¿Cuánto cuestan de verdad las llamadas perdidas?

La respuesta corta

Una llamada perdida solo hace perder ingresos cuando se cumplen tres condiciones a la vez: quien llamó no vuelve a localizarle a tiempo, la llamada era una oportunidad de venta real y habría acabado en pedido. Si se saltan las dos primeras comprobaciones y se cuentan llamadas en lugar de personas, la estimación del ejemplo de abajo sale más de nueve veces más alta.

Una estimación honesta multiplica cinco cifras, y cada una se puede medir o, al menos, acotar con un rango: las personas distintas que no fueron atendidas, la parte que nunca se recupera, la parte que eran oportunidades reales, la tasa de conversión y el ticket medio. Las llamadas de servicio, con sus contactos repetidos, sus reclamaciones y los clientes que se van, se calculan aparte y con más cautela.

En la empresa de ejemplo de abajo, donde todas las cifras son supuestos, el método da entre 9.000 € y 49.500 € de ingresos perdidos al mes, con 24.000 € en el escenario medio. Contar cada llamada perdida como una venta de 1.500 € daría 900.000 € al mes. La distancia entre las dos respuestas es precisamente la razón para hacer las cuentas.

La fórmula, paso a paso

Ingresos perdidos al mes = personas distintas no atendidas × parte nunca recuperada × parte que eran oportunidades de venta × tasa de conversión × ticket medio

1. Personas distintas no atendidas. Quienes llamaron y no hablaron con nadie que pudiera ayudarles: la llamada sonó sin respuesta, saltó el buzón de voz o daba comunicando, o la persona colgó mientras esperaba en cola. Cuente personas, no intentos, y quite el spam y las llamadas internas.
2. Parte nunca recuperada. Quienes no consiguieron hablar con usted en una llamada posterior y a quienes nadie devolvió la llamada dentro de un plazo que usted define, por ejemplo el mismo día laborable en el caso de una petición de presupuesto. Quien le localizó más tarde, o acabó pidiendo por internet, no cuenta como perdido.
3. Parte que eran oportunidades de venta. Consultas nuevas, peticiones de presupuesto, pedidos y reservas. Los clientes actuales con una pregunta de servicio, los proveedores, los candidatos a un empleo y los números equivocados no son oportunidades de venta, aunque importen por otros motivos.
4. Tasa de conversión. La parte de las consultas telefónicas atendidas del mismo tipo que acabaron en pedido en el mismo periodo, según su CRM. Use la tasa del equipo, no la de su mejor comercial.
5. Ticket medio por pedido u operación. Ingresos por consulta convertida. Si quiere el margen bruto perdido en lugar de los ingresos, multiplique el resultado por su porcentaje de margen bruto. Sume las compras recurrentes solo si su CRM las muestra en los clientes que llegaron por primera vez por teléfono.

Un ejemplo práctico con tres escenarios

La empresa de abajo es inventada para mostrar el método. Todas las cifras son supuestos de ejemplo: no son una referencia del sector ni datos de DRING. La empresa vende e instala sistemas de calefacción y climatización, y un único número de teléfono recibe tanto las llamadas comerciales como las de servicio.

En un mes, la centralita registra 3.000 llamadas entrantes, y 600 se quedan sin atender. De esas 600, 180 son nuevos intentos de personas que ya se habían quedado sin atender ese mismo mes, y 20 son spam u ofertas comerciales dirigidas a la empresa. Quedan 400 personas distintas no atendidas. El ticket medio es de 1.500 € y el margen bruto, del 30 %.

Cada columna mueve todos los supuestos en la misma dirección, así que los escenarios bajo y alto son los extremos del rango, no resultados probables. En un año, el escenario medio suma 288.000 € de ingresos, o 86.400 € si se mide en margen bruto.

El escenario alto multiplica por cinco y medio el bajo. La mayor parte de esa diferencia sale de dos datos: la parte nunca recuperada y la parte que eran oportunidades reales. Los dos se pueden medir en lugar de suponer, y ahí es donde más ayudan sus propios datos.

El servicio, en una línea aparte

No toda llamada importante es una venta. Suponga que, en el mismo ejemplo, 120 de las 400 personas no atendidas eran clientes actuales con una pregunta de servicio. Su coste aparece de tres maneras, y solo la primera es fácil de valorar en dinero.

• Contactos repetidos: las llamadas, los correos y los chats de más que hacen hasta que se resuelve el problema. Si generan 150 contactos adicionales con un coste de gestión de 5 € cada uno, son 750 € al mes (cifras de ejemplo).
• Reclamaciones: cuente las reclamaciones y las reseñas que mencionan que no consiguieron hablar con nadie. Lleve la cuenta, pero no la convierta en ingresos.
• Riesgo de pérdida de clientes: en el escenario medio, el 40 % de esos 120, es decir, 48 clientes, nunca consiguieron hablar con nadie ni recibieron una llamada de vuelta. Siga a ese grupo en su CRM durante un periodo fijo, por ejemplo 90 días, y compare sus cancelaciones o sus nuevos pedidos con los de los clientes cuyas llamadas sí se atendieron. Ponga un valor a esa pérdida solo si la diferencia aparece en sus propios datos.

Presente estas líneas junto a la estimación de ventas, sin sumarlas a ella. Alguien de finanzas confiará más en un modelo que señala cuáles son sus datos más débiles.

Cómo obtener sus propias cifras

La mayoría de los datos ya existen, normalmente en cuatro sitios:

• Registros de llamadas de la centralita o del sistema telefónico: cada llamada con su hora, el número de quien llama, la duración y el resultado, como atendida, sin respuesta, comunicando o buzón de voz.
• Informes de colas o de llamadas abandonadas: las llamadas en las que se colgó durante la espera y cuánto duró esa espera.
• CRM: qué números corresponden a clientes o a oportunidades abiertas, la tasa de conversión de las consultas telefónicas y los importes de los pedidos.
• Registro de llamadas de vuelta: a quién se devolvió la llamada, cuándo y con qué resultado. Si las llamadas de vuelta se apuntan en libretas o en móviles personales, eso ya es un hallazgo.

Use al menos cuatro semanas completas, idealmente un mes normal, sin festivos ni puentes y sin campañas puntuales, y anote si su negocio tiene temporada. Después, depure la lista:

• Cuente números distintos por periodo, no intentos. Cinco intentos de la misma persona cuentan como una sola persona no atendida.
• Quite el spam, las llamadas automáticas, las llamadas internas y los números equivocados.
• No descarte en bloque las llamadas fuera de horario. Quite solo las que no son de negocio, como los números equivocados de noche. Conserve a los clientes que llamaron después del cierre: son demanda real, y le interesará tenerlos como un segmento aparte.
• Ponga en un grupo aparte los cuelgues muy cortos, de pocos segundos. Muchos son errores al marcar, pero revise una muestra antes de excluirlos.

Las llamadas perdidas no dejan grabación, así que no se puede oír qué querían esas personas. Use las llamadas atendidas en las mismas horas y los mismos días de la semana para estimar el reparto de motivos, y revise los mensajes del buzón de voz cuando los haya. Después, cruce cada número no atendido con las llamadas atendidas posteriores, las llamadas de vuelta y los pedidos por otros canales dentro de su plazo. Lo que quede es su parte nunca recuperada.

A menudo, la prueba ya está en sus propios registros. En una operación logística atendida por personas, DRING analizó seis meses de datos de la centralita de la propia empresa: alrededor del 40 % de las llamadas se quedó sin contestar.

Errores habituales que distorsionan la cifra

• Contar cada llamada perdida como una venta perdida. En el ejemplo, 600 llamadas perdidas × 1.500 € son 900.000 € al mes. Incluso aplicando la tasa de conversión del 25 %, salen 225.000 €, más de nueve veces el escenario medio. Muchas de esas personas vuelven a llamar, le localizan por otra vía o nunca quisieron comprar.
• Pasar por alto a quien vuelve a llamar. En el ejemplo, 180 de las 600 llamadas perdidas eran nuevos intentos. Incluso después de quitar las 20 de spam, si se cuentan llamadas en lugar de personas, el modelo arranca en 580 en vez de 400 y cada paso posterior sale un 45 % más alto.
• Pasar por alto la hora del día. Las llamadas perdidas casi nunca se reparten de forma uniforme. Busque concentraciones a la hora de apertura, a la hora de comer, en la última hora antes del cierre y por la noche. Un total mensual oculta ese patrón, y el patrón decide la solución. Las llamadas perdidas a las 10:00 de un día laborable apuntan a la plantilla disponible y al diseño de las colas; las de las 20:00, a la cobertura fuera de horario. Haga un gráfico de las llamadas perdidas por hora y día de la semana antes de decidir nada.
• Usar ingresos donde corresponde el margen. Con un margen bruto del 30 %, 24.000 € de ingresos son 7.200 € de margen. Cualquier solución se paga con el margen.
• Olvidar el coste de la solución. Ninguna solución recupera a todas las personas que hoy se pierden. Si una solución recupera a la mitad, en el escenario medio eso son 8 ventas, 12.000 € de ingresos y 3.600 € de margen bruto al mes. Esos 3.600 € son lo máximo que puede costar la solución al mes para no perder dinero, incluido el tiempo que el equipo dedica a gestionarla. Si quienes se recuperan compran menos que quienes hablaron con usted a la primera, use para ellos una tasa de conversión más baja.

Cómo cerrar la brecha

Las llamadas perdidas se dan en tres situaciones, y cada una tiene su solución: los picos en horario laboral, las llamadas después del cierre y las llamadas que, aun así, se siguen perdiendo.

Picos en horario laboral

Cuando las llamadas entran más rápido de lo que el equipo puede contestar, la gente espera y una parte cuelga. En una línea de distribución B2B atendida por personas, DRING midió una mediana de 54 segundos de espera hasta que alguien contestaba, en una muestra aleatoria de 70 llamadas.

Las opciones son dimensionar la plantilla para el pico, desviar el desbordamiento a otro equipo o dar una primera respuesta que no dependa de que haya alguien libre. El informe de llamadas abandonadas muestra cuánto esperó la gente antes de colgar: esa es la espera que su plan para los picos tiene que rebajar.

Fuera de horario

Decida qué significa «cubierto» antes de elegir una herramienta. Puede significar atender todas las llamadas, recoger el motivo y un número para devolver la llamada, reservar una cita o resolver una petición conocida. Cada opción es una promesa distinta, con un coste distinto. Nuestra guía sobre la cobertura del call center fuera de horario explica dónde trazar esos límites.

Llamadas de vuelta rápidas

Algunas llamadas se seguirán perdiendo, y una llamada de vuelta solo las recupera si es rápida, tiene responsable y queda registrada. Fije para cada tipo de llamada un plazo máximo para devolverla, asigne un responsable a la lista de llamadas de vuelta, ponga un tope a los intentos y registre cada resultado en el CRM. Así, el mes siguiente podrá medir la parte nunca recuperada en lugar de estimarla.

Cuando hay muchas llamadas que devolver, Reach, el producto de llamadas salientes de DRING, las lanza dentro de las franjas horarias y con los límites de intentos que usted fije. Cada resultado, como «sin respuesta», «comunicando» o «contactado», sigue su propia regla de reintento.

Dónde encaja un agente de IA y dónde no

Un agente de IA es una forma de atender en los picos y fuera de horario sin dimensionar la plantilla para la hora más cargada de la semana. En una línea de atención al cliente, un agente de DRING contesta, averigua por qué llama el cliente y resuelve lo que tiene permitido resolver. Cuando alguien tiene que decidir, pasa la llamada a una persona con un resumen por escrito.

También cierra el hueco de datos del que hablábamos antes. Una llamada que antes solo dejaba un número en el registro ahora deja un motivo, un resultado y un siguiente paso. La analítica de llamadas convierte esos registros en el reparto de motivos y la tasa de recuperación que, de otro modo, tendría que estimar.

No encaja en todas partes. Las negociaciones de precio, las reclamaciones delicadas y las decisiones que requieren criterio son cosa de una persona, y ahí el trabajo del agente es hacer un traspaso limpio. Hoy, la resolución media de los proyectos de DRING en producción ronda el 72 %. Es una media de toda la plataforma, no una previsión para su línea.

Por eso, modele el caso de la IA con sus propios supuestos: cuántas personas perdidas recupera y con qué frecuencia compran. Empiece con valores conservadores y sustitúyalos por resultados medidos tras las primeras semanas. Y si una sola pregunta provoca la mayoría de las llamadas perdidas, como dónde está un pedido, resolver la causa puede valer más que contestarla más rápido.

Elija lo que elija, la prueba es la misma: el margen que recupera cada mes frente a lo que cuesta la solución cada mes, ambos calculados con las cifras que ha medido.