Modelos de Benchmarking

Benchmarking, traduzido de forma literal como “marca de referência”, é um método cuja essência é a busca constante das melhores práticas. Desta maneira, realizar análise de benchmarking significa comparar organizações semelhantes em busca de referências de desempenho.

Na literatura é muito defendida a utilização de benchmarking como ferramenta eficaz de gestão empresarial. É utilizada em todo mundo para respaldar a realização das transformações necessárias para a melhoria de processos, práticas e resultados das organizações, uma vez que permite que as empresas avaliem, de forma clara e objetiva, seus pontos fortes e seus pontos de atenção em relação às outras.

Assim se tornam capazes de alcançar melhores resultados, crescendo ou se mantendo na liderança do mercado.

Os Modelos de Benchmarking

Os Modelos de Benchmarking são métodos de análise utilizados para realizar comparações sistemáticas entre unidades de produção, sejam elas, empresas, indústrias, departamentos, setores, indivíduos, etc. A ideia é comparar unidades de produção que utilizam e transformam os mesmos insumos nos mesmos tipos de produtos ou serviços.

As técnicas de benchmarking podem ser divididas em duas linhas: frontier benchmarking (benchmarking de fronteira) e average benchmarking (benchmarking médio). Segundo Jamasb e Pollitt (2000), os modelos de fronteira trabalham se baseando na “melhor prática” enquanto os modelos médios trabalham com um “representante médio”.

Os órgãos reguladores no Brasil e em todo mundo têm adotado modelos de Benchmarking para premiar os bons desempenhos. A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), por exemplo, utiliza modelos de benchmarking para avaliar a eficiência dos custos operacionais das concessionárias de transmissão de energia elétrica.

Os diferentes tipos de Modelos de Benchmarking

De forma semelhante ao que ocorre na literatura estatística clássica, é comum distinguir os modelos de benchmarking entre abordagem paramétrica e não paramétrica.

Os modelos de benchmarking também são discriminados em determinísticos e estocásticos. Nos modelos estocásticos, a priori, existe uma tolerância devido ao fato de que observações individuais podem ser afetadas por um ruído aleatório e se modela a estrutura média desprovida do impacto destes ruídos. Já nos modelos determinísticos toda variação é considerada fonte de informação significativa sobre a eficiência.

Os modelos mais conhecidos na linha dos modelos de fronteira (frontier models) são:

Determinístico Estocástico
Paramétrico Mínimos Quadrados Ordinários Corrigidos (Parametric Corrected Ordinary Least Squares – COLS) Análise de Fronteira Estocástica (Stochastic Frontier Analysis -SFA)
Não Paramétrico Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA) Análise Estocástica Envoltória de Dados (Stochastic Data Envelopment Analysis – SDEA)

Em futuros artigos apresentaremos exemplos de aplicações dos modelos de fronteira mais utilizados. Por isso não deixe de se inscrever para receber nosso conteúdo.

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