Marcello Peluso, esperto di trasformazione digitale e data analyst del team di MyNoiLab, propone il podcast sulla gestione dei rischi attraverso l’uso dei dati. Il podcast fa parte della serie Tintarella di Leader.

Non ci crederai ma, anche se la matematica non è mai stata il tuo punto forte, i numeri sono attorno a te: tutti i giorni ti sommergono, ti invadono, ti deridono. Ma come diceva un vecchio adagio, se non puoi battere il tuo nemico, fattelo amico. Allora, perché non far diventare i dati i tuoi migliori alleati? Tranquilli, nessuna formula matematica. Anzi.

Per farlo giocheremo assieme. In questo podcast ti farò fare un breve percorso che vedrà assumere i panni di rana e di un principe azzurro, anzi di un Presidente del Consiglio.

Ho una bacchetta magica e per iniziare ti trasformo proprio in una rana. Come ti senti in questi nuovi panni e nel tuo nuovo habitat? Tutto sommato bene, no? Hai pochi pensieri, salti, gracidi e mangi. Bene, mi fa piacere.

Ora immagina che in quanto rana sei in un pentolone pieno d’acqua fredda nel quale nuoti tranquillamente. Ma il fuoco è acceso sotto la pentola, l’acqua si riscalda pian piano e presto diventa un po’ più tiepida. Niente male, tu come rana trovi l’acqua piuttosto gradevole e continui a nuotare.

Pochi minuti e la temperatura sale. Adesso l’acqua è calda. Un po’ più di quanto è per te l’ideale che apprezzavi. Ti stanchi, sbuffi, un po’ ti lamenti, ma non ti spaventi: tutto sommato sai adattarti bene ai cambiamenti, pensi. Ancora qualche giro di lancetta e l’acqua adesso è davvero troppo calda. La trovi molto sgradevole ma sei davvero stufo, non hai più forze per saltare e non riesci a reagire. Ancora puoi sopportare la situazione, in fin dei conti sei forte, e non fai nulla. Ma l’acqua arriva a temperatura di bollitura, ora è davvero bollente! Ecco fatto: senza che te ne sia reso conto sei diventato una rana bollita. Fine dei giochi.

Com’è possibile? Come hai fatto a non accorgerti che la temperatura dell’acqua stesse salendo fino a bollirti? Eppure quando in passato hai messo la zampetta in acqua bollente subito ti sei accorto che qualcosa non andava e sei saltato via.

Quale sarebbe stata la soluzione che ti avrebbe tolto dall’empasse? Semplice quanto efficace: se avessi potuto monitorare i dati della temperatura, ti saresti reso conto che, oltre un certo grado, sarebbe stato pericoloso per la tua salute restare in quella pentola e…avresti cambiato acque!

Come hai visto, nel tuo piccolo mondo fatto di rane, i dati ti avrebbero potuto salvare. Bene, ecco la bacchetta magica, e torniamo nel nostro mondo. L’esempio della rana ci ha fatto capire, in modo semplice, come i rischi possano essere gestiti ed affrontati con un uso consapevole dei dati.

Innanzitutto non disperare, siamo in buona compagnia. Anche il mondo dell’industria, dei professionisti, e la vita quotidiana di tutti noi è fatta di piccole e grandi rane e di acqua che bolle.

Pensa a quella grande rana che è stata Blockbuster, la catena americana di distribuzione di video che negli anni ’90 ha avuto un grande successo mondiale e che poi è bollita nell’acqua di internet. Con l’avvento della rete e di competitor come Netflix, Blockbuster non ha fatto nulla per modificare la sua strategia, forte del successo passato quando internet non c’era o era solo agli esordi, e si è trovata, anno dopo anno, a bollire fino a chiudere i battenti nel 2010, dopo poco più di 20 anni di attività.

Ma quali dati dobbiamo considerare? Non dimentichiamoci che sentiamo parlare spesso di big data, una parola che fa paura e – a volta – anche a ragione. Big data spesso si tramuta in “un sacco di dati”, tanti che alla fine non sappiamo quali usare, quali leggere e quali ci servono.

Un primo consiglio che posso suggerirti e di identificare precisamente l’obiettivo che vuoi perseguire quando ti trovi ad affrontare la lettura dei dati. I dati infatti posso dirti tante cose, anche in modo contrastante tra loro. Quando senti in televisione persone che affermano “lo dicono i dati”, considera sempre che quei dati stanno raccontando qualcosa in base all’obiettivo dell’interlocutore. Letti sotto una diversa prospettiva, selezionati e sminuzzati, i dati possono dire l’esatto contrario.

Quindi leggere i dati senza un obiettivo in mente può essere un puro esercizio statistico, e spesso potresti non trarne un ragno dal buco. Sai quante volte mi è capitato di guardare ricerche di mercato commissionate da aziende che non avevano per niente in mente come rendere azionabili quei dati, per il semplice fatto che erano analisi che raccoglievano dati non calati nel contesto aziendale e quindi inutilizzabili, se non addirittura forvianti.

Se sai che il tuo dipartimento sta performando male ma non entri nel merito delle ragioni di quelle performance, non fai quindi “parlare i dati” raccogliendo informazioni finalizzate al tuo obiettivo (che immagino sia quello di migliorare le performance del tuo dipartimento), contestualizzando i dati qualitativi con quelli quantitativi, ti troverai a prendere decisioni basate solo un freddo numero che ti darà – sì – una indicazione di performance, ma non una chiave di lettura su come potresti risolvere il problema che devi affrontare.

I dati, se li consideri solo come freddi numeri, non ti daranno che freddi risultati. E’ questo il motivo per cui di solito si parla di dati quantitativi e dati qualitativi. Come potrai immaginare già dal nome, i dati quantitativi sono quelli che ti danno un’idea delle quantità di determinati fenomeni: quanti clienti comprano il mio prodotto? Quanti lo usano? Quanti clienti che usano il mio prodotto lo fanno per la ragione A o per la ragione B?

Questi sono alcuni banali domande che ogni giorno ti sarà capitato di farti nella tua attività di consulente, di imprenditore o di manager su un prodotto, su un servizio, su un comportamento. I dati possono dirti molto e li puoi raccogliere in diversi modi: con ricerche di mercato, con statistiche esistenti, con ricerche fatte a tavolino su internet o consultando diverse fonti (sono le cosiddette ricerche desk).  

I dati, dicevamo, dicono molto, ma non tutto. Per questo di solito prima ancora di raccogliere evidenze quantitative si esplorano le dinamiche, i comportamenti, le preferenze e tutto ciò che riguarda le conoscenze etnografiche, mediante la raccolta di dati qualitativi. Capire infatti i fenomeni, prima ancora di contarli, è un passo decisivo.

Non a caso questa fase “qualitativa” viene spesso gestita non da statistici, ma da esperti capaci di leggere le dinamiche relazionali tra le persone e i gruppi di persone e gli insight qualitativi vengono raccolti mediante particolari metodologie, come focus group, interviste singole, mystery shopping ecc.

Per fare un esempio, la mia bacchetta magica ti trasformerà in un manager di una multinazionale. Bene, la tua azienda è una catena di negozi di lusso per cani. Sì hai capito bene, prodotti di lusso per cani e la catena propone un servizio eccellente ai clienti. Ti parlo prodotti per cani in modo da non farti cadere nella tentazione di focalizzarti sul prodotto ma dedicare la tua attenzione al servizio che il tuo team deve rendere ai clienti. Come certo saprai, un cane è per il suo padrone come un figlio: lo coccola, lo accudisce e sceglie il meglio. Per questo il tuo staff si troverà a dover dare un servizio altamente consulenziale ai propri clienti, gestire le domande e curiosità, proporre prodotti in base ai bisogni espressi o da esplorare dei padroni, dare consigli mirati e proporre alternative coerenti.

Essendo il manager di una catena di negozi, non potrai controllare tutto ciò che accade nei punti vendita sempre e in contemporanea, quindi come fare a ridurre il rischio di trovarti a gestire un inaspettato calo delle vendite o insoddisfazione dei clienti? Insomma, come prevenire di trovarti nella situazione della rana bollita?

I numeri in questo caso potrebbero aiutarti poco: hai i dati di vendita, magari in calo, e gli indicatori di soddisfazione dei clienti che cola a picco. Su alcuni punti vendita però non riscontri le stesse problematiche che in altri, quindi non ci sono evidenze di un cambio di gusti del mercato né di un disinteresse per i prodotti. Come fare allora?

Licenzi tutto il perdonale dei punti vendita in difficoltà o cambi il management? Ma è davvero quella la soluzione? E in base a quali dati giungi a questa conclusione?

Certo, chiami a colloquio tutti i dipendenti del punto vendita che performa peggio ed ognuno ti dice che con il management le cose vanno bene. Quindi?

E’ questo il motivo per il quale spesso devi lavorare sulle dinamiche di team, capirne le convinzioni limitanti, le relazioni tra dipendenti. Lavorare sui singoli e sui team è sempre un’ottima soluzione per capirne le dinamiche. Ma come acquisisci elementi oggettivi per capire come indirizzarti? In questo caso il Mystery Shopping, soprattutto se condotto da professionisti allenati a sospendere il giudizio, può essere la chiave per raccogliere informazioni dall’esterno, informazioni che poi esperti di dinamiche relazionali potranno utilizzare per lavorare sui punti delicati delle dinamiche di gruppo.

Hai visto? I numeri possono aiutarti anche in questo caso, se sai utilizzarli al meglio.

Voglio però darti un ultimo suggerimento per affrontare l’interpretazione dei dati quando può essere causa di bias cognitivi, soprattutto se non hai mente qual è l’obiettivo e se non li affronti con la giusta imparzialità. Perché i dati non sempre devono farti felice.

Per farti un esempio numerico di ciò che accade con i numeri e i bias cognitivi, questa volta alziamo l’asticella e ti trasformo in Presidente del Consiglio per un giorno.

Bene signora o signor Premier, iniziamo? Ecco, abbiamo un problema. Nemmeno il tempo di insediarti come Premier e già rogne. Sì, ce n’è una grossa: l’evasione fiscale. Bisogna affrontarlo, anzi, devi affrontarlo. Il Primo Ministro sei tu, mica io?

Ok, lo so, di politica non ne capisci nulla e poi hai già trattato l’argomento in un post sui social dove hai detto che l’evasione fiscale è una vergogna e blabla. Non devi darmi ovviamente una soluzione, per quella abbiamo la bacchetta magica, ma come Primo Ministro dobbiamo capire come intervenire per ridurre i rischi di trovarci con le casse vuote per via dell’evasione fiscale.

Vediamo se i dati possono darci una mano: ecco una pila di giornali, ecco le statistiche, ecco i commenti. Hai pressioni di partiti politici, aspettative degli elettori e poi, sai, ci sono le convinzioni personali.

Allora prendiamo i dati del Ministero dell’Economia e Finanza. Non entreremo in inutili tecnicismi, ma quello che notiamo analizzando i dati è che se consideriamo la propensione all’evasione diciamo dell’IVA, il sud raggiunge il 32% rispetto al Nord est, Nord over e centro.

Ma possiamo dire che la propensione all’evasione quindi sia maggiore al Sud? Sì e no, perché se cumuliamo i dati del Nord Est e del Nord Ovest insieme, considerandoli quindi il Nord come un’unica area geografica, vediamo che raggiunge il 52% della propensione ad evadere l’IVA.

La diatriba nord-sud quindi è un falso problema che non ci dice nulla su come risolvere il problema e ridurre i rischi, perché ciò che fa parlare i numeri è sapere in quali settori si evade e questo – a valle – spiega anche fenomeni geografici: si scoprirà ad esempio che si evade di più al sud per lavoro nero e sommerso, o di più al nord per effetto dell’evasione delle grandi aziende. Questo ci consente già di indirizzare qualche decisione mirata sulle politiche del lavoro o su meccanismi antievasione, riducendo il rischio di prendere cantonate, no?

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