La salud es uno de los sectores donde la brecha entre la rentabilidad percibida y la rentabilidad real es más amplia. Las clínicas dentales no son la excepción. El ingreso por tratamiento es visible; el costo por tratamiento es, en la mayoría de los casos, un misterio. Este caso describe cómo un grupo de clínicas dentales aplicó el TDABC (Time-Driven Activity-Based Costing) para obtener visibilidad de la rentabilidad por tratamiento, con resultados que reconfiguraron su estrategia de precios, agenda y operación.
Rentabilidad de clínicas dentales
Respuesta rápida. La salud es uno de los sectores donde la brecha entre la rentabilidad percibida y la rentabilidad real es más amplia. Las clínicas dentales no son la excepción.
Un grupo de clínicas dentales usó el TDABC (Time-Driven Activity-Based Costing) para rastrear cada dólar de gasto hasta tratamientos específicos. El modelo reveló que los tratamientos de rutina eran más rentables de lo esperado y que varios procedimientos complejos apenas cubrían costos, subsidiados por los populares. Con datos de costo por tratamiento, el grupo ajustó precios, optimizó agendas y mejoró su rentabilidad sin aumentar el volumen de pacientes.
El grupo operaba varias sedes con una gama de tratamientos, desde chequeos y limpiezas de rutina hasta procedimientos complejos como implantes, ortodoncia y cirugía oral. El ingreso crecía de forma sostenida, pero los márgenes estaban bajo presión. La dirección sospechaba que algunos tratamientos estaban subvaluados, pero sin datos de costo detallados no podía confirmar cuáles ni en qué medida.
Su reporte financiero existente se estructuraba en torno a categorías contables tradicionales: costos de personal, materiales, arriendo, depreciación de equipos y gastos administrativos. Esto le indicaba el costo total por clínica por mes, pero nada sobre el costo por tratamiento, por dentista o por tipo de paciente.
La pregunta central era simple: ¿qué tratamientos son realmente rentables y cuáles consumen recursos sin generar retornos adecuados?
El equipo aplicó una metodología TDABC para construir un modelo de costos que rastreara cada dólar de gasto hasta tratamientos específicos. El proceso siguió una ruta estructurada.
Identificación de pools de recursos: todos los recursos de la clínica se agruparon en pools. Dentistas, higienistas, asistentes dentales, personal de recepción, salas de tratamiento, equipos e instalaciones compartidas formaron cada uno un pool de recursos distinto con un costo por minuto calculado.
Desarrollo de ecuaciones de tiempo: para cada tipo de tratamiento se construyeron ecuaciones de tiempo que capturaban cuánto se empleaba cada recurso. Una limpieza de rutina, por ejemplo, podía requerir 20 minutos de higienista, 10 minutos de asistente, 5 minutos de recepción y 30 minutos de ocupación de sala. Un implante complejo tenía un perfil de recursos completamente distinto.
Asignación de costo de materiales: los materiales directos (insumos dentales, componentes protésicos, consumibles) se asignaron a los tratamientos con base en datos reales de uso del sistema de inventario de la clínica.
Cálculo del modelo: con las tasas de recursos y las ecuaciones de tiempo en su lugar, el modelo calculó el costo total de cada tipo de tratamiento, incorporando todos los costos directos e indirectos.
La primera iteración del modelo produjo resultados que desafiaron varios supuestos arraigados.
Los tratamientos de rutina eran más rentables de lo esperado. Los chequeos y limpiezas estándar, vistos a menudo como servicios de bajo valor, resultaron tener márgenes sólidos. Usaban recursos de menor costo de forma eficiente, tenían perfiles de tiempo predecibles y generaban un flujo constante.
Algunos procedimientos complejos apenas cubrían costos. Ciertos tratamientos de alto ingreso, incluidos algunos casos de ortodoncia, tenían márgenes mucho más finos de lo previsto. La combinación de tiempo de dentista especialista, ocupación prolongada de sala, múltiples citas y mayores costos de material erosionaba el ingreso aparentemente atractivo.
La asignación de gastos generales reveló subsidios ocultos. Cuando los costos compartidos (recepción, administración, instalaciones) se asignaron correctamente según el consumo de recursos, quedó claro que algunas categorías de tratamiento estaban siendo subsidiadas por otras. Los tratamientos más populares de la clínica financiaban de hecho a los procedimientos complejos subvaluados.
La primera iteración planteó nuevas preguntas. El equipo refinó el modelo con granularidad adicional.
Segmentación por tipo de paciente: no todos los pacientes que reciben el mismo tratamiento tienen el mismo perfil de costo. Los pacientes primerizos requieren más tiempo administrativo. Los pacientes con historias clínicas complejas requieren consultas más largas. El modelo se ajustó para capturar estas variaciones.
Análisis de eficiencia de la agenda: el equipo analizó los espacios entre citas, las tasas de ausentismo y el tiempo de rotación entre pacientes. Estos costos de capacidad "ocultos" eran significativos, sobre todo en ciertas sedes donde las prácticas de agenda generaban un 15 a 20% de tiempo de sala no utilizado.
Costeo de tratamientos de múltiples visitas: los tratamientos que abarcan varias citas (ortodoncia, implantes por fases) se costearon a lo largo del ciclo completo en lugar de por visita individual, dando una imagen real del costo total y la rentabilidad por caso.
Los datos detallados de rentabilidad permitieron varias acciones concretas.
Ajustes de precios: los precios de los tratamientos se revisaron con base en datos de costo reales. Algunos procedimientos recibieron aumentos significativos que llevaban años pendientes. Otros, en particular los tratamientos de rutina de alto margen, se mantuvieron competitivos para preservar el volumen de pacientes.
Optimización de agenda: las clínicas ajustaron sus plantillas de agenda para reducir el tiempo muerto entre citas y asegurar que los recursos de alto costo (dentistas especialistas, salas quirúrgicas) se utilizaran con mayor eficiencia.
Estrategia de mezcla de tratamientos: el marketing y la comunicación con pacientes se ajustaron para promover los tratamientos con los mejores perfiles de margen, mientras que los procedimientos de bajo desempeño se revisaron para mejoras operativas o correcciones de precio.
Comparación entre sedes: con datos de costo consistentes entre sedes, la dirección pudo comparar la eficiencia operativa entre clínicas e identificar buenas prácticas para su adopción más amplia.
El impacto global fue una mejora medible de la rentabilidad sin un aumento correspondiente en el volumen de pacientes. El ingreso ya estaba ahí. El grupo solo necesitaba la visibilidad de costos para gestionarlo adecuadamente.
Este caso ilustra un patrón común en la salud: el ingreso es visible pero los costos son opacos. Ya sea que dirija una clínica dental, un centro de fisioterapia o un centro de imagenología médica, aplican las mismas dinámicas. Algunos servicios subsidian a otros. Algunos tipos de paciente son mucho más costosos de atender. Y sin datos de costo por tratamiento, las decisiones de precio y operación se basan en la intuición y no en la evidencia.
El TDABC se adapta especialmente bien a la salud porque los procesos clínicos son estructurados y repetibles. Las ecuaciones de tiempo pueden capturar con precisión el perfil de recursos de cada servicio, y los resultados son accionables de inmediato.
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Una unidad de diálisis. Un déficit de €349K hecho visible, luego reducido a €52K. Publicado en la revista de la APDH, no es una afirmación de marketing.
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Miguel Guimarães, Socio fundador
Trabajando en costos y rentabilidad desde hace más de 25 años. Presentó el caso de cost-to-serve de Damco en Managing for Profit (Ámsterdam RAI, diciembre de 2009), en el mismo programa que Robert S. Kaplan.
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Mas de 150 proyectos de Time-Driven ABC en 11 sectores desde 2010, dentro del marco de Kaplan y Anderson.
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