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Chamadas abandonadas na central de atendimento: o painel de Michigan

Em resumo

A agência de serviços à infância de Michigan refez seus painéis executivos com 42 métricas ligadas a perguntas de gestão. Um deles mostrou que a taxa de ligações abandonadas na central de denúncias saltou de menos de 5% para quase um terço. Ajustes de escala, relatórios por atendente e recrutamento contínuo a levaram de mais de 35% para cerca de 5%. O Government Performance Lab, da Harvard Kennedy School, descreve o método.

Uma central de atendimento que perde ligações sem que ninguém perceba pode, em um serviço de proteção, deixar crianças sem socorro. O Government Performance Lab (GPL), da Harvard Kennedy School (HKS), descreveu como a agência de serviços à infância de Michigan (EUA) construiu, em 2019, um painel executivo de gestão que tornou o problema visível. O relato está em “Designing New Performance Dashboards in Michigan’s Children’s Services Agency” (2021) e na versão em PDF do brief.

A ideia em resumo

Com nova liderança, a agência quis refazer os painéis que a equipe sênior revisava. Os antigos eram difíceis de usar para formular hipóteses e acompanhar mudanças, muitas das métricas existiam por exigência de um acordo judicial e não por utilidade operacional, e poucos indicadores funcionavam como alerta antecipado. Os gestores regionais raramente viam a evolução do próprio desempenho no tempo.

O que a experiência mostrou

  • Das perguntas às métricas. A agência listou áreas de preocupação e “pontos cegos” e, para cada área (central de denúncias, investigações, casos abertos, acolhimento), definiu as principais perguntas de gestão em três categorias: capacidade do sistema, qualidade do programa e resultados para crianças e famílias. Cada pergunta ganhou uma métrica, num total de 42.
  • Indicadores de tendência e de alerta. Incluiu gastos frente ao orçamento, óbitos e lesões graves, disparidades por raça e etnia nos pontos de decisão e medidas de curto e longo prazo, como a reincidência de maus-tratos comprovados após um, seis e 12 meses do encerramento do caso.
  • Visualização que orienta a ação. Cada gráfico mostra três anos de dados mensais, uma linha de referência, desagregação por componentes operacionais e um texto explicando por que o dado importa e o que a tendência pode indicar, por exemplo, ajuste de escala de pessoal.
  • O caso das ligações abandonadas. No início de 2017, menos de 5% das ligações à central de denúncias eram abandonadas antes de serem atendidas. Nos dois anos seguintes, a taxa subiu e chegou a quase um terço em meados de 2019. Quem desiste da ligação pode não tentar de novo.
  • Medidas adotadas. A gestão identificou os horários críticos e reforçou a escala nessas janelas; criou um relatório de volume e tempo por atendente para achar boas práticas e quem precisava de apoio; e passou a recrutar atendentes de modo contínuo, para ter candidatos prontos quando surgisse vaga. A taxa de abandono caiu de mais de 35% para cerca de 5%.

Como aplicar no Brasil

  • Comece pelas perguntas. Para a central 156, a ouvidoria, o pronto atendimento ou o canal de denúncias do município, escreva as perguntas que o gestor precisa responder (há gente suficiente? o volume está sobrecarregando? as decisões são consistentes?) e só depois escolha os dados.
  • Meça o abandono e o tempo de espera. Chamadas e atendimentos presenciais perdidos são sinais de alerta baratos de acompanhar, desde que o sistema telefônico ou de senhas registre os dados.
  • Mostre séries longas e uma meta de referência. Três anos de dados mensais revelam tendências que um número do mês esconde.
  • Ajuste escala e recrutamento ao padrão de demanda. Veja em quais dias e horas a espera aumenta e cubra esses horários; em áreas com alta rotatividade, mantenha um cadastro de candidatos, respeitando as regras de ingresso do ente.
  • Acompanhe desempenho individual com cuidado, para aprender com quem vai bem e apoiar quem precisa, sem transformar o relatório em instrumento de punição.

Cuidados e limites

O brief é um relato de projeto, escrito pelo GPL sobre sua própria assistência técnica, e a queda das chamadas abandonadas é descrita pela agência, sem avaliação independente nem análise de outros fatores. Ele não mostra que as crianças ficaram mais protegidas, apenas que um problema operacional foi detectado e reduzido. Os dados sobre denúncias de maus-tratos exigem sigilo, e dados de origem racial ou étnica são dados pessoais sensíveis na LGPD (art. 5º, II), com tratamento restrito às hipóteses do art. 11. Este texto é uma leitura própria da Evoluta, feita por profissionais com formação pela Harvard Kennedy School, sem vínculo da empresa com a HKS.

Conteúdo independente da Evoluta, inspirado em publicações da Harvard Kennedy School of Government, a escola de governo da Universidade Harvard que inspira a Escola de Governo da Evoluta. Publicação original indicada nas fontes; a Evoluta não tem vínculo institucional com a Universidade Harvard.

Fontes

  1. Designing New Performance Dashboards in Michigan's Children's Services Agency — Harvard Kennedy School, Government Performance Lab, 01/03/2021
  2. How did Michigan's Children's Services Agency develop executive performance dashboards? (strategy brief, PDF) — Harvard Kennedy School, Government Performance Lab, 01/03/2021
  3. Lei nº 13.709/2018 (LGPD) — Planalto, 14/08/2018
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