A escolha dos indicadores deve estar associada ao objetivo do processo e aos seus requisitos mais importantes. Uma maneira prática de identificá-los é imaginar que você precisará se ausentar e deixar a responsabilidade pelo processo com uma pessoa ainda não preparada para essa função.
Se, por exemplo, você é o administrador de uma lanchonete, dirá ao seu substituto temporário: “O principal é atender rápido e não deixar de atender nenhum cliente por falta de produtos; mas evite desperdícios. Sanduíches quentes e batatas fritas com mais de 10 minutos devem ser descartados, pois perdem o sabor e não são seguros para o consumo.”
Essas orientações podem ser facilmente traduzidas em objetivos e requisitos usando uma linguagem mais técnica, como:
Entregar rapidamente os pedidos feitos pelos clientes.
Evitar a falta de matéria-prima.
Preservar a qualidade e a segurança dos produtos.
Evitar desperdícios ocasionados por produtos preparados e não consumidos.
De modo geral, escolhemos um ou dois indicadores para cada objetivo ou requisito. Nesse caso, poderíamos utilizar as seguintes métricas:
Tempo médio de atendimento – para monitorar o tempo entre o pedido do cliente e a entrega dos produtos.
Percentual de pedidos não atendidos (estratificado por causas) – para identificar problemas como falta de matéria-prima, falhas em equipamentos ou insuficiência de mão de obra.
Percentual de produtos descartados em relação ao total produzido – para avaliar os desperdícios.
Embora simples, essa abordagem já permite escolher bons indicadores para o negócio.
Com o tempo e a experiência adquirida, o conjunto de indicadores tenderá a ser aprimorado. Por exemplo, pode ser interessante analisar separadamente as perdas de sanduíches e de batatas fritas, caso uma delas passe a representar um desperdício significativo.
Em resumo, escolher indicadores significa colocar foco naquilo que realmente determina a eficácia da gestão. Essa lógica se aplica tanto a uma lanchonete quanto à maioria dos processos produtivos e de negócios.
Existem métodos estruturados para escolher indicadores.Mas, na maioria dos casos, o bom senso já produz excelentes resultados.
“Fizemos uma enquete e, com base nas 500 respostas que tivemos, descobrimos que 99,8% das pessoas adoram responder pesquisas”. – Imagem de Auke Hunneman no LinkedIn em 2022.
Para tirar conclusões a partir de amostras, é preciso que, além de terem tamanho mínimo adequado, elas sejam representativas do universo que se deseja analisar. Quando esses critérios são ignorados, por desconhecimento, descuido ou má-fé, os resultados podem ficar distorcidos. Compreender como esses erros ocorrem é fundamental para evitá-los.
Grande amostra, conclusão errada
Em 1936, a revista Literary Digest realizou uma pesquisa eleitoral para a Presidência dos Estados Unidos. A enquete recebeu mais de 2 milhões de respostas e previa que Alfred Landon venceria Franklin D. Roosevelt por ampla margem. O resultado real foi o oposto: Roosevelt venceu com folga.
O erro ocorreu porque a pesquisa foi conduzida, em grande parte, com base em listas telefônicas e registros de proprietários de automóveis — bens que, à época, estavam concentrados nas camadas mais ricas da população. Assim, apesar do grande tamanho da amostra, ela não era representativa do eleitorado.
Hoje, fenômeno semelhante pode ocorrer em pesquisas realizadas nas mídias sociais. Embora o volume de dados seja elevado, cada plataforma possui um perfil específico de usuários. Por isso, sem critérios adequados de ponderação, não é possível avaliar com precisão o posicionamento da população de interesse.
Durante a Segunda Guerra Mundial, na tentativa de reduzir o número de aviões abatidos, os Aliados analisaram os danos sofridos pelas aeronaves que retornavam das missões. A ideia era simples: reforçar as áreas que sofriam mais danos.
A conclusão inicial foi reforçar as pontas das asas, os lemes e a parte central da fuselagem — regiões onde se observava maior número de perfurações.
Entretanto, o estatístico Abraham Wald, que trabalhava para a área de defesa, propôs abordagem diferente: reforçar o cockpit, os motores e a parte traseira da fuselagem.
Por que reforçar justamente as áreas onde quase não havia impactos?
O especialista identificou um viés na análise: estavam sendo considerados apenas os aviões que conseguiram retornar. Wald argumentou que a distribuição dos tiros provavelmente era relativamente homogênea. As marcas observadas concentravam-se em áreas não vitais — prova de que, mesmo danificadas, permitiam o retorno à base. Já os aviões atingidos gravemente no cockpit, nos motores ou na cauda não retornavam. Por isso, não apareciam na amostra analisada.
Esse é um exemplo clássico do que, em estatística, se denomina viés de seleção; mais especificamente, viés de sobrevivência. Dados analisados sem consideração adequada do processo de seleção podem induzir a conclusões equivocadas, especialmente quando reforçam uma intuição aparentemente lógica.
A empresa americana de análise de investimentos Morningstar criou a categoria de fundos denominada Large Blend, composta por fundos que investem em ações de grandes empresas listadas nas bolsas dos Estados Unidos.
De acordo com seus cálculos, esses fundos apresentaram valorização média de 178,4% entre 1995 e 2004 — o equivalente a quase 11% ao ano, um excelente desempenho para os padrões do mercado americano.
Para chegar a esse resultado, a Morningstar considerou todos os fundos classificados como Large Blend e analisou sua evolução ao longo de dez anos. Mas ignorou os fundos que deixaram de existir no período, justamente aqueles com maior chance de terem apresentado menor lucratividade.
Avaliar o desempenho de uma categoria ao longo de uma década considerando apenas os fundos que permanecem em operação ao final do período constitui uma distorção evidente, que tende a superestimar os resultados. Se os fundos encerrados fossem incluídos no cálculo, a rentabilidade acumulada cairia para 134,5%, o que corresponde a uma taxa média anual inferior a 9%.
Resumindo
A análise de dados deve começar pela verificação de sua representatividade. Como os estatísticos ressaltam há muito tempo, é essencial assegurar que todos os elementos da população tenham a mesma probabilidade de serem incluídos na amostra.
Não há nada mais enganador do que um fato óbvio. —Sherlock Holmes
Não comece os gráficos dos indicadores do ano com os dados de janeiro do mesmo ano, como muitos fazem.
O mundo não acabou em 31 de dezembro do ano anterior. Os resultados anteriores dão contexto e são importantes para a interpretação dos novos resultados.
Uma boa prática é manter ao menos os dados dos últimos seis meses do ano anterior. Isso vale para relatórios, quadros de gestão à vista e dashboards.
Veja como o gráfico com a infromação de apenas um ano, adiante, não é uma boa referência.
Na gestão é importante considerar as pessoas, ou seja, a psicologia comportamental. Quando as pessoas são pressionadas para alcançar uma meta, há três ações possíveis [1]:
Trabalhar para melhorar o sistema.
Distorcer o sistema.
Distorcer os dados.
Infelizmente, nem sempre a primeira opção é a escolhida.
Fonte: 1. Wheeler, Donald J. Understanding Variation: The key to managing chaos. SPC Press, Inc. Tenesse. 1993.
Escolher indicadores é complexo e, muitas vezes subjetivo.
“Primeiro, você precisa descobrir o que medir. Bem no início, o Facebook media a frequência com que seus usuários voltavam à rede. Tudo que eles faziam era focado em melhorar essa métrica simples. OpenTable, o serviço de reservas de restaurante, se dedicou a duas métricas que os ajudaram a ser líderes de mercado: aumentar o número de restaurantes na sua rede e o número de clientes fazendo reserva”, afirmou Kaplan [1].
A lição é a mesma que serve para a escolha dos indicadores em outros processos: Meça o que é o mais importante (para o momento do negócio)!
A ATH Microelectronics é uma startup criada em 1997 para desenvolver produtos médicos de alta tecnologia que permitem diagnóstico por imagem. A empresa recebeu vários aportes de capital e, em 2001, foi comprada por um grande player da indústria.
O histórico financeiro da empresa até 2002 mostrava prejuízos crescentes. Os diretores, que nunca haviam falado com as equipes em retorno financeiro, traçaram uma estratégia de guerra, apoiada em corte radical de custos e em aumento das vendas, com premiações em dinheiro e viagens com tudo pago para o Hawaii, caso as metas fossem atingidas.
O resultado foi um sucesso, com todo mundo com bônus no bolso, feliz e sorridente no Hawaii. Três dias após voltarem do passeio, a FDA (órgão federal que regula a área médica nos EUA) entregou uma lista de 150 não-conformidades nos produtos fornecidos, decorrentes de reclamações dos clientes quanto à qualidade do que estava sendo entregue. Ou consertavam tudo ou a empresa seria fechada.
Em 2004, novas políticas. Agora o bônus permanecia atrelado a receita, mas incluía indicadores de qualidade (índice de defeitos no produto, retrabalho, devoluções de produtos e reclamações de clientes). Efeito: Mais uma vez, excelentes resultados. Todo mundo ganhou bônus.
No início de 2006, entretanto, o crescimento estagnou. Os donos originais foram deixando o negócio e uma gestora profissional indicada pelo grupo que adquiriu a empresa assumiu o controle. O foco no zero defeito foi mudado para alto nível de serviço e confiabilidade. Entretanto, a indústria como um todo evoluiu e novos produtos superiores estavam inundando o mercado. Assim, outra métrica estabelecida para o bônus foi o prazo para que os novos produtos em desenvolvimento chegassem ao mercado. Resultado: O faturamento despencou e a empresa voltou ao prejuízo.
Observe que, quando o discurso dos líderes e o bônus dos funcionários tinham foco em aumentar faturamento, o faturamento aumentou, mas a qualidade despencou. Quando a direção mudou o foco para a qualidade, a qualidade aumentou. Quando, finalmente, o foco foi para novos produtos, os novos produtos foram entregues. Mas, mesmo assim, o faturamento caiu e a empresa amargou um baita prejuízo. Por quê? Porque para não comprometer seus bônus, os funcionários começaram a pegar atalhos para não comprometer o prazo e todos os novos produtos foram reprovados pelo FDA.
Indicadores comunicam prioridades.
Resumo da ópera. Você consegue o que prioriza e comunica. Normalmente as direções dadas pelos líderes são efetivamente seguidas. Mas a que custo? De quem é a responsabilidade de preservar a integridade e o crescimento sustentável da organização? Os empregados estão errados em tentar assegurar seu bônus a qualquer custo? Ou os líderes devem se preocupar em usar indicadores e estabelecer metas que não comprometam a longevidade da empresa e permitam crescimento sustentável?
Crédito: Texto adaptado livremente do livro “60 dias em Harvard”, de Allan Costa [1].
Durante minha caminhada diária, ouvi em um podcast sobre qualidade de vida a seguinte frase: “O melhor exercício é aquele que você faz.” Imediatamente pensei: É isso! O melhor indicador é aquele que você usa.
Mas, refletindo melhor, percebi que essa lógica não se aplica às métricas de gestão. Nesse contexto, pode ser melhor não ter indicador algum do que usar uma métrica inadequada. E há boas razões para isso. Um indicador mal escolhido pode levar a:
busca por resultados que favorecem a otimização de uma área, em detrimento da organização como um todo;
incentivo à competição, em vez de colaboração entre as pessoas e áreas;
aumento da burocracia (monitorando métricas irrelevantes) e redução dos resultados que realmente importam para a organização.
Portanto, diferente dos exercícios físicos — em que qualquer movimento traz algum benefício —, na gestão, é melhor não usar indicadores do que trabalhar com métricas equivocadas.
Mas, claro, o melhor é usar os indicadores certos!
De acordo com pesquisa da consultoria Ernst e Young, mais de 70% das organizações muito rentáveis recorrem as métricas para planejar a força de trabalho [1].
Um problema muito comum no uso de indicadores na gestão é acreditar que o objetivo do trabalho é melhorar o resultado das métricas. Mas isso não é verdade. O verdadeiro objetivo é melhorar o desempenho dos processos que são monitorados pelos indicadores.
Parece um detalhe semântico, mas não é. A primeira diferença ocorre na escolha dos indicadores, que devem ser selecionados para mostrar a performance dos processos nos aspectos mais relevantes para a organização.
Exemplifico com os indicadores mais usados para avaliar o processo de recrutamento e seleção (R&S):
Tempo para contratar – Corresponde à média dos prazos entre os pedidos de preenchimento da vaga e a data da assinatura do contrato de trabalho ou, no caso de um serviço terceirizado, a data de apresentação de três candidatos qualificados para a entrevista.
Custo para contratar – Equivalente à média do total das despesas para divulgação, seleção, exames admissionais etc. em determinado período.
Qualidade da contratação – Geralmente obtida por meio de uma pesquisa de satisfação junto aos gestores das pessoas contratadas.
Mas preencher as vagas rapidamente e com baixo custo, ainda que deixando os gestores satisfeitos pode não ser suficiente para atender aos interesses da organização. O feedback dos gestores pode não refletir a realidade, pois é influenciado pela simpatia do recém-contratado e pelas características pessoais e de relacionamento do gestor com a área de recursos humanos. Essa avaliação também ignora os casos em que o novo empregado se decepcionou com a empresa. Então, sendo pragmático, se depois de 90 dias o novo colaborador não pediu desligamento e seu gestor não solicitou sua demissão, temos uma informação barata – e objetiva, por dispensar consultas internas – para avaliar se a entrega do processo de recrutamento foi satisfatória.
Assim, o responsável pelo R&S deveria optar pelas seguintes métricas:
1º – Retenção 90 dias.
2º – Tempo para contratar; não o menor possível, mas o percentual dos casos em que atendeu ao prazo estabelecido em negociação com as áreas clientes, idealmente padronizado por tipo de posição.
3º – Custo para contratar.
Reflexão: Em tua empresa os indicadores usados estão “realmente” ligados aos aspectos importantes para o sucesso da organização ou visam apenas atender burocraticamente à necessidade de ter métricas?
Referência:
1. CR Basso. Guia sobre Gestão Estratégica de Pessoas e Indicadores de RH.
Ter uma carteira de serviços a realizar é uma forma de evitar ociosidade e buscar melhor desempenho, mas é importante ter controle sobre a quantidade de pendências.
Backlog é um indicador consagrado na área de manutenção e, geralmente, refere-se às ordens de serviço pendentes. Entretanto, aplica-se igualmente à prestação de outros serviços, inclusive para clientes externos. O termo backlog poderia, em tradução livre, significar “estoque de serviços pendentes”.
Monitorar o backlog serve para avaliar a adequação da quantidade de mão de obra disponível e outros recursos em relação à demanda de trabalhos.
Assim, não há uma meta óbvia a alcançar. Um backlog elevado indica uma demanda superior à capacidade de realização, resultando em um tempo de espera que afeta negativamente a satisfação do cliente. Um resultado muito baixo, por outro lado, pode levar a equipe e outros recursos à ociosidade.
Por exemplo:
O volume de trabalho disponível para ser executado = 2.000 horas
Equipe de trabalhadores = 5 pessoas
Carga horária semanal = 40 horas/trabalhador
Logo, a capacidade de atendimento semanal é de 200 horas (5 x 40).
O backlog de 10 semanas pode ser interpretado como o tempo que será necessário para executar todos os trabalhos já previstos, durante o horário normal de trabalho, se não houver nenhum pedido de serviço adicional.
Para o desempenho ótimo, o backlog deve oscilar dentro de uma faixa de controle. Portanto, apenas valores fora da faixa devem ser objeto de atenção.
É interessante considerar as recomendações apresentadas por Ouvreloeil [1] para serviços de manutenção industrial:
Backlog inferior a 2 semanas dificulta o trabalho de programação.
Backlog superior a 3 semanas indica ineficiência em atender à produção.
Outro especialista recomenda como ideal backlogs de 4 a 6 semanas para a indústria de processo e de 2 a 4 semanas para as indústrias farmacêuticas e de alimentos [2].
A estabilidade da métrica ao longo do tempo indica que a quantidade de novos pedidos de serviço se mantém equilibrada com a quantidade de serviços realizados. Portanto, é importante monitorar não apenas o valor absoluto do backlog, mas sua evolução ao longo do tempo. Seu crescimento contínuo aponta a necessidade de revisão do planejamento ou maior da demanda de serviços.
Esse indicador também é útil para acompanhar serviços terceirizados, sendo recomendável que os limites aceitáveis constem nos contratos.
Sugestões
Antes de monitorar o backlog, é importante padronizar o cálculo do indicador, pois não há uma fórmula única em uso nas empresas.
O backlog deve ser avaliado em separado para os diversos serviços ou especialidades, como mecânica, instrumentação etc. e não deve incluir as tarefas previstas para as paradas anuais ou programadas.
Em tua empresa o backlog é calculado e acompanhado? Os limites estão bem estabelecidos e são conhecidos pelos envolvidos?
Quando pensam em sistemas de informações, a primeira preocupação dos gestores costuma ser a implementação de um software que possa automatizar e simplificar o trabalho gerencial. Isto é reforçado pela opinião – correta – de que velocidade é importante; pois não basta acompanhar os indicadores e fazer uma verificação trimestral ou mensal dos resultados.
Porém, para aprender a correr, é necessário aprender a andar. Antes de qualquer automação, é importante testar os indicadores selecionados para ver se são adequados à gestão e aos objetivos da organização. Portanto, mesmo que não se possa ter a mesma velocidade, é desejável rodar alguns ciclos de análise usando ferramentas mais simples, porém flexíveis, como as planilhas eletrônicas. E, só depois de ter o sistema testado e aprovado na gestão, permitir a sua informatização. Pense nisso!
A automação vai reproduzir os processos existentes. Logo, antes de automatizar, é melhor aprimorar os processos. A especificação dos sistemas fica mais fácil e rápida se o usuário já tiver os processos definidos e as regras para validação estabelecidas.
