O que é DEA (Data Envelopment Analysis) e como usar? - Prestus

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O que é DEA (Data Envelopment Analysis) e como usar?

 

Você já deve ter se deparado com o desafio de comparar coisas de difícil comparação. “Em qual das praças ou mídias investir mais?” “Que metas atribuir a cada um dos seus vendedores, no próximo mês?” “Quais funcionários são mais eficientes, na sua equipe, para serem premiados?”

Uma técnica bastante avançada (embora razoavelmente simples) é a DEA (Data Envelopment Analysis, ou Análise por Envoltória de Dados, onde os próprios elementos em análise (funcionários, praças, mídias, segmentos, etc…) servem automaticamente como parâmetro de eficiência, uns aos outros. Não se trata de medir quem tem o MAIOR resultado e sim a maior EFICIÊNCIA. Por exemplo, o vendedor que traz o MAIOR resultado (vendedor A) pode ser o vendedor que vende para a praça com mais clientes, enquanto que outro vendedor (vendedor B), da mesma empresa, está sendo muito mais eficiente, porém em uma praça menor. A pergunta que se faz então é: “e se o vendedor B, assumisse a praça do vendedor A”?

É nisto que uma técnica mais avançada, chamada DEA, pode nos ajudar a “comparar” os elementos, entre si, de modo a obtermos, em pontos percentuais, qual é a eficiência de cada elemento (novamente, os elementos podem ser o mais variados: funcionários, praças, mídias, segmentos, etc…

A Prestus desenvolveu uma planilha simples, em Excel, para este fim, que pode ser obtida neste link: Planilha DEA Template em Excel

Para utilizá-la, basta salvá-la num diretório local do seu computador,  habilitar o Solver e preencher as colunas de INSUMOS e de RESULTADOS, para cada elemento, em sua respectiva linha.

Nas colunas de INSUMOS, você pode colocar o que foi utilizado/consumido para se gerar aquele resultado. Exemplo: Vamos comparar vendedores, entre si, que atendem praças e gastam valores diferentes, em um determinado mês. Poderíamos colocar nas colunas de INSUMOS:

  • Quantidade de clientes na praça atendida por aquele vendedor
  • Número de leads que marketing conseguiu gerar, para o vendedor
  • Investimento total em campanhas off-line, naquela praça
  • Custo com representação/reuniões, naquele mês.

Nas colunas de RESULTADOS, você irá colocar um ou dois indicadores de resultados que sejam equiparáveis. Exemplo:

  • Valor total convertido em novas vendas
  • Valor total de vendas recorrentes canceladas (churn), naquele mês
  • Valor total em contratos de longo prazo, que trarão vendas mensais

Feito isto, bastar fazer a planilha calcular as percentagens de eficiência de cada um dos vendedores. Você pode fazer isto, teclando CTRL+i. Veja abaixo um primeiro exemplo de cálculo, onde comparamos funcionários que tem horários diferentes (volume de movimento diferentes, portanto) comparando os RESULTADOS de produção (interna e de vendas) com os insumos CONSUMIDOS por cada um, neste exemplo: visitantes médios em seu horário de trabalho e salário do recurso.

ScreenHunter_4463 May. 28 11.08

Na figura acima, percebemos claramente dois funcionários que trazem o mesmo resultado em vendas (proporcionais às comissões que recebem), porém todo o restante é diferente:

  • O Moacir recebe muito mais clientes, em seu horário de trabalho, para resultar no mesmo resultado em comissões, que a Tatiana.
  • Mesmo que o Moacir ganhe menos que a Tatiana, isto justifica apenas parte da sua menor eficiência, quando comparado com ela.
  • Como podemos afirmar isto? A planilha usa os demais funcionários para “julgar” a eficiência do Moacir. Ela faz isto, variando milhares de vezes os “pesos” de cada coluna, no cálculo de eficiência, e considerando a eficiência máxima atingida pelo Moacir, com os pesos que lhe foram mais favoráveis.
  • O Moacir só não será 100% eficiente, se outro funcionário, com os mesmos pesos mais favoráveis ao Moacir, tiver uma eficiência de mais de 100%. Neste caso, o funcionário mais eficiente terá 100% de eficiência, e o Moacir terá eficiência proporcional (mais baixa).
  • Numa conversa com o Moacir, não teremos que entrar em discussões sobre “qual o peso” que foi considerado, pois a eficiência dele foi medida nos pesos mais favoráveis a ele, e podemos dizer que, “no seu lugar” (mesmos pesos), outros funcionários teriam sido mais eficiente que ele.
  • Na planilha, temos 4 funcionários com eficiência 100% em seus resultados, considerando as condições de insumos de que dispunham.

Parece mágica, mas a ferramenta DEA é um exemplo de como o uso de “big data” nos permite conclusões, antes dela inimagináveis!

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