Allergan receta un tratamiento con Tableau para los males de datos


El mundo avanza lentamente en relación con el paradigma de los big data. Recién estamos descubriendo el poder de nuestras bases de datos. Hasta ahora, no teníamos la capacidad de hacer extracciones de manera apropiada. Hoy, con Tableau, nos concentramos más en los datos.

Fundada en 1948, Allergan es una empresa de atención médica con distintas especialidades que emplea a más de 11 000 personas en todo el mundo. Allergan presta servicios a pacientes de más de 100 países distintos. La empresa ofrece opciones de tratamientos para el sistema nervioso, contra la obesidad, de oftalmología, de medicina estética, de dermatología médica y de urología.

Joe Madigan es el director de servicio al cliente de Allergan para la región de Europa, Oriente Medio y Asia (EMEA). Los empleados de los 12 centros de servicio al cliente de la región EMEA se encargan de introducir los pedidos de productos de Allergan (que se reciben de proveedores de atención médica por fax, correo electrónico o teléfono) en el sistema en un plazo de 24 horas. También responden las preguntas y las reclamaciones de los clientes.

“Nuestra visibilidad era casi nula”

Allergan genera aproximadamente 1,5 millones de líneas de transacción por año en sus 12 ubicaciones de la región EMEA. Aunque la mayor parte de los datos de la empresa se guardan en un almacén SAP NetWeaver Business Warehouse, cada sitio implementó una tecnología diferente para su centro de contacto.

“Todos los meses, nos esforzábamos por obtener información de nuestros niveles de servicio al cliente, pero no era una tarea sencilla”, afirma Madigan. “La visibilidad de lo que sucedía era casi nula”.

Madigan solicitaba informes mensuales a los equipos de TI de los sitios locales. Cuando la creación de los informes fracasaba, el equipo de Madigan debía enviar solicitudes de reparación, lo que generaba aún más demoras.

Esto implicaba un riesgo para las ventas de la empresa. Si no se satisfacían los niveles de servicio, era posible que se cancelaran pedidos y que los proveedores eligieran otros tratamientos. Esto era así especialmente para los procedimientos de medicina estética.

Para tratar de evitar este problema, los usuarios corporativos enviaban informes estáticos por correo electrónico.

“Enviábamos informes en archivos Excel o PDF. Después, los directores de los distintos departamentos volvían a hacernos preguntas porque no podían interactuar con los datos por sí solos”, explica Madigan.

“Había esperas de hasta dos horas”

“Necesitaba diseñar dashboards de alguna manera que nos permitiera dedicar menos tiempo a la creación de estos y más a los datos” dice Madigan. “Desperdiciábamos tanta energía en rehacer gráficos que solíamos perder la noción de la información que transmitían los datos”.

¿Cuánta energía? “El analista de datos que contraté era un empleado a tiempo completo que solo hacía una tarea. Todos los meses, yo pasaba un día entero o dos diseñando dashboards y gráficos para prepararme para mis reuniones mensuales”, afirma Madigan. Cuando se hacían solicitudes ad hoc de urgencia, otras tareas se retrasaban días o semanas.

Madigan también pasaba muchísimo tiempo recopilando y preparando datos para sus propios informes y dashboards. Por ejemplo, todos los meses, Madigan hacía un informe de cumplimiento de políticas para el cual tardaba seis horas en acceder a los datos y prepararlos.

“No se podía acceder fácilmente al conjunto de datos. Cuando trabajábamos con nuestra base de datos de SAP, podíamos esperar la generación de un informe durante dos horas. Y, muchas veces, el primer intento de generación de un informe fracasaba”, explica Madigan.

Transformación del entorno de datos

En 2011, en Allergan de la región EMEA, se hicieron dos cambios que transformarían el modo de ver y comprender los datos para Madigan y su equipo. Se inició un proyecto para estandarizar los 12 centros de servicio al cliente con una nueva solución de contacto, Genesys. Esta solución registra las comunicaciones de voz, por fax y por correo electrónico con los clientes de Allergan. Además, Madigan compró Tableau para analizar sus datos.

En la región EMEA, Allergan pasó de tener una única licencia de Tableau Desktop en 2009, a contar con 20 licencias de Tableau Desktop y Tableau Desktop Professional para creación. La mayoría de las veces, el equipo de Madigan trabaja con extracciones. Una extracción de datos común tiene aproximadamente 10 millones de filas.

“Combinamos diferentes extracciones de datos según sea necesario”, dice Madigan. “Para SAP, tengo una extracción de big data de mis transacciones. Además, tengo otra extracción de mis líneas de transacción. Y tengo otra más de mi fuente de pedidos. Con frecuencia, combino todos esos datos”.

Las visualizaciones se cargan en Tableau Server, y el equipo enseña a las personas a examinar esos datos en profundidad para que puedan responder sus propias preguntas.

Madigan también automatizó la producción de su informe mensual de cumplimiento de políticas mediante la conexión de Tableau a datos en Box, la solución de almacenamiento en la nube.

Acceso a los datos de servicio al cliente casi en tiempo real

“Hay una instancia de Genesys en todas nuestras ubicaciones. Tableau se sitúa por encima de los dos programas de gestión de bases de datos de Genesys: SQL Server y Oracle. Con Tableau, se pueden tomar esos datos y combinarlos para obtener informes de nivel de servicio casi en tiempo real”, dice Madigan. En Allergan, se actualizan las extracciones de datos de Genesys cada 15 minutos.

“Algunos dijeron que las bases de datos de Oracle y SQL serían demasiado complejas para Tableau”, recuerda Madigan. “Yo insistí en que no lo serían, y tenía razón”.

Algunos usuarios interactúan con visualizaciones de Tableau en sus dispositivos móviles. Madigan predice que el número de esos usuarios crecerá una vez que él y su equipo hayan solucionado un proceso de VPN que demora el acceso.

Hoy en día, casi 200 miembros de Allergan en la región EMEA usan visualizaciones de Tableau con frecuencia para obtener información.

Para la autenticación, los miembros de Allergan usan una combinación de tickets confiables y Okta. El equipo de Madigan usa Tableau para visualizar datos de Google Analytics y Salesforce. Además, está considerando la posibilidad de usar el conector directo de Salesforce.

En lo que respecta al retorno de la inversión (ROI), Madigan dice: “Con seguridad, el valor se recupera en un mes o quizá antes. Ni siquiera dudo en afirmarlo”.

Expansión en Allergan

Durante el año pasado, Madigan despertó el interés por Tableau en otros departamentos de Allergan.

“Estuve en varias oficinas respondiendo a consultas y generando respuestas con mucha rapidez. Las personas vieron eso y se interesaron en Tableau”, dice Madigan.

Hace poco, el equipo de calidad de datos, que se encuentra en Londres, adquirió 20 licencias de Tableau Desktop. Además, el equipo de finanzas de oftalmología pasó de usar QlikView a trabajar con Tableau. Pronto, Madigan presentará Tableau al equipo de finanzas de medicina estética.

“Tableau es una de esas herramientas que sirve para todas las líneas de negocios. No es exclusiva para líneas de negocios ni funciones específicas. Sirve para todas”, afirma Madigan.

“Recibo solicitudes de otros directores e incluso de vicepresidentes que me piden que les explique o que les realice demostraciones. Eso no había sucedido con ninguna otra herramienta” comenta Madigan.

Admisión de un aumento de volumen de transacciones del 50 % sin personal adicional

Madigan afirma que la información de mejor calidad que se obtiene a partir de los datos permite a su equipo satisfacer las necesidades de un mercado en rápido crecimiento con más eficacia.

“El crecimiento de nuestros ingresos regionales tiene un valor porcentual de dos cifras. En los países desarrollados, el volumen de nuestras transacciones aumentó en un 50 %, sin que hubiera necesidad de contratar más personal de manera incremental”, afirma Madigan. “Si no hubiéramos podido ver lo que sucedía, habríamos cometido un error por prudencia: la incorporación de al menos diez empleados para hacer frente al negocio en crecimiento. Tener la capacidad de acceder a los datos y combinarlos nos da más control sobre lo que sucede”.

Olvídese de las colas, mejore las respuestas

“Ya no tenemos una cola de solicitudes. Nuestro analista de datos puede responder las preguntas ad hoc y satisfacer las solicitudes de mayor valor agregado con más rapidez”, asegura Madigan.
Madigan comparte el ejemplo de una reciente solicitud de datos de urgencia. Estos datos brindarían soporte para la auditoría impositiva de una región específica.

“Antes, esto habría tenido un impacto negativo en las demás tareas de nuestro analista. Ahora, eso no sucede. Es posible que se produzca una pequeña demora, pero no de días o semanas, como sucedía en el pasado”, dice Madigan. “Existe una disponibilidad de datos y una capacidad para satisfacer solicitudes con rapidez que antes no existían.

Informes más de 5 horas más rápidos

“El informe de cumplimiento de políticas, que antes requería seis horas de trabajo al mes, se obtiene ahora en 30 minutos. Ese es el caso de un informe que se hace todos los meses. Si se tienen en cuenta todas las cosas que debemos hacer cada mes para cumplir con las políticas pertinentes, el beneficio es grade”.

Ahora, Madigan puede responder preguntas mucho más rápido. “Si surge una pregunta, puedo responderla en diez segundos. Ya no necesito pedir un informe para obtener una respuesta uno o dos días después”.

Además, gracias a Tableau, Madigan llegó a ser conocido profesionalmente como “el hombre de las respuestas”.

“Como director de servicio al cliente, en vez de tener que pedir datos a alguien, los tengo yo a mi disposición. Los demás siempre comentan: ‘Seguro que Joe sabe la respuesta. Él tiene los datos’”.

“Uso Tableau todos los días. No paso ni un día sin usar Tableau”, afirma Madigan. “Creo que lo que podemos hacer ahora es solo la punta del iceberg”.

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