Reduzindo os tempos de espera nas operações de varejo farmacêutico
Uma abordagem analítica para melhorar as operações de varejo farmacêutico, reduzir as filas de espera e melhorar a satisfação do cliente
Em resumo
Desafio
O setor de varejo farmacêutico evoluiu para atender às crescentes necessidades de saúde dos clientes, mas o aumento do tráfego e os processos ineficientes levaram a tempos de espera mais longos e à diminuição da qualidade do serviço. Nosso cliente enfrentou desafios para manter um serviço personalizado e eficiente em meio a esse aumento no número de clientes. O objetivo era diagnosticar os principais problemas e criar um roteiro de iniciativas para melhorar as operações da farmácia, com um foco claro em melhorar a qualidade do serviço e reduzir os tempos de espera, além de quantificar os benefícios esperados dessas mudanças.
Solução
A solução começou com um estudo observacional de farmácias para identificar gargalos que causam longos tempos de espera. Um conjunto de ferramentas orientado por dados rastreou tarefas com registros de data e hora para analisar a eficiência do fluxo de trabalho. Compreender as categorias da jornada do cliente (tíquetes normais, especiais e prioritários) permitiu soluções específicas para cada tipo. Os processos foram mapeados e possíveis melhorias foram exploradas em sistemas de informação, tarefas da equipe, mudanças de layout e consumíveis. Para testar cenários hipotéticos, uma ferramenta de simulação baseada em eventos foi desenvolvida para criar um gêmeo digital de filas de farmácias, permitindo análises preditivas sem interrupções físicas.
Resultados
Equipado com insights de estudos observacionais, mapeamento de processos, simulações e discussões com partes interessadas, um plano de ação abrangente foi desenvolvido. Uma recomendação importante da simulação foi evitar um contador expresso para tíquetes normais, pois isso aumentaria a complexidade e aumentaria os tempos de espera globais em 45% sem reduzir significativamente os tempos de espera das linhas expressas. A abordagem estruturada e baseada em dados garantiu melhorias práticas, alinhadas e viáveis, resultando em um roteiro claro com aprimoramentos priorizados que devem diminuir o tempo médio de espera em 45%-65% e reduzir a probabilidade de um cliente esperar mais de 10 minutos em 47%-70%.
O setor de varejo farmacêutico passou por uma evolução notável, expandindo sua gama de produtos e serviços para atender às crescentes necessidades dos clientes. As farmácias tradicionais de tijolo e argamassa diversificaram suas ofertas, atendendo a um espectro mais amplo de necessidades de saúde. Com um número cada vez maior de clientes a serem atendidos, as farmácias enfrentam o desafio de garantir um serviço rápido e, ao mesmo tempo, mantê-lo atento e personalizado.
O principal desafio enfrentado por nosso cliente foi o aumento do número de pessoas em suas farmácias, o que, combinado com um processo de venda demorado e ineficiente, levou ao aumento do tempo de espera e, consequentemente, a uma percepção negativa da qualidade do serviço e do potencial de perda de clientes. Devido à natureza multifatorial do problema, nosso objetivo era realizar um diagnóstico completo para identificar as causas de impacto mais promissoras e desenvolver um roteiro claro de iniciativas a serem implementadas nas farmácias e nas operações centrais, associado a uma estimativa quantitativa dos benefícios esperados associados à sua implementação.
A solução começou com um estudo observacional aprofundado de várias farmácias. A equipe passou um tempo significativo no local, estudando as rotinas diárias e identificando os gargalos que contribuíram para os longos tempos de espera. Para ajudar nisso, um conjunto de ferramentas foi desenvolvido para rastrear cada tarefa com registros de data e hora. Essa abordagem baseada em dados ajudou a compreender a eficiência do fluxo de trabalho, o que, por sua vez, nos permitiu identificar tarefas que estavam consumindo muito tempo e, portanto, poderiam ser alvo de melhorias.
Como a solução de filas do cliente incluía diferentes tipos de “ingressos” — normais, especiais e prioritários — buscamos aprofundar nossa compreensão da jornada do cliente em cada categoria. Isso nos permitiu analisar tarefas e gargalos específicos associados a cada tipo de ticket e criar soluções específicas de acordo.
Com uma sólida compreensão das operações diárias, começamos a mapear os processos de cada tipo de bilhete e identificamos as principais tarefas que contribuíram para as filas de espera. Analisamos meticulosamente possíveis melhorias nessas tarefas, com um amplo escopo que incluiu mudanças no sistema de informações, modificações nas tarefas dos funcionários, mudanças organizacionais e até mudanças físicas no layout da farmácia e no fornecimento de consumíveis.
Também reconhecemos a necessidade de testar certos cenários hipotéticos que seriam impossíveis de implementar fisicamente sem interromper a operação da farmácia. Consultas como 'Devemos abrir um balcão expresso para ingressos normais?'ou'Qual é a distribuição ideal da equipe entre os turnos?'precisava ser respondida.
Para resolver isso, desenvolvemos uma ferramenta de simulação baseada em eventos que poderia simular o ambiente da farmácia, criando essencialmente um gêmeo digital das filas de farmácias.
Essa ferramenta considerou as taxas de chegada de clientes, o número de balcões, o número de funcionários de plantão durante cada turno e a forma como os balcões foram atribuídos aos diferentes tipos de tíquetes, permitindo prever a distribuição esperada dos tempos de espera para diferentes configurações sem precisar implementá-la fisicamente.
Equipados com uma infinidade de insights do estudo observacional, mapeamento de processos, análise de possíveis melhorias, modelagem de simulação e várias discussões com as partes interessadas, estávamos prontos para apresentar uma plano de ação abrangente. Detalhamos minuciosamente todas as melhorias possíveis, mergulhando profundamente nos pontos problemáticos identificados no processo.
Um resultado notável do projeto, altamente apoiado nas análises de simulação, foi a recomendação contra a implementação de um novo contador expresso para tíquetes normais. Ao contrário das suposições iniciais do cliente, nossas simulações demonstraram que isso apenas aumentaria a complexidade do sistema, aumentando o tempo de espera global sem uma redução significativa na linha expressa. Essa constatação foi fundamental, ajudando a empresa a evitar gastos desnecessários com recursos e possíveis distúrbios operacionais.
Esse processo de análise baseada em dados, discussão aberta com as partes interessadas e modelagem rigorosa de possíveis soluções exemplificaram uma abordagem analítica estruturada para a solução de problemas. Isso garantiu que as melhorias propostas não fossem apenas teoricamente sólidas, mas também praticamente viáveis e alinhadas com a dinâmica do mundo real da empresa.
Todas as recomendações foram consolidadas em um roteiro claro para a empresa, dividindo os aprimoramentos propostos em compartimentos prioritários com base na combinação da facilidade de implementação e do impacto operacional. Espera-se que a implementação dos dois principais grupos prioritários de aprimoramentos diminua o tempo médio de espera em 45%-65% e a probabilidade de um cliente esperar mais de 10 minutos em 47%-70%.
