Six Sigma: Tipos de datos
Es importante establecer la línea base de nuestro proyecto de mejora, para ello se deben medir las variables que impactan en el resultado deseado.
Por ejemplo si un problema identificado es la disminución de las ventas en una empresa retail debido a quejas del cliente. Es necesario medir la satisfacción del cliente para conocer su percepción acerca del servicio que reciben.
Se debe tomar en cuenta que el servicio ofrecido consta del producto adquirido más la experiencia del usuario en la tienda. Si la percepción del cliente es superior a sus expectativas, significa que la organización ha sabido brindar un servicio de calidad y el cliente entiende que los beneficios adquiridos son superiores a la inversión que realizará por su compra.
Un proyecto Six Sigma que tiene establecido mejorar la satisfacción del cliente, en su fase medir debe identificar y medir aquellas variables que impactan en el proceso de servucción. Para ello se debe establecer un método para obtener los CTQs (Critical to Quality) características del servicio. Esta información es conocida como la Voz del cliente.
Claro está que este tipo de información es subjetiva, porque está sujeta al grado de satisfacción del cliente y el peso que le otorga a ciertas variables en su experiencia personal con el servicio. Es allí donde entra a tallar el analista en convertir todos estos datos en información útil. Es decir que sea objetiva y medible. Un ejemplo al respecto puede ser que se identificó que el 80% de los clientes se queja del tiempo a ser atendido en la tienda. La organización puede establecer como estándar que el tiempo de atención sea de 4 min. por persona en promedio. En base a ello puede diseñar un modelo de servicio con n puntos de atención al cliente.( servidores) y establecer la prioridad y distribución de los clientes en la fila.
La Voz del cliente traducida en estándares debe ser comparado con la voz del proceso para verificar si efectivamente la organización es capaz de cumplir con los objetivos establecidos. Un indicador que nos ayuda a comprender ello es el Cp (Capacidad del proceso).
Cp = (Limite de Especificación Superior - Limite de Especificación inferior) / 6* Desviación estándar
Siguiendo el ejemplo puede ser que el objetivo sea de 4 min. Dentro de un rango aceptado por el cliente de 3 a 5 min. y que la desviación estándar del proceso de atención del servicio es 0.5 minutos.
Cp = (5-3)/(6*0.5) = 0.67
Si el Cp < 1 significa que el proceso no es capaz de cumplir con las especificaciones del cliente.
Debido a que la variación del proceso es mayor a la variación de las especificaciones dada por el cliente.
Si se desea medir en función del número de no conformidades por una mala atención en el servicio.
Se podría calcular el DPMO (Defectos por millón de Oportunidades)
DPMO = (Nro total de defectos * 10^6 ) / ( Cantidad total de productos * Nro de Oportunidades )
Entendiéndose que el número de oportunidades son los tipos de defectos que se pueden encontrar en un mal servicio, por ejemplo: Devolución de productos defectuosos, tiempos de espera fuera del límite permisible, mala atención del cajero al cliente, cálculo erróneo de los intereses, no detección de billetes falsos,etc.
Ahora los datos que se recolectarán seguramente no tendrán la misma naturaleza. Existen datos determinados por variables y atributos.
Ejemplos de datos establecidos por atributos son:
- Datos Binarios: El producto se encuentra disponible o no en la tienda.
- Datos nominales: Ejemplo linea de productos de electrodomésticos- Licuadoras, lavadoras, planchas,etc.
- Datos Ordinales: Si los datos tienen un orden natural. Nivel de satisfacción del 1 al 5 (Muy malo a Muy bueno)
- Datos Discretos: Número de productos defectuosos.
Los datos establecidos por variables son resultados a partir de una medición. Por su naturaleza son datos que incluyen decimales.
- Nivel de temperatura de la sección de productos de moda de la tienda.
- Nivel de iluminación en la sección de muebles para el hogar.
Finalmente el tratamiento de estos datos es diferente para obtener información relevante acerca de su comportamiento.
El siguiente cuadro sugiere cual debe ser la forma de analizar los datos de acuerdo a su naturaleza
tomando en cuenta que tenemos factores independientes (X) que tratan de explicar un fenómeno o hecho y una o más variables dependientes que son el resultado a explicar : Y= f(x)
