García Arboleda, Isabel CristinaSolís Padilla, Johnattan2025-04-022025-04-022024http://hdl.handle.net/11522/4689Este proyecto consiste en el desarrollo de un modelo de pronóstico para la predicción del patrón de arribo de llamadas en una línea telefónica de atención al cliente, y la implementación de este modelo en una solución de analítica avanzada. Uno de los principales retos en la administración de las líneas de atención telefónica es predecir el volumen de contactos que serán atendidos con una proyección a largo plazo, mediano plazo y en tiempo real; esto es requerido para poder generar los planes de contratación de personal, configuración de horarios y toma de decisiones en tiempo real con respecto a cuando sacar o meter agentes de la línea. Actualmente, la empresa en estudio desarrolla estas estimaciones de una forma empírica o con técnicas poco avanzadas e imprecisas. Con este proyecto se pretende establecer el modelo de pronóstico más apropiado para predecir el patrón de arribo de contactos, evaluando modelos estadísticos y de aprendizaje automático para posterior implementar una solución de analítica avanzada que le permita a la administración de la línea tener una vista del pronóstico a mediano plazo (2 meses), corto plazo (entre mes) y tiempo real (entre día) de las llamadas que ingresarán a la línea. Este proyecto será aplicado a una línea de soporte de una cuenta anónima, pero se espera que su aplicabilidad se extienda a las más de 250 líneas que opera la empresa de BPO más grande en Colombia y una de las más grandes del mundo.55 p.application/pdfspaPronósticoExternalización de procesos de negocioAprendizaje automáticoModelado de datosDimensionamientoForecastingBPOMachine learningData modelingSizingbachelor thesishttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2