Guilherme Pereira Gonçalves da Silva; Paulo Roberto Palauro

DOI: 10.22167/2675-6528-202604392

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A análise do impacto financeiro do suporte técnico remoto em uma multinacional do setor médico-hospitalar foi realizada, com foco na gestão de ativos e na eficiência operacional. O objetivo central consistiu em quantificar a economia gerada pela resolução remota de chamados, visando mitigar o tempo de inatividade dos equipamentos e os custos associados ao deslocamento técnico. Para tanto, empregou-se um estudo de caso de natureza quantitativa, que utilizou dados da operação brasileira referentes ao ano de 2025. A base instalada analisada compreendeu 819 ativos e o processamento de 175 milhões de testes. O modelo de cálculo fundamentou-se na determinação do Lucro Cessante por Hora (LCh), estabelecido por meio de uma média ponderada entre os perfis hospitalares e comerciais dos clientes. Os resultados obtidos indicaram que a resolutividade remota de 2.782 ocorrências preservou R$ 2.055.468,14 em faturamento e gerou um saving logístico de R$ 1.299.971,51. Concluiu-se que a operação de suporte remoto alcançou um Retorno sobre o Investimento (ROI) Global de 169,38%, consolidando-se como uma unidade estratégica de alta rentabilidade, essencial para a continuidade operacional e a satisfação dos clientes.

Palavras-chave: Downtime de máquinas; Eficiência no call center; Redução de custos operacionais; Saving.

1. Introdução

Na atualidade, a eficiência operacional das empresas do segmento médico-hospitalar depende, em grande parte, da disponibilidade e do desempenho de seus ativos tecnológicos. A interrupção no funcionamento dessas máquinas impacta diretamente a rotina de hospitais, clínicas e unidades de saúde, comprometendo a entrega de resultados essenciais para a saúde dos pacientes. Nesse contexto, os serviços de suporte técnico desempenham um papel fundamental na manutenção da performance, garantindo a operação contínua e a confiabilidade analítica (Bueno, 2020).

Dentre as estratégias adotadas para otimizar o suporte técnico, destaca-se o atendimento remoto, um modelo que permite a resolução de problemas sem a necessidade de deslocamento físico. Esta abordagem não apenas mitiga o tempo de inatividade dos equipamentos, conhecido como downtime, mas também gera uma economia expressiva por meio do Cost Avoidance, evitando custos logísticos e operacionais que seriam inevitáveis no modelo de atendimento presencial (Ballou, 2006; Padoveze, 2012).

A gestão de ativos no segmento médico-hospitalar exige métricas que traduzam a eficiência operacional em resultados financeiros tangíveis. O Return on Investment (ROI) surge como um indicador primordial para validar a viabilidade de projetos internos, expressando a rentabilidade de um investimento em relação ao custo de capital empregado (Assaf Neto, 2014). Esta definição fundamenta a análise proposta neste estudo, que busca mensurar o retorno gerado pela estrutura de suporte remoto.

A eficiência desta operação é mensurada por indicadores-chave de desempenho (KPIs), sendo os mais relevantes a Taxa de Resolução Remota e o índice de satisfação do cliente (NPS) (Reichheld, 2006). A manutenção de um alto índice de Taxa de Resolução Remota mostra-se vital para a saúde financeira da organização, uma vez que cada chamado solucionado remotamente representa um saving direto. Além da economia logística, o suporte remoto atua na preservação da receita, minimizando o Lucro Cessante tanto para o fabricante quanto para o cliente final, ao garantir que o fluxo operacional não seja interrompido (Assaf Neto, 2014).

A estrutura de um Call Center técnico especializado, composto por engenheiros e técnicos altamente capacitados, exige um investimento significativo em mão de obra qualificada. Todavia, esse custo justifica-se pelo papel estratégico na preservação da margem operacional. A relevância deste estudo sustenta-se na necessidade de transformar indicadores técnicos em valores monetários tangíveis, através de uma rigorosa estratificação de custos que engloba desde a hora técnica até a complexidade logística das diferentes regiões do país.

Diante deste cenário, o presente trabalho tem como objetivo principal analisar o impacto financeiro da resolução remota de chamados em uma empresa de segmento médico-hospitalar, quantificando o saving gerado e o lucro cessante evitado, por meio da estratificação geográfica e tecnológica da base instalada no Brasil.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa aplicada, de natureza quantitativa, e adotou a estratégia de estudo de caso, conforme a classificação de Gil (2019). O objetivo principal consistiu em analisar o impacto financeiro da resolução remota de chamados em uma empresa do segmento médico-hospitalar, quantificando o saving gerado e o lucro cessante evitado, por meio da estratificação geográfica e tecnológica da base instalada no Brasil, em coerência com o propósito estabelecido na introdução.

A pesquisa concentrou-se na filial brasileira de uma organização global do setor médico-hospitalar, delimitando a análise ao seu parque tecnológico e à estrutura de suporte técnico. A unidade de análise compreendeu uma base instalada de 819 ativos, com o processamento de 175 milhões de testes. A dinâmica operacional foi examinada em duas áreas principais: a Equipe de Campo, responsável pelo atendimento presencial, e a Equipe de Call Center, focada no suporte remoto.

A coleta de dados fundamentou-se em informações secundárias, extraídas de registros existentes nos sistemas operacionais da organização. Foram selecionados os chamados técnicos registrados entre janeiro e dezembro de 2025, obtidos do sistema CRM. Adicionalmente, consultaram-se relatórios dos departamentos financeiro e de Sales Operations para a obtenção dos valores de faturamento de SKUs e dos custos operacionais.

Após a coleta, os dados passaram por um processo de triagem e limpeza para garantir a integridade da amostra. Os valores de faturamento e produtividade nominal foram tabulados em planilhas eletrônicas, onde se aplicaram fórmulas de média ponderada para a determinação do ticket médio por plataforma tecnológica. A análise quantitativa utilizou estatística descritiva para consolidar os indicadores-chave de desempenho (KPIs), conforme preconizado por Slack et al. (2018).

Para o cálculo do impacto financeiro, os dados de resolução remota foram cruzados com os custos de deslocamento, segmentados em Zonas 1, 2 e 3, e com os custos de mão de obra. A utilização de indicadores como a Taxa de Resolução Remota e o tempo de atendimento fundamentou-se na perspectiva do Balanced Scorecard de Kaplan e Norton (1997), que orienta a conversão de métricas operacionais em valor financeiro.

A mensuração do impacto financeiro do downtime baseou-se nos conceitos de manutenção estratégica de Kardec e Nassif (2013). Para quantificar o Lucro Cessante, tanto para a organização quanto para o cliente final, utilizaram-se as premissas de Assaf Neto (2014) sobre a interrupção do fluxo de receitas. Essa abordagem permitiu transformar o tempo de máquina parada e o deslocamento técnico em valores monetários reais.

A metodologia foi dividida em duas etapas complementares. A Etapa 1, de Valoração da Eficiência Logística (Cost Avoidance), compreendeu a determinação do Valor da Hora Técnica e a estratificação das Zonas de Custo Logístico. O custo real da mão de obra de campo foi estabelecido em R$ 18.500,00, com a integração do valor de locação de veículo, totalizando R$ 20.500,00 mensais por colaborador. Calculou-se a hora técnica em R$ 93,18, considerando 220 horas mensais. Por meio da análise geográfica da base instalada, buscou-se quantificar o saving direto gerado pela central de atendimento ao evitar deslocamentos físicos (Padoveze, 2006).

Na Etapa 2, de Valoração da Produção e Lucro Cessante, procedeu-se à valoração da produtividade real. Calculou-se o Ticket Médio de Consumo para as plataformas tecnológicas, agrupando os SKUs em quatro grupos tecnológicos (Sólido, Líquido, Micro e Multi). O mix de participação de cada grupo foi estabelecido por meio do processamento da base histórica de consumo. O impacto financeiro horário de cada plataforma foi determinado pela integração entre capacidade produtiva e composição tecnológica dos insumos. Utilizou-se um Fator de Utilização (FU) para ajustar o faturamento teórico máximo por hora à realidade operacional.

A base instalada foi segmentada em Instituições Hospitalares, com disponibilidade técnica de 8.760 horas anuais, e Unidades Comerciais/Clínicas, com operação estimada em 2.000 horas anuais. Essa segmentação permitiu que o cálculo do Lucro Cessante Real por Hora (LCh) respeitasse a realidade operacional, sendo definido pela equação: LCh = Densidade anual da plataforma (R$) / Carga Horária Anual do Perfil(h). O Valor do produto teórico por hora (Vph) foi calculado pela equação: Vph = Σ(Pi x Mi) x Prodt, onde Pi é o preço médio da tecnologia, Mi é a participação percentual da tecnologia no mix da plataforma e Prodt é a produtividade horária teórica nominal.

O dimensionamento da estrutura de capital humano do Call Center foi realizado com uma equipe mista, permitindo escalonamento de níveis de atendimento (N1 e N2), considerando o salário nominal, encargos sociais e benefícios para o cálculo do custo operacional. O investimento anual na equipe foi estabelecido em R$ 1.245.600,00, focando no capital humano como o maior percentual do custo fixo da unidade de negócio.

Para consolidar a viabilidade econômica, procedeu-se ao cálculo do Retorno sobre o Investimento (ROI) da equipe de especialistas, conforme Assaf Neto (2014). O investimento operacional anual foi confrontado com o saving global gerado, que incluiu o Saving de Faturamento Preservado e o Saving Logístico e de Mão de Obra. A fórmula aplicada para o ROI foi: ROIglobal = (Saving Total – Custo da Equipe) / Custo da Equipe.

3. Resultados e Discussão

A análise do impacto financeiro do suporte técnico remoto revelou que a operação se consolidou como um centro estratégico de preservação de valor, superando as expectativas de rentabilidade e eficiência. Os achados demonstram que a capacidade de resolver ocorrências sem deslocamento físico não apenas otimiza os custos logísticos, mas também preserva o faturamento da organização ao minimizar o tempo de inatividade dos equipamentos. Este estudo quantificou o retorno sobre o investimento, evidenciando a viabilidade econômica e a importância do Call Center técnico para a continuidade operacional no setor médico-hospitalar.

A mensuração do impacto financeiro da indisponibilidade de equipamentos, ou downtime, fundamentou-se nos conceitos de manutenção estratégica, que consideram o custo da interrupção como a soma das perdas de produção e dos custos fixos subutilizados. Para quantificar o Lucro Cessante, tanto para a organização quanto para o cliente final, foram aplicadas premissas sobre a interrupção do fluxo de receitas. Essa abordagem permitiu converter o tempo de máquina parada e o deslocamento técnico em valores monetários reais, demonstrando que a resolução remota de chamados transcende o ganho técnico, atuando como uma preservação da rentabilidade dos ativos instalados.

Valoração da Eficiência Logística e Custos Evitados

Mensuração dos Custos da Assistência Técnica Presencial

Para determinar o impacto financeiro da operação de campo, estabeleceu-se o custo real da mão de obra de engenharia. O salário médio nominal de R$ 10.000,00, acrescido de um fator de encargos sociais e benefícios de 85%, resultou em um custo direto de R$ 18.500,00. Adicionalmente, a locação de veículo, essencial para a mobilidade da equipe, representou um custo fixo mensal de R$ 2.000,00. Assim, o custo total mensal de manutenção por colaborador atingiu R$ 20.500,00, englobando salário, encargos sociais, benefícios e ferramenta de trabalho.

Determinação do Valor da Hora Técnica

A partir do custo total mensal do engenheiro de campo, procedeu-se ao cálculo do valor da hora técnica para comparar com a eficiência do suporte remoto. Considerando uma jornada padrão de 220 horas mensais, o valor da hora técnica foi estabelecido em R$ 93,18. Este valor serviu como métrica fundamental para quantificar o tempo despendido em deslocamentos físicos, evidenciando que cada hora de deslocamento evitada pelo Call Center representou uma recuperação direta desse valor para a margem operacional da organização, convertendo tempo de trânsito em disponibilidade técnica.

Estratificação das Zonas de Custo Logístico e da Base Instalada

Para apurar as despesas de deslocamento, a base instalada foi segmentada em três zonas geográficas. A Zona 1 (Metropolitana), com raio de até 50 km, teve um Custo Variável de Rodagem (CVR) de R$ 0,70 por quilômetro, totalizando R$ 187,77 por visita. A Zona 2 (Regional), com deslocamentos terrestres de média distância, integrou custos de pedágios e o impacto do tempo de trânsito, resultando em R$ 512,72 por visita. A Zona 3 (Nacional), com alta complexidade e modais aéreos, hospedagens e diárias, apresentou o custo mais elevado, de R$ 2.845,44 por visita.

A base total de 819 equipamentos instalados no território nacional foi estratificada geograficamente. Identificou-se que 405 unidades, correspondendo a 49,5% do total, estavam alocadas na Zona 1 (Metropolitana). A Zona 2 (Regional) abrangeu 387 equipamentos, ou 47,3% da base. Por fim, a Zona 3 (Nacional), caracterizada por áreas de difícil acesso e logística aérea, apresentou 29 unidades instaladas, representando 3,5%. Essa distribuição geográfica foi crucial para aplicar a matriz de custos logísticos e calcular a economia gerada pelo atendimento remoto.

Volume de Atendimentos e Eficiência Remota

A mensuração do saving utilizou dados operacionais do sistema CRM da organização, referentes ao período de janeiro a dezembro de 2025. Durante esse intervalo, foram registrados 7.840 chamados técnicos na plataforma. Desse total, 2.782 ocorrências foram resolvidas integralmente de forma remota, sem a necessidade de deslocamento físico de um engenheiro. Essa performance representou uma Taxa de Resolução Remota de 35,48%, indicando que mais de um terço da demanda técnica total foi absorvida e solucionada pela central de atendimento.

Materialização do Saving Logístico por Zona Geográfica

A análise detalhada da performance do Call Center em 2025 permitiu quantificar a economia gerada em cada estrato geográfico. Dos 2.791 chamados resolvidos remotamente, a Zona 1 (Metropolitana) concentrou o maior volume, com 1.543 atendimentos, evitando um custo logístico de R$ 258.869,11. Na Zona 2 (Regional), a resolução de 1.076 chamados gerou um impacto financeiro direto de R$ 551.686,72 em custos evitados. A Zona 3 (Nacional), com 172 chamados, representou uma economia significativa de R$ 489.415,68 devido à alta complexidade e custo dos deslocamentos aéreos. No total, a operação de suporte remoto gerou um saving logístico e de mão de obra de R$ 1.299.971,51 no período de um ano.

Valoração da Produção e Lucro Cessante

Cálculo do Ticket Médio por Tecnologia

A determinação do ticket médio fundamentou-se na análise do consumo total de insumos em 2025. Para simplificar a complexidade analítica, os SKUs foram agrupados em quatro grupos tecnológicos: Sólido (S), Líquido (L), Micro (u) e Multi (M). Essa segmentação permitiu capturar as nuances entre itens de alto volume e baixo valor unitário versus itens de maior valor agregado. A definição do mix de participação de cada grupo, baseada no processamento da base histórica de consumo, resultou em um indicador de custo por hora de máquina parada estatisticamente fiel à realidade operacional, consolidando o ticket médio em R$ 2,38.

Estratificação por Famílias de Equipamento e Mix Tecnológico

Para conferir precisão à valoração do lucro cessante, a base instalada foi estratificada em famílias de equipamentos, classificadas conforme suas capacidades analíticas e perfis de consumo. Essa segmentação permitiu identificar o mix tecnológico específico presente em cada plataforma, refletindo a complexidade dos exames processados. A participação percentual de cada tecnologia dentro de uma família foi calculada com base no volume total de consumo registrado em 2025. Esse refinamento metodológico foi essencial para determinar o ticket médio por família de equipamento, cruzando o mix tecnológico real com o valor ponderado dos reagentes.

Valoração por Plataforma Tecnológica e Realidade Operacional

Para aprofundar a análise, estabeleceu-se o impacto financeiro horário de cada plataforma, integrando a capacidade produtiva e a composição tecnológica dos insumos. O valor monetário gerado por hora foi obtido pelo cálculo do ticket médio ponderado, multiplicando a participação percentual de cada tecnologia no mix de consumo pelo seu respectivo preço médio. Posteriormente, este ticket médio ponderado foi multiplicado pela produtividade horária teórica do equipamento, conforme as especificações de capacidade nominal do fabricante, permitindo que o cálculo do Lucro Cessante refletisse o potencial de geração de receita de cada família de equipamento.

Contudo, os valores apresentados representam o faturamento teórico máximo por hora. Na prática hospitalar, este indicador não reflete a realidade absoluta de operação, pois nenhum equipamento mantém a velocidade nominal de forma ininterrupta, sofrendo variações decorrentes de rotinas de manutenção, calibração, carregamento de amostras e flutuações na demanda dos pacientes. Por essa razão, este valor teórico serviu como base para a aplicação posterior de um Fator de Utilização, garantindo que a materialização financeira final fosse aderente à rotina real de uso dos ativos.

Materialização Financeira e Densidade de Faturamento por Plataforma

Ao converter o volume de consumo anual pelo preço médio ponderado de cada tecnologia (Multi, Sólida, Micro e Líquida), obteve-se a matriz de faturamento real da base instalada. O faturamento total preservado pela operação em 2025 somou R$ 388.077.193. A análise financeira revelou que, embora a plataforma Alto 3 detenha o maior volume de testes, a plataforma Ultra 4 apresenta uma densidade de faturamento por unidade extremamente elevada, devido ao seu mix tecnológico diversificado. Este mapeamento permite a transição da análise técnica para a análise de risco financeiro, onde o downtime é quantificado como uma interrupção direta no fluxo de receita da organização.

A atualização dos dados financeiros permitiu identificar o valor médio de contribuição anual de cada ativo para a receita global, revelando a importância estratégica da capilaridade da base. A densidade média da base instalada situa-se em R$ 473.842,73 por máquina/ano. Este valor é o pilar para a valoração do suporte técnico remoto: ao evitar o downtime, o Call Center atua diretamente na preservação de um patrimônio financeiro que excede os R$ 388 milhões anuais, demonstrando o papel fundamental dos equipamentos de menor porte na sustentação do faturamento recorrente da companhia.

Determinação do Lucro Cessante Real por Hora

Para converter o faturamento anual em um indicador de perda operacional palpável, estabeleceu-se o cálculo do Lucro Cessante Real por Hora (LCh). Esta métrica representa o custo de oportunidade de cada hora em que o equipamento permanece inoperante, considerando o potencial de geração de receita de cada plataforma dentro da sua respectiva janela de utilização. A aplicação desta metodologia é fundamental para evitar a superestimação dos resultados, pois ao dividir a densidade de faturamento anual pela carga horária disponível de cada perfil de cliente, o cálculo respeita a realidade operacional.

Em Unidades Comerciais, o faturamento anual é concentrado em apenas 2.000 horas, o que eleva o valor da hora parada devido à alta densidade de exames em curto espaço de tempo. Em Instituições Hospitalares, o faturamento é diluído em 8.760 horas, refletindo um regime de prontidão 24/7, onde a continuidade operacional é o fator crítico. Este indicador permite que a eficácia do Call Center seja mensurada não apenas em “tempo de resposta”, mas em “preservação financeira”, transformando cada hora de inatividade evitada em faturamento real garantido para a organização. Por exemplo, o Lucro Cessante por hora para a plataforma Ultra 4 é de R$ 104,32 em hospitais e R$ 456,93 em unidades comerciais.

Mensuração do Saving de Faturamento Preservado

A culminação deste estudo reside na quantificação do valor financeiro retornado à organização através da eficiência do suporte técnico remoto. Ao longo de 2025, o Call Center obteve sucesso na resolução de 2.782 ocorrências que não necessitaram de intervenção presencial. Para a valoração deste resultado, adotou-se o Tempo Médio de Downtime Evitado por Chamado de 11 horas, indicador fundamentado nos KPIs de 2025, representando o hiato médio entre a abertura da ocorrência e o início do atendimento local pelo engenheiro de campo. Ao solucionar o problema remotamente, a central de suporte elimina esse tempo de espera, devolvendo o equipamento imediatamente à operação.

O valor monetário aplicado a esse tempo foi o Lucro Cessante Médio da Base (LCh) de R$ 67,13. Este montante foi estabelecido através da média ponderada entre os valores de hospitalares e comerciais, respeitando a representatividade de 62,27% de instituições hospitalares (8.760 horas) e 37,73% de unidades comerciais (2.000 horas) sobre a base total de 819 ativos. Essa ponderação garante que o resultado reflita o mix real de faturamento e exposição ao risco da companhia. O saving de faturamento preservado totalizou R$ 2.055.468,14 com base no ano de 2025.

Impacto na Satisfação do Cliente e Fator Humano

Para além da eficiência financeira e operacional, o desempenho do suporte remoto reflete diretamente na percepção de valor pelo cliente, mensurada através do Net Promoter Score (NPS). Segundo Reichheld (2006), esta metodologia foca na lealdade e na probabilidade de recomendação, baseando-se na premissa de que a satisfação plena é o motor do crescimento sustentável. Durante o ano de 2025, a operação brasileira alcançou um índice de NPS de 94%, superando significativamente a meta institucional de 85%. Este resultado evidencia que a base de clientes apresenta um perfil colaborativo em relação ao diagnóstico remoto, impulsionado pela urgência em restabelecer a disponibilidade operacional dos ativos para o fluxo de atendimento aos pacientes.

No entanto, a análise qualitativa revela matizes nesse comportamento. Enquanto a agilidade da resolução via Call Center é amplamente valorizada pelo mercado, uma parcela minoritária de clientes ainda manifesta preferência pelo atendimento presencial. Conforme apontado por Slack et al. (2018), essa resistência pontual decorre de limitações internas nas operações dos clientes, como quadros reduzidos de funcionários ou baixa experiência técnica das equipes locais para realizar intervenções físicas sob orientação remota. O alto índice de satisfação demonstra que o cliente reconhece o valor agregado mesmo em cenários de alta complexidade onde a resolução remota não é atingida.

Nestes casos, o suporte remoto atua como um “triage” técnico eficaz, coletando diagnósticos prévios que agilizam a intervenção do engenheiro de campo. Assim, consolida-se o atendimento de campo não como um substituto, mas como uma etapa indispensável e complementar dentro de uma estratégia de suporte técnico híbrida, focada na minimização do tempo de inatividade e na maximização do retorno sobre o ativo. Essa abordagem integrada garante que a empresa mantenha a competitividade e a capacidade de resposta às diversas necessidades dos clientes, otimizando recursos e resultados.

Dimensionamento do Custo Operacional do Suporte Remoto

Composição de Custos por Categoria

Para a viabilização da central de suporte técnico, a estrutura de capital humano foi dimensionada com uma equipe mista, permitindo escalonamento de níveis de atendimento. O cálculo do custo operacional considerou não apenas o salário nominal, mas a carga completa de encargos sociais, estimada em 70%, e benefícios, refletindo o custo real para a organização. A equipe foi composta por quatro engenheiros de suporte, com salário base de R$ 10.000,00, encargos de R$ 7.000,00 e benefícios de R$ 1.500,00, totalizando R$ 18.500,00 por engenheiro e R$ 74.000,00 para o grupo. Adicionalmente, quatro analistas de suporte, com salário base de R$ 3.500,00, encargos de R$ 2.450,00 e benefícios de R$ 1.500,00, totalizaram R$ 7.450,00 por analista e R$ 29.800,00 para o grupo. O custo total mensal da equipe de suporte foi de R$ 103.800,00.

Consolidado de Investimento Anual

Considerando a operação contínua da equipe do Call Center, o investimento anual na estrutura de pessoas foi de R$ 1.245.600,00 (R$ 103.800,00 mensais multiplicados por 12 meses). Para fins de simplificação, este cálculo focou no capital humano, que representa o maior percentual do custo fixo desta unidade de negócio. Custos de infraestrutura predial ou licenças de software foram considerados diluídos nos custos indiretos da matriz, não sendo incluídos diretamente neste cálculo de investimento operacional. Este valor representa a base para a análise de viabilidade econômica e retorno sobre o investimento.

Análise de Viabilidade Econômica e Retorno sobre o Investimento (ROI)

Para consolidar a viabilidade econômica do Call Center, procedeu-se ao cálculo do retorno sobre o capital investido na equipe de especialistas. Conforme preconiza Assaf Neto (2014), o ROI expressa a rentabilidade de um investimento em relação ao custo de capital empregado. Sob esta ótica, ao confrontar o investimento operacional anual com o saving global gerado, consolidaram-se as duas vertentes de ganhos financeiros identificadas neste estudo: o Saving de Faturamento Preservado e o Saving Logístico e de Mão de Obra.

Os valores que compõem o benefício bruto da operação de suporte remoto em 2025 são detalhados a seguir: o Saving de Faturamento Preservado totalizou R$ 2.055.468,14, baseado no Lucro Cessante e na resolutividade remota. O Saving Logístico e de Mão de Obra alcançou R$ 1.299.971,51, representando os custos evitados de deslocamento, viagens e horas técnicas de campo. Somados, esses valores resultaram em um Benefício Bruto Total de R$ 3.355.439,65. Este montante reflete a capacidade do suporte remoto em gerar valor tangível para a organização.

Cruzando o benefício total com o investimento anual na equipe de R$ 1.245.600,00, aplicou-se a fórmula do ROI. O cálculo resultou em um ROI Global de 169,38%. Este índice demonstra que para cada real investido na estrutura interna, a organização obteve um retorno de R$ 2,69. Os resultados obtidos através da análise dos dados de 2025 demonstram que o suporte técnico remoto é um Centro de Preservação de Valor, com um resultado financeiro líquido de R$ 2.109.839,65, consolidado pela análise de 819 ativos e 2.782 ocorrências resolvidas.

Em síntese, os resultados da pesquisa confirmam que a operação de suporte técnico remoto na multinacional do setor médico-hospitalar é uma unidade estratégica de alta rentabilidade. A resolutividade remota de 2.782 ocorrências em 2025 preservou R$ 2.055.468,14 em faturamento e gerou um saving logístico de R$ 1.299.971,51, totalizando um benefício bruto de R$ 3.355.439,65. Ao confrontar este ganho com o investimento operacional anual de R$ 1.245.600,00, o estudo apurou um Retorno sobre o Investimento Global de 169,38%, validando a viabilidade econômica do Call Center e seu papel essencial na continuidade operacional e satisfação dos clientes.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar o impacto financeiro da resolução remota de chamados em uma multinacional do setor médico-hospitalar, com o intuito de quantificar o saving gerado e o lucro cessante evitado, considerando a estratificação geográfica e tecnológica da base instalada no Brasil. Verificou-se que a operação de suporte técnico remoto obteve sucesso na resolução de 2.782 ocorrências no ano de 2025. Essa resolutividade preservou R$ 2.055.468,14 em faturamento, ao mitigar o tempo de inatividade dos equipamentos, e gerou um saving logístico de R$ 1.299.971,51, decorrente da otimização de custos de deslocamento e mão de obra. Ao confrontar o benefício bruto total de R$ 3.355.439,65 com o investimento operacional anual de R$ 1.245.600,00, apurou-se um Retorno sobre o Investimento (ROI) Global de 169,38%. Este resultado financeiro líquido de R$ 2.109.839,65 consolidou o suporte remoto como uma unidade estratégica de alta rentabilidade, essencial para a continuidade operacional e a satisfação dos clientes.

A principal contribuição deste estudo reside na quantificação estratégica do impacto do suporte técnico remoto, que transcende a mera redução de custos. Observou-se que a eficiência na resolutividade remota atua como um pilar fundamental para a sustentação do faturamento e a otimização da margem operacional da companhia, consolidando-se como um Centro de Preservação de Valor. Embora uma parcela minoritária de clientes ainda manifeste preferência pelo atendimento presencial, devido a limitações internas ou baixa experiência técnica, o alto índice de satisfação de 94% demonstrou o reconhecimento do valor agregado do suporte remoto, que também funciona como um “triage” técnico eficaz, agilizando intervenções de campo quando necessárias. Como recomendações, sugere-se a manutenção do investimento em capacitação da equipe e a implementação de ferramentas de diagnóstico preditivo, como a Internet das Coisas (IoT), para elevar ainda mais o patamar de disponibilidade da base instalada.

Referências Bibliográficas

Assaf Neto, 2014 [Referência completa não encontrada no documento original]

Ballou, R. H. (2006). Logística empresarial: transportes, administração de materiais e distribuição física. São Paulo: Atlas.

Bueno, A. (2020). Gestão de Manutenção: uma abordagem estratégica para o aumento da disponibilidade. São Paulo: Editora Técnica.

Gil, A. C. (2019). Como elaborar projetos de pesquisa. 6. ed. São Paulo: Atlas.

Kaplan, R. S.; Norton, D. P. (1997). A estratégia em ação: balanced scorecard. Rio de Janeiro: Elsevier.

Kardec e Nassif, 2013 [Referência completa não encontrada no documento original]

Padoveze, C. L. (2012). Gestão estratégica de custos. 2. ed. São Paulo: Atlas.

Reichheld, F. F. (2006). A pergunta definitiva: você nos recomendaria? Rio de Janeiro: Elsevier.

Slack, N.; Brandon-Jones, A.; Johnston, R. (2018). Gerenciamento de Operações. 8. ed. São Paulo: Atlas.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Negócios do MBA USP/Esalq

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