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A produtividade aumentou. Será?

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“Se uma empresa introduzir uma máquina que resulte na demissão de 100 trabalhadores, ela poderá alegar melhora da produtividade. Mas isso realmente aconteceu? Se esses 100 trabalhadores exigem benefícios de desemprego, e o governo nos obriga a pagar mais impostos, ou se outros custos de bem-estar surgirem como resultado, a verdadeira “produtividade” aumentou? 

Se, em busca de maior produtividade, você aumenta a poluição na comunidade, o que dá origem a forças ambientalistas hostis, exigindo que você gaste quantias adicionais em relações públicas, bem como em impostos ou em limpeza, esses são efeitos de segunda e terceira ordem de políticas de melhoria de produtividade. Frequentemente, o retorno imediato é aniquilado por perdas de prazo mais longo.

Mesmo onde os custos não são transferidos de volta para a empresa, muito aumento de produtividade reflete apenas a externalização de custos. Os custos não são reduzidos – apenas são pagos por outra pessoa, pelo governo, pelo contribuinte, pela comunidade local ou pelo consumidor.  Isso realmente conta como ganho de produtividade?

Além disso, fica difícil medir a produtividade à medida que avançamos nos serviços. Como você mede a produtividade de um gerente de publicidade ou de um artista? A sociedade está multiplicando o número de pessoas que lidam com ideias, conceitos e experiências, em vez de bens físicos.

Além disso, qual é a produtividade do consumidor? Estamos aprendendo que, em muitos campos, até as habilidades dos consumidores afetam a produtividade do produtor. Por exemplo, a capacidade dos clientes de operar caixas eletrônicos afeta a produtividade do banco.

Todo o significado da produtividade muda à medida que saímos do industrialismo clássico para a sociedade da terceira onda. Ainda não temos o vocabulário conceitual das metodologias de que precisamos.  Em resumo, cuidado com as reivindicações de produtividade – inclusive a sua”. – Alvin Tofler – em seu livro “A Terceira Onda”

NOTA: O pensamento de segunda ordem está olhando holisticamente e mais à frente. Exige que consideremos não apenas nossas ações e suas consequências imediatas, mas também os efeitos subsequentes dessas ações. Deixar de considerar os efeitos de segunda e terceira ordem pode desencadear um desastre. Veja mais em:

https://www.fs.blog/2016/04/second-level-thinking/

Quando usar consultorias?

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O uso de uma terceira parte (consultor ou empresa de consultoria) para benchmarking deve ser decidido com base nas seguintes vantagens:

  • Permite manter sigilo sobre as fontes; os relatórios produzidos normalmente apresentam os resultados codificados (blind report), para prevenir a identificação das fontes, mas permitindo uma visão geral do ambiente.
  • Reduz o trabalho da equipe própria, que pode se concentrar na análise dos resultados e no esforço de implementação das ideias e práticas obtidas.
  • Em muitos casos, permite o acesso a informações sensíveis que, de outro modo, não seriam disponibilizadas.
  • Oferece maior padronização das informações fornecidas pelas diversas empresas, permitindo sua comparação de forma mais segura.

Viés de Confirmação

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Assim como a falta de dados dificulta boa parte das análises, o excesso de dados também é inconveniente. Com um grande volume de dados, um profissional inexperiente, ou mal intencionado, acaba sempre conseguindo um conjunto de números que serve para confirmar suas crenças ou suposições.

O uso de dados e ferramentas de análise para justificar crenças é chamado de Viés de Confirmação (Confirmation Bias). E, com a disseminação das técnicas de Big Data, esse problema tende a ser cada vez mais comum, na medida em que ferramentas estatísticas e softwares complexos permitem diferentes análises que podem ser usadas para provar as teses pretendidas.

Na verdade, o Viés de Confirmação atende a necessidade humana de reforçar pontos de vista conhecidos e que trazem conforto ou conveniência. Desse modo, muitos vezes é provocado de forma inconsciente.

Conhece alguma situação em que isso aconteceu em sua organização? Como ocorreu?

Texto inspirado em: Better Decision Making with Objective Data is Impossible, de Jack Webb, www.sloanreview.mit.edu

Curva de Lafer

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Ao estudarmos direito financeiro e tributário, aprendemos sobre a “Curva de Laffer”, gráfico que demonstra que, para aumentar a  receita tributária, não basta ir aumentando as alíquotas ou a quantidade de tributos. A receita só aumenta até determinado nível; quando há abuso e excesso de tributação, ela começa a diminuir, por sonegação ou por redução das atividades econômicas que compõem a base de arrecadação. A “Curva de Laffer” tem aplicação em todas as áreas. No caso dos executivos, quando eles abusam de sócios, parceiros, clientes, fornecedores, acionistas ou subordinados, o “ganho” pode até subir, mas depois cairá. Um negócio é bom quando é bom para os dois lados.

Fonte: HSM Management. Jan-fev. 2014. p. 139

Escolha de indicadores impacta resultados de call center

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A decisão de escolher os indicadores usados para a gestão de um processo ou negócio é um aspecto extremamente importante para que a eficácia seja alcançada. Embora a literatura seja muito clara em recomendar que as métricas sejam selecionadas com base na análise dos objetivos e aspectos relevantes do desempenho dos processos, é comum que os profissionais simplesmente meçam aquilo que é fácil medir ou adotem os mesmos indicadores usados em processos semelhantes. Um exemplo interessante, e que mostra uma abordagem inovadora, é descrito no texto “Como a matemática mudou o call center” [1].

O artigo comenta que a Assurant Solutions recorreu ao trabalho de matemáticos para ampliar a taxa de sucesso no telemarketing e afirma que a estratégia foi de, em vez de pensar em aspectos como velocidade média de atendimento de telefonemas e outras métricas de nível de serviço – ou seja, coisas que geralmente levamos em conta quando observamos a interação entre cliente e atendente – raciocinar em outra perspectiva: em que eram bem-sucedidos e em que fracassam. O fundamento era que sucesso e fracasso são parâmetros fáceis de estabelecer e, no negócio de call center, ou você retém a chamada de um cliente ou não.

O índice de retenção inicial era de 16%, compatível com os melhores padrões do setor. Este percentual significava que cinco em cada seis clientes não eram convencidos a manter seu seguro, muito menos a adquirir outros. Após a adoção da nova sistemática, favorecida pela escolha dos indicadores mais adequados, a retenção quase triplicou, caracterizando o sucesso da abordagem.

Referência:

1. Revista HSM Management. Como a matemática mudou o call center. Julho/agosto 2011. pp. 128-132.