Se queda corto en cuanto a la medición del rendimiento no financiero

Resumen.

Reimpresión: R0311F

Cada vez más empresas miden la lealtad de los clientes, la satisfacción de los empleados y otras áreas de desempeño no financieras que creen que afectan a la rentabilidad. Pero no han podido relacionar estas medidas con sus objetivos estratégicos ni establecer una conexión entre las actividades emprendidas y los resultados financieros alcanzados. El fracaso en establecer tales conexiones ha llevado a muchas empresas a desviar sus inversiones y a recompensar a los gerentes ineficaces.

Una extensa investigación de campo muestra ahora que las empresas cometen algunos errores comunes al elegir, analizar y actuar según sus medidas no financieras. Entre estos errores: establecen objetivos de rendimiento erróneos porque se centran demasiado en los resultados financieros a corto plazo y utilizan métricas que carecen de una validez estadística y fiabilidad sólidas. En consecuencia, las empresas no pueden demostrar que las mejoras en las medidas no financieras afecten realmente a sus resultados financieros.

Los autores exponen una serie de pasos que permitirán a las empresas realizar la verdadera promesa de medidas de rendimiento no financieras. En primer lugar, desarrollar un modelo que proponga una relación causal entre los impulsores no financieros elegidos del éxito estratégico y los resultados específicos. A continuación, haga un inventario cuidadoso de todos los datos de su empresa. A continuación, utilice los métodos estadísticos establecidos para validar las relaciones asumidas y continúe probando el modelo a medida que evolucionan las condiciones del mercado. Por último, base los planes de acción en el análisis de sus hallazgos y determine si esos planes y sus inversiones producen realmente los resultados deseados.

Las medidas no financieras ofrecerán poca orientación a menos que se utilice un proceso para elegirlas y analizarlas que se base en investigaciones cuantitativas y cualitativas sofisticadas sobre los factores que realmente contribuyen a los resultados económicos.

La idea en resumen

Al llenar los vacíos que deja la contabilidad financiera, las medidas no financieras (como la lealtad de los clientes y la satisfacción de los empleados) prometen completar el panorama del desempeño de su empresa. Esta visión más completa, según la teoría, les da a usted y a sus empleados la información que necesitan para alcanzar los objetivos estratégicos de su empresa.

Sin embargo, pocas empresas se dan cuenta de estos beneficios. ¿Por qué? No identifican, analizan ni actúan de acuerdo con el derecha medidas no financieras: aquellas que impulsarán sus estrategias. Y no demuestran conexiones claras entre las mejoras en las actividades no financieras y los resultados financieros, como los beneficios o el precio de las acciones. ¿Resultados? Inversiones mal dirigidas y estrategias incumplidas.

¿Cómo hacer realidad la promesa de las medidas de rendimiento no financieras? Identifica los principales impulsores no financieros del desempeño económico a largo plazo de tu empresa. Luego mida, y actúe en consecuencia, a los impulsores detrás de esos conductores.

La idea en la práctica

Hacerlo mal

No vincular las medidas a la estrategia. Pocas empresas vinculan las medidas a objetivos estratégicos o desarrollan un modelo causal vincular los impulsores no financieros y el rendimiento financiero. Considere esta excepción: una cadena de comida rápida pretende ser el principal generador de flujo de caja de su industria y tener un rendimiento líder en el precio de las acciones. La empresa definió un modelo causal que vinculaba las medidas no financieras con esos objetivos: «Una mejor selección de los empleados aumentará la satisfacción y el rendimiento de los empleados. Esto impulsará la satisfacción del cliente, la frecuencia de compra y la retención, lo que mejorará el crecimiento, las ganancias y el flujo de caja».

Sin aclarar estos enlaces, los gerentes no pueden seleccionar las pocas métricas apropiadas entre cientos de posibilidades. ¿Resultado? Miden demasiadas cosas —e irrelevantes—.

No validar los enlaces. Entre las empresas que desarrollan modelos causales, muchas nunca verifican los supuestos detrás de ellos. Por ejemplo, qué tipo de supervisión y apoyo impulsan la satisfacción de los empleados? Cómo ¿aumentan los empleados satisfechos la satisfacción del cliente?

Establecer los objetivos de rendimiento equivocados. Las empresas que ponen a prueba sus suposiciones suelen fijar objetivos demasiado altos. Uno apuntaba a la satisfacción del cliente al 100%, aunque los clientes 100% satisfechos no gastaban más del 80% de los satisfechos. Otras empresas utilizan medidas no financieras para lanzar iniciativas que prometen resultados financieros a corto plazo cuando otras iniciativas generarían mayores beneficios a largo plazo.

Medición incorrecta. Muchas empresas utilizan inválido medidas, que no captan lo que se supone que deben hacer; por ejemplo, encuestas a clientes con muy pocas preguntas. No fiable las medidas introducen resultados contradictorios, por ejemplo, tres equipos internos que utilizan diferentes técnicas para medir la reputación corporativa.

Hacerlo bien

Desarrolla un modelo causal. Proponer relaciones causales entre los impulsores no financieros seleccionados del éxito estratégico y los resultados específicos relacionados con ese éxito.

Recopilar datos. Haz un inventario de los sistemas de información de tu empresa (como compras y servicio al cliente) para ver qué métricas no financieras útiles ya estás realizando un seguimiento. A continuación, desarrolle medidas concretas y coherentes para toda su organización.

Convierta los datos en información. Utilice métodos cuantitativos establecidos (análisis de correlación, regresiones múltiples) y análisis cualitativos (grupos focales, entrevistas individuales) para validar los vínculos en su modelo causal. Sears utilizó el análisis de regresión en los datos de muchas tiendas para comprobar si las relaciones con los empleados, la satisfacción/lealtad de los clientes y los resultados de los accionistas impulsaban el rendimiento financiero.

Perfeccionar continuamente el modelo. Profundiza tu comprensión de los factores no financieros. Por ejemplo, el bajo ausentismo de los empleados puede mejorar el desempeño financiero. Pero, ¿qué disminuye el absentismo? ¿Pago satisfactorio? ¿Excelentes condiciones de trabajo?

Basar las acciones en los resultados. Actuar sobre las conclusiones que prometen la mayor recompensa financiera. Una compañía financiera basó sus recomendaciones de asignación de capital en la importancia relativa de tres factores principales: la satisfacción de los empleados, el número de errores de procesamiento y la satisfacción del cliente.

Evaluar los resultados. Determina si tus planes de acción produjeron los resultados deseados. Incluso las «postauditorías» decepcionantes pueden ayudarte a revisar tu modelo y exponer errores en la recopilación de datos.

En la última década, un número cada vez mayor de empresas han medido la lealtad de los clientes, la satisfacción de los empleados y otras áreas de desempeño que no son financieras pero que creen que afectan en última instancia a la rentabilidad. Hacerlo puede ofrecer varios beneficios. Los gerentes pueden vislumbrar el progreso de la empresa mucho antes de que se pronuncie un veredicto financiero y la solidez de sus asignaciones de inversión se haya vuelto discutido. Los empleados pueden recibir mejor información sobre las acciones específicas necesarias para alcanzar los objetivos estratégicos. Además, los inversores pueden tener una mejor idea del rendimiento general de la empresa, ya que los indicadores no financieros suelen reflejar ámbitos de valor intangible, como la productividad en I+D, que las normas contables se niegan a reconocer como activos.

Pero la realidad es que solo unas pocas empresas se dan cuenta de estos beneficios. ¿Por qué? Porque no identifican, analizan ni actúan según las medidas no financieras correctas. Realizamos investigaciones de campo en más de 60 empresas de fabricación y servicios y la complementamos con respuestas a encuestas de 297 altos ejecutivos. Para nuestra sorpresa, descubrimos que la mayoría de las empresas han intentado identificar áreas de desempeño no financiero que podrían avanzar en su estrategia elegida. Tampoco han demostrado un vínculo de causa y efecto entre las mejoras en esas áreas no financieras y en el flujo de caja, los beneficios o el precio de las acciones.

En cambio, muchas empresas parecen haber adoptado versiones repetidas de marcos de medición no financieros, como Balanced Scorecard de Kaplan y Norton, Performance Prism de Accenture o Intellectual Capital Navigator de Skandia. Sin embargo, los propios inventores de los marcos insisten con razón en que cada empresa necesita profundizar para descubrir y hacer un seguimiento de las actividades que realmente afectan a los amplios dominios de los marcos (dominios como «financiero», «clientes», «procesos empresariales internos» e «innovación y aprendizaje», en el caso de Balanced Cuadro de mando).¹ Pero las empresas a menudo no logran establecer tales vínculos, en parte por pereza o falta de consideración. Como resultado, los gerentes egoístas son capaces de elegir —y manipular— medidas únicamente con el propósito de verse bien y ganar bonificaciones agradables.

¿Qué tan tontos o mentirosos pueden ser los gerentes? He aquí algunos ejemplos:

• Uno de los principales proveedores de servicios de información del mundo comenzó a evaluar el desempeño de los gerentes según el número de patentes que la empresa presentaba cada año. No se consideró si podría haber tenido más sentido licenciar la tecnología de otra persona, si las patentes se pusieron en marcha alguna vez o si alguna vez recuperaron su costo. ¿El motivo del seguimiento de los premios de patentes? Un competidor más exitoso poseía un número mayor.
• Un gran banco minorista decidió basar las bonificaciones en las puntuaciones de satisfacción del cliente. Pero la empresa electoral contratada por el banco encuestó solo a aquellos clientes que ingresaron físicamente a las sucursales físicas. Así que un gerente de sucursal que había recibido puntajes de satisfacción deficientes en el pasado persuadió a los clientes a visitarlos y luego les puso sonrisas en la cara ofreciéndoles comida y bebidas gratis en las instalaciones.
• Los gerentes de un fabricante de componentes de automóviles alcanzaron los objetivos de calidad de la empresa al reclasificar como aceptables ciertos defectos que alguna vez habrían provocado el rechazo de una pieza.

Cuando ocurren tales cosas, el desempeño financiero y no financiero de una empresa diverge, lo que es irónico, ya que la razón original para hacer un seguimiento del rendimiento no financiero era llenar el panorama que ofrece la contabilidad financiera tradicional. Sin embargo, ¿resulta tan sorprendente que las medidas no financieras sean igualmente, si no más, susceptibles de manipulación como la contabilidad financiera? Al menos la contabilidad tradicional tiene reglas que la rigen.

De hecho, el uso indebido de medidas no financieras puede ser aún más perjudicial debido a los importantes costes de oportunidad incurridos. Como muestra la exposición «The Difference It Makes», las empresas de nuestro estudio que adoptaron medidas no financieras y luego establecieron un nexo causal entre esas medidas y los resultados financieros produjeron rendimientos de los activos y rendimientos del patrimonio neto significativamente mayores durante un período de cinco años que las que no lo hicieron.

La diferencia que marca

En las páginas siguientes, analizamos los resultados de nuestra investigación, que revelan una serie de errores comunes que cometen las empresas cuando intentan medir el rendimiento no financiero. A continuación, destacamos una serie de prácticas que, en nuestra opinión, permitirán a las empresas hacer realidad la verdadera promesa de medidas de rendimiento no financieras.

Nuestra investigación

Este artículo se basa en una extensa investigación de campo en más de 60 empresas de fabricación y servicios, donde entrevistamos a altos y medianos gerentes sobre sus estrategias organizativas y sistemas de medición del rendimiento. Dado que los datos obtenidos de estas empresas son de propiedad exclusiva, hemos mantenido la confidencialidad de los nombres de las empresas.

En 14 de las empresas, investigamos hasta qué punto las medidas de rendimiento no financieras elegidas sobre la base de su supuesta capacidad de afectar a los resultados financieros futuros tenían realmente la relación esperada. Los ejecutivos de cada una de estas empresas nos dieron descripciones detalladas de las medidas financieras y no financieras que consideraban los principales impulsores del desempeño económico de su organización. Luego evaluamos estadísticamente si estos factores afectaban realmente al rendimiento de sus empresas.

Complementamos nuestra investigación de campo con dos encuestas sobre prácticas de medición del rendimiento. La primera encuesta, en la que una empresa de investigación de mercado obtuvo datos de 157 directores financieros y otros altos ejecutivos de una amplia gama de industrias, fue realizada conjuntamente por Wharton School y PricewaterhouseCoopers. El objetivo de la encuesta fue determinar los tipos de medidas de desempeño que utilizaron estos ejecutivos, en qué medida intentaron evaluar la relación entre las medidas no financieras y el desempeño económico futuro, y en qué medida desarrollaron y adoptaron modelos de negocio que establecieron vínculos causales entre las medidas financieras y no financieras de la empresa.

Wharton y Ernst & Young realizaron conjuntamente una segunda encuesta a 140 altos ejecutivos de la industria de servicios financieros (bancos, ahorros y préstamos, compañías de seguros e instituciones financieras diversificadas). Esta encuesta se centró en las percepciones de los ejecutivos sobre los principales impulsores no financieros del desempeño económico a largo plazo, así como en el uso y la adecuación de las métricas de desempeño no financieras relacionadas para esos impulsores.

Error uno:

No vincular las medidas a la estrategia

Ya sea que el objetivo de un sistema de medición del desempeño sea ayudar a dirigir la asignación de recursos, evaluar y comunicar el progreso hacia objetivos estratégicos o evaluar el desempeño de la gerencia, un desafío importante para las empresas es determinar cuál de los cientos, si no miles, de recursos no financieros medidas para rastrear.

Muchas empresas creen que han resuelto este problema adoptando un marco como el Balanced Scorecard, confundiéndolo con una lista de verificación o procedimiento estándar que es universalmente aplicable y completamente completo. Sin embargo, el uso de un marco de este tipo por sí solo no ayudará a identificar qué áreas de desempeño (y qué impulsadores) hacen la mayor contribución a los resultados financieros de la empresa. En varias empresas que estudiamos, los gerentes intermedios se refirieron sarcásticamente al Balanced Scorecard como el enfoque de «cuatro cubos» o «mezcla mixta» porque la alta dirección les ordenó que propusieran algo para cada una de las cuatro perspectivas del cuadro de mando, independientemente de la estrategia de su unidad de negocio o objetivos.

Cuando las empresas no saben qué medir, suelen medir demasiado.

Las empresas más exitosas han atacado este problema eligiendo sus medidas de rendimiento sobre la base de modelos causales, también llamados mapas de impulsores de valor, que establecen las relaciones plausibles de causa y efecto que pueden existir entre los impulsores elegidos del éxito estratégico y los resultados. La exposición «Qué medidas importan» muestra cómo una cadena de comida rápida muy exitosa diagrama sus impulsores del éxito estratégico. El diagrama muestra cómo una mejor selección y dotación de personal de los empleados debería llevar a una mayor satisfacción de los empleados y, por lo tanto, mejorar el rendimiento de los empleados. Esto último, a su vez, debería aumentar la satisfacción del cliente y, por lo tanto, la frecuencia de compra, la retención de clientes y las referencias, lo que en última instancia conlleva un crecimiento sostenido de las ventas y un aumento del valor para los Este modelo se convirtió en la base para seleccionar medidas de desempeño directamente vinculadas a los objetivos del plan estratégico, que consistía en convertirse en el principal generador de flujo de caja libre en el sector de la comida rápida y liderar el rendimiento de los precios de las acciones en esa industria.

Qué medidas importan

A pesar de la lógica aparente y el buen sentido de establecer tales conexiones, menos del 30% de las empresas encuestadas han desarrollado modelos causales, que muestran qué áreas se espera que mejoren como resultado de compromisos con cursos de acción concretos y, a continuación, muestran cómo esas mejoras deberían afectar a largo plazo desempeño económico.

Error dos:

No validar los enlaces

Incluso las empresas que crean modelos causales rara vez demuestran que las mejoras reales de las medidas de rendimiento no financieras afectan a los resultados financieros futuros. De las empresas encuestadas, solo el 21% lo hizo. En demasiados casos, la dirección se basó simplemente en sus ideas preconcebidas sobre lo que era importante para los clientes, empleados, proveedores, inversores u otras partes interesadas en lugar de verificar si esos supuestos tenían algún fundamento de hecho. Se pasaron por alto preguntas como: ¿Los empleados experimentados cometen menos errores y, de ser así, debemos hacer todo lo posible para reducir la rotación? (No antes de probar la hipótesis y determinar qué empleados son los más importantes). ¿Acelerar el tiempo de desarrollo de productos conduce a una mayor cuota de mercado? (No si nuestros nuevos productos son solo mínimamente diferentes de nuestros modelos anteriores, o si simplemente hemos realizado ingeniería inversa a los de nuestros competidores). Si las empresas no investigan si existe una relación causal plausible entre acciones y resultados, se condenan a sí mismas a medir aspectos del desempeño que no importan demasiado.

Cuando preguntamos a los gerentes por qué no intentaban establecer estas conexiones, a menudo respondían que los vínculos eran evidentes por sí mismos: por supuesto, las mejoras en la lealtad de los clientes, la retención de empleados, la introducción de nuevos productos u otras medidas no financieras comunes conducen a mayores beneficios y valor para los accionistas. Pero desafortunadamente, nuestra investigación indica que tales suposiciones a menudo están a medias o son erróneas. Considere la cadena de comida rápida comentada anteriormente. Antes de crear su modelo causal, la empresa eligió la rotación de empleados como indicador clave de rendimiento, ya que creía que una alta retención de empleados indicaba un alto nivel de satisfacción y motivación, lo que a su vez mejoraría el servicio al cliente y, finalmente, aumentaría los beneficios. Este conjunto de supuestos llevó a la cadena a considerar la implementación de una serie de iniciativas costosas, como bonos en efectivo y mayores beneficios en el primer aniversario de los empleados, para reducir la rotación voluntaria. Sin embargo, un análisis posterior encontró que la rentabilidad de los restaurantes con tasas de rotación idénticas variaba drásticamente. Esto se debe a que una tasa de facturación anual del 150% en un restaurante podría incluir la rotación de cocineros y cajeros, así como del personal directivo y de supervisión, mientras que esa misma tasa de rotación del 150% en otro restaurante podría reflejar una rotación del 200% entre los trabajadores de nivel inferior, pero solo un 30% de rotación entre los supervisores. Lo que distingue a la rentabilidad fue el rotación entre los supervisores, no entre los trabajadores de nivel inferior. La empresa no se equivocó al creer que la rotación era importante. Sin embargo, el hecho de no investigar cuyo rotación realmente importaba casi llevó a un desperdicio sustancial de recursos.

En otro caso, un proveedor de servicios de información creía que podía mejorar su oferta de servicios mediante la creación de alianzas con proveedores de productos tecnológicos. A su vez, se esperaba que los niveles de servicio más altos fortalecieran los lazos con los clientes, quienes, teóricamente, adquirirían más servicios. En consecuencia, la empresa hizo todo lo posible para forjar alianzas y evaluar su progreso al hacerlo. Sin embargo, no pudimos encontrar pruebas de que las alianzas mejoraran las posibilidades de la empresa de ganar nuevos trabajos o de que se renovaran sus contratos.

Las empresas que no descubren escrupulosamente los impulsores fundamentales del rendimiento de sus unidades enfrentan varios problemas potenciales. A menudo terminan midiendo demasiadas cosas, tratando de llenar todos los huecos percibidos en el sistema de medición. El resultado es una gran profusión de medidas periféricas, triviales o irrelevantes. En medio de este exceso, las empresas no pueden decir qué medidas proporcionan información sobre el progreso hacia los objetivos finales de la organización y cuáles son el ruido. Por ejemplo, una empresa líder en financiación de viviendas implementó un «panel ejecutivo» que finalmente creció hasta abarcar casi 300 medidas. El director de operaciones de la compañía se quejó: «No hay forma de que pueda administrar mi negocio con tantas medidas. Lo que realmente me gustaría saber son las 20 medidas que me dicen cómo nos va realmente».

Si las empresas no pueden demostrar la causalidad básica, ciertamente no pueden determinar la importancia relativa de las medidas que seleccionan. Y no poder sopesar estas medidas dificulta la asignación de recursos según sus usos más beneficiosos o la creación de planes de incentivos significativos. Por ejemplo, ¿un dólar invertido en desarrollo de productos produce mayores rendimientos que un dólar gastado en retención de clientes?

Ante la falta de estos conocimientos, las empresas de nuestro estudio propusieron varias soluciones para asignar ponderaciones relativas a diferentes medidas. Una de las soluciones más sencillas era dar a cada medida de rendimiento el mismo peso. Como dijo un ejecutivo de un fabricante de productos electrónicos de consumo: «Es difícil asignar ponderaciones con precisión, así que supongo que son de igual importancia». Pero tal vez con mayor frecuencia, los gerentes basan las ponderaciones únicamente en sus suposiciones sobre la importancia estratégica de las medidas. O hacen hincapié en las medidas que más se han puesto de moda en la prensa empresarial o entre los consultores. O, especialmente cuando hay bonificaciones en juego, ponen más peso en las medidas cuyos objetivos saben que pueden alcanzar.

Error tres:

No establecer los objetivos de rendimiento adecuados

Un rendimiento no financiero sobresaliente no siempre es beneficioso. De hecho, a menudo produce rendimientos económicos decrecientes o incluso negativos, y de nuevo, la mayoría de las empresas no tienen idea de cuándo han logrado demasiado bien.

Estudiamos una empresa de un segmento no regulado de la industria de las telecomunicaciones en el que los costes de conmutación de los clientes eran mínimos. Para aferrarse a los clientes que tenía, la empresa se fijó en lograr una satisfacción del 100% para cada uno de ellos. Sin embargo, la empresa nunca intentó descubrir si existía realmente una correlación entre el nivel de satisfacción de un cliente individual y los ingresos y beneficios que generaba el cliente. Descubrimos, de hecho, que la relación esperada sí apareció, pero solo hasta cierto punto. Los clientes que estaban 100% satisfechos no gastaron más dinero que aquellos que solo estaban satisfechos en un 80%. En resumen, llegar al 100% requería una inversión considerable, con poca o ninguna amortización. Solo determinando el nivel en el que la satisfacción deja de contribuir al crecimiento de los ingresos, una empresa puede saber si invertir y cuánto invertir, en un momento dado, para intentar aumentarla.

El establecimiento de objetivos es intrínsecamente difícil porque las mejoras en un motor del desempeño corporativo siempre tardan un tiempo en producir mejoras en el rendimiento al que se supone que deben afectar. A veces, los esfuerzos por mejorar las medidas no financieras pueden incluso perjudicar los rendimientos a corto plazo Sin embargo, si una empresa puede estimar razonablemente cuándo darán sus frutos las mejoras de rendimiento no financiero y en qué medida, puede establecer objetivos financieros intermedios más bajos, que posteriormente se pueden ajustar al alza. Desafortunadamente, muchas empresas no hacen el esfuerzo y prefieren centrarse en iniciativas que prometen resultados financieros a corto plazo, aunque otras iniciativas puedan tener mayores beneficios a largo plazo.

Error cuatro:

Medición incorrecta

Por último, incluso las empresas que crean un modelo causal válido y rastrean los elementos correctos pueden caer a la hora de determinar cómo medirlos. Descubrimos que al menos el 70% de las empresas emplean métricas que carecen de validez y fiabilidad estadísticas. La «validez» se refiere a la medida en que una métrica logra capturar lo que se supone que debe capturar, mientras que la «fiabilidad» se refiere al grado en que las técnicas de medición revelan cambios reales de rendimiento y no introducen errores propios. Por ejemplo, muchas empresas intentan evaluar dimensiones de rendimiento extremadamente complejas mediante encuestas que contienen solo una o varias preguntas. Las preguntas pueden ofrecer a los encuestados solo un pequeño número de puntos de escala (por ejemplo, 1 = bajo y 5 = alto). A continuación, muchas empresas contraen estas respuestas ya simplificadas en escalas binarias brutas (por ejemplo, los clientes se consideran satisfechos si la puntuación es de 4 o 5, e insatisfechos si la puntuación es de 1 a 3). Aunque son económicas de usar y fáciles de entender, estas encuestas simplistas carecen de validez y confiabilidad y perjudican la capacidad de las empresas para discernir un rendimiento superior o predecir resultados financieros.

No es raro que las unidades de negocio de una misma empresa utilicen metodologías diferentes para medir lo mismo.

Muchas empresas también cometen el error de recopilar datos antes de decidir qué quieren averiguar. En el momento en que han identificado el nivel de análisis que desean realizar y las áreas de rendimiento que desean comparar, los datos ya se han recopilado y organizado de manera que los análisis deseados sean imposibles. Por ejemplo, una empresa de consultoría de gestión que estudiamos hizo un seguimiento de la satisfacción del cliente a nivel de cliente individual, pero el desempeño de los empleados solo a nivel regional y el rendimiento operativo solo a nivel del proyecto, lo que imposibilita determinar cómo el desempeño de los empleados afectaba a los clientes o al proyecto resultados. Las empresas que no saben o no saben de antemano las correlaciones que desean explorar harían bien en asignar una etiqueta o código de identificación único a cada una de las unidades medidas más pequeñas.

Las medidas también pueden perder validez y fiabilidad cuando los métodos de evaluación de atributos no financieros no son coherentes en toda la empresa. Descubrimos que las unidades de negocio de la misma empresa suelen utilizar metodologías diferentes para medir lo mismo. Una consultora que estudiamos contrató a tres grupos internos diferentes para medir la reputación corporativa. Cada grupo utilizó una técnica de medición diferente y cada uno produjo resultados muy diferentes —de hecho, contradictorios—. En otra empresa, fabricante de electrodomésticos, varias fábricas midieron la rotación total de empleados, mientras que otras solo midieron la rotación voluntaria. Estas inconsistencias hacen que sea difícil para la alta dirección evaluar el progreso general o comparar el rendimiento de una unidad con el de otra.

A veces el problema radica en la naturaleza de la cosa que se está midiendo. La mayoría de las empresas tienen problemas para descubrir cómo les va en tareas tan esquivas como desarrollar liderazgo o mantener relaciones con los proveedores. Casi la mitad de todos los usuarios de Balanced Scorecard encuestados por Towers Perrin dijeron que tenían dificultades para cuantificar los resultados cualitativos. Una respuesta desafortunada a estas frustraciones es evitar medir por completo lo «difícil de medir». De hecho, un estudio del Conference Board descubrió que para el 55% de los altos ejecutivos encuestados, el principal obstáculo para la implementación de sistemas de medición estratégica del desempeño era la falta de voluntad para medir las actividades que planteaban este problema. Y muchas de las empresas que intentaron seguir más medidas cualitativas las ignoraron a la hora de tomar decisiones. Cuando preguntamos a los directivos por qué decidieron pasarlos por alto, la respuesta típica fue la falta de confianza en medidas que no estaban probadas y, por lo tanto, estaban sujetas a favoritismo y prejuicios. Aunque esa cautela evita que las empresas confíen en resultados engañosos, también les niega una imagen completa de su desempeño.

Hacerlo bien

En la raíz de estos cuatro errores está el hecho de no descubrir qué factores no financieros tienen los efectos más poderosos en el rendimiento económico a largo plazo. La raíz de la solución, por lo tanto, es basar la toma de decisiones en una serie de vínculos bien establecidos. Siguiendo los pasos que se enumeran a continuación, las empresas deberían poder cumplir plenamente la promesa de las mediciones de desempeño no financieras.

Desarrolla un modelo causal.

El primer paso es desarrollar un modelo causal basado en las hipótesis del plan estratégico. Sin embargo, desafortunadamente, los planes estratégicos de muchas empresas se parecen más a declaraciones de misión o visión que a hojas de ruta. En ausencia de claridad estratégica y detalles concretos, los gerentes son propensos a discrepar sobre qué áreas de desempeño son fundamentales para el éxito, y eso puede hacer que sea difícil llegar a un consenso sobre el modelo causal. Si ese es el caso, es mejor probar un par de modelos causales diferentes. Una vez que se hayan demostrado sus méritos, el modelo elegido finalmente será difícil de discutir y será la fuente de un amplio acuerdo sobre la estrategia.

Reúne los datos.

La mayoría de las empresas ya realizan un seguimiento de un gran número de medidas no financieras en sus operaciones cotidianas. Por lo tanto, para evitar la molestia de recopilar datos que ya existen, las empresas deben hacer un inventario cuidadoso de todas sus bases de datos. Este inventario no debe limitarse a los sistemas de medición del rendimiento, sino que debe extenderse a cualquier sistema de información (como compras, control de fabricación y servicio al cliente) que pueda contener datos útiles sobre los principales impulsores del rendimiento. Un subproducto importante de este paso es que comienza el proceso de refinar definiciones vagas o ambiguas y de desarrollar medidas coherentes para la organización en su conjunto.

Sin embargo, puede ser que una empresa carezca de los datos que necesita incluso para formular un modelo causal. Si ese es el caso, es posible que los ejecutivos quieran centrarse primero en un área de desempeño que se cree que en última instancia impulsa la estrategia de la empresa y afecta positivamente el rendimiento financiero de la empresa (por ejemplo, la satisfacción de los empleados). A continuación, podría tomar un pequeño número de acciones que se cree que mejoran el rendimiento dentro de esa área (como más entrenamiento). El último paso sería medir de forma precisa y coherente los efectos de esas acciones. ¿Más formación aumentó realmente la satisfacción de los empleados?

Un problema que encontramos repetidamente en este paso fueron los «feudos» de datos. Un fabricante de automóviles que estudiamos quería determinar si sus defectos de fabricación generaban demasiadas reclamaciones de garantía, en cuyo caso tendría que cambiar sus inspecciones de fábrica. Pero el personal de marketing se negó a compartir sus hallazgos con el personal de operaciones, lo que imposibilitó ese trabajo de detective. En última instancia, un alto ejecutivo tuvo que intervenir.

Convierta los datos en información.

Existen muchos métodos estadísticos para probar el modelo causal. La mayoría de las empresas tienen experiencia en el uso de análisis de correlación y regresiones múltiples en sus esfuerzos de investigación de mercado y mejora de la calidad. Un buen ejemplo de estas técnicas estadísticas es el enfoque utilizado en Sears, que buscaba desarrollar un modelo causal y un cuadro de mando centrados en tres ámbitos: relaciones con los empleados («lugar de trabajo convincente»), satisfacción y lealtad del cliente («lugar atractivo para comprar») y resultados para los accionistas («convincente») lugar para invertir»). Al igual que muchas empresas, el minorista ya había rastreado cientos de presuntos impulsores del rendimiento dentro de estos dominios. Debido a que los datos sobre ellos provenían de una gran variedad de tiendas, la empresa pudo utilizar el análisis de regresión para identificar el puñado de actividades que realmente impulsaban el rendimiento y, por lo tanto, pertenecían al modelo causal.²

Además de estas herramientas estadísticas conocidas, se pueden utilizar muchas otras técnicas, muchas desarrolladas por especialistas en marketing, para validar las relaciones supuestas en el modelo causal. Los análisis cualitativos, como los grupos focales y las entrevistas individuales, pueden poner a prueba las corazonadas de la gerencia sobre lo que es importante para los clientes, los empleados, los proveedores, los inversores y otras partes interesadas. Por ejemplo, un importante proveedor de gas industrial decidió que uno de los principales impulsores de la retención de clientes era la satisfacción del cliente con el sistema de facturación del proveedor. En consecuencia, el proveedor comenzó a solicitar ofertas para un sistema nuevo y mejorado. Sin embargo, las entrevistas con clientes individuales revelaron que el proceso de facturación no era un problema importante. Mucho más importante fue la asistencia técnica. Sobre la base de este hallazgo, el proveedor abandonó sus planes para el nuevo sistema de facturación y dirigió su capital a contratar nuevos técnicos y capacitar a los ya existentes.

Los planes estratégicos de muchas empresas se parecen más a declaraciones de misión o visión que a hojas de ruta.

Perfeccionar continuamente el modelo.

El modelado causal, si es que se utiliza, a menudo se usa solo una vez. Sin embargo, la reevaluación de los resultados debe ser continua y regular. Un nuevo entorno competitivo puede debilitar o neutralizar la eficacia de las actividades anteriormente clave, y la respuesta estratégica de la empresa puede marginar áreas de rendimiento que alguna vez fueran importantes.

Incluso en entornos estables, el análisis continuo permite a las empresas perfeccionar continuamente sus medidas de rendimiento y profundizar su comprensión de los factores subyacentes del desempeño económico. Por ejemplo, una empresa puede creer correctamente que el bajo ausentismo de los empleados es un factor clave del desempeño financiero, pero sus gerentes seguirán necesitando saber si los empleados no se presentan porque no están satisfechos con su salario, con sus condiciones de trabajo o por algún otro motivo.

En una empresa de tecnología de la información de nuestro estudio, un equipo multifuncional realiza análisis de datos operativos, contables y de clientes integrados cada trimestre y desarrolla hipótesis sobre las relaciones entre los esfuerzos y los resultados específicos de la empresa. Por ejemplo, ¿qué tipos de clientes es más probable que pierda la empresa si las métricas operativas caen por debajo de un umbral determinado? ¿Una mayor satisfacción del cliente en algunos atributos (como la asistencia en la resolución de problemas o la flexibilidad para satisfacer las demandas cambiantes) conduce realmente a una mayor rentabilidad del cliente? Las hipótesis y los resultados de las pruebas asociadas se presentan a la alta dirección. En prácticamente todas las reuniones, estas presentaciones suscitan nuevas preguntas sobre los impulsores subyacentes del valor, que se examinan de nuevo en el análisis de datos del próximo trimestre.

En resumen, el proceso de refinamiento debería ser interminable. Debajo de los probados impulsores del rendimiento se encuentran los impulsores de esos conductores. Dado que una empresa nunca puede saber si se ha profundizado lo suficiente, el esfuerzo por descubrir a estos conductores no debe cesar nunca.

Basar las acciones en los resultados.

En última instancia, las conclusiones extraídas de los análisis de datos deben utilizarse en la toma de decisiones si se quiere que las medidas de rendimiento no financieras mejoren los resultados financieros. Y es evidente que las empresas deben actuar sobre la base de las conclusiones que parecen prometer la mayor recompensa financiera. Por ejemplo, una importante empresa financiera descubrió que, en orden ascendente de importancia, la satisfacción de los empleados, la calidad (el número de errores de procesamiento) y la satisfacción del cliente eran los factores fundamentales del rendimiento financiero. En consecuencia, la empresa comenzó a exigir a los gerentes que basaran sus recomendaciones para asignar capital de acuerdo con la importancia relativa de los impulsores. También les exigió que explicaran cómo se mediría el éxito en estos tres ámbitos y estimaran la recuperación financiera en estas tres áreas.

Evaluar los resultados.

El último paso del proceso de medición del rendimiento es determinar si los planes de acción y las inversiones que los respaldan realmente produjeron los resultados deseados. En nuestra investigación, muy pocas empresas realizaron «posauditorías» que pudieran confirmar si las inversiones realmente dieron sus frutos. Incluso si la postauditoría mostrara resultados financieros negativos, tendría el efecto positivo de sugerir revisiones del modelo causal y podría exponer los errores de recopilación de datos y los esfuerzos de manipulación de los gerentes. • • •

El propósito original de las mediciones del rendimiento no financiero era completar el cuadro proporcionado por la contabilidad financiera tradicional. En cambio, estas medidas parecen haberse convertido en un mal sustituto del rendimiento financiero. Nuestro estudio muestra que ofrecerán poca orientación a menos que el proceso para elegirlos y analizarlos dependa menos de marcos genéricos de medición del desempeño y conjeturas gerenciales y más de investigaciones cuantitativas y cualitativas sofisticadas sobre los factores que realmente contribuyen a la economía. resultados. De lo contrario, habiendo proliferado en épocas prósperas, es probable que esas medidas se abandonen en las más esbeltas, junto con los gerentes encargados de rastrearlas y justificarlas.

1. Para obtener más información sobre el cuadro de mando equilibrado, consulte Robert S. Kaplan y David P. Norton, «El cuadro de mando equilibrado: medidas que impulsan el rendimiento», HBR enero-febrero de 1992; para obtener más información sobre Intellectual Capital Navigator, véase Leif Edvinsson y Michael S. Malone, Capital intelectual: hacer realidad el verdadero valor de su empresa mediante la búsqueda de su capacidad intelectual oculta (Harper Business, 1997).

2. Véase Anthony J. Rucci, Steven P. Kirn y Richard T. Quinn, «The Employee-Customer-Profit Chain en Sears», HBR enero-febrero de 1998.

— Escrito por Christopher D. Ittner Christopher D. Ittner David F. Larcker