Uma calculadora Erlang C informa quantos agentes uma fila precisa para atender uma parcela-alvo das chamadas dentro de um tempo-alvo. O padrão do mercado é atender 80% das chamadas em 20 segundos (Call Centre Helper), e Erlang C é a fórmula que converte essa promessa em número de pessoas.
Vale a pena entendê-la, e não apenas rodá-la, porque o número que ela devolve está errado de duas maneiras bem específicas que pegam muita gente de surpresa — e as duas são contornáveis assim que você sabe de onde vêm.
O que a Erlang C realmente modela
A Erlang C responde a uma única pergunta: dado um volume de chamadas, um tempo médio de atendimento e um número de agentes, que fração de quem liga espera mais de t segundos?
Ela precisa de três entradas.
A carga ofertada, medida em erlangs, é o número de chamadas por hora multiplicado pelo tempo médio de atendimento em horas. Uma fila que recebe 500 chamadas por hora com tempo médio de atendimento de 363 segundos (Call Centre Helper) carrega pouco mais de 50 erlangs. Essa é a quantidade de conversa contínua que a fila representa: o equivalente a cerca de 50 agentes falando sem parar, antes de considerar qualquer outro fator.
A meta de nível de serviço é a promessa: atender X% em Y segundos.
O número de agentes é a incógnita que você resolve.
A fórmula pressupõe que quem liga espera na fila em vez de desligar, que as chamadas chegam de forma aleatória e que qualquer agente pode atender qualquer chamada. São essas premissas que fazem com que a resposta bruta nunca seja o plano de escala.
As duas correções que importam
Shrinkage
A Erlang C entrega agentes ao telefone. Ela não sabe nada sobre pausas, treinamentos, faltas por doença, coaching ou trabalho administrativo. No mercado, o shrinkage gira em torno de 30% das horas pagas (Call Centre Helper).
Isso não é erro de arredondamento. Se a Erlang C diz que você precisa de 50 agentes em chamada, você escala 50 ÷ 0,7 — cerca de 72 pessoas — para ter 50 disponíveis. Times que pulam essa etapa descumprem o nível de serviço de forma consistente e não conseguem entender o motivo, porque o modelo estava certo e a escala não. É de longe a razão mais comum para um plano de pessoal falhar já na primeira semana.
Ocupação
Ocupação é a parcela do tempo logado que um agente passa em chamadas. A Erlang C vai lhe entregar sem hesitar uma resposta que implica 95% de ocupação, e essa resposta é aritmeticamente correta e operacionalmente inútil: ocupação sustentada acima de aproximadamente 83% esgota as pessoas e eleva o turnover (Call Centre Helper).
Se o modelo devolver um plano que coloca seu time acima desse teto, acrescente agentes até que isso deixe de acontecer. A fórmula não tem opinião sobre gente pedindo demissão.
Por que filas maiores custam menos por chamada
A propriedade contraintuitiva da Erlang C é que ela não escala de forma linear. Dobre o volume de chamadas e você precisará de bem menos que o dobro de agentes.
Isso é o efeito de pooling. Numa fila pequena, o agente que encerra uma chamada muitas vezes não tem ninguém aguardando, então o tempo ocioso é desperdiçado. Numa fila grande quase sempre há alguém esperando, de modo que a capacidade ociosa de cada agente é absorvida. É por isso que juntar duas filas pequenas em uma costuma melhorar o nível de serviço com o mesmo quadro — e por isso que dividir uma fila em habilidades especializadas, por mais lógico que pareça no organograma, silenciosamente custa agentes.
Onde o modelo deixa de valer
A Erlang C pressupõe que quem liga espera. Na prática, as pessoas abandonam a chamada, e quem abandona libera uma vaga que o modelo considerava ocupada — por isso a Erlang C tende a superestimar os agentes necessários quando o abandono é alto. A Erlang A estende o modelo para incluir esse comportamento.
Ela também pressupõe regime estacionário dentro do intervalo modelado. Modele em intervalos de 15 ou 30 minutos, nunca um dia inteiro: uma média diária esconde o pico da manhã, que é o que realmente derruba seu nível de serviço.
E pressupõe agentes homogêneos. No momento em que você adota roteamento por habilidades, passa a operar várias filas pequenas em vez de uma grande, e o ganho de pooling descrito acima joga contra você.
Colocando em prática
A calculadora Erlang C recebe chamadas por intervalo, tempo médio de atendimento e sua meta de nível de serviço, e aplica as correções de shrinkage e ocupação em vez de deixá-las por sua conta.
Outras duas calculadoras cobrem as correções diretamente: shrinkage, se você quiser apurar seu número real em vez de assumir 30%, e ocupação, para conferir se um plano é sustentável antes de se comprometer com ele.
Perguntas frequentes
Para que serve uma calculadora Erlang C? Para descobrir quantos agentes uma fila precisa para bater uma meta de nível de serviço — normalmente atender 80% das chamadas em 20 segundos — a partir do volume de chamadas e do tempo médio de atendimento.
Por que a calculadora diz que preciso de mais agentes do que meu volume de chamadas sugere? Porque as chamadas chegam de forma aleatória, não uniforme. Dimensionar pela média deixa você desfalcado sempre que as chegadas se concentram, o que acontece o tempo todo.
Devo aplicar o shrinkage antes ou depois do resultado da Erlang C? Depois. A Erlang C devolve os agentes necessários em chamada; divida esse número por um menos sua taxa de shrinkage para chegar à quantidade de pessoas que você precisa escalar.
A Erlang C funciona para chat ou e-mail? Não diretamente. Ela assume uma conversa por agente de cada vez, então a simultaneidade do chat quebra o modelo. E-mail não é sequer uma fila no sentido de Erlang.
