, y pasar de una previsión por centros a una centrada en el país. Establecer controles estandarizados, herramientas de alerta y comparativas internas (benchmarking) de la calidad de las previsiones, para que cada previsión siga el mismo estándar.

• Avanzar hacia una previsión global: junto con nuestro científico de datos, agregar y prever volúmenes a un nivel superior, especialmente los motivos de contacto traducidos en los centros internacionales. Distribuir las necesidades globales a los centros basándose en su rendimiento.

• Planificar para agentes de IA y traducción por IA: prever cómo los agentes de IA cambian los volúmenes de contacto humano, incluyendo la proporción de contactos transferidos a humanos cuando la IA no puede resolverlos por completo. Proponer cómo aumentar los volúmenes entre centros a medida que se implementa la traducción por IA (por ejemplo, hacia centros más rentables). Trabajarás con los verticales de MX y los responsables de los centros.

• Aumentar la precisión de las previsiones y reducir el exceso de personal: mejorar el WAPE y el sesgo (bias) mediante mejores modelos, la alineación con nuestros equipos internos y agregaciones de mayor volumen, y realizar tú mismo la previsión de algunos centros para asentar las mejoras en la práctica. Cuantificar el coste del exceso de personal y realizar el seguimiento de los ahorros. Trabajarás con los verticales de MX, que proporcionan los datos de entrada (implementaciones, experimentos).

• Dirigir el Productivity SteerCo y generar ahorros: ser la principal fuente de información para el SteerCo. Identificar oportunidades de productividad mediante análisis profundos basados en datos, incluyendo la comparativa de los tiempos de gestión (AHT) entre centros y frente a aproximadamente 70 mercados de otras entidades del grupo. Mantener una visión general de todas las oportunidades de ahorro, priorizarlas por impacto monetario y realizar el seguimiento con Service Delivery (cumplimiento de procesos), los responsables de los verticales (descripciones de procesos) y Product hasta que se materialicen como ahorros de costes.

• Más de 3 años en un puesto de data analyst o analytics engineer, con una trayectoria probada transformando el análisis en decisiones de negocio

• Datos e influencia. Formas una hipótesis, la pones a prueba con conocimientos de SQL, Python y estadística, y cuantificas el impacto. Sabes que los datos por sí solos no siempre convencen: identificas quién se ve afectado por una decisión, quién puede bloquearla y quién puede ayudar, y generas apoyo desde el principio.

• Entrega de proyectos. Gestionas proyectos de múltiples etapas, desde la definición del alcance y la priorización hasta la implementación, supervisas las operaciones posteriormente y corriges el rumbo cuando es necesario. No te detienes en el análisis: realizas el seguimiento hasta que el resultado se refleja en las métricas.

• Resolución creativa de problemas. Conoces y aplicas las mejores prácticas, pero no te conformas con el "siempre se ha hecho así". Cuestionas el enfoque aceptado y propones soluciones que nadie más ha intentado.

• Fluidez en IA. La IA es parte de tu forma de trabajar. Has creado flujos de trabajo repetibles, sabes qué delegar y qué mantener, y siempre verificas el resultado.

• Experiencia con métodos de previsión de series temporales, marcos de backtesting, métricas de precisión (WAPE, BIAS) y familiaridad con la ciencia de datos. 

• Experiencia en un negocio de plataforma o marketplace que dé servicio a varios grupos de partes interesadas, o en gestión de la fuerza laboral (workforce management) y planificación de agentes.