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ARTÍCULO TÉCNICO
CONSULTORÍA Y
Gestión FM
E
l concepto posiblemente
más demandado en el sec-
tor del Facility Management
(y en cualquiera) y que menos vali-
dez real tiene, si no se obtiene co-
rrectamente, es el de
benchmark
. Al-
gunos pensarán que esta afirmación
es algo destructiva, pero esperamos
que tras leer este artículo se compar-
ta esta opinión y se demanden datos
que, siendo de
benchmark
o no, sir-
van a las organizaciones para tomar
decisiones correctas en las compe-
tencias que atañen al FM.
El único objetivo de este breve tra-
bajo, enmarcado en la actividad del
Instituto FMHOUSE, es arrojar algo
de luz, siempre de la forma más clara
posible, sobre la validez de los ejerci-
cios de
benchmark
existentes y la con-
veniencia del uso de algunos datos.
También queremos que se sea crítico
o autocrítico, sobre la aplicabilidad de
esos valores provenientes de fuentes
externas y mercados diversos.
Tornamos como punto de partida
la percepción del mercado de que los
datos de
benchmark
que nos ofrecen
distintos sectores y publican algunas
organizaciones son aquellos que de-
bemos usar como referencia y obje-
tivo. Aunque esta afirmación puede
ser válida o no, dependiendo de los
objetivos que se busquen, es impor-
tante conocer bien de dónde proce-
den esos resultados y cómo se han
procesado los datos en el origen, para
otorgarles el valor correspondiente y
saber dónde y cómo pueden ser re-
levantes.
Vamos a empezar con un ejemplo
cotidiano para entrar en situación:
imaginemos que queremos, bien,
como comensal, saber cuál es el cos-
te óptimo de un menú en una ciu-
dad determinada, para saber si don-
de voy a comer es caro o barato; o
como restaurador, saber si mi restau-
rante es competitivo o no en el pre-
cio del menú con respecto al resto
de la zona.
Algunos llamarían (veremos si co-
rrectamente o no) a este estudio
“
benchmark
del coste del menú en
una ciudad determinada”, y tendría
dos posibles aplicaciones, tanto para
los usuarios, como para los dueños
de los restaurantes.
Antes de empezar con el traba-
jo, y como parece lógico, ya que bajo
este título se pueden considerar cien-
tos de variables, hay que acotar un
poco el área y los parámetros de es-
tudio; concretemos entonces que nos
queremos centrar en el estudio de un
menú de mediodía a precio cerrado
en la zona de Plaza Castilla de Ma-
drid y que, además, el menú necesa-
riamente deberá incluir en su precio
primer y segundo plato, postre, bebi-
das con y sin alcohol y pan.
Con estos datos nos encontramos
que en un radio de 200 metros desde
el centro de la plaza (en Google) exis-
ten 34 restaurantes cuyos precios os-
cilan desde los 7,00 € a los 49,00 € de
un menú ejecutivo, y todos ellos cum-
plen perfectamente con las caracte-
rísticas descritas para el ejercicio.
Tras este análisis de posicionamien-
to inicial, si mi objetivo es saber cuál
es el mejor restaurante en relación
calidad/precio o conocer si soy o no
caro con respecto a la competencia,
lo que no se puede hacer para cubrir
este objetivo es sumar todos los pre-
cios obtenidos en la muestra y dividir-
los por ese número, asignando al va-
lor obtenido el grado de objetivo o de
precio ideal. Esto es hacer una media
aritmética de una serie de datos co-
gidos de un entorno similar. Sí que se
puede afirmar que ese valor es la me-
dia de un menú en esa zona, y quizá
sirva para compararlo con una zona
similar de otra ciudad o con otras zo-
nas de Madrid, pero, aunque pudie-
ra parecer que sí, no va a servirle al
comensal para decirle cuál es el res-
taurante con mejor relación calidad/
precio, o al restaurador para saber si
debe ajustar el precio del menú.
En nuestro ejemplo, si cogemos to-
dos los datos de los precios de los
menús que cumplen con los requisi-
tos establecidos (que son, según Go-
ogle Maps, 34 restaurantes) y calcula-
mos la media, el valor sería de 24,21
€, como se ve en la Figura 1.
No sería ni cierto, ni conveniente,
pensar que ese es el mejor precio de
un menú de mediodía en Plaza Cas-
tilla. Tampoco lo sería, si eres un res-
taurador, usar ese precio como obje-
tivo ideal y subir o bajar tu precio ha-
cia ese valor medio.
Estaremos todos de acuerdo en
que el mejor menú de la zona no va
a ser siempre el que valga en torno
Benchmark en Facility Management (I)
FMHOUSE
La diferencia principal entre la media de una serie
de datos y el benchmark estriba en el ejercicio
inicial de validación de los datos que se utilizan