Newsletter 07/2018 - Analytics na Tomada de Decisões, artigo 7

As Newsletters da  2frame Analytics voltaram!

Esse é o sétimo de uma série de vários artigos sobre Analytics na Tomada de Decisões: Dois exemplos sobre Analytics

A 2frame Analytics trata aqui de dois artigos interessantes sobre a importância de Analytics nas decisões.

• O primeiro fala sobre o custo de não usar Analytics nas decisões.  

• O segundo mostra um exemplo de Analytics que pode ser aplicado em outros contextos. 

O primeiro artigo trata de uma decisão gerencial da Sears. 

O ponto do artigo abordado aqui neste post é a decisão da gerência de fechar o laboratório de testes de produtos da Sears, tomada para cortar custos no começo dos anos 2000.

Os produtos vendidos pelas marcas próprias da Sears eram todos testados exaustivamente nesse laboratório. O fechamento proporcionou um corte de custos de US$7 milhões/ano.

O que a gerência levou em conta para fechar o laboratório? Como isso foi avaliado/estimado? 

• Prejuízo causado pelo recall  

• Dano à imagem da empresa  

• Aproveitamento do incidente por concorrentes em suas publicidades  

• Possíveis ações na justiça movidas por clientes (ferimentos, por exemplo)  

• Etc. 

Tudo possível de ser avaliado antes de tomar a decisão, usando Analytics.

Leia o artigo completo, abordado esta decisão e outras, neste link.

O segundo artigo trata sobre o uso de Analytics no redimensionamento do atendimento de pacientes em uma rede de hospitais com pronto-socorros.

Atualmente, os pacientes da rede de hospitais estudada são redirecionados para outros hospitais ou clínicas afiliadas de acordo com a lotação atual do hospital, mas isso implica que pacientes menos graves que chegaram antes estão ocupando espaço no hospital, fazendo com que pacientes mais graves tenham que sofrer redirecionamento.

Usando Analytics, pacientes menos graves que chegaram antes dos picos e que, devido ao seu próprio tempo de atendimento, poderiam gerar mais congestionamento no pronto-socorro durante o período de pico subsequente causando o redirecionamento de pacientes mais graves, são redirecionados previamente de acordo com a indicação de Analytics, agilizando o tempo de atendimento dos pacientes mais graves.

Como resultado, as complicações que surgiriam da espera na fila pelos pacientes mais graves são minimizadas:

"Ah, mas minha empresa não é do setor médico-hospitalar, então esse segundo artigo, que trata de pacientes e hospitais, não interessa para os meus negócios..."

"Ah, minha empresa não é um grande magazine, nunca passaria por um problema descrito no primeiro artigo..."

Por exemplo, a abordagem/rationale do segundo artigo pode ser utilizada em outras situações. Trocando "pacientes em uma rede de hospitais" por "produtos em uma cadeia de lojas", teríamos como alvo o menor tempo em prateleira desses produtos.

Analytics é resolver problemas, seja eles quais forem e de onde venham. 

Perguntamos de novo:

Você já usa Analytics para a tomada de decisão na sua empresa?

Leia mais sobre o assunto dessa Newsletter:

1) "Sears: A Case Study in Business Failure", https://www8.gsb.columbia.edu/articles/ideas-work/sears-case-study-business-failure

2) "Shortening ER Wait Times through a Glimpse of the Future", https://www8.gsb.columbia.edu/articles/ideas-work/shortening-er-wait-times-through-glimpse-future

Originalmente publicado em 15/09/2018