Capítulo 7. Análisis de las interrelaciones entre KPI en una pequeña empresa a través de modelos causales temporales
| Autor | Gelmar García Vidal, Alexander Sánchez Rodríguez, Reyner Pérez Campdesuñer y Rodobaldo Martínez Vivar |
| Páginas | 172-200 |
Introducción
Las pequeñas y medianas empresas son consideradas en muchos
países como el eje central de su economía (Cerchione y Esposi-
to, 2017; Taneja et al., 2016; Wong et al., 2015). Sin embargo, los
propietarios-gerentes de este tipo de negocios no siempre tienen
claro qué factores tienen más influencia en sus resultados econó-
micos. Lo anterior impide un desempeño consistente de este tipo
de negocio con lo que se espera de él.
Aunque se afirma que el balanced scorecard o cuadro de
mando integral (CMI) es un sistema de medición de desempeño
líder en el mundo que intenta vincular el éxito financiero a largo
plazo con el desempeño logrado desde la perspectiva de los clien-
tes, los procesos internos y los empleados y sistemas (Antonsen,
2014; Kaplan y Norton, 2004; Quesado et al., 2016; Waluyo et al.,
2016), las relaciones causales entre sus perspectivas y sus indi-
cadores se basan en interpretaciones subjetivas o en aplicaciones
matemático-estadísticas sustentadas en relaciones causales es-
tablecidas en la teoría (Bisogno et al., 2016; Collins et al., 2016;
Navarro-Elola et al., 2016; Perramon et al., 2016; Sim y Koh, 2001;
Waluyo et al., 2016; Wu, 2012).
Lo que se ha dicho anteriormente es una restricción que
impide que los empresarios de las pequeñas empresas conozcan
los factores reales que influyen en el desempeño de la empresa y
actúen de manera inteligente para mejorarlo. Es por eso que las
pequeñas empresas necesitan desarrollar un proceso sólido y uti-
lizar herramientas analíticas para administrar sus datos, a fin de
ayudar a la toma de decisiones para fomentar el crecimiento y des-
bloquear oportunidades para mantenerse en la carrera competiti-
va. La introducción de la analítica en la toma de decisiones puede
tener enormes efectos sobre la efectividad y la rentabilidad organi-
zacional (Kambadur et al., 2016; Peters et al., 2016; Roberts, 2016).
El análisis de datos en las pequeñas empresas tiene que
pasar de la analítica descriptiva —o los informes como el nivel
más básico a través de una variedad de otros tipos de analítica—
a una analítica predictiva o prescriptiva para producir resultados
sustanciales. A la luz de lo anterior, el propósito básico de esta
investigación es descubrir las relaciones causales entre algunos
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Gelmar García Vidal, Alexander Sánchez Rodríguez,
Reyner Pérez Campdesuñer, Rodobaldo Martínez Vivar
indicadores clave de desempeño (KPI) en las pequeñas empresas.
Esto permitirá identificar métricas que a menudo no han recibido
mucho enfoque y medir cómo esas métricas se correlacionan con
una definición medible de éxito (Brynjolfsson y Silberholz, 2019).
Las relaciones causales entre indicadores son importantes
para tomar decisiones. Saber qué indicador afecta a otro permite
establecer una prioridad estable en las acciones de los pequeños
empresarios. Con el propósito de lograr estos objetivos utilizamos
el modelado causal temporal (MTC): un enfoque que generaliza la
noción de causalidad de Granger a series de tiempo multivariadas
(Eichler, 2012; Kambadur et al., 2016, p.42).
En la siguiente sección se proporcionan los fundamentos
teóricos de la investigación, se discuten temas como la medición
del desempeño, los KPI y el método de modelado causal temporal.
La sección de metodología incluye el método de investigación y el
contexto en el que se aplica la investigación. La sección de resul-
tados presenta los resultados obtenidos seguido de la discusión y
conclusiones.
Revisión de la literatura
El análisis correcto de los indicadores en una pequeña empresa
mejora las decisiones tanto estratégicas como tácticas, por lo
que todo empresario de una pequeña empresa necesita este tipo
de análisis (Brynjolfsson y Silberholz, 2019; DalleMule y Davenport,
2017; Kaplan y Norton, 2004; Peters et al., 2016; Roberts, 2016). El
complejo entorno empresarial actual presenta un cambio drástico
en la forma en que los empresarios de pequeñas empresas deben
medir el éxito de sus negocios y analizar los factores que mejoran
este éxito. También es cierto que, de alguna manera, existe una ma-
nera reactiva de responder a esos cambios, principalmente porque
todo el análisis se basa en datos pasados. Sin embargo, las nuevas
tendencias en examinarlo permiten, de manera proactiva, explorar
posibilidades de mejorar el desempeño (Duréndez et al., 2016; Fa-
youmi y Loucopoulos, 2016; Heinicke et al., 2016; Žmuk, 2017).
El principal objetivo en la medición del desempeño de una
empresa es saber si está en camino de alcanzar las metas es-
tratégicamente establecidas. La medición debe mostrar qué se
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