Compartimos Junta con el doctor Santiago Echavarría, presidente de la Corporación Centro de Ciencia y Tecnología de Antioquia – CTA y en esta Junta, siempre el nos ha insistido en la necesidad de identificar, trabajar y profundizar en los indicadores predictivos del negocio y dejar en un segundo plano los indicadores históricos.
Debemos confesarles que era la primera vez que escuchábamos hablar del concepto. Inquietos con el tema y al evidenciar la potencia del concepto, le pedimos al doctor Santiago material de estudio para profundizar en el.
Es así como llegamos al libro de “Las 4 Disciplinas de la Ejecución” de los autores Chris McChesney, Jim Huling y Sean Covey.
Este libro habla de las 4 disciplinas de la ejecución a saber:
- Enfocarse en lo crucialmente importante
- Actuar sobre las medias de predicción
- Crear un tablero de resultados convincente
- Establecer una cadencia de rendición de cuentas
En este pequeño documento vamos referenciar de manera textual los elementos que mas no llamaron la atención sobre las medidas de predicción.
Al final van a encontrar varios ejemplos que son muy útiles para entender en la práctica este potente concepto. Pueden encontrar el libro en Amazon.
MCI = Meta Crucialmente Importante
MEDIDAS HISTÓRICAS VS. MEDIDAS DE PREDICCIÓN
Las primeras se pueden definir como la escala de medición de los resultados que usted quiere alcanzar. Las llamamos así porque, al momento de obtener los datos, los resultados ya no pueden cambiar: son historia.
Las medidas de predicción son diferentes: anticipan el resultado. Cumplen con dos características primordiales. La primera es que son predictivas, es decir, es posible anticipar que si cambian, los indicadores históricos lo harán también. La segunda es que las puede influenciar; el equipo puede ejercer influencia directa sobre ellas.
Esto implica que un grupo de trabajo puede establecer una medida de predicción sin depender de otros.
Las Medidas Históricas miden la Meta.
Las Medidas de Predicción miden las acciones que nos acercan a la meta. Son acciones en las que podemos actuar de manera directa. Si actúa sobre ellas se convertirán en la fuerza de propulsión que necesita para alcanzar la Meta.
Deben ser elementos predecibles y deben poder ser modificados.
La MCI de bajar de peso.
Resulta evidente que la medida histórica será su peso tal y como lo indique la báscula. Si formula bien esta MCI podría plantearla como disminuir el peso corporal total de 86 a 79 kilos para el 30 de mayo (de X a Y en tal plazo).
Es un buen comienzo, pero ¿cuáles serán las medidas que le permitirán predecir si alcanzará la meta y sobre cuáles de ellas podrá ejercer su influencia? Quizás usted escogería dieta y ejercicio, y —por supuesto— tendría razón.
Estas dos medidas cumplen la primera característica: reducir las calorías consumidas y aumentar las calorías quemadas indican con seguridad que perderá peso. Es igualmente importante que usted podrá ejercer su influencia directa sobre ambas. Si logra cumplirlas entre su torbellino diario, al subirse a la báscula verá un cambio en la medida histórica.
Existe una enorme diferencia entre simplemente entender la importancia de la dieta y el ejercicio, y llevar la cuenta de cuántas calorías ha consumido y cuántas ha quemado. Cualquiera sabe que para lograr esa meta es necesario hacer dieta y ejercicio, pero sólo aquellos que miden cuántas calorías comen y cuántas queman cada día son los únicos que de hecho están perdiendo peso.
Los datos basados en las medidas de predicción marcan la diferencia; es aquello que le permitirá cerrar la brecha entre lo que sabe que su equipo debería hacer y lo que de hecho está haciendo.
LAS MEDIDAS DE PREDICCIÓN CONTRADICEN LA INTUICIÓN
En casi todos los casos, obsesionarse con los indicadores históricos no conlleva buenos resultados.
La mayoría de los lideres hace esto. La primera es que las medidas históricas indican el éxito; son los resultados que se deben alcanzar. La segunda es que los datos de este tipo de indicadores son fáciles de obtener y son más visibles que los de las medidas de predicción.
Las medidas de predicción también sirven para reducir el elemento sorpresa que un enfoque exclusivo en las medidas históricas suele implicar.
Al final, los datos basados en las medidas de predicción marcan la diferencia; es aquello que le permitirá cerrar la brecha entre lo que sabe que su equipo debería hacer y lo que de hecho está haciendo.
Si no cuenta con indicadores de predicción, no le quedará más que intentar trabajar a partir de las medidas históricas, una aproximación que difícilmente produce resultados significativos.
Si la suerte juega un papel fundamental en su carrera, entonces está obsesionado con las medidas históricas.
DEFINIR LAS MEDIDAS DE PREDICCIÓN
El principio clave de las medidas de predicción es simple, el efecto de palanca.
Piénselo así: lograr una meta crucialmente importante es como intentar mover una roca gigante: no importa cuánta energía le dedique su equipo, no podrá moverla.
Esto no depende del esfuerzo; si así fuera, usted y su equipo ya la hubieran movido. El problema es que el esfuerzo no es suficiente por sí mismo. Las medidas de predicción actúan como una palanca que posibilita mover la piedra.
Ahora considere las dos características primordiales de una palanca. La primera es que, a diferencia de la roca, una palanca es algo que sí podemos mover: es influenciable. La segunda es que, cuando la palanca se mueve, la roca se mueve también: es predictiva.
¿Cómo elegir las palancas correctas?
Para alcanzar una meta que nunca antes ha logrado deberá hacer cosas que nunca antes haya hecho. Mire a su alrededor. ¿Quién más ha alcanzado esta meta o una similar? ¿Qué hicieron de diferente? Analice con cuidado todas las barreras que pueda anticipar y decida cómo podrían superarlas. Use su imaginación. ¿Qué de las cosas que no ha considerado podrían marcar la diferencia?
Después seleccione las actividades que cree que tendrán el mayor impacto en la MCI: el 80/20 de las actividades. ¿Qué 20% de lo que hace tendría más impacto en la MCI que el 80%?
MONITOREAR LOS DATOS DE PREDICCIÓN
Los datos de las medidas de predicción son más difíciles de obtener que los resultados históricos, pero vale la pena pagar el precio de monitorearlas.
Con frecuencia vemos equipos que luchan con esto y que incluso después de que han elegido su medida de predicción llegan a decir: ¡Caramba! Obtener esos datos requiere demasiado trabajo. Estamos muy ocupados como para hacerlo.
Si usted quiere tomarse su MCI en serio, deberá encontrar una forma de llevar el registro de sus medidas de predicción. Sin la información, no podrá impulsar el desempeño que hay alrededor de sus indicadores; sin las medidas de predicción, jamás conseguirá el efecto deseado.
MEDIDAS DE PREDICCIÓN Y COMPROMISO
Lo interesante e impactante de este tipo de indicadores, descritos a lo largo de la Disciplina 2, es que conectan a los diferentes equipos con la MCI principal a la perfección. En última instancia, los empleados que se encuentran al frente de la organización serán los que generen el resultado final que usted tanto ha perseguido.
Lo que se pretende al identificar las medidas de predicción correctas es hacer que todos los integrantes de la organización se consideren socios estratégicos, y propiciar su participación en las discusiones acerca de las cosas que se pueden mejorar o cambiar para alcanzar la MCI.
COMO INCORPORAR ESTA DISCIPLINA EN LOS EQUIPOS DE TRABAJO
CLARIDAD
Los equipos deben desarrollar e implementar MCI claras. Hacen sesiones regulares de MCI y las reflejan en tableros convincentes. Los equipos deben estar motivados para lograr que se involucren a profundidad.
LANZAMIENTO
El líder debe organizar una sesión de Junta o Comité inicial para que el equipo se lance a trabajar intensamente sobre las MCI.
ADOPCIÓN
Los equipos se deben volcar a la adopción de las MCI y a los nuevos comportamientos que se derivan de las MCI. La resistencia se diluye y el entusiasmo aumenta conforme las MCI comienzan a mostrar resultados.
OPTIMIZACIÓN
Los integrantes del equipo se volverán más propositivos y se comprometerán más con su trabajo, ya que han comenzado a producir resultados que sí marcan una diferencia. Pronto buscarán formas de optimizar su desempeño.
HÁBITOS
Los equipos convierten las MCI un hábito, una política, un procedimiento, de tal forma que se vuelva recurrente y repetitivo alcanzar las metas y por ende aumentar de forma permanente los niveles de desempeño. Al final se busca crear una cultura de excelencia en la ejecución.
EJEMPLOS
# 1
Aumentar la producción anual de agua de 175 a 185 millones de litros para el 31 de diciembre.
El enunciado anterior era la MCI de una planta embotelladora de agua cuando comenzamos a trabajar con el ejecutivo encargado de la cadena abastecedora para implementar las 4DX.
La planta había estado luchando para alcanzar los niveles de producción de agua deseados durante muchos años. Los líderes ansiaban identificar los indicadores de predicción que les permitirían impulsar la producción de agua hacia niveles más altos.
Empezamos por pedirles que propusieran las medidas de predicción que consideraran útiles para incrementar su producción anual de agua.
Producción mensual de agua, se apresuraron en contestar. Disculpen, les dijimos, pero eso no va a funcionar. Estaban desconcertados. ¿Por qué no?, preguntó el gerente de la planta; si alcanzamos las metas relacionadas con la producción de cada mes, entonces lograremos la producción anual deseada, ¿cierto?
Es cierto que la producción mensual sirve para predecir la anual, respondimos, pero si su equipo difícilmente puede influir en la producción anual, usted no puede esperar algo distinto de la mensual. Seguirá representando una medida histórica.
Este tipo de diálogo es muy frecuente cuando los equipos comienzan a determinar cuáles serán sus medidas de predicción.
Los líderes de la planta de agua todavía tenían dificultades para entendernos. Para ayudarlos, les preguntamos cuál sería su indicador predictivo en la producción mensual de agua. La producción de agua diaria , respondieron.
En ese momento supimos que no nos habíamos dado a entender.
La discusión se tornó más acalorada hasta que el gerente de producción exigió que todos le pusieran atención. Ya lo tengo, dijo emocionado. Ya sé cómo formular nuestra medida de predicción. Se puso frente a todos y comenzó a explicar: Los turnos casi nunca disponen del personal completo, por lo que hay demasiado tiempo en el que las máquinas no están funcionando. Esos son los dos factores que nos impiden producir más agua.
Ahora sí, esta declaración tenía potencial.
Todos los presentes estuvieron de acuerdo con su diagnóstico, pero aún no eran medidas de predicción útiles: necesitaban traducir personal completo y mantenimiento preventivo de la maquinaria a medidas reales. No obstante, habían captado la idea.
En poco tiempo identificaron su primer indicador de predicción: aumentar el porcentaje de turnos con personal completo de 80% a 95%.
La segunda medida fue todavía más sencilla: incrementar el porcentaje de cumplimiento del programa de mantenimiento preventivo de 72% a 100 por ciento.
La apuesta estratégica consistió en que, si la planta aseguraba aumentar los turnos de personal completo y reducía el tiempo de inactividad de las máquinas, lograrían un incremento significativo en la producción de agua. Durante los meses siguientes los equipos dedicaron mayor esfuerzo a esas dos metas, por encima del torbellino diario.
No sólo lograron mejorar la producción de agua, también creció a un ritmo mucho mayor de lo esperado.
¿por qué no habían intentado esas dos cosas antes?
Al igual que en la mayoría de los equipos, su problema no consistía en no saber; es una cuestión de enfoque, de no hacer.
Había docenas de factores que necesitaban mejorar y que requerían concentración, no nada más los relacionados con la falta de personal y de mantenimiento. Todos los días repartían su energía en tantas prioridades urgentes, intentando mover todos los marcadores al mismo tiempo, que les fue imposible encontrar soluciones.
# 2
Una tienda departamental muy distinguida en el prestigioso centro comercial Phipps Plaza, cerca de Atlanta, sufría la enorme presión que la nueva competencia —tiendas de descuentos y dos de las cadenas más grandes del país— comenzaba a ejercer sobre ella. Los ingresos fueron 8% menores que los del año anterior. ¿Qué se podía hacer para detener la hemorragia?
Al adoptar las 4DX, los gerentes de la tienda anunciaron una sola MCI para todo el año: igualar los ingresos del año anterior al incrementar la tasa promedio de transacciones (el monto promedio de cada compra).
Los 11 departamentos idearon sus MCI suplementarias, pero no habían encontrado medidas de predicción con suficiente fuerza de palanca como para mover la MCI principal. No lo estaban logrando. La presión de alcanzar la medida histórica de años pasados era tan grande que los gerentes les gritaban a los empleados: ¡Vendan más, vendan más! Toda su energía se concentró en aumentar el promedio de transacciones (una medida histórica) y no tenían una idea específica de la conducta que debían modificar.
Trabajamos hasta muy tarde una noche con el gerente del departamento de zapatos, quien parecía tener mejores resultados que los demás. Nos pusimos a investigar y a buscar las palancas correctas: Cuéntenos de su personal. ¿Cómo llevan a cabo sus ventas?
Nos habló de su mejor vendedora, una mujer que vendía tres veces más zapatos que el promedio. Le preguntamos: ¿Qué cosas hace de diferente?
El gerente supo de inmediato qué era lo que la hacía resaltar: esta vendedora se sumergía en el mundo de los clientes, notaba lo que traían puesto, les preguntaba sobre sus familias y comprendía sus necesidades. Luego se tomaba la libertad de sacar seis pares de zapatos en lugar de uno para mostrárselos. Decía cosas como: Ya es primavera, ¿qué le parecen estos zapatos abiertos? Noté su bolsa Gucci y creo que va muy bien con estas sandalias. ¿Le gustan esos zapatos rojos? ¿Qué tal estos otros?
También, en lugar de preguntar directamente a los clientes si querían abrir una cuenta de la tienda —y recibir una respuesta negativa—, completaba la venta y decía: ¿Desea obtener diez por ciento de descuento en su compra al abrir una cuenta con nosotros el día de hoy? Sólo tiene que firmar aquí. Ese relato nos iluminó.
¿Cuántos de sus empleados hacen esto? ¿Cuántos pares de zapatos vende su personal en un día? No tengo idea. ¿Cree que nuestro sistema puede monitorear eso? Bueno, no se puede, pero eso no significa que no se pueda medir.
Así que establecieron una norma experimental en el departamento de zapatería: cada empleado haría tres cosas sistemáticamente:1) mostrar al menos cuatro pares de zapatos a cada cliente; 2) escribir notas de agradecimiento, y 3) invitar a todos los clientes a abrir una cuenta en la tienda.
¿Y cómo puedo saber si mi equipo cumple con esto?, preguntó el gerente.
No lo sabrá. Su equipo deberá monitorearse a sí mismo. Decidieron poner un formato de tres columnas muy simple detrás de la caja de cobro. Cada vez que un vendedor hacía estas tres cosas con un cliente, lo señalaba en el formato.
¿Cómo puedo saber si ese sistema es confiable?, preguntó el gerente. ¿Cómo saber si no mienten?
Es una apuesta, pero creemos que puede confiar en ellos, le respondimos. Además, si fuera un fraude, se descubriría en poco tiempo.
El promedio de transacciones de cada miembro del equipo fue registrado. Cuando las medidas de predicción comenzaron a subir, el cambio se vio reflejado en las medidas históricas, lo cual les permitió ver la correlación entre las dos.
¿Cuál fue el resultado?
El equipo de ventas se entregó con devoción a las tres medidas de predicción, por ello éstas funcionaron como palancas. Fue muy emocionante para todos que los indicadores históricos comenzaran a subir, pues la relación directa que existe entre las medidas de predicción y las históricas se hizo evidente.
Decidieron implementar estas medidas en todos los departamentos de la tienda, y para el final de año, no sólo habían alcanzado su MCI de igualar los ingresos del año anterior, sino que los superaron en 2%. Esto representó una mejora de diez puntos en tres meses.
Lo anterior hizo que la puerta del conocimiento se abriera para los gerentes.
Los gerentes estaban nadando entre datos, pero no se habían enfocado en la información que en verdad podría suscitar cambios.
La clave es aislar y llevar un registro sistemático de las palancas correctas.
# 3
Un ejemplo fascinante es el sorprendente giro que dio en la década de 1990 el equipo de beisbol Oakland Athletics, uno de los más mediocres de las Ligas Mayores.
El equipo jugaba en un estadio ruinoso, el número de seguidores era mínimo y reclutar buenos jugadores parecía un sueño cada vez más lejano.
No podían competir con equipos exitosos como los Yanquis de Nueva York para comprar jugadores, pues estos últimos disponían de un presupuesto cinco veces mayor que el de Oakland.
La MCI del mánager del equipo, Sandy Alderson, era responder tanto a las presiones de los dueños como a los aficionados, quienes demandaban beisbolistas mejores y, por lo tanto, más caros. Tenía que salvar al equipo, y para lograrlo necesitaba llenar el estadio, ¿pero cómo?
Sabía que la gente va a los partidos de beisbol por muchas razones. Algunos quieren ver jugadores estrella, otros disfrutan la atmósfera del estadio y otros sólo buscan una noche de entretenimiento. Sin embargo, la gente siempre quiere ver a un equipo ganador; lo más importante es ganar.
Así que Alderson comenzó a preguntarse qué es lo que realmente hace a los ganadores en el beisbol. Nadie había planteado esta cuestión con seriedad hasta entonces. La mayoría de las personas suponía que contar con excelentes jugadores es esencial para cualquier equipo ganador: si hay estrellas, el triunfo está asegurado. No obstante, Alderson pensaba que no podía ser tan simple.
Con ayuda de su asistente, Billy Beane, reunió a todos los expertos que encontraron y les preguntó: ¿cómo se consigue la victoria? La respuesta, por supuesto, es anotar la mayor cantidad de carreras; ¿pero qué cosas contribuyen a ello? ¿Cuáles son las medidas de predicción que ayudan a completar una carrera?
Con esto en mente reclutaron expertos en estadística y computación, cuya investigación señaló factores que siempre habían estado ahí pero que nadie había notado antes.
Descubrieron que los bateadores que suelen anotar cuadrangulares no son tan productivos como parecen. Los jugadores más eficientes son los que llegan a las bases. Es decir, si son capaces de llegar a una y luego a otra, es más probable que completen la carrera, a diferencia de los famosos bateadores, tan valorados por todos que solicitan salarios astronómicos. Como en la conocida fábula, las tortugas resultaron ser mejores palancas que las liebres.
Cuando Alderson se fue, Billy Beane se convirtió en el nuevo mánager. Hizo algo insólito: comenzó reclutando a varios don nadie. Los jugadores que contrató eran algunos de los principiantes menos valorados y pagó una suma bastante moderada por ellos. Oakland se convirtió en el hazmerreír. ¿En qué estaba pensando Beane?
Después de esto algo mágico sucedió en el campo. Sin que nadie pudiera explicárselo, Oakland comenzó a ganar otra vez. El equipo más pobre de la liga —al menos en términos económicos— ganó el título de la división. El siguiente año lo hizo de nuevo. En poco tiempo la batalla por la corona quedó entre Oakland y los poderosos y acaudalados Yanquis.
Aunque el éxito no fue rotundo, Oakland sorprendió a todos en el mundo del beisbol por sus triunfos frecuentes contra equipos mucho más dotados de dinero y talento. Entusiasmados por la victoria, sus seguidores regresaron, y el pequeño equipo de Oakland, con su viejo estadio, consiguió terminar entre las primeras posiciones año con año.
Durante una década, los Oakland Athletics mantuvieron el quinto mejor récord de las Ligas Mayores de beisbol a pesar de ocupar la posición 24 de 30 en salarios de toda la liga. Aunque muchos creían que el equipo se contaba entre los últimos, rara vez estuvo más abajo del primero o el segundo lugar dentro de su división.
La estrategia de Billy Beane consistió en estudiar las estadísticas de los jugadores de toda la liga y reclutar aquellos que fueran muy buenos para llegar a las bases.
Por lo general, estos jugadores no eran muy reconocidos, no como los atletas de renombre que implican una gran inversión. Sin embargo, los nuevos reclutas representaron una fuerza en la que todos los miembros podían confiar para alcanzar las bases, pues llegar a ellas sería la mejor forma de predecir el número de carreras que producirían. No tenemos que reiterar que en el beisbol ganar significa anotar carreras.
Los administradores del equipo redefinieron su juego por medio de actuar sobre las medidas de predicción que producen victorias. A partir de una gran investigación y de analizar cientos de estadísticas para identificar los factores clave en la producción de carreras, descubrieron indicadores de predicción altamente influyentes que nadie había considerado antes.
# 4
Una empresa constructora de residencias de Arizona, Younger Brothers Construction, se enfrentaba a un gran problema: un índice de accidentes y lesiones en aumento. Cada incidente significaba que un miembro del equipo había sufrido una herida, pero además de esto, significaba un retraso en el apretado itinerario de construcción, una tarifa de seguros más alta y, posiblemente, la pérdida del rango de seguridad.
Reducir accidentes era el objetivo más apremiante para la empresa, por lo cual elegir su meta crucialmente importante le resultó fácil: Disminuir incidentes de seguridad de siete a uno por ciento antes del 31 de diciembre.
Después de que establecieron la MCI, sus directivos debían determinar medidas de predicción útiles para augurar una cantidad menor de accidentes y sobre las cuales los integrantes del equipo pudieran ejercer su influencia.
La primera idea que consideraron fue implementar una capacitación de seguridad más intensiva para los empleados. Esta acción era muy susceptible a la influencia, pues bastaba con obligar a todos a asistir a más cursos de capacitación. Sin embargo, los líderes optaron por abandonar la idea, ya que los empleados ya habían pasado por cursos gracias a los cuales lograron los índices de seguridad actuales. Decidieron que ofrecer horas adicionales de clases no sería suficientemente predictivo como para alcanzar su nueva meta.
Los líderes de Younger Brothers analizaron con más cuidado las causas básicas de los accidentes que asolaban la empresa. De esta forma, desarrollaron otra propuesta de medida de predicción: cumplimiento de los estándares de seguridad.
Acordaron medirlo a partir de seis simples reglas: usar casco rígido, guantes, botas y gafas protectoras, así como instalar andamios y postes en los techos para evitar que los trabajadores cayeran. Tenían la certeza de que si las seis normas se cumplían en un porcentaje alto, eso ayudaría a predecir e influir la prevención de accidentes.
Apenas después de un año de que se enfocara en esta medida de predicción, Young Brothers Construction alcanzó el mejor récord de seguridad en los 30 años de vida de la empresa. Pero no fue fácil.
Para esto era necesario que los supervisores visitaran a todos los grupos de trabajadores para asegurarse de que estuvieran usando sus cascos, guantes, botas y gafas, y de que los andamios y postes estuvieran bien instalados.
Además de esto, tenían que enfrentarse a una serie infinita de distracciones: problemas con los subcontratistas, entregas retrasadas, dudas de los clientes y retrasos a causa del clima.
En medio del torbellino, revisar el cumplimiento de las normas de seguridad parece no ser crucialmente importante para el encargado de una construcción. No obstante, dado que reducir incidentes era la MCI, y en vista de que cumplir con las reglas era el punto principal que constituía la palanca, lo hicieron semana con semana.
La moraleja de esta historia es que los datos de las medidas de predicción son más difíciles de obtener que los resultados históricos, pero vale la pena pagar el precio de monitorearlas.
# 5
La MCI de todo vuelo es el aterrizaje. Hoy en día viajar en avión es increíblemente seguro, pero no siempre fue así. En la década de 1930 hubo una gran cantidad de accidentes a consecuencia de errores de los pilotos.
En 1995, el comandante Pete Hill, un piloto de pruebas con mucha experiencia en el ejército de Estados Unidos, tuvo un accidente con uno de los aviones más grandes jamás construidos porque olvidó revisar que el timón de profundidad estuviera abierto antes de despegar.
Como resultado, los pilotos se reunieron y adoptaron una serie de medidas de predicción muy claras llamada lista de revisión antes del vuelo.
Después de instituirla, los accidentes causados por errores de los pilotos disminuyeron.
Hoy, esta lista es la mejor herramienta para predecir que un avión llegará a su destino con seguridad.
Dicha lista es un ejemplo perfecto de lo que queremos decir con una actividad altamente influyente. Repasarla toma tan sólo unos minutos, pero puede tener un impacto enorme.
Cumplir con ella al ciento por ciento es un excelente ejemplo de medida de predicción: anticipa un aterrizaje seguro y los pilotos pueden influir en ello.
Cuando un equipo define sus medidas de predicción hace una jugada estratégica: Nuestra apuesta es que impulsar estas medidas de predicción nos acercará a la meta crucialmente importante.
Todos los miembros tienen la certeza de que la palanca moverá la roca, y gracias a eso podrán comprometerse.
Lo que se pretende al identificar las medidas de predicción correctas es hacer que todos los integrantes de la organización se consideren socios estratégicos, y propiciar su participación en las discusiones acerca de las cosas que se pueden mejorar o cambiar para alcanzar la MCI.
# 6
Un buen ejemplo es el departamento de publicidad del Savannah Morning News, un periódico muy respetado del sur de Estados Unidos. Cuando nos reunimos con ellos, su MCI consistía en resolver una grave falta de ingresos. Habían caído en la trampa: querían hacer todo al mismo tiempo. Sus objetivos incluían presentar nuevos productos, hacer inserciones especiales diarias e incluir folletos, todo con el fin de aumentar las entradas. Su concentración se repartía entre tantas iniciativas que habían olvidado su producto más importante.
Con ayuda de la Disciplina 1 decidieron que su meta crucialmente importante sería reenfocarse en su producto nuclear para así aumentar los ingresos por publicidad.
Todo cambió cuando comenzaron a implementar la Disciplina 2: actuar sobre medidas de predicción.
Los integrantes del equipo participaron en la discusión. Pensaron en las maneras de incrementar los ingresos por publicidad y acordaron llevar a cabo tres acciones clave: aumentar el número de contactos con clientes nuevos, es decir, identificar anunciantes que nunca habían contratado los servicios del periódico; reactivar las cuentas que habían estado inactivas durante seis meses o más, y encontrar formas de añadir valor al mensaje de los clientes existentes para incrementar la venta de espacios publicitarios; por ejemplo, ofrecer anuncios a color, con mejor ubicación dentro del periódico o de un mayor tamaño.
En la práctica, los equipos desglosaron el plan en una serie de medidas de predicción muy simples.
Todos los miembros se comprometieron a contactar cierto número de clientes potenciales y hacer un número determinado de llamadas de reactivación y ofertas de espacios publicitarios. Después reportarían sus resultados durante las sesiones semanales dedicadas a la MCI.
Los vendedores no sólo desempeñaron individualmente sus propias tareas de manera más efectiva, sino que también adquirieron el hábito de compartir sus experiencias, como mejores prácticas, refinamiento en la aproximación a clientes y métodos para superar obstáculos.
La directora de publicidad dijo: Llevo 20 años en este negocio. Toda mi carrera me había dedicado principalmente a rezar por los resultados históricos y a apagar fuegos. Por primera vez se sintió capaz de ayudar de manera tangible a que sus empleados alcanzaran sus metas.
El periódico incrementó sus ingresos y superó todas las expectativas de ese año. Actuar de forma sistemática sobre las medidas de predicción lo hizo posible.
