Caso práctico de eficiencia

Análisis de la creación de presentaciones en empresas de consultoría

Las empresas de consultoría invierten una gran parte de sus recursos en la comunicación con el cliente. La mayoría de las principales empresas de consultoría emplean especialistas para trasladar sus conclusiones y recomendaciones a presentaciones convincentes. Estos especialistas han adquirido años de experiencia y han desarrollado un conjunto de prácticas recomendadas basado en el estándar del sector, Microsoft PowerPoint.

Aun así, nuestra experiencia personal en una empresa de consultoría y los datos de otros consultores y expertos en gráficos indicaban un gran potencial para mejorar la eficacia en la creación de diapositivas.

A partir de estos indicadores, pasamos medio año realizando entrevistas y observando flujos de trabajo para comprender el problema a fondo. Después, utilizamos situaciones de prueba para cuantificar nuestra impresión cualitativa. Nos centramos principalmente en la eficacia del software. Cooperamos con una consultora de estrategia de máximo nivel que nos permitió publicar los datos de forma anónima.

Identificación del potencial de mejora

Gráfico circular que muestra que el 63 % del trabajo de producción de diapositivas tiene un alto potencial para que el software lo mejore.

El gráfico 1.1 muestra la distribución del tiempo que los expertos gráficos dedicaron a las presentaciones. El 11 % de su tiempo se dedicó a dibujos específicos de las diapositivas. Otro 26 % se invierte en escribir texto. Las dos cifras ofrecen un potencial limitado de mejora. La velocidad de escritura está limitada a las habilidades del usuario con el teclado, mientras que la creación de dibujos es difícil de normalizar utilizando software inteligente.

El 22 % se invierte en la creación de gráficos empresariales a partir de datos numéricos. Con diferencia, la mayor parte del tiempo se invierte en organizar el texto, los dibujos y los gráficos para crear el diseño final de la diapositiva (41 %). En el tiempo dedicado tanto a los gráficos como al diseño no se incluye la introducción de texto. Si se incluye este tiempo, el 30 % del tiempo de trabajo se invierte en gráficos y el 59 % en componentes de diapositivas estándar no numéricos, sin incluir los dibujos.

Tanto la generación de gráficos como la de diseño de diapositivas tiene un gran potencial de mejora, puesto que los diseños de gráficos y diapositivas suelen estar normalizados dentro de una empresa y asociados a reglas de diseño comunes que se pueden formalizar en un programa informático.

En el resto de este estudio, nos centramos en el impacto que supone el uso de think-cell, que fue diseñado para sacar partido del potencial de mejora en términos de eficacia descrito en la generación de gráficos. Como primer paso, estudiamos con más detalle los tipos de gráficos que utilizaban las empresas de consultoría.

En el gráfico 1.2, se muestra que solo unos cuantos tipos de gráficos representan una gran parte de todos los utilizados por la consultora con la que colaboremos. Comparamos este resultado con los obtenidos con otras empresas de consultoría y descubrimos que se podía aplicar lo mismo en cualquier lugar, ya que los tipos de gráficos predominantes variaban muy poco entre distintas empresas.

Gráfico circular que muestra que el 85 % del trabajo de toda la producción de gráficos se realiza mediante 5 tipos de gráficos: columna de 100 %, circular, barra, cascada y columna.

Comparativa de think-cell con PowerPoint

Gráfico de columna acumulada que muestra que la mezcla de gráficos del conjunto de pruebas es representativo.

Para cuantificar el impacto de think-cell en la creación y la modificación de gráficos, seleccionamos un conjunto de 48 gráficos tipo de un dosier de diapositivas archivadas. En el gráfico 1.3, se ilustra que la combinación de tipos de gráficos del conjunto de prueba se parece a la combinación obtenida al analizar un conjunto de diapositivas mucho mayor. Nuestro colaborador contó el número de tipos de gráficos distintos en un conjunto de 1000 diapositivas elegidas aleatoriamente de su dosier. 468 de estas diapositivas contenían un gráfico.

Creamos dos tipos de situación a partir del conjunto de prueba. En la primera situación, se simuló el proceso de creación típico: un consultor realiza el boceto de un gráfico, lo envía por fax al experto y este lo pasa a PowerPoint. En nuestra prueba, un experto con gran experiencia en gráficos de nuestro colaborador convirtió los bocetos a diapositivas de PowerPoint.

Podía utilizar el conjunto de plantillas habitual de la empresa para tipos de gráficos y cantidades típicos (4 columnas, 5 columnas...) y también las macros que ya se utilizaban (para leyendas, unidades de medida, etc.). Dedicamos el tiempo necesario a crear los gráficos.

En la segunda situación, imprimimos las diapositivas creadas en la primera, se anotaron en ellas los cambios habituales que realizaría un consultor y se enviaron de nuevo al experto en gráficos. Medimos el tiempo invertido en incorporar de nuevo los cambios en las diapositivas.

Las dos mismas situaciones se utilizaron para evaluar la eficiencia think-cell.

Mejora de la productividad con think-cell

La conclusión principal se muestra en el gráfico 1.4. Muestra el tiempo total necesario para crear y cambiar los gráficos especificados por nuestro conjunto de prueba. En el caso de nuestro colaborador, la modificación supone aproximadamente el 60 % del tiempo de creación del gráfico. Por lo tanto, incrementamos el tiempo para la modificación de gráfico por dos. Esto coincide con la suposición común de que un ciclo de creación deriva al menos en dos ciclos de modificaciones.

Gráfico de líneas que muestra un factor de incremento de velocidad de 3,2 en el tiempo de trabajo en los gráficos total con think-cell.

El tiempo total necesario para terminar el conjunto de prueba utilizando PowerPoint junto con plantillas y macros fue superior a diez horas. El tiempo total necesario para terminar el conjunto de prueba utilizando PowerPoint con think-cell fue aproximadamente de tres horas. Esto implica un factor de incremento de velocidad total de 3,2 puntos.

En el gráfico 1.5, se desglosa este resultado según los cuatro tipos de gráficos incluidos en nuestra prueba. Todos los tipos de gráficos mejoran de manera muy uniforme al utilizar think-cell, sobre todo en el caso de realizar modificaciones.

Gráfico de barras que muestra que el trabajo con todos los tipos de gráficos se acelera con think-cell.

Estudio completo

En esta página, se muestra una versión en línea abreviada de un caso práctico pormenorizado llevado a cabo con uno de nuestros principales clientes.

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