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ARTÍCULO TÉCNICO
CONSULTORÍA Y
Gestión FM
2. En la fase de uso, buscando el analizar
la información (y compararse), cual-
quiera se puede medir con respecto
a la media. Sin embargo, en un
ben-
chmark
se debe entrar en la catego-
ría o estructura correcta en función
de esos parámetros, si no el análisis o
comparación no será coherente e, in-
cluso, puede ser inválido.
Lo anteriormente expuesto se ilus-
tra gráficamente en la Figura 2.
Para acotar estos parárnetros ini-
ciales hay que llevar a cabo un estudio
concienzudo de qué se quiere anali-
zar y cuáles son los factores que in-
tervienen. El lanzarse en la recogida
de datos sin una estructura inicial co-
rrecta es sinónimo de fracaso, ya que
no sabes en qué epígrafe van los da-
tos que recoges o simplemente si son
válidos para la comparativa o no.
Tras analizar los precios máximos y
mínimos del menú de mediodía en la
zona de Plaza Castilla, se observa que
el precio se puede quintuplicar de un
restaurante a otro. Este es el primer
indicador que justifica la necesidad de
un estudio más profundo y también
de una posible necesidad de clasifica-
ción en gamas o segmentos.
Cuando los entornos del estudio
tienen cantidad de factores que ha-
cen que los datos que se obtienen
estén condicionados y, sobre todo,
que los mismos datos puedan tener
distintos grados de validez depen-
diendo del usuario o lector, se debe
estructurar un método denominado
benchmark
.
La diferencia principal entre la me-
dia de una serie de datos y el
bench-
mark
estriba en el ejercicio inicial de
validación de los datos que se usan
para realizar el cálculo. El hecho de
llamar a algo
benchmark
implica que
se han estudiado y validado los pará-
metros que se van a considerar a la
hora de recoger los datos. Este tema
podría llevar varias horas de descrip-
ción, pero, por simplificar, diremos
que:
1. En la fase de diseño y recogida de
datos para el cálculo de los valo-
res, cuando el ejercicio es una me-
dia, todos los que están bajo el tí-
tulo general son aceptados. Sin em-
bargo, en un
benchmark
esto no es
así. Los datos deben estar validados
dependiendo del cumplimiento de
una serie de parámetros para que
sean considerados.
24,21 €, seguro que los hay de 7 u
8 € buenos, y también malos, al igual
que ocurrirá con los que cuestan más
de 40 €.
El “
benchmark
del coste del menú”,
que hemos usado como título de
nuestro ejemplo, debería servir para
que un comensal sepa cuál es el ran-
go óptimo de mejor precio para un
tipo de servicio y calidad. Y, a su vez,
para que el dueño de un restaurante
sepa en qué rango está su producto
en cuanto a alcance y si está dentro o
fuera de los precios de la competen-
cia, obviamente dentro de ese rango.
Queda claro que con el méto-
do usado de sumar datos y dividir-
los para calcular la media aritmética
no se obtienen resultados coheren-
tes que se puedan usar para tomar
decisiones correctas, ni para elegir el
mejor restaurante, ni para comparar-
te con la competencia. Es por eso que
pasaremos a explicar una metodolo-
gía algo más elaborada denominada
benchmark
.
¿Qué es un benchmark?
Tras este ejemplo queda claramen-
te demostrado que necesitamos un
grado de detalle mayor y un análisis
más complejo, ya que si no la toma
de decisiones no es válida o, por lo
menos, puede inducir a errores. Un
benchmark
no es una media. Si lo que
queremos es un valor medio, enton-
ces sí que podemos usar ese método.
Si lo que queremos son valores de re-
ferencia en escenarios complejos, se
debe usar otra metodología.
Figura 1. Cálculo de la media aritmética.
En un benchmark la recogida de datos consume la
mitad de recursos que el dimensionado de la
estructura y dentro del conjunto sólo es el 30% del
total