Clusterización: modelo de limpieza que ahorra tiempo y dinero

En un mundo empresarial cada vez más dinámico y competitivo, la eficiencia en los procesos operativos se ha convertido en un objetivo clave para las empresas que buscan maximizar sus recursos, reducir costos y mejorar la experiencia de sus clientes.

En Sodexo, entendemos que para lograr estos objetivos es fundamental adaptar nuestros servicios a las necesidades específicas de cada cliente y, en particular, al flujo y transacciones de sus operaciones. Por eso implementamos el modelo de clusterización en el sector corporativo, especialmente en entidades bancarias. Esta estrategia no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también ofrece ahorros significativos a largo plazo.

El concepto de clusterización se refiere a la práctica de agrupar sucursales o sitios en función de su tráfico de clientes y transacciones. Antes de 2022, en el caso de uno de los bancos más importantes del país, cada sucursal tenía un auxiliar asignado sin considerar si el tráfico de clientes era alto o bajo. Esto resultaba en un uso ineficiente de los recursos, ya que no todas las sucursales requerían la misma cantidad de trabajo.

Con la implementación del modelo, comenzamos a analizar los datos proporcionados por el banco para identificar sucursales con tráfico bajo o medio. En total, 225 sucursales fueron clasificadas como clúster o subdivisión clúster. A partir de este análisis, se reestructuró el modelo de personal, asignando a un auxiliar general compartido entre dos sitios, en lugar de un auxiliar por cada uno.

Como consecuencia, esta modificación ha generado un gran ahorro en costos para dicho banco, optimizando los recursos y garantizando que el personal se distribuya de manera más efectiva según las necesidades reales de cada sucursal.

La implementación del modelo de clusterización también implica el uso de tecnologías avanzadas que facilitan la optimización de las operaciones. Un claro ejemplo de esto son las máquinas aspiradoras circulares autónomas que hemos introducido en algunas de las sucursales de gran formato. Estas máquinas están programadas para realizar la limpieza en horarios nocturnos, lo que permite liberar al personal de tareas repetitivas y costosas durante la jornada.

En lugar de utilizar 1.5 colaboradores para realizar las tareas de limpieza en el vestíbulo público de una sucursal, las máquinas asumen el trabajo de manera autónoma. Este ahorro en horas hombre se traduce directamente en reducción de costos para el cliente y para Sodexo, optimizando la gestión de recursos. Además, el personal restante puede concentrarse en tareas de mayor valor.

Otro de los ahorros se refleja en los insumos de limpieza. Al emplear máquinas autónomas y personal optimizado, logramos una limpieza más eficiente y menos desperdicio.

Por otro lado, los sensores inteligentes juegan un papel crucial en la optimización de los procesos. Instalados en áreas clave como baños, comedores, ascensores y salas de reuniones, estos sensores permiten recopilar información en tiempo real sobre la ocupación de los espacios.

Por ejemplo, en los baños se registra el número de personas que ingresaron, posteriormente se activa una alerta automática si se requiere una reposición de insumos o una limpieza adicional. Esto permite una limpieza dinámica y más eficiente, sin seguir un modelo rígido que no responda a las necesidades reales del espacio.

Con la ayuda de estos sensores, también podemos optimizar el consumo de energía en las instalaciones. Si detectamos que un área no está siendo utilizada, podemos ajustar automáticamente el aire acondicionado o la iluminación, contribuyendo a la sostenibilidad y reduciendo los costos operativos.

Uno de los aspectos más interesantes del modelo implementado por Sodexo es que cada mejora y ajuste es cuantificable. Gracias a las métricas precisas que obtenemos de la instalación de las máquinas de limpieza y los sensores, podemos calcular con exactitud el tiempo ahorrado y los costos reducidos.

Por ejemplo, si ahorramos 10 minutos en la limpieza diaria gracias a la autonomía de las máquinas, podemos reducir una frecuencia de limpieza, lo que equivale a un ahorro de costos para el cliente. De ese ahorro, una parte se destina a Sodexo y otra parte al cliente, garantizando un beneficio mutuo.

Esta capacidad de medir y analizar el impacto de nuestras decisiones nos permite hacer ajustes en tiempo real y seguir mejorando nuestros servicios de manera continua. Así, cada acción que tomamos no solo tiene un impacto inmediato, sino que también contribuye al ahorro a largo plazo, lo que se traduce en una mejor experiencia para el cliente y una gestión más eficiente de los recursos.