Autor: Anthony Welsh
El mes pasado, discutimos la idea de construir una cultura de pensamiento basada en datos usando la fórmula Y=f(x) + N. Echemos un vistazo más de cerca al lado izquierdo de la ecuación, Y.
Y es la salida, también llamada variable de respuesta. Tiene que ser algo específico para que se puedan recopilar datos sobre el desempeño de los resultados individuales del proceso o producto. Si nosotros (o nuestros clientes) valoramos algo, debemos medirlo. Si no estás midiendo resultados importantes, ¿cómo puedes saber si las cosas están mejorando o empeorando? Cuando no tienes conocimiento sobre algo, es cuando las cosas se sienten impredecibles. Intentar utilizar la esperanza como estrategia es un camino resbaladizo hacia la confusión, las malas decisiones y las emergencias.
Obtener el resultado correcto debe ser una prioridad si desea evitar perder tiempo y recursos considerando x. Al pensar en Y, hay al menos dos cosas a considerar.
¿Es esto correcto Y? ¿Es relevante?
Puede haber más de una Y y corresponde al cliente decidir cuál es. Entonces puedes ajustar este primer punto a: todo ¿Cuál es la Y correcta? “Es posible que nos entusiasme una función o que sigamos optimizando el resultado de un proceso mucho más allá de lo que el cliente está dispuesto a pagar. E incluso si tienes algo grandioso, no puedes administrar un negocio si tus clientes no pagan.
Para ser más eficaz, comience siempre con el cliente. Contamos con clientes internos y externos. Entonces, incluso si no interactúa con los clientes finales, probablemente hablará con los clientes internos. su salida como su información al lado downstream de la organización.
¿Has demostrado que puedes medir Y?
Ahora el segundo punto. Sin una buena manera de medir Y, será difícil, si no imposible, mejorarlo. ¿Cómo sabe que los valores que registra son buenos? El hecho de que su equipo esté calibrado no significa que los datos que está recopilando sean útiles.
El Análisis de Sistemas de Medición (MSA) es una herramienta útil que se enseña en la capacitación Six Sigma y que permite la validación completa de los sistemas de medición. Esto se puede hacer rápida y fácilmente (muchas veces al día) tanto para datos variables (números de escala continua) como para datos de atributos (recuentos, porcentajes, pasa/falla). El ruido presente en un sistema de medición, si no se estudia, puede llevar a conclusiones erróneas, como aceptar una mala salida o rechazar una buena. Además, un sistema de medición deficiente puede dificultar encontrar x para resolver el problema.
coca nueva
Seguramente hay empresas multimillonarias trabajando en este problema y podemos aprender de ellas, ¿verdad? En realidad, no siempre es fácil hacer realidad estos conceptos. ¿Has oído hablar de la Nueva Coca-Cola?Está recopilado en un libro. parpadear Este artículo de Malcom Gladwell destaca el error de no obtener el resultado correcto. Publicaré una versión abreviada a continuación, pero si aún no la has leído, léela.
A principios de la década de 1980, Coca-Cola, la antigua campeona de los refrescos, estaba perdiendo constantemente participación de mercado frente a la recién llegada Pepsi. Pepsi llevó a cabo una campaña de marketing llamada Pepsi Challenge. La campaña pedía a los ávidos bebedores de cola que tomaran sorbos de dos vasos y eligieran su favorito. Pepsi aprovechó este estudio porque la mayoría de los participantes eligieron el vaso que contenía Pepsi.
Por supuesto, Coca-Cola cuestionó sus hallazgos, pero cuando realizaron en privado sus propias pruebas de sabor a ciegas en persona, encontraron los mismos resultados. Coca-Cola sintió que necesitaba responder o seguir perdiendo participación de mercado. Entonces, después de aplicar esta prueba de sorbo a un prototipo para futuras investigaciones, Coca-Cola desarrolló una “nueva cola” que era más ligera y dulce, y comenzó a ganar ventaja sobre Pepsi. Luego llevamos a cabo un estudio de validación con cientos de miles de consumidores en toda América del Norte. New Coke superó a Pepsi entre 6 y 8 puntos porcentuales, y el director ejecutivo de Coca-Cola dijo que era “el movimiento más sólido que la compañía haya hecho jamás”.
Sin embargo, la nueva Coca-Cola ya no está disponible en las tiendas. De hecho, Coca-Cola tuvo que restablecer la antigua fórmula después de sólo 77 días debido a la protesta pública.
Aprende de la Y equivocada
¿qué pasó?¡Ninguno de los datos que tenían era útil! No era la Y correcta, o al menos solo La formulación de Y. Cola, criticada, era más que una simple prueba de sorbo a ciegas. La marca, el embalaje y el contexto importan. ¿Cuándo fue la última vez que tomaste un sorbo de refresco a ciegas en un laboratorio? La mayoría de nosotros diría que nunca. Beba una lata entera en la comodidad de su hogar sabiendo que compró una caja.
Pepsi es una bebida dulce con sabor cítrico. Nacido para ganar la prueba de mordida. Sin embargo, las bebidas demasiado dulces pueden volverse abrumadoras y desagradables una vez que hayas terminado toda la lata. Su producción incorrecta es la razón del fracaso de New Coke. Este CLT (Prueba de Ubicación Central) no fue una buena representación de lo que estaba sucediendo en la vida real. Y si bien CLT es una parte importante de la investigación de mercado que genera estandarización, no cuenta toda la historia. Coca-Cola no reconoció todas las Y relevantes para medir y dedicó mucho tiempo y recursos a optimizar las Y equivocadas.
Antes de adelantarse y perder demasiado tiempo experimentando, guíe los pasos de definición de su proyecto con preguntas. A menudo nos sentimos tentados a lanzarnos directamente al análisis, especialmente cuando hay una gran cantidad de datos históricos disponibles. No seas víctima de eso. Utilice el pensamiento crítico para asegurarse de que está investigando la Y correcta. Luego, valide su sistema de medición para asegurarse de que pueda recopilar datos útiles y responder las preguntas de su proyecto.
Seis Sigma en el Centro
Anthony Welsh es un Master Black Belt Six Sigma con 20 años de experiencia en la ejecución de proyectos para la industria automotriz y de productos de consumo. En su puesto en The Center, Anthony comparte sus herramientas expertas en pensamiento crítico y toma de decisiones basada en datos para ayudar a los clientes a lograr resultados reales utilizando la metodología Six Sigma.categoría: seis sigma