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Tras cualquier campaña de recopilación de información, surge la cuestión de cómo aprovechar los datos de los informes de RSC. En pocas palabras, ¿cómo hacer que los datos hablen para contribuir mejor a la gestión de la performance global de la empresa ?
¿Por qué analizar los datos de los informes de RSC?
Una vez finalizada la recopilación de sus datos de informes de RSC, las empresas proceden a su análisis. Los beneficios de un análisis exhaustivo son numerosos.
El análisis de los datos extrafinancieros permite, en efecto, gestionar mejor sus cuestiones materiales. Las empresas evalúan y comparan los resultados de los centros, las filiales, las zonas geográficas, las ramas, las profesiones...
¿Cuáles son los límites de los análisis «clásicos»?
¿De qué análisis hablamos aquí? Del análisis de los datos brutos y de la información cualitativa que los ilustra. Esto permite realizar análisis de tendencias en diferentes ejes (tamaño de los centros, país, profesión, región, continente...).
Para evaluar y comprender estas tendencias a nivel de grupo, a menudo se empieza comparando las curvas de los indicadores correspondientes a las cuestiones materiales. Por ejemplo, se estudiarán al mismo tiempo la evolución del consumo de agua, del consumo de energía y la cantidad de productos fabricados. La idea es observar si evolucionan o no en la misma dirección o, de forma más general, si están correlacionados entre sí.
Dicho esto, trabajar con datos brutos no permite realizar análisis de tendencias precisos.
Por ello, el segundo paso suele ser calcular «intensidades». Se trata de ratios del tipo «consumo de energía por producto fabricado», «consumo de agua por m2 de superficie», «número de días de formación por empleado»... Estas intensidades proporcionan información interesante. Permiten relativizar los datos brutos de «consumo de energía», «consumo de agua» o «número de días de formación»...
Sin embargo, el uso de estas intensidades sigue siendo difícil y, a veces, incluso engañoso:
- Una intensidad solo representa una faceta de un tema y no tiene en cuenta la complejidad real de la empresa. Por ejemplo, el consumo de energía de un centro industrial depende, sin duda, del número de productos fabricados, pero también puede depender de la tecnología utilizada, del tamaño de los edificios, del personal presente en el centro, de la meteorología, etc. Por lo tanto, se puede evaluar el rendimiento real del centro en términos de consumo de energía. Queda claro que la única intensidad por producto fabricado no es suficiente;
- Consolidada a nivel de grupo, una intensidad ya no significa gran cosa. La razón: puede ocultar una gran heterogeneidad de situaciones;
- El análisis de la evolución en el tiempo de una intensidad consolidada a nivel de grupo es mucho más complejo de lo que parece. Así, un cálculo del tipo «variación de la intensidad global de un año a otro a nivel de grupo» puede dar la sensación de una mejora cuando, en realidad, no es así. Por ejemplo, la intensidad «consumo de energía / cantidad de productos fabricados» a nivel de grupo podría disminuir. La razón: porque la actividad que más energía consume habrá retrocedido considerablemente (debido, por ejemplo, a una caída de las ventas). En este caso, concluir que ha habido una mejora en el desempeño energético del grupo sería, sin duda, erróneo.
¿Cómo ir más allá?
Resulta evidente que comprender el desempeño real de una empresa requiere analizar con mayor precisión los datos de los informes de RSC. Esto requiere combinar una visión operativa de los datos con el uso de modelos estadísticos. Dicho enfoque pasa por comprender inicialmente los factores (es decir, otros indicadores) que pueden influir en los datos brutos que nos interesan (como el consumo de energía o agua, por retomar los ejemplos mencionados anteriormente).
A continuación, el análisis de los datos y sus correlaciones con estos factores mediante modelos estadísticos permite definir mejor el desempeño de la empresa. ¿Cuáles son los centros o actividades con mejor rendimiento? ¿Cómo evoluciona su desempeño a lo largo del tiempo?
Este tipo de análisis establece puentes entre los datos financieros y los extrafinancieros. También abre un abanico de posibilidades para la publicación de futuros informes integrados. Fomenta el intercambio de información útil y de buenas prácticas, así como la (re)definición de prioridades. Contribuye al desarrollo de la innovación, la cual nutre la cartera de buenas prácticas de los «best in class» de la empresa.
La implementación de modelos estadísticos permite además identificar fácilmente los centros con un gran potencial de mejora. Este ejercicio puede resultar complejo cuando se trabaja con perímetros de cientos de centros, cada uno con características diferentes.
De este tipo de análisis se derivará también la definición de objetivos de mejora —realistas— y el plan de acción que debe implementarse para alcanzarlos.
Cabe señalar que, en esta lógica de mejora continua, el análisis de los datos de los informes de RSC debe incluir el análisis de las «tasas de cobertura». ¿Por qué? Para plantearse las preguntas adecuadas sobre la evolución del protocolo de informes de RSC, del marco de indicadores (por ejemplo, para eliminar preguntas innecesarias), del circuito de validación, etc.
Conclusión
Hacer que los datos de los informes de RSC hablen: este es un reto esencial para gestionar y mejorar el desempeño global de una empresa. Este ejercicio, complejo y apasionante, requiere combinar la visión «operativa» con análisis matemáticos y estadísticos.
Esto solo será posible para quienes dispongan de datos de informes de RSC fiables y cuenten con el tiempo necesario. Supone estar equipado con un software de informes extrafinancieros, el cual facilita la recopilación de datos, favorece la fiabilidad de la información recogida y permite el análisis multidimensional de los datos.
Crédito de la foto: UX Indonesia