Com base nos dados colhidos pelo sistema, como o tempo médio de atendimento e a quantidade de clientes que chegam a cada intervalo, é possível dimensionar o número de pontos de atendimento para garantir, com um dado grau de confiança, que o tempo médio de espera dos clientes seja menor que determinada meta estabelecida pela administração.
O desafio é encontrar um ponto que otimize a rentabilidade do negócio. Aumentar muito a capacidade de atendimento resulta em maiores custos. Dessa forma, seria possível ter um sistema de atendimento grande o suficiente para não formar filas de espera, porém o custo operacional de tal sistema seria economicamente inviável. Por outro lado, um atendimento subdimensionado gera longas filas de espera, o que reduz a quantidade de clientes dispostos a esperar e, logicamente, reduz o faturamento da empresa.
Dois comportamentos muito observado em filas são os seguintes:
- Cliente decide não entrar na fila se ela estiver muito longa;
- Cliente desiste de ficar na fila se ele já esperou muito tempo para ser atendido;
Nesses dois casos a empresa perde em faturamento. Além disso, uma experiência de atendimento ruim para os clientes que esperam na fila também tem impactos negativos na reputação da empresa e na disposição dos clientes a voltarem a fazer negócios.
Embora seja difícil precisar o impacto da qualidade de atendimento nas receitas, alguns executivos estimam perdas de até 20% no faturamento devido a problemas de alto tempo de espera.
Questões como a sazonalidade na chegada dos clientes, como por exemplo uma maior demanda em determinado dias da semana ou, dentro de um mesmo dia em determinado horários, podem ser úteis para um dimensionamento dinâmico da capacidade de atendimento. Em outras palavras, em períodos de menor demanda há uma redução nos custos de atendimento e, em períodos de maior demanda o atendimento é reforçado de modo a maximizar o lucros.
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