Diseño de indicadores para el manejo de quejas, reclamos y sugerencias por medio de dashboard

Abstract

RESUMEN : Este proyecto surge de la necesidad de mejorar los indicadores provenientes de las QRS en IMS, mediante el diseño de un Dashboard interactivo, dinámico e interconectado, para medir y evaluar las métricas que intervienen en el proceso, esto se realizó en la herramienta de Excel de Microsoft Office 365. Lo anterior siguiendo una metodología que inicia con la creación de una base de datos ficticia compuesta a partir de datos aleatorios consultados en la web, de modo que esta respetara los derechos de confidencialidad de la compañía y sus clientes, seguidamente se implementó el diseño, por medio de segmentadores, gráficos con 4 tipologías diferentes (barras, anillos, línea y mapa) e indicadores tipo valor, estos en conjunto se interconectaban y actualizaban simultáneamente al aplicar los filtros en los segmentadores. El diseño fue sometido a pruebas de efectividad, validaciones y ajustes. Como resultado de lo expuesto, se obtuvo una base de datos con 201 filas (incluyendo el encabezado y 200 QRS) y 19 columnas (criterios relacionados a cada queja), que dieron paso a la fase de diseño a partir de la cual se obtuvieron 15 tablas dinámicas, 16 segmentadores y un Dashboard que incluye estos últimos más 14 gráficas y 10 datos numéricos.

ABSTRACT : This project arises from the need to improve the indicators coming from the QRS in IMS, through the design of an interactive, dynamic, and interconnected Dashboard, to measure and evaluate the metrics involved in the process. This dashboard was developed using the Microsoft Office 365 Excel tool. The process of methodology for the project begins with the development of a fictitious database, which was created from random data consulted on the web, to respect the confidentiality rights of the company and its clients. Then the design was implemented using segmenters, graphs with 4 different typologies (bars, rings, lines, and maps) and value type indicators; these were interconnected and updated simultaneously when applying the filters in the segmenters. The design was subjected to effectiveness tests, validations, and adjustments. As a result of the above, a database with 201 rows (including the header and 200 QRS) and 19 columns (criteria related to each complaint) was obtained which led to the design phase using 15 dynamic tables, 16 segmenters, and a Dashboard that includes the latter plus 14 graphs and 10 numerical data.