Lean Seis Sigma e seus Erros Comuns do CTQ

14 de julho de 2017
Última modificação: 14 de julho de 2017

Autor: Virgilio Marques Dos Santos
Categorias: Seis Sigma

Onde você não pode errar no Lean Seis Sigma – CTQ?

Voz do Cliente (VOC) e CTQ é um componente crítico do Seis Sigma, ajudando-nos a estabelecer medidas que servem de base para cada uma das fases do DMAIC. Mas cuidado com os erros comuns da análise de VOC. Aqui estão 4 deles e o que você pode fazer para evitá-los.

O que é o VOC?

O VOC é um processo de coleta de informações dos clientes que traduza entrada do cliente em requisitos essenciais, conhecidos como características críticas para qualidade (CTQ). Estarei cobrindo cada uma das etapas com mais detalhes, mostrando erros comuns feitos pelos Black Belts e como você pode evitar esses erros em seus próprios projetos.

Erro comum # 1: Falha na identificação de todos os grupos relevantes de clientes

Identifique seus clientes

Isso inclui a identificação de grupos internos que tenham uma visão do cliente pagador de contas. Isso foi ilustrado em um projeto de retenção de seguro de vida que reuniu o VOC de segurados atuais e anteriores. Mas a análise VOC perdeu um componente-chave, ou seja, o pessoal da empresa que falava com eles. Assim, os clientes receberam alternativas para ajudar a diminuir os pagamentos premium. Isso só foi identificado muito mais tarde no projeto, por meio do envolvimento dos representantes do Call Center durante a fase de Melhoria.

Como evitar: Além de fornecer informações de fluxo do processo, o SIPOC (Fornecedores, Entrada, Processo, Saída e Clientes) pode ajudá-lo a identificar grupos de clientes que você pode esquecer. Em um SIPOC, o cliente é definido como qualquer pessoa ou grupo que recebe o resultado de uma etapa do processo. Um bom exemplo vem de um projeto que identificou os agentes como um grupo de clientes para o processo de apoio, onde os clientes pagadores de contas solicitam mudanças na cobertura do seguro. Depois de analisar os dados externos do cliente, uma amostra de agentes de “melhores práticas” foi entrevistada. Isso serviu como uma fonte chave de recomendações para implementar em todas as agências.

Erro comum # 2: não deixar claro os objetivos do processo de coleta de dados antecipadamente

O que você quer saber?

Um erro comum é concentrar-se demais no resultado e não o suficiente em fatores que possam influenciar esse resultado. Isso pode resultar em dados de VOC que não fornecem detalhes suficientes em torno desses fatores de entrada, que muitas vezes são as chaves para identificar potenciais melhorias. Isso é ilustrado em um projeto focado na redução de chamadas de funcionários para a mesa de atendimento da empresa. Um dos temas identificados através do VOC foi a falta de informações disponíveis para os funcionários para resolver problemas por conta própria. Como não havia detalhes suficientes sobre os tipos de informações que os funcionários precisavam, era necessário realizar uma rodada adicional de coleta de dados.

Como evitar: usando a equação fundamental de Six Sigma, Y é uma função dos Xs: pode ajudá-lo a identificar todas as áreas nas quais você deseja obter informações detalhadas durante a etapa de coleta de dados. Outra sugestão é trabalhar com equipes internas (por exemplo, grupo de pesquisa de marketing) que podem fornecer suporte de consultoria e ajudá-lo a articular seus objetivos.

Erro comum # 3: usando o método de coleta de dados incorreto para o tipo de informação que você precisa

Escolha seus métodos de coleta com sabedoria

Há uma variedade de métodos de coleta de dados para escolher, incluindo: pesquisas, entrevistas individuais, grupos focais e testes/observação de usuários. Um dos erros mais frequentes nesta fase é a dependência excessiva de pesquisas. Isso ocorre, embora as entrevistas e os grupos focais sejam mais intensivos em mão-de-obra do que as pesquisas, geralmente são muito mais eficazes na coleta de informações qualitativas detalhadas que podem ajudar a levar a uma melhoria.

Como evitar: Compreender os prós e contras de cada método e considerar o uso de múltiplos métodos de coleta de dados. Muitas vezes, entrevistas telefônicas e grupos focais on-line podem proporcionar um bom equilíbrio entre a necessidade de eficiência e a necessidade de dados VOC detalhados. Você também deve usar os objetivos identificados na etapa anterior para ajudar a orientar sua escolha sobre o (s) método (s) a serem usados.

Erro comum # 4: não fazer o trabalho de traduzir declarações de clientes para características críticas para qualidade (CTQs)

Lembre-se de seus CTQs!

É imperativo operacionalizar os CTQs do cliente, porque isso é o que alimenta as fases subsequentes, como a coleta das medidas de linha de base, a identificação de causas raiz e o desenvolvimento de métricas do Plano de Controle. Muitas vezes, os comentários verbais iniciais não são eles mesmos específicos ou suficientemente para que sejam elaborados planos de ação. Por exemplo, suponha que um cliente diga que quer “bom atendimento“: o que isso realmente significa? Você precisa investigar o cliente no que ele/ela quer dizer, ou traduzir esta afirmação de alguma outra forma, como o brainstorming com sua equipe de projeto.

Como evitar: você pode usar uma ferramenta como a árvore CTQ para traduzir a entrada do cliente para parâmetros mensuráveis. Ao usar uma árvore CTQ, você continua fazendo a pergunta: “O que isso significa?” Até atingir o nível adequado. Essa abordagem pode ser usada diretamente durante a coleta de dados do VOC, ou depois de um brainstorming em equipe.

O que podemos concluir?

Ao olhar para o VOC como um processo e aproveitando as ferramentas disponíveis no kit de ferramentas Six Sigma, você pode coletar as informações certas das pessoas certas usando o método correto. Isso levará a medidas objetivas de CTQ que servirão como insumos críticos durante as fases DMAIC, o que, por sua vez, permitirá que você obtenha resultados máximos. Além disso, você pode usar o VSM, o Mapeamento de Processos e o Fluxograma.

Virgilio Marques Dos Santos

Sócio-fundador da FM2S, formado em Engenharia Mecânica pela Unicamp (2006), com mestrado e doutorado na Engenharia de Processos de Fabricação na FEM/UNICAMP (2007 a 2013) e Master Black Belt pela UNICAMP (2011). Foi professor dos cursos de Black Belt, Green Belt e especialização em Gestão e Estratégia de Empresas da UNICAMP, assim como de outras universidades e cursos de pós-graduação. Atuou como gerente de processos e melhoria em empresa de bebidas e foi um dos idealizadores do Desafio Unicamp de Inovação Tecnológica.