Diga que seu objetivo é aumentar o número de clientes que você atende todos os dias. Talvez você administre um escritório da cidade processando aplicativos de food stamp, ou talvez esteja oferecendo suporte técnico para o produto de sua empresa. Quantos clientes você atende on-line, pessoalmente e por telefone? Qual é o tempo médio para resolver um problema em cada um desses canais? Quais tipos de solicitações de clientes levam mais tempo e quais podem ser processados de maneira conveniente?
Se você não puder responder a essas perguntas, estará se preparando para o fracasso antes mesmo de começar a tentar.
A tomada de decisões baseada em dados é um modo de vida hoje em dia, da prefeitura à sala de reuniões corporativa. Se você tem os números para ditar um curso de ação, o pensamento vai, por que você usaria seu coração ou sua mente? Mas, na tentativa de fazer backup de cada movimento com dados duros e frios, pode ser fácil confundir números antigos com números úteis. Nem todos os dados são criados iguais, e a melhor maneira de garantir que você colete os dados certos é desenvolver o conjunto certo de métricas de desempenho.
Então, como você decide quais métricas irão ajudá-lo e quais vão te distrair das questões centrais? Aqui estão cinco erros comuns que as pessoas cometem ao lidar com dados e algumas dicas para evitá-las.
Erro # 1: Basta ter métricas suficientes
É verdade que medir um pouco é melhor do que não medir nada. Mas muitas pessoas estão satisfeitas em meramente serem capazes de pronunciar a palavra “métrica” para um supervisor, e muitos supervisores assumem que, se sua equipe está contando alguma coisa, eles devem estar fazendo algo certo.
Os dados só são úteis se permitem medir e gerenciar a qualidade do desempenho. Isso significa que não é necessariamente tão importante para, digamos, o Departamento de Edifícios contar quantos edifícios passaram por inspeção, pois é para saber os tipos de citações que causaram a falha, o número de inspeções que cada inspetor concluiu em um dia e quantos edifícios corrigiram suas violações dentro de um ou dois meses da inspeção inicial. Esse conjunto mais rico de dados revelará ineficiências no processo de inspeção e permitirá que o departamento trabalhe em prol de melhores padrões de segurança.
Erro # 2: quanto mais métricas, melhor
Um equívoco comum é que, se algo pode ser contado, deve ser contado. Eu cometi o erro de criar abas e guias de métricas em uma planilha, apenas para descobrir que o esforço necessário para coletar os dados não é apenas o meu tempo, mas o tempo das pessoas designadas para realizar trabalho que estamos tentando medir.
Você nunca quer que seu monitoramento de desempenho seja tão oneroso que realmente atrapalha a performance em si. Ao elaborar um conjunto de métricas, é útil começar a fazer um brainstorming de tudo o que você poderia medir e, em seguida, priorizar os 10 principais indicadores que produzirão as informações mais importantes sobre o seu programa. Comece com uma carga gerenciável e adicione gradualmente mais, contanto que o esforço necessário para coletar os dados se pague em observações úteis e oportunidades de melhoria.
Erro # 3: Julgamentos de valor devem ser atribuídos a volumes
Na superfície, pode parecer intuitivo que mais chamadas atendidas sejam melhores do que menos chamadas atendidas. Mas imagine que, para obter mais cinco chamadas por hora, a qualidade de cada chamada é comprometida. Menos informações são coletadas e menos problemas são resolvidos. Os chamadores não estão satisfeitos com a primeira chamada, então eles ligam uma segunda ou terceira vez, aumentando ainda mais seus números de telefone, mas ocupando mais tempo e deixando de abordar as razões pelas quais as chamadas estão chegando. Talvez as chamadas que duram mais um minuto, mas tratam de forma mais adequada as perguntas do interlocutor, acabem impedindo as chamadas repetidas, tornando assim a linha de pensamento mais igual a melhor, não apenas equivocada, mas ao contrário.
Também é importante perceber que muitas métricas, quando contadas como números absolutos, não são particularmente úteis. Sem contexto, um número é mais ou menos sem sentido. Qualquer numerador merece um denominador e números puros devem ser representados como uma porcentagem do total. Por exemplo, é louvável mover mil moradores de rua da rua para moradias temporárias. Mas se o objetivo é criar moradias para 20.000 pessoas desabrigadas, então é importante reconhecer que você é apenas 5% do caminho até lá.
Erro # 4: Deixe os números falarem por si mesmos
É perigoso supor que os números contam toda a história. É melhor pensar nos dados não como uma arma fumegante, mas como um rastro de migalhas de pão. As métricas podem direcioná-lo para áreas problemáticas ou alertá-lo sobre um possível problema que você talvez não tenha notado. Mas até você entrar com as próprias mãos, os números são apenas isso - números. Descobrir a raiz de um problema envolve muitas vezes entrevistar as pessoas que trabalham perto do assunto em questão, observando e dando sentido aos dados qualitativos. As métricas refletem um resultado, mas não uma causa raiz.
Você pode descobrir que a quantidade de tempo para concluir um processo de arquivamento aumentou em cinco dias. Mas não assuma automaticamente que os funcionários estão passando o dia todo procrastinando no BuzzFeed . Algumas perguntas simples podem revelar que um esforço de marketing recente rendeu com sucesso um aumento de 20% em aplicativos, ou mudanças recém-legisladas adicionaram uma etapa ao processo. Deixe seus números levá-lo a se concentrar em áreas de questionamento, ao invés de tomá-los como as próprias respostas.
Erro # 5: Se é uma boa métrica agora, será uma boa métrica depois
Os problemas mudam e mudam, assim como os objetivos. Talvez um conjunto inicial de métricas permitisse que você abordasse os tempos de resposta atrasados na contratação de documentos. Uma vez resolvido esse problema, no entanto, é importante não descansar em seus louros. As chances são de que a métrica possa ser aprimorada ou que exista uma área de problema totalmente diferente implorando por atenção.
Faça questão de revisitar suas métricas a cada três a seis meses para ter certeza de que elas ainda fazem sentido no contexto atual. Você provavelmente descobrirá que alguns se tornaram obsoletos e outros exigem ajustes. Mas tenha cuidado ao decidir mudar uma métrica. Alterar a maneira como você mede um determinado dado pode tornar os dados históricos menos úteis e interromper a continuidade dos dados coletados. Isso não quer dizer que as métricas não devam ser adaptadas com o passar do tempo, apenas que a decisão não deve ser tomada de ânimo leve.
Os dados são uma ciência e merecem ser tratados como tal. Quando você dedica tempo para abordar métricas de um local considerado, estará em posição de avaliar constantemente seus esforços e implementar melhorias significativas.
