Analyseren van data bepalend voor succes van Lean Six Sigma

31 oktober 2016 Consultancy.nl

Veel verzekeraars dienen fundamentele zaken in hun processen aan te passen. Het verlagen van claimkosten en interne kosten, maar ook het verbeteren van klantervaringen wordt door 94% van de verzekeraars genoemd als prioriteit. Lean Six Sigma wordt vaak ingezet om dit soort verbeteringen procesmatig door te voeren. Het blijkt echter dat 60% van de Lean Six Sigma trajecten niet zorgt voor de gewenste resultaten. Hoe kan dit?

Een vliegende start

De lancering van nieuwe producten is spannend, want: wat gaat het doen? Een grote bank en verzekeraar lanceerde onlangs online diverse spaar- en leenproducten. De lancering was succesvol: er kwamen ruim 500 aanvragen per week binnen voor een nieuwe spaarrekening (zie figuur 1). De instroom van aanvragen ging sneller en was groter dan voorspeld. Helaas leidde dat ook tot een langere verwerkingstijd van de aanvragen. Ongeduldige klanten belden de bank, wat erin resulteerde dat het aantal telefoontjes dat moest worden afgehandeld verdrievoudigde naar 2.000 gesprekken per week. Een verhoogde werkdruk voor de bankmedewerkers was een logisch gevolg, wat de kwaliteit van de verwerking niet ten goede kwam. Inderdaad: een interne audit bevestigde het beeld dat risicobeheersing en operationele controle onder deze omstandigheden te lijden hadden.

Meer werk is meer personeel?

De oplossing voor een dergelijk probleem leek eenvoudig: gewoon meer medewerkers inhuren. Een logische vervolgstap was het inhuren van 20 extra medewerkers via gespecialiseerde bureaus. Overwerken werd aangemoedigd om alle aanvragen te verwerken. Vervolgens werd een Lean Six Sigma traject opgestart om de problemen snel te verhelpen. Uit de meet- en analysefase kwam naar voren dat de instroom van aanvragen hoger was dan verwacht, en dat extra capaciteit dus noodzakelijk was.

Aantal aanvragen per dag

Intuïtieve reflex

De druk op het management en de medewerkers was enorm, dus werd deze aannemelijke oorzaak direct omarmd. Meer werk, dus meer mensen nodig. Deze reflex is veelvoorkomend: de intuïtieve overtuigingen worden geaccepteerd, maar niet onderworpen aan een systematische, statistische en analytische benadering. In dit geval betekende dit meer medewerkers aannemen zonder kritisch te kijken naar alternatieven. Waren er echt 20 extra medewerkers nodig om alles recht te trekken?

Simpel maar effectief

Er werd meteen aangenomen dat meer aanvragen direct leiden tot andere problemen (te veel telefoontjes, lagere kwaliteit, enzovoorts). Extra medewerkers kosten echter geld, dus bedrijfseconomisch was de beslissing om extra mensen aan te nemen niet ideaal. De directie besloot daarom de hele operationele organisatie door te laten lichten en zo de kansen op kostenverlaging en -verhoging van de klantwaardering te inventariseren. Hierbij kwamen enkele problemen aan het licht voor wat betreft het aanvraagproces:

  • Er miste managementinformatie over voorraadstanden, evenals informatie over het aantal aanvragen en de verwachte instroom op basis van de historie van het bedrijf.
  • De werkinstructies waren overcompleet.
  • Halverwege het proces werden diverse aanvragen teruggeplaatst in de voorraad, omdat ze te ingewikkeld bleken voor de betreffende medewerker.
  • Alle medewerkers namen alle typen aanvragen op zich, waardoor iedereen simpele én complexe aanvragen te verwerken kreeg.

Typen aanvragen en verwerkingstijd

Het proces kende dus zeer veel variatie in verwerking, benodigde kennis, opleidingstijd en foutkansen, en bevatte onvoldoende operationele aanstuurinformatie. Om te bepalen waar deze variatie zich bevond en om erachter te komen hoe groot de variatie was, is er een steekproef van 100 aanvragen gedaan; hieruit kwam naar voren dat er vier groepen aanvragen waren (zie figuur 2). 

De resultaten van deze steekproef gaven aanleiding om het proces te optimaliseren en zo de variatie te verminderen. De procesaanpassing was zeer simpel. In het oude proces werden alle soorten aanvragen door alle medewerkers behandeld. In het nieuwe proces werden de aanvragen eerst op volledigheid gecontroleerd, waarna de complete aanvragen werden gesorteerd op type aanvraag (simpel t/m complex). Ieder type kreeg dedicated medewerkers. De werkvariatie werd hiermee sterk gereduceerd, wat zorgde voor een hogere verwerkingssnelheid en een hogere kwaliteit. Simpel, maar effectief.

De resultaten van de pilot waren opmerkelijk:

  • Een productiviteitsstijging van ruim 90%
  • Snellere verwerking en vermindering van de voorraad met 98%: van ruim 4.000 aanvragen naar minder dan 80 binnen 4 weken (zie figuur 3)
  • Daling van telefoonaanbod van 66%: van 3.000 calls per week naar 1.000 calls per week zie figuur 4)
  • Verhoging van kwaliteit naar 98%: foutloos
  • Dagelijkse en wekelijkse managementinformatie: over alle noodzakelijke operationele KPI’s
  • Reductie van kosten: reductie van personeel met 30 fte’s

Voorraad aanvragen

Waar ging het in eerste instantie mis?

Lean Six Sigma beoogt de kwaliteit van de resultaten van processen te verbeteren. Dit gebeurt aan de hand van een stappenplan: eerst moeten de oorzaken van de fouten worden ontdekt, daarna moeten deze worden verwijderd. Reductie van variatie is daarbij een belangrijke factor. 

In het geval van de bank/verzekeraar werd er echter een essentieel detail over het hoofd gezien: het grondig analyseren van de harde gegevens, bestaande uit beschikbare en verifieerbare data. In plaats daarvan werd er – te vroeg – een intuïtieve reflex gevolgd en werden er meer mensen aangenomen: een veelgemaakte fout in Six Sigma trajecten. Deze intuïtieve reflex is logisch: de tijdsdruk is groot en de financiële consequenties zijn enorm.

Toch is bovenstaande intuïtieve reflex niet effectief. Zoals aangetoond in meerdere onderzoeken, is een statische analyse namelijk betrouwbaarder dan intuïtie. Intuïtie kán een indicator zijn, maar mist de statistische onderbouwing. Voorts is intuïtie onderhevig aan eigen ervaringen die niet ter zake doen, maar die wel sterk het besluit beïnvloeden.

Telefoon aanbod (per week)

In de hierboven beschreven casus is dus met weinig informatie en op basis van intuïtie gekozen voor de meest voor de hand liggende oplossing: meer medewerkers inhuren. Het onderliggende probleem was echter de onvolledige analyse. Die onvolledigheid is één van de tien meest gemaakte fouten bij Lean Six Sigma-toepassingen. 

Door een aantal simpele vragen te stellen in de analysefase, kan echter vrij snel beoordeeld worden wat de basis is voor toekomstige beslissingen: gevoel of onderbouwing.

  • Wat is de statische onderbouwing van de analyse?
  • Welke bronsystemen zijn gebruikt?
  • Welke berekeningen zijn gedaan?

Geconcludeerd kan worden dat Lean Six Sigma een prima toolbox is, maar het resultaat wordt uiteindelijk toch bepaald door de timmerman. Om bij de metafoor van gereedschap te blijven: Meten is weten, gissen is missen en gokken is dokken.

Een artikel van Roel Kock, werkzaam als organisatieadviseur/black belt projectmanager bij adviesbureau PRCS. Dit artikel is eerder geplaatst in Assurantie Magazine.

Nieuws