A produtividade aumentou. Será?

“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?

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

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

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

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.