Una calculadora Erlang C te dice cuántos agentes necesita una cola para atender una proporción objetivo de llamadas dentro de un tiempo objetivo. El estándar del sector es responder al 80 % de las llamadas en 20 segundos (Call Centre Helper), y Erlang C es la fórmula que convierte esa promesa en una plantilla.
Merece la pena entenderla y no limitarse a ejecutarla, porque el número que devuelve es incorrecto de dos maneras muy concretas que pillan a mucha gente por sorpresa, y ambas tienen arreglo en cuanto sabes de dónde vienen.
Qué modela realmente Erlang C
Erlang C responde a una única pregunta: dado un volumen de llamadas, un tiempo medio de gestión y un número de agentes, ¿qué fracción de quienes llaman espera más de t segundos?
Necesita tres datos de entrada.
La carga ofrecida, medida en erlangs, es el número de llamadas por hora multiplicado por el tiempo medio de gestión expresado en horas. Una cola que recibe 500 llamadas por hora con un tiempo medio de gestión de 363 segundos (Call Centre Helper) soporta algo más de 50 erlangs de carga. Esa es la cantidad de conversación continua que representa la cola: el equivalente a unos 50 agentes hablando sin parar, antes de tener en cuenta nada más.
El nivel de servicio objetivo es la promesa: responder al X % en Y segundos.
El número de agentes es la incógnita que despejas.
La fórmula asume que quien llama espera en cola en lugar de colgar, que las llamadas llegan de forma aleatoria y que cualquier agente puede atender cualquier llamada. Esas premisas son la razón por la que la respuesta en bruto nunca es el plan de personal.
Las dos correcciones que importan
Shrinkage
Erlang C te da los agentes al teléfono. No sabe nada de pausas, formación, bajas, coaching ni tareas administrativas. El shrinkage del sector ronda el 30 % de las horas pagadas (Call Centre Helper).
Eso no es un error de redondeo. Si Erlang C dice que necesitas 50 agentes en llamada, planificas 50 ÷ 0,7 (unas 72 personas) para tener 50 disponibles. Los equipos que se saltan este paso incumplen el nivel de servicio de forma sistemática y no consiguen entender por qué: el modelo estaba bien y el cuadrante no. Es la causa más habitual de que un plan de personal fracase en su primera semana.
Ocupación
La ocupación es la proporción del tiempo conectado que un agente pasa en llamadas. Erlang C te dará sin pestañear una respuesta que implica un 95 % de ocupación, y esa respuesta es aritméticamente correcta y operativamente inútil: una ocupación sostenida por encima del 83 % aproximadamente quema a la gente y dispara la rotación (Call Centre Helper).
Si el modelo devuelve un plan que sitúa a tu equipo por encima de ese techo, añade agentes hasta que deje de hacerlo. A la fórmula le da igual si la gente se marcha.
Por qué las colas grandes salen más baratas por llamada
La propiedad contraintuitiva de Erlang C es que no escala de forma lineal. Duplica el volumen de llamadas y necesitarás bastante menos del doble de agentes.
Esto es el efecto de agrupación, el llamado pooling. En una cola pequeña, el agente que termina una llamada muchas veces no tiene a nadie esperando, así que ese tiempo muerto se desperdicia. En una cola grande casi siempre hay alguien esperando, de modo que la capacidad sobrante de cada agente se aprovecha. Por eso fusionar dos colas pequeñas en una suele mejorar el nivel de servicio con la misma plantilla, y por eso dividir una cola en habilidades especializadas, por muy razonable que parezca en el organigrama, te cuesta agentes en silencio.
Dónde deja de ser cierto el modelo
Erlang C asume que quien llama espera. En la realidad la gente abandona, y quien abandona libera un hueco que el modelo daba por ocupado, así que Erlang C tiende a sobrestimar los agentes que necesitas cuando el abandono es alto. Erlang A amplía el modelo para incluirlo.
También asume un estado estacionario dentro del intervalo que estás modelando. Modela en intervalos de 15 o 30 minutos, nunca un día entero: una media diaria esconde el pico de la mañana, que es lo que de verdad rompe tu nivel de servicio.
Y asume agentes homogéneos. En cuanto tienes enrutamiento por habilidades, estás gestionando varias colas pequeñas en lugar de una grande, y el beneficio de agrupación anterior juega en tu contra.
Cómo utilizarla
La calculadora Erlang C toma las llamadas por intervalo, el tiempo medio de gestión y tu objetivo de nivel de servicio, y aplica las correcciones de shrinkage y ocupación en lugar de dejártelas a ti.
Otras dos calculadoras cubren las correcciones directamente: shrinkage, si quieres calcular tu cifra real en vez de dar por bueno un 30 %, y ocupación, para comprobar que un plan es sostenible antes de comprometerte con él.
Preguntas frecuentes
¿Para qué sirve una calculadora Erlang C? Para calcular cuántos agentes necesita una cola para cumplir un objetivo de nivel de servicio, normalmente responder al 80 % de las llamadas en 20 segundos, a partir del volumen de llamadas y el tiempo medio de gestión.
¿Por qué la calculadora dice que necesito más agentes de los que sugiere mi volumen de llamadas? Porque las llamadas llegan de forma aleatoria, no uniforme. Dimensionar para la media te deja corto siempre que las llegadas se concentran, algo que ocurre constantemente.
¿Debo aplicar el shrinkage antes o después del resultado de Erlang C? Después. Erlang C devuelve los agentes necesarios en llamada; divide esa cifra entre uno menos tu tasa de shrinkage para obtener el número de personas que debes incluir en el cuadrante.
¿Sirve Erlang C para chat o correo electrónico? No directamente. Asume una conversación por agente a la vez, así que la concurrencia del chat rompe el modelo. El correo electrónico no es una cola en el sentido de Erlang.
