Contesto e obiettivo
In un’azienda del settore finanziario, la gestione dei reclami dei clienti risultava inefficiente a causa dell’uso di fogli di calcolo non ottimizzati. Questo causava ritardi nel processo decisionale e rendeva difficile identificare le problematiche chiave.
L’obiettivo del progetto era:
- Migliorare la visibilità e l’analisi dei reclami, facilitando l’individuazione di aree problematiche.
- Ottimizzare il processo decisionale, implementando strumenti di analisi più avanzati.
- Ridurre i tempi di gestione, monitorando in tempo reale i tempi di risposta e risoluzione.
Soluzione implementata
Per affrontare queste problematiche, ho ristrutturato il file Excel e suddiviso i dati in tre aree principali:
1. Tab “Consumer complaints”
- Formattazione e organizzazione
- Intestazioni con font Comics Sans MS 12pt blu e bordi doppi per migliorarne la leggibilità.
- Conversione delle date nel formato dd/mm/yy per uniformità.
- Bordi sottili neri per separare i dati chiave.
- Funzionalità avanzate
- Introduzione di una colonna calcolata per misurare il tempo intercorso tra ricezione e risoluzione.
- Ordinamento automatico dei reclami in base all’ID.
- Filtri sulla colonna “Date received” per selezionare reclami rilevanti.
2. Tab “Geographical insights”
- Analisi geografica
- Colonna A: Stati associati ai reclami.
- Colonna B: Conteggio dei reclami per stato (CONTA.SE).
- Colonna C: Percentuale di reclami per stato con formattazione condizionale:
- Verde per percentuali inferiori al 2%.
- Rosso per percentuali superiori o uguali al 2%.
3. Tab “Statistical insights”
- Analisi statistica dei reclami
- Colonna A: Motivi di reclamo unici.
- Colonna B: Identificazione del motivo più frequente (moda statistica).
- Applicazione di funzioni di aggregazione per evidenziare trend e criticità più comuni.
Risultati e benefici
L’implementazione di questa soluzione ha portato numerosi vantaggi, tra cui:
- Maggiore efficienza nell’analisi dei dati, grazie alla riorganizzazione del file e all’uso di filtri avanzati.
- Miglioramento del processo decisionale, con strumenti analitici per evidenziare criticità ricorrenti.
- Monitoraggio costante delle performance, grazie al calcolo automatico dei tempi di risoluzione.
Sfide e come sono state superate
Durante il progetto sono emerse alcune difficoltà:
- Disorganizzazione dei dati → Normalizzazione dei dati attraverso la strutturazione tabellare e le funzioni di aggregazione.
- Tempi di analisi eccessivi → Ottimizzazione dei calcoli e introduzione di filtri mirati.
Conclusione e impatto
L’analisi avanzata dei reclami ha permesso di migliorare significativamente il servizio clienti. La riorganizzazione dei dati ha ottimizzato la gestione dei reclami, riducendo i tempi di risposta e aumentando la soddisfazione del cliente.