Identificação e priorização de indicadores de desempenho para centros de serviços compartilhados

Abstract

Diante da crescente adoção dos Centros de Serviços Compartilhados (CSC) por grandes empresas, impulsionada pela busca por centralização de processos e aumento da eficiência, emerge a necessidade de métricas rigorosas e precisas para monitorar e otimizar os serviços oferecidos. Esta dissertação examina a priorização de indicadores de desempenho em Centros de Serviços Compartilhados (CSC) utilizando o método Analytic Hierarchy Process (AHP), com o objetivo primordial de identificar e hierarquizar os indicadores mais relevantes para avaliar o desempenho dos CSC, fornecendo uma base robusta para a tomada de decisões gerenciais. A relevância da pesquisa é destacada pela crescente importância dos CSC na otimização operacional das organizações e pela necessidade de ferramentas eficazes para a medição de desempenho. A abordagem adotada é multicritério, permitindo a seleção e priorização de indicadores financeiros e não financeiros, de acordo com as necessidades específicas dos CSC. O método contempla uma análise minuciosa dos critérios e subcritérios relevantes para a avaliação de desempenho, utilizando o AHP para assegurar uma abordagem estruturada e fundamentada na escolha dos indicadores. Os achados revelam que a adaptabilidade e inovação são as dimensões mais críticas para o sucesso dos CSC. Os resultados obtidos proporcionam uma compreensão detalhada dos fatores mais impactantes no desempenho dos CSC, estabelecendo uma base sólida para a tomada de decisões estratégicas. No entanto, destaca-se a limitação de generalização dos achados devido à aplicação restrita a um único CSC. O estudo enriquece a literatura existente ao demonstrar a aplicação prática de métodos analíticos avançados na gestão de desempenho, oferecendo uma estrutura útil para a priorização de indicadores e sugerindo direções para pesquisas futuras, como a replicação do estudo em diferentes CSC e setores para validar os resultados obtidos, bem como a análise da integração de novas tecnologias no processo de medição de desempenho em CSC.

Faced with the growing adoption of Shared Service Centers (SSC) by large companies, driven by the quest to centralize processes and increase efficiency, there is an emerging need for rigorous and accurate metrics to monitor and optimize the services offered. This dissertation examines the prioritization of performance indicators in Shared Services Centers (SSC) using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, with the primary objective of identifying and ranking the most relevant indicators for assessing SSC performance, thereby providing a robust foundation for managerial decision-making. The relevance of this research is underscored by the growing importance of SSC in operational optimization within organizations and the need for effective performance measurement tools. The approach adopted is multi-criteria, enabling the selection and prioritization of both financial and non-financial indicators according to the specific needs of SSC. The method involves a thorough analysis of relevant criteria and sub-criteria for performance evaluation, employing AHP to ensure a structured and well-founded approach in the selection of indicators. The findings reveal that adaptability and innovation are the most critical dimensions for the success of SSCs. The results provide a detailed understanding of the most impactful factors in the SSC performance management, establishing a solid basis for strategic decision-making. However, the limitation of generalizing the findings due to the study’s restriction to a single SSC is noted. The study enriches the existing literature by demonstrating the practical application of advanced analytical methods in performance management, offering a useful framework for the prioritization of indicators and suggesting directions for future research, such as replicating the study across different SSCs and sectors to validate the obtained results, as well as exploring the integration of new technologies into the performance measurement process in SSC.