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El proyecto que he analizado, en el cual se ha desarrollado un informe en Power BI con medidas personalizadas, un modelo dimensional de tipo estrella, versiones de color claro y oscuro, bookmarks y botones interactivos, así como tooltips con imágenes para referencia a cada miembro del equipo de soporte, fue realizado como parte del curso que tomé de DATDATA. Durante este curso, tuve la oportunidad de profundizar mis conocimientos en el análisis de datos y explorar informes antiguos que había desarrollado previamente.
Introducción En el entorno empresarial actual, contar con un equipo de soporte eficiente y productivo es esencial para brindar un excelente servicio al cliente. Para evaluar el desempeño del equipo de soporte y tomar decisiones informadas, es necesario realizar un análisis exhaustivo de los datos relevantes. En este artículo, exploraremos un informe en Power BI que incluye medidas personalizadas para evaluar el rendimiento del equipo de soporte y optimizar sus operaciones.
Información general del informe El informe que analizaremos se basa en datos de tickets de soporte y utiliza medidas personalizadas para calcular métricas clave. Estas métricas nos ayudarán a comprender el porcentaje de tickets positivos, el porcentaje de problemas, el promedio de días de resolución, la satisfacción promedio y el ranking general de los agentes de soporte.
Medidas personalizadas y su importancia 📊🔑
✅ Porcentaje Positivo: Esta medida calcula el porcentaje de tickets clasificados como positivos en comparación con el total de tickets. Es esencial para evaluar el impacto y la calidad del trabajo del equipo de soporte en la resolución de problemas y la satisfacción del cliente.
❌ Porcentaje Problema: Esta medida determina el porcentaje de tickets identificados como problemas en relación con el total de tickets. Nos proporciona información sobre los problemas recurrentes y las áreas en las que el equipo de soporte puede mejorar.
⏰ Promedio Días Abierto: Esta medida calcula el promedio de días que lleva resolver un ticket. Nos permite evaluar la eficiencia del equipo de soporte en la resolución oportuna de problemas y establecer metas para reducir los tiempos de respuesta.
😃 Promedio Satisfacción: Esta medida determina la satisfacción promedio del cliente en función de las respuestas recibidas. Es fundamental para evaluar la calidad del servicio y la experiencia del cliente, lo que a su vez puede influir en la lealtad y retención del cliente.
📊 Rank Días Promedio: Esta medida asigna un ranking a los agentes de soporte en función de su promedio de días de resolución. Nos ayuda a identificar a los agentes más rápidos en la resolución de problemas y a reconocer las mejores prácticas.
🏆 Rank Satisfacción: Esta medida clasifica a los agentes de soporte según su nivel de satisfacción promedio. Permite identificar a los agentes que brindan un servicio excepcional y generar oportunidades de aprendizaje y desarrollo para aquellos que necesitan mejorar.
🔢 Rank TCK: Esta medida asigna un ranking a los agentes en función del total de tickets atendidos. Ayuda a identificar a los agentes más activos y a gestionar la carga de trabajo de manera equitativa.
🥇 Rank Total: Esta medida combina los rankings de tickets atendidos, satisfacción y días promedio para proporcionar una clasificación general de los agentes. Nos ayuda a identificar a los agentes más efectivos y equilibrados en términos de productividad y satisfacción del cliente.
⬆️ TCK por Agente Var-Grupo: Esta medida clasifica a los agentes como «Arriba del Promedio» o «Debajo del Promedio» según la variación de tickets atendidos en comparación con el promedio general. Esto permite identificar a los agentes que están superando o quedando rezagados en términos de productividad.
Estas medidas personalizadas nos brindan una visión integral del desempeño del equipo de soporte y nos ayudan a identificar áreas de mejora y oportunidades para optimizar sus operaciones.
MODELO DE DATOS USADO:
Modelo Dimensional de Tipo Estrella ⭐🔍
Además de las medidas personalizadas mencionadas anteriormente, en el informe que hemos analizado se ha utilizado un modelo dimensional de tipo estrella. Este modelo es ampliamente utilizado en el diseño de bases de datos para el análisis de datos y ofrece varias ventajas en términos de rendimiento y simplicidad.
En un modelo dimensional de tipo estrella, los datos se organizan en dos tipos principales de tablas: tablas de hechos y tablas de dimensiones. La tabla de hechos contiene las métricas y medidas numéricas, mientras que las tablas de dimensiones almacenan los atributos descriptivos relacionados con los datos.
En este caso, el modelo dimensional de tipo estrella se ha utilizado para representar los datos de los tickets de soporte. La tabla de hechos contiene los datos numéricos clave, como el total de tickets atendidos, los días de resolución y la satisfacción del cliente. Por otro lado, las tablas de dimensiones almacenan la información descriptiva relacionada con los tickets, como los agentes de soporte, los tipos de problema y los estatus de satisfacción.
El modelo dimensional de tipo estrella ofrece varias ventajas, incluyendo:
- Simplicidad y comprensión: La estructura del modelo facilita la comprensión de los datos y sus relaciones. Al tener una tabla de hechos central y tablas de dimensiones relacionadas, es más sencillo interpretar los datos y realizar consultas analíticas.
- Rendimiento optimizado: El modelo de estrella permite un rendimiento optimizado en las consultas de análisis. Al tener las métricas numéricas en la tabla de hechos y los atributos descriptivos en las tablas de dimensiones, las consultas pueden ejecutarse de manera más eficiente.
- Flexibilidad en el análisis: El modelo dimensional de tipo estrella facilita la navegación y el análisis multidimensional de los datos. Los usuarios pueden realizar consultas y filtrar los datos según diferentes dimensiones, como agentes de soporte, tipos de problema o períodos de tiempo, lo que permite un análisis más detallado y específico.
Versión de Color Claro y Oscuro con Bookmarks y Botones 🎨🔲🔳📑
Además del modelo dimensional de tipo estrella y las medidas personalizadas, se ha creado una versión del informe en Power BI que ofrece opciones de color claro y oscuro para adaptarse a las preferencias de los usuarios. Esta característica se logra mediante el uso de temas y estilos visuales específicos.
En la versión de color claro, se utiliza una paleta de colores brillantes y claros que brindan una apariencia fresca y amigable. Esto puede ser especialmente útil en entornos de trabajo diurnos o en aquellos donde se busca una estética más vibrante y moderna.
Por otro lado, en la versión de color oscuro se emplea una paleta de colores más tenue y tonos oscuros, lo que proporciona un aspecto elegante y moderno. Este esquema de colores es especialmente útil en entornos de trabajo nocturnos o en situaciones donde se busca reducir la fatiga visual y mejorar la legibilidad.
Además de los temas de color claro y oscuro, se han implementado bookmarks (marcadores) y botones interactivos en el informe. Los bookmarks permiten guardar y navegar a vistas específicas del informe, lo que facilita la exploración de datos y la presentación de información relevante de manera rápida y eficiente.
Los botones interactivos se utilizan para mejorar la experiencia del usuario al proporcionar una navegación intuitiva y accesible dentro del informe. Estos botones pueden estar vinculados a acciones específicas, como cambiar entre vistas, filtrar datos o cambiar la configuración del informe.
La combinación de la versión de color claro y oscuro con bookmarks y botones brinda a los usuarios una experiencia personalizada y flexible al interactuar con el informe de Power BI. Los usuarios pueden seleccionar su preferencia de color y utilizar los bookmarks y botones para explorar los datos de manera más eficiente y efectiva.
Creación de Tooltips con Imágenes para Referencia a Cada Miembro del Equipo 🖼️👥💡
Dentro del informe en Power BI que hemos analizado, se ha desarrollado una función adicional para mejorar la experiencia del usuario al proporcionar información visual y detallada sobre cada miembro del equipo de soporte. Esta función se ha logrado mediante la creación de tooltips con imágenes.
Un tooltip es una ventana emergente que se activa cuando un usuario coloca el cursor del mouse sobre un elemento interactivo en el informe, como una visualización o un nombre de agente de soporte. En este caso, los tooltips se han enriquecido con imágenes para mostrar una referencia visual de cada miembro del equipo.
Cuando el usuario sitúa el cursor del mouse sobre el nombre o la visualización de un agente de soporte, se muestra un tooltip que incluye una imagen del agente correspondiente. Estas imágenes pueden ser fotografías de los miembros del equipo de soporte, lo que ayuda a los usuarios a identificar rápidamente a cada agente y establecer una conexión visual con ellos.
La incorporación de tooltips con imágenes para cada miembro del equipo de soporte tiene varios beneficios:
- Identificación rápida: Los usuarios pueden reconocer visualmente a los miembros del equipo de soporte mediante las imágenes en los tooltips. Esto facilita la identificación y el seguimiento de los agentes durante el análisis de los datos.
- Conexión personalizada: Las imágenes proporcionan una conexión más personalizada entre los usuarios y los miembros del equipo de soporte. Al asociar una imagen con cada agente, se fomenta una sensación de familiaridad y cercanía, lo que puede fortalecer la confianza y la colaboración.
- Referencia visual: Las imágenes en los tooltips ofrecen una referencia visual adicional sobre los agentes de soporte. Los usuarios pueden reconocer rápidamente a un agente específico y asociar su trabajo y rendimiento con una cara concreta.
La inclusión de tooltips con imágenes en el informe mejora la experiencia del usuario y agrega un elemento visualmente atractivo y práctico al análisis de datos. Los usuarios pueden acceder a información detallada y personalizada sobre cada miembro del equipo de soporte al tiempo que mantienen una conexión visual con ellos.
Conclusiones 📈🔍
El análisis de datos en Power BI y el uso de medidas personalizadas son fundamentales para evaluar y optimizar el desempeño del equipo de soporte. El informe que hemos explorado nos permite obtener información valiosa sobre el porcentaje de tickets positivos, problemas, el promedio de días de resolución, la satisfacción promedio y el ranking de los agentes. Al comprender estas métricas, podemos tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción del cliente en el equipo de soporte. Power BI se presenta como una herramienta poderosa y flexible para el análisis de datos empresariales y la toma de decisiones basadas en información sólida. 💪📊🔍
Link del video: https://youtu.be/oin4Oo8rWgA
Link del portafolio: https://www.novypro.com/project/tck
Link de solo el reporte: https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNDZhNzdmNzEtZTk5OS00MmMxLTk1OGEtOTJkZGU1Y2UzNGQzIiwidCI6IjkxMTVmY2FmLWE5NGQtNDBiMS1hM2JhLWIwNjJjODA1NTVlMCIsImMiOjl9
Vicente Antonio Juan Magallanes
Business Intelligence Technical.
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