Para cada indicador utilizado debe encontrarse el óptimo y los patrones detectados en sus niveles desagregados, que conformarán el movimiento perfecto.
Este óptimo puede detectarse profundizando en la información histórica, aplicando técnicas cuantitativas simples o complejas.
Una vez detectadas las reglas pueden automatizarse mediante un algoritmo computacional.
Una vez detectado el óptimo para todas las dimensiones de agregación, debe compararse contra los valores reales, y seleccionar los mayores desvíos para establecer prioridades de trabajo.
La priorización de dimensiones podrá establecerse multiplicando los desvíos por alguna variable o parámetro económico y accionar sobre el elemento detectado.
Es posible automatizar la recomendación de acción mediante un algoritmo computacional.
Habiendo alcanzado los optimos (resulta muy dificil), se podrá trabajar en mejorar los niveles óptimos haciendo cambios estructurales en los procesos relacionados.
Estas inversiones en innovación tendrán la garantía de estar aplicándose en aspectos del negocio que hayan alcanzado sus mejores niveles de desempeño.