Consulting APRIRE UN PUNTO VENDITA PREVEDENDO IL FATTURATO: IL CASO PRÉNATAL. Pagina 1

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1 Consulting APRIRE UN PUNTO VENDITA PREVEDENDO IL FATTURATO: IL CASO PRÉNATAL Pagina 1

2 Prevedere, meglio che curare Misurare i risultati in ottica preventiva di Gianluca Meloni e Roberto Viganò 1 F enomeni, anche recenti, dimostrano come le performance aziendali siano sempre più condizionate da fattori esterni, dalla loro evoluzione nel tempo, dalla variabilità di eventi che caratterizzano detto processo evolutivo. Il contesto diventa sempre più determinante nel processo di genesi dei risultati, così come la capacità dell impresa di sapervisi adeguare in modo efficace e tempestivo. Da qui la necessità di dare sempre maggiore enfasi all analisi del contesto (mercato) di riferimento nello sviluppo del pensiero strategico e dell agire aziendale. Ciò implica anche un cambiamento di prospettiva temporale: la lettura delle dinamiche passate di risultato è priva di reale utilità. Solo una previsione (affidabile) di dette dinamiche consente di orientare nella giusta direzione strategia e azione. Tale cambiamento di prospettiva ha un indubbio impatto sui sistemi di programmazione e controllo e ne impone un loro ripensamento; detti sistemi si sono sempre caratterizzati per una forte enfasi data all analisi dei risultati a consuntivo. Anche il budget spesso altro non è che una trasposizione al futuro di trend consolidatisi nel passato (e ciò ha recentemente fatto mettere in discussione la stessa utilità di questo strumento). Il cambiamento di paradigma richiede, al contrario, un forte orientamento al futuro anche delle tecniche di pianificazione e controllo di gestione. Più nello specifico l orientamento al futuro è da intendersi in diverse accezioni, sintetizzabili come segue: necessità di fare dell analisi di contesto (di mercato e tecnologico) il passo preliminare nei processi e nei sistemi di consuntivazione e di previsione; necessità di rafforzare le capacità previsionali, in alternativa alla capacità di analisi dei risultati perseguiti nel passato (orientamento alla previsione); necessità di focalizzare l attenzione sulle implicazioni (e sulle condizioni di fattibilità) di medio periodo connesse alle scelte attuali. Queste tematiche in letteratura sono già ampiamente riconosciute con riferimento alle dinamiche di costo; negli anni si sono, infatti, sviluppati strumenti che accolgono il seguente principio di fondo: anche se durante la fase di progettazione e sviluppo, che precede l investimento, si sostiene una porzione limitata dei costi che l investimento stesso assorbirà nell arco del suo ciclo di vita, è proprio durante tale attività che è, invece, impegnata la gran parte dei costi lungo l intero ciclo di vita, pari a circa l 80% e oltre dei costi totali 2 (si veda figura 1). Risulta quindi evidente che gli strumenti tradizionali, realizzati esclusivamente sulle logiche consuntive, permettono di governare unicamente il 20% circa dei costi. Da qui la volontà di progettare e implementare strumenti che già all origine dell investimento governino i cambiamenti ambientali, pongano attenzione alla pressione competitiva e prevedano le implicazioni future sui costi connesse a scelte progettuali e di investimento attuali. Ad oggi sono note molte le metodologie che consentono la pianificazione dei costi e tra queste si annoverano quelle che si preoccupano di individuare tutte le possibili modalità di ottimizzazione, fin dalle fasi di pianificazione e sviluppo del prodotto. Le principali, oltre al target costing, sono il life cycle costing, la functional analysis, il quality function deployment, la value engineering, la value analysis, le tavole dei costi e i sistemi di gestione dei costi interorganizzativi 3. Se, sul versante dei costi, tecniche che rispondano all orientamento al futuro sono quindi già state sviluppate da tempo, sebbene vengano applicate ancora molto parzialmente (specie nel contesto italiano) non altrettanto mature sono le tecniche in grado di recepire questa prospettiva sul versante dei ricavi. Ciò può essere attribuito a motivazioni diverse: da un lato, la maggiore difficoltà di prevedere le dinamiche di mercato (e di ricavo) rispetto alle dinamiche di interne (anche se le tecniche di costing prima citate richiedono in ogni caso una valutazione futura delle evoluzioni di business), dall altro il tradizionale divario esistente fra le competenze di mercato e le competenze di 1 Il presente contributo ha l obiettivo di presentare obiettivi, metodologie e risultati di un progetto congiunto condotto da DGM Consulting (società di consulenza direzionale) e Prénatal (per ulteriori informazioni si faccia riferimento a gianluca.meloni@dgmco.it Dipartimento di Accounting Università Bocconi, o roberto.vigano@dgmco.it) 2 Cfr. Blanchard B. S., Design and Manage to Life Cycle Cost, Portland, Oregon, USA, M/A Press, 1978; Berlin C., Brimson C. A., op cit., 1988; Fabrycky W. J., Blanchard B. S., Lyfe-cycle Cost and Economic Analysis, Englewood Cliffs, N. J., Prentice Hall, 1991; Horvath P., op. cit., 1993, Cooper R., op. cit., Si vedano a titolo esemplificativo Songini L., Target Costing. Pianificazione e gestione della redditività, Milano, EGEA. Bianchi F., Koudate A., Shimizu T., Dall idea al Cliente, Milano, Il Sole 24 Ore, 1996; Ansari S., Et al., Target Costing. The Next Frontier in Strategic Cost Management, Chicago, Irwin, 1997; Marelli A., Il target costing e I suoi strumenti, in Mioli Vitali P. (a cura di), Strumenti per l analisi dei costi, Vol II, Torino, Giappichelli, Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre 2011

3 Fig.1 Le dinamiche di costo: alcune evidenze controllo di gestione (e solo un integrazione fra le due consente di garantire un efficace orientamento al futuro delle tecniche di controllo). Nasce da qui l idea del presente articolo, ovvero, presentare l utilità di orientare al futuro i sistemi di misurazione dei ricavi, avendo a riferimento specifiche metodologie di analisi e cercandone la loro declinazione operativa. Il percorso verrà presentato, traendo spunto da uno specifico caso aziendale, il caso Prénatal, per dare concretezza con una esemplificazione pratica alla metodologia presentata. Orientare al futuro la misurazione dei ricavi di vendita: il quadro di riferimento Come detto nel paragrafo precedente il monitoraggio delle performance commerciali (e prime fra tutte delle dinamiche di ricavo), la loro interpretazione e il loro utilizzo in chiave di apprendimento, non è operazione semplice. In passato, specie nei contesti caratterizzati da una forte stabilità, la rilevazione di dette performance secondo un approccio ex post poteva dirsi più che sufficiente. Le dinamiche pregresse costituivano un indubbia chiave predittiva per il futuro e un altrettanto significativo fattore di apprendimento. L accresciuta schizofrenia di contesto rende questa logica di misurazione e controllo non più attuale: l analisi dei risultati passati è priva di utilità, molto più utile è, invece, l analisi delle relazioni esistenti fra determinanti (di contesto e aziendali) e risultati conseguenti. La capacità di saper leggere queste relazioni, consente, facendo ipotesi sull evoluzione futura di dette determinanti, di prevedere con efficacia le possibili dinamiche di performance. Peraltro l utilità dell analisi cresce notevolmente nei casi in cui si riescano a rilevare determinanti che più di altre risultano predittive dei risultati reddituali, e si possano fare rispetto alle stesse ipotesi plausibili di dinamiche future. Occorre specificare che questo diverso approccio non porta a ridefinire nella sostanza i principi e le regole di rappresentazione dei risultati economico-finanziari dell impresa, ma impone un forte ripensamento nelle logiche di interpretazione di tali risultati e uno sforzo di riprogettazione dei sistemi di controllo attraverso i quali ricercare il ruolo e l impatto di variabili anche diverse fra loro sui risultati aziendali stessi. In altre parole l evoluzione delle soluzioni organizzative e delle prassi commerciali non mette in discussione la validità dei tradizionali indicatori di risultato, ma richiede l integrazione di questi parametri con indicatori di prestazione in grado di leggere i nessi causali esistenti fra le molteplici leve gestionali e i risultati aziendali. È evidente come questo orientamento al futuro dei sistemi di monitoraggio delle dinamiche di ricavo richieda la progettazione e l implementazione di tecniche variabili al variare del business aziendale. In questa prospettiva, ad esempio, le tecniche di misurazione tipicamente riferibili ad imprese B2B, sono del tutto diverse rispetto a quelle applicabili a realtà B2C. Da qui la necessità di fare riferimento ad uno specifico contesto di mercato al fine di dare concretezza alle considerazioni fin ad ora fatte, considerazioni in linea logica facilmente condivisibili, ma rispetto alle quali spesso si dubita con riferimento alla loro fattibilità pratica. La scelta di chi scrive è stata quella di focalizzarsi sul comparto retail; tale scelta è riconducibile a due motivazioni di fondo: questo comparto si caratterizza per la presenza di molteplici variabili che possono potenzialmente avere un impatto sui ricavi aziendali, molte delle quali non sempre stabili nel tempo. Si tratta, pertanto, di un contesto rispetto al quale l orientamento al futuro degli strumenti di controllo pare essere di difficile attuazione; è un contesto dove gli investimenti commerciali sono di gran lunga superiori rispetto ad altri ambiti, altamente specifici e difficilmente retrocedibili. Ci si riferisce nello specifico all investimento in store ; è evidente come una scelta sbagliata finisca per condizionare in una prospettiva di medio periodo le dinamiche di ricavo e, contestualmente, le dinamiche di costo. Di fatto in questo ambito non solo si è di fronte al concetto di costo impegnato, ma paradossalmente anche di ricavo impegnato: fatta una certa scelta in termini di location le dinamiche di ricavo sono altamente predefinite. In tale ambito l orientamento al futuro del sistema di misurazione appare quanto mai vitale. Partendo da queste considerazioni, obiettivo dei prossimi paragrafi è focalizzare l attenzione sui criteri interpretativi delle leve di risultato del punto vendita orientandole al futuro e mostrandone un esempio concreto. Oggi più che mai, infatti, le opportunità di sviluppo della rete distributiva nel retail necessitano di un attenta valutazione, al fine di soppesarne l effettiva potenzialità. Se poi si considera l impegno economico richiesto dall apertura di punti vendita e la relativa rigidità di un simile investimento, si comprende come la definizione delle scelte di localizzazione non possa più prescindere da una minuziosa analisi preliminare delle diverse possibilità. Scegliere location errate può condizionare pesantemente i risultati di un impresa per diverso tempo. È dunque necessario un metodo in grado di, una volta identificata una possibile location, valutarne il potenziale territoriale, analizzandone i soggetti economici chiave (concorrenti e clienti) che lo definiscono e i loro comportamenti. In questa prospettiva è fondamentale effettuare le valutazioni in termini di popolazione, famiglie e consumi all interno dei bacini di mercato riferibili alla potenziale location, ovvero, ottenere una de- Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre

4 Anticipare i bisogni del mercato con un nuovo modello predittivo Prènatal e SDA Bocconi insieme in un progetto di analisi del potenziale di vendita. Inizia l era del Geomarketing L idea è derivata dalla necessità di avviare una nuova strategia di business in Prénatal, un nuovo concetto commerciale di megastore per neo-mamme. Un baby shop caratterizzato da un offerta dedicata alla gestante e al bambino da 0 a 8 anni. Nell ottica di offrire un servizio totale, che comprendesse sia il prodotto, sia l assistenza, la necessità era quella di mappare tutte le categorie merceologiche da inserire nell offerta. È stata dunque avviata una mappatura dei principali mercati, anche esteri, dove l obiettivo era studiare quali le aree di business coperte dai principali competitor. Ci siamo chiesti attraverso quali politiche commerciali i concorrenti si stavano muovendo spiega Piermario Mocchi, Direttore generale Prénatal. Abbiamo anche lanciato un vasto programma di ricerche sul segmento di neo mamme che interessa l offerta di Prénatal, con l obiettivo di comprendere quanto il brand, l offerta storica, corrispondesse ai desiderata delle madri. Cambia l esperienza di acquisto delle mamme Il primo evidente risultato è stato che le madri sono profondamente cambiate da pochi anni a questa parte. L azienda ha dunque tenuto conto di desiderata profondamente diversi da quelli cui era abituata. Chiarissimo è emerso il concetto di offerta sotto un unico tetto dei prodotti per dare una risposta immediata al bisogno delle madri, a prescindere si tratti di un prodotto tessile, di puericultura, di passeggio, di biberoneria ecc. Prénatal ha costruito questa offerta merceologica sulla scorta dei bisogni che ha raccolto nella ricerca sopra citata. Oggi le madri sono costrette a vagabondare da un negozio a un altro per completare la spesa per il bambino: il passeggino in questo negozio, il lettino in quell altro e così via. Oggi si devono fare i conti con un segmento sempre più ampio di madri lavoratrici scrizione del territorio che coniughi la dimensione geografica con quella statistica. Parallelamente, la mappatura della concorrenza è un passaggio cruciale per delineare il quadro delle alternative di acquisto da parte dei consumatori. Solo sulla base di tali informazioni è possibile costruire modelli statistici che simulino l apertura di un nuovo punto vendita e gli impatti sul sistema competitivo di riferimento. Si assume, quindi, che il potere attrattivo di una specifica area commerciale dipenda in maniera diretta dalle caratteristiche del sistema di offerta e in proporzione inversa dalla distanza sia in termini temporali sia chilometrici. La metodologia che meglio rappresenta questo percorso di analisi è il geomarketing. Il geomarketing è, infatti, una metodologia che consente un utilizzo più efficace delle informazioni disponibili in azienda, sfruttandone la componente territoriale, al fine di conoscere i mercati locali di riferimento e visualizzare i fenomeni inerenti alla domanda 4. Ne deriva che questa tecnica è un approccio strategico volto ad introdurre a tutti gli effetti la variabile territorio (e le sue componenti) nel processo decisionale. Nello specifico il geomarketing utilizza la logica di analisi geografica nell azione decisionale e operativa di un impresa procedendo alla segmentazione sempre più spinta di offerta e domanda, nonché delle variabili che ne qualificano il comportamento. Fare geomarketing, significa, in ultima istanza, rappresentare le informazioni di mercato e confrontare/integrare tali informazioni con dati statistici e indicatori socioeconomici associati alle varie entità territoriali. L integrazione in unico sistema di dati aziendali e banche dati esterne, dati cartografici e territoriali, dati economici e socio-demografici, studi di settore e dati sulla concorrenza, consentono di costruire un modello di rappresentazione del contesto nel quale un impresa opera e fa emergere relazioni che è possibile cogliere solo con il supporto della logica geografica. In altre parole grazie all utilizzo della tecnica in oggetto è possibile, sulla base di analisi di potenzialità e comportamento, intercettare le determinanti maggiormente predittive dei risultati futuri dell azienda. Diviene, pertanto, fattibile, anche con riferimento alle dinamiche di ricavo, costruire algoritmi in grado di collegare driver e fatturato, e, conseguentemente, di stimare secondo quali modalità, scelte attuali possono condizionare i profitti futuri. Elemento centrale è proprio la selezione di queste determinanti: la capacità di intercettare variabili fortemente correlate a dinamiche di ricavo, di saperle misurare adeguatamente e di riuscire a costruire algoritmi predittivi, consente quell orientamento al futuro del sistema di misurazione di cui si è più volte parlato nei paragrafi precedenti. Nel prossimo paragrafo si cercherà di dare concretezza all applicazione di questa metodologia presentando un concreto caso aziendale attraverso il quale illustrarne il percorso di progettazione e di implementazione. Prénatal: l azienda Prénatal è una società italiana con headquarter ad Agrate Brianza (MI) specializzata nella vendita di prodotti di abbigliamento e di puericultura. Attualmente vanta 440 punti vendita in 16 paesi, di cui circa 200 in Italia, 105 in Spagna, e i rimanenti distribuiti in molteplici nazioni europee ed extraeuropee. L azienda opera in un contesto caratterizzato da un crescente livello di globalizzazione (con il conseguente venir meno di 4 Galante J., Preda M., Introduzione al GeoMarketing, Milano, Pubblicazioni dell I.S.U. Università Cattolica, Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre 2011

5 che hanno poco tempo da dedicare agli acquisti. L idea è stata di mettere a disposizione in unico spazio tutta l offerta di prodotti e il supporto di servizio di cui le madri di oggi hanno bisogno. Il nuovo modello predittivo di vendita adottato da Prénatal è stato scelto anche per affrontare l arrivo di nuovi player, una minaccia alle quote di mercato, spiega il Direttore generale. Il nuovo modello garantisce infatti più competitività grazie ad una maggiore velocità di reazione permessa da un utilizzo accurato dei Business analytics. Con il nuovo modello l azienda è riuscita anche a simulare una sorta di trasferimento di quote di mercato fuoriuscite dai competitor o da negozi Prenatal in chiusura per trasferimento ed ampliamento di superficie. On line e Off line Uno spazio importante in questa ricerca è stato occupato dal ruolo della vendita multicanale. La comprensione dei punti di contatto con i clienti, sia on line, sia off line, è fondamentale sottolinea Mocchi. L azienda sa bene che una buona parte dei clienti inizia il processo d acquisto già su Internet e solo in un secondo momento si reca in negozio. Per questo è importante curare ogni punto di contatto, perché il cliente potenziale è ovunque. Inoltre aggiunge Mocchi ormai il web è il mezzo più comune adottato dalle gestanti per comunicare tra loro, per scambiarsi opinioni sui prodotti e condividere esperienze. Ricadute positive anche sulla concezione del Crm: il nuovo modello di vendita adottato da Prénatal prende in considerazione anche diversi elementi esterni prima non analizzati: In un ottica di integrazione con il Crm chiediamo in quale mese di gravidanza si trova la gestante, per proporre articoli e servizi in linea con le sue esigenze, commenta Mocchi. In questo modo l azienda ha creato un modello infallibile, perché integrato con informazioni anche destrutturate (qualitative) di complessa reperibilità. Di questi dati oggi facciamo un uso qualitativo, integrato con la globalità dell azienda in un ottica di customer service spiega il Direttore generale, che conclude augurandosi che la conoscenza dei clienti consentita dal nuovo modello di vendita possa in qualche misura contagiare anche il modello di business dei fornitori più importanti in una logica di partnership per il controllo integrato della filiera. modelli di consumo e di stile country specific ) e di concorrenzialità, con l avvento di player internazionali, quali Zara ed H&M, caratterizzati (in particolare sul comparto abbigliamento) da modelli di business molto diversi rispetto al tipico modello Prénatal. Da qui la necessità da parte di Prénatal di un cambiamento strategico, attraverso il quale potesse diventare possibile rafforzare la capacità di risposta all affermarsi di nuovi player e di nuovi modelli di consumo. Atto preliminare di questa evoluzione è stato il ripensamento dello store. È stato nello specifico introdotto un concept innovativo che ha portato a un incremento/ differenziazione della superficie espositiva e una modifica del relativo posizionamento: dai 300 mq situati specialmente nei centri città a dimensioni maggiori, fino ad arrivare a circa mq di superficie riferibile a destination store. Questa scelta ha portato l azienda a impegnarsi direttamente con ingenti investimenti presenti e futuri, investimenti che hanno richiesto analisi e strumenti nuovi rispetto al passato. La conoscenza delle dinamiche di mercato, patrimonio di Prénatal fino al momento del cambio di paradigma strategico è, infatti, eccellente rispetto al formato tradizionale, ma di fatto non pienamente adeguata con riferimento al nuovo concept distributivo; da qui il fabbisogno di un modello di simulazione, pianificazione e monitoraggio del potenziale dei nuovi punti vendita e delle conseguenti performance attese ed effettive. In questa prospettiva il caso, per le sue caratteristiche di azienda oggetto di un profondo ripensamento strategico, è un eccellente esempio di come solo un forte orientamento al futuro dei sistemi di misurazione possa realmente contribuire ai processi decisionali aziendali. Prénatal: lo strumento implementato Per un azienda, in qualunque settore operi, le previsioni sull andamento futuro delle vendite o della domanda globale hanno una rilevante importanza operativa: nel breve periodo, per organizzare le risorse e le funzioni aziendali (acquisti, produzione, personale, ecc.), nel lungo periodo, per decidere i programmi di investimento. D altro canto, voler prevedere in qualche modo il futuro sembra naturale e talvolta necessario, perché non sarebbe altrimenti possibile prendere decisioni razionali. La previsione assume il suo significato più compiuto se aiuta a supportare le scelte aziendali, a verificarne le condizioni di fattibilità e a prevederne le possibili implicazioni, anche al variare di condizioni di contesto esterne. In questa prospettiva Laplace sottolinea che la conoscenza di tutte le leggi che governano i fenomeni consentirebbe di predire esattamente qualunque evento. In altri termini, il problema di predire non sorgerebbe affatto qualora fosse noto il modello esplicativo, completo di tutte le interazioni e retroazioni, del fenomeno che interessa. In campo statistico, la previsione ha fini di orientamento e di decisione strategica e si configura pertanto come costruzione ipotetica tendente a riprodurre, in modo approssimativo, un modello di comportamento riguardante uno o più fenomeni, entro un intervallo temporale che all estremo superiore include un periodo futuro. Bisogna però tener presente che in un modello realizzato per lo studio di un qualsiasi fenomeno economico e sociale è impossibile includere la totalità delle variabili e delle relazioni necessarie e una completa spiegazione o interpretazione dei dati. Inoltre eventi aleatori e l inadeguatezza quali-quantitativa dei dati di base della previsione possono inficiare completamente la validità dei risultati ottenuti, per quanto il modello applicato con riferimento al futuro sia metodologicamente raffinato. Malgrado le indubbie difficoltà fin qui citate la capacità di sviluppare modelli di previsione ragionevoli, perfettibili anche Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre

6 per il tramite di un percorso di apprendimento progressivo, risponde alle precise esigenze conoscitive del management di qualsiasi azienda. Nasce da questa considerazione l obiettivo di Prénatal: disporre di uno strumento che sia in grado di prevedere le performance commerciali di un potenziale nuovo punto vendita, non già partendo dai risultati conseguiti dagli store aperti nel passato, bensì dal riconoscimento delle variabili di contesto che, nel passato e nel futuro, hanno condizionato e condizioneranno lo sviluppo di dette performance. Nello specifico il primo obiettivo dell azienda è stato lo sviluppo di un modello che, partendo dall identificazione delle variabili di mercato e interne (compresa la location identificata), e dalla loro quantificazione definisse: o il mercato potenziale; o la copertura del mercato già ad oggi esistente da parte dei competitor; o Il potenziale posizionamento di Prénatal. Secondo obiettivo del progetto è stato lo sviluppo di uno strumento di controllo in grado di simulare e di monitorare sistematicamente le performance di punto vendita, dato il potenziale di cui al punto precedente. Infine l azienda si è proposta di rendere operativo un modello metrico di apprendimento in grado di verificare la validità delle ipotesi di cui ai due punti precedenti comparandole con i risultati effettivi e di indurre innovazioni dinamiche nei modelli di simulazione in grado di perfezionarli nel tempo. Prénatal: il percorso di progettazione e di implementazione Lo sviluppo del modello predittivo delle performance commerciali di store progettato e implementato in Prénatal ha richiesto un percorso metodologico articolato in quattro distinte fasi qui sinteticamente presentate e successivamente descritte in modo analitico: 1. L analisi 2. La modellizzazione 3. La simulazione 4. L implemetazione Fase (1) L analisi Una buona capacità predittiva nasce dalla profonda conoscenza del contesto all interno del quale un impresa opera. Con specifico riferimento allo store le dimensioni di contesto rilevanti sembrano essere due: Il contesto territoriale; Il contesto competitivo (domanda e concorrenza). Nello specifico l analisi del contesto territoriale può essere articolata come segue: Analisi del contesto dal punto di vista morfologico (superficie territoriale, sistema viario, presenza di aree verdi e loro livello di manutenzione, ). Analisi del grado di attrattività del territorio analizzato, ovvero quantità e tipologia di strutture presenti e, più in generale, dotazione di servizi dello stesso (strutture per il tempo libero, associazioni, luoghi di culto, banche, assicurazioni, luoghi di ritrovo, scuole). Lettura delle variabili di cui ai punti precedenti in logica cartografica. Con riferimento, invece, alla dimensione del contesto competitivo le attività di indagine suggeribili possono essere sintetizzate secondo il seguente percorso: Analisi della domanda potenziale riconducibile alla demografia di territorio (si consiglia di iniziare con l analisi dei dati sulla densità della popolazione studiandone l andamento negli ultimi anni; interessanti possono essere le informazioni ottenute analizzando la composizione della popolazione per classi di età). Analisi della domanda potenziale riconducibile ai flussi di transito; nello specifico il transito può essere determinato da varie ragioni (turismo, studio, lavoro, shopping). Analisi della domanda potenziale riconducibile a variabili socio-culturali (nello specifico per conoscere la struttura sociale è importante rintracciare tutte le informazioni riconducibili alla struttura famigliare tipica del territorio oggetto di analisi). Traduzione della domanda potenziale in potenziale di spesa (attraverso dati quali la situazione occupazionale e il modello di consumo locale). Analisi della concorrenza attuale; nello specifico è necessario per ogni area geografica identificata valutare il potenziale e i relativi comportamenti dei competitor. Passo preliminare di fondamentale rilevanza in questa direzione è porre attenzione all identificazione dei reali competitor (in questo senso il differente formato di Prénatal ha richiesto una riflessione attenta in merito alla definizione dei veri concorrenti che possono essere anche diversi rispetto a quelli attualmente previsti per le piccole superfici ). Questa fase preliminare di analisi è necessaria al fine di perseguire due finalità di fondo: da un lato una conoscenza analitica del contesto in cui la catena nel suo complesso, e ogni specifico store, si muovono, dall altra la costruzione di un data set adeguato alle fasi di lavoro successive. Solo una conoscenza preventiva profonda e la disponibilità di dati affidabili rende, infatti, possibile la fase di modellizzazione qui di seguito descritta. Fase (2) La modellizzazione Successivamente a una prima fase di analisi è necessario identificare le variabili indipendenti che costituiranno il modello di controllo in grado di simulare e di monitorare sistematicamente le performance di punto vendita, dare alle relative variabili dei pesi e identificare le relazioni tra le stesse. Con riferimento al primo punto è necessario riprendere le variabili territoriali e competitive analizzate nella fase precedente, selezionarle e valutarle sia singolarmente sia in modo congiunto, attraverso la costruzioni di sistemi via via più complessi di relazioni statistiche, per verificarne l influenza sui risultati economici dei punti vendita. Dette analisi devono, tuttavia, essere condotte solo dopo un opportuna georeferenziazione delle variabili rilevanti. Le relazioni di dipendenza possono, infatti, 36 - Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre 2011

7 Fig. 2 La georeferenziazione delle variabili rilevanti profondamente mutare al variare del posizionamento spaziale di ciascuna variabile (a titolo esemplificativo si veda figura 2). L esperienza suggerisce che il modello si caratterizza per una maggiore capacità predittiva in caso di articolazione del medesimo secondo la logica delle isocrone. Questo implica la creazione di un modello di relazione variabili indipendenti performance di store specifico per ciascuna isocrona. Identificate le variabili, provveduto alla loro georeferenziazione, la selezione avviene tenendo conto dell esistenza di relazioni solide fra variabili indipendenti e performance commerciali. Alle variabili selezionate è poi attribuito un peso specifico in funzione dalla loro capacità di condizionamento (e previsione) delle dinamiche di ricavo di store. Ciò richiede l impiego di modelli statistici di semplice correlazione, in fase iniziale, e di regressione, nel perfezionamento dello strumento. Al fine di selezionare le variabili maggiormente significative può essere utile procedere all esame della regressione incrementando o decrescendo a ogni passo di uno il numero delle variabili indipendenti. Si hanno in tal senso tre criteri possibili: 1. criterio Forward (in avanti): viene aggiunta una variabile alla volta iniziando dalla variabile indipendente che presenta la massima correlazione con la variabile dipendente finché la nuova variabile non contribuisce a migliorare la previsione. 2. criterio Backward (all indietro): si inizia mettendo nella regressione tutte le possibili variabili indipendenti e poi si procede ad eliminare, una alla volta, quelle variabili per cui non si possa respingere l ipotesi nulla che i rispettivi coefficienti siano nulli. 3. criterio Stepwise (passo passo): si combinano i due criteri precedenti nel seguente modo: ad ogni passo si aggiunge una variabile come nel modello Forward e contestualmente si riverifica la regressione alla ricerca di possibili variabili da eliminare secondo il criterio Backward 5. Un atra possibile metodologia è la Path Analysis. Tale analisi si propone di dirimere la complessità causale esistente nell insieme delle variabili indipendenti. Si possono in questo modo comprendere i percorsi che segue una variabile indipendente nel produrre mutamenti in quella dipendente: tali percorsi possono avere un carattere diretto poiché causano direttamente la variabile dipendente e/o possono avere carattere indiretto poiché causano tale variabile attraverso variabili intermedie. Si tratta di un modello causale, nel quale occupa una posizione centrale una variabile dipendente (da spiegare), altre indipendenti rispetto alla prima ma dipendenti da altre in quanto variabili intermedie, ed infine variabili indipendenti da tutte le altre. Il primo passo per individuare il modello causale è rappresentato dalla scelta delle variabili indipendenti (o esplicative) e dipendenti (o da spiegare) relative al fenomeno in esame. Tali operazioni danno luogo alla costruzione di un modello causale, del quale nelle successive fasi si cercherà di individuare i parametri indicanti la forza della causazione. L analisi causale non indica tanto la validità dell ipotesi di nesso causale tra le due variabili, quanto piuttosto se la relazione, nell ambito della quale si colloca l analisi causale, è forte oppure no. L aspetto più complesso nel processo di sviluppo del modello è sicuramente riconducibile alla valutazione e al peso delle variabili legate alla presenza dei competitor. I concorrenti possono apportare, infatti, un duplice effetto rispetto alle vendite: o di attrattività; o di cannibalizzazione. Le metodologie precedentemente illustrate hanno permesso di identificare l incidenza statistica delle variabili connesse ai 5 Ricci R., Appunti di Statistica, Università di Firenze, 2003 Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre

8 competitor e stabilire conseguentemente l inserimento delle stesse nel modello previsionale. Lo sviluppo del modello predittivo è la fase centrale nel processo in oggetto; una buona qualità delle relazioni identificate (che passi necessariamente dal concetto di significatività statistica ) è indispensabile per garantire al sistema di analisi quel riconosciuto orientamento al futuro di cui si è parlato nella prima parte dell articolo. Fase (3) La simulazione Identificate le variabili indipendenti che costituiscono il modello è necessario effettuare test e simulazioni sugli store già esistenti in modo da verificarne l attendibilità. Sarà quindi sufficiente confrontare i risultati consuntivi degli store esistenti con il risultato derivante dalla predizione del modello. La vicinanza di risultato ne conferma l attendibilità. La fase di simulazione (da replicare sistematicamente a seguito dell apertura di nuovi punti vendita) è vitale, non solo per verificare la solidità dello strumento costruito, bensì anche per garantirne un utile aggiornamento. Fase 4 L aggiornamento Il modello, che si basa su un dataset costruito sui punti vendita esistenti e con i relativi risultati consuntivati, deve permettere una fase di aggiornamento coerente con l espansione aziendale, non sottovalutando l impatto di evoluzioni di contesto e/o aziendali. La fase di aggiornamento richiede inoltre il miglioramento della qualità dei dati alimentanti il modello in funzione all affermarsi dei nuovi formati, eliminando dal dataset gli store divergenti rispetto alla nuova strategia. Sarà inoltre necessario porre attenzione alle differenti location in cui lo store risiede: centro commerciale, stand alone, retail park. Il peso delle variabili che costituiscono il modello dovrà essere diversificato in base al posizionamento del punto vendita e alle sue caratteristiche. In sintesi, lo sviluppo di un modello predittivo adeguato richiede la combinazione di tre elementi fondamentali: (a) una buona qualità dei dati esterni ed interni all impresa, (b) una buona conoscenza del business e del modello di business perseguito dall azienda, (c) una forte solidità statistica. Solo la combinazione di queste tre variabili consente lo sviluppo di un modello dalle alte capacità predittive. Prénatal: i risultati perseguiti Per valutare i risultati perseguiti nello sviluppo del modello predittivo delle performance è importante precisare le aspettative di progetto. Il cambiamento del proprio modello di business e l esigenza di un maggior orientamento al futuro ha generato in Prénatal la necessità di fare un analisi di contesto, di rafforzare le capacità previsionali (in alternativa alla capacità di analisi dei risultati perseguiti nel passato) e di focalizzare l attenzione sulle implicazioni di medio periodo connesse alle scelte attuali. Il modello deve quindi rispondere alle necessità evidenziate, supportando il management nelle scelte di business. Le analisi di contesto Oggi Prénatal, attraverso gli strumenti implementati e il dataset acquisito è in grado di fare analisi che rendono immediata la visualizzazione delle possibili soluzioni, permettendo la previsione di un elevato numero di scenari. Le analisi possono essere quindi, non solo consultate, ma anche aggiornate e usate in modo tale da fornire un valido supporto per la valutazione e la revisione dei programmi e degli interventi sul territorio e per il monitoraggio costante delle azioni che vengono intraprese. Nello specifico lo strumento permette di associare alla rappresentazione grafica di ogni elemento del territorio tutti gli attributi che ne definiscono le proprietà non solo spaziali, ma anche fisiche, temporali, etc. La maggiore attrattiva dello strumento è quella di poter contenere tutto in uno, ovvero moltissime informazioni e dati, anche assai diversi fra loro che, una volta integrate, danno l opportunità anche ai non addetti ai lavori, di poter formulare giudizi e/o previsioni legati alla gestione del territorio rispetto alle informazioni di business. Le capacità previsionali La capacità del modello di effettuare previsioni affidabili si manifesta in un attitudine dello stesso di generare stime attendibili rispetto al risultato di fatturato consuntivato dal punto vendita. Viene definita una stima attendibile, quando il delta tra il fatturato consuntivo di punto vendita e la stima del modello non inficia le analisi che concorrono alla scelta di apertura del punto vendita in questione. In questo senso sono stati effettuati dei controlli per valutare la capacità dello strumento di generare stime attendibili. Sono stati messi a confronto i risultati consuntivi dei punti vendita Prénatal con le stime generate dal modello implementato. La figura 3 rappresenta graficamente lo scostamento avuto tra i punti vendita aperti nel 2009 e le stime generate dal modello. Fig. 3 Il delta tra fatturato consuntivo e stima del modello per i punti vendita aperti nel 2009 Sono state inoltre effettuate delle analisi sull intero campione dei punti vendita di Prénatal Italia. La figura 4 rappresenta il delta complessivo tra le stime del modello e il fatturato consuntivato dai punti vendita. L affidabilità e la robustezza del modello è stata testata 38 - Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre 2011

9 Fig. 4 Il delta fatturato tra previsione del modello e netto 2010 anche attraverso svariate osservazioni statistiche. Una su tutte è rappresentata dall Adjusted R2 (o ). In ambito di analisi di regressione, l è, infatti, utilizzato come principale indice di bontà della retta di regressione, utilizzata nel modello. Anche da questo punto di vista la valutazione può dirsi più che positiva. Gli impatti manageriali Il vero vantaggio competitivo dello strumento sviluppato risiede nelle capacità di utilizzare funzionalità di calcolo e banche dati per potere generare informazioni e prendere decisioni in tempi rapidi. Per fare ciò, è diventato di fondamentale importanza l utilizzo di uno strumento user friendly e sostanzialmente aperto, ossia in grado di aggiornare e inserire diverse fonti esterne e interne di dati, di analizzarli e di costruire report e cruscotti di performance, al fine di disporre sempre di informazioni in grado di verificare la bontà delle decisioni aziendali. Un modello robusto e affidabile costruito su una base informativa flessibile permette quindi, non solo di effettuare previsioni di vendita o di contesto, ma anche di condizionare nel quotidiano le logiche di governo delle risorse di store. Ad esempio si possono utilizzare le informazioni di previsione legate al contesto per tarare gli investimenti di struttura e guidare il processo budgeting, che sarebbe diversamente sviluppato con una metodologia incrementale rispetto ai risultati consuntivati, metodologia non sempre ottimizzante. Padroneggiare numericamente certe informazioni e poterle usare per scaricare a terra nel migliore dei modi le proprie strategie commerciali e di marketing aumenta in buona sostanza le probabilità di successo di una catena. Conclusione Saper prevedere i risultati aziendali o, più nello specifico, le implicazioni di risultato connesse alle attuali scelte strategiche è, oggi, più critico e, al contempo, più necessario rispetto a ieri. Da qui la necessità di metodologie e strumenti che accrescano la capacità predittiva dei sistemi di misurazione delle performance. In questa prospettiva se, lato costi, già da tempo si stanno affermando tecniche di previsione (e di gestione) affidabili, lato ricavi le evoluzioni sono, senza dubbio, più recenti e instabili. Tale differenza è riconducibile alla maggiore difficoltà di comprensione del contesto competitivo, da cui le dinamiche di ricavo risultano essere profondamente condizionate, e dalla continua evoluzione di detto contesto. Tale difficoltà richiede l applicazione di metodologie articolate e complesse. In questo senso lo strumento qui sinteticamente descritto si propone, grazie all applicazione di dette metodologie, di prevedere le possibili implicazioni di risultato connesse a specifiche scelte commerciali, considerando congiuntamente i bisogni del cliente, il comportamento dei concorrenti e i livelli di redditività funzionali alla sopravvivenza nel tempo dell azienda. Si tratta di un approccio strategico, che richiede di interiorizzare e impiegare una serie di concetti, principi e strumenti in parte nuovi, in parte consolidati, ma utilizzati in ottica integrata e secondo modalità innovative e strutturate. BIBLIOGRAFIA Blanchard B. S., Design and Manage to Life Cycle Cost, Portland, Oregon, USA, M/A Press, 1978; Fabrycky W. J., Blanchard B. S., Lyfe-cycle Cost and Economic Analysis, Englewood Cliffs, N. J., Prentice Hall, 1991; Horvath P., op. cit., 1993, Cooper R., op. cit., 1995; Songini L., Target Costing. Pianificazione e gestione della redditività, Milano, EGEA, Bianchi F., Koudate A., Shimizu T., Dall idea al Cliente, Milano, Il Sole 24 Ore, 1996; Ansari S., Target Costing. The Next Frontier in Strategic Cost Management, Chicago, Irwin, 1997; Marelli A., Il target costing e I suoi strumenti, in Mioli Vitali P. (a cura di), Strumenti per l analisi dei costi, Vol II, Torino, Giappichelli, 1997; Galante J., Preda M., Introduzione al GeoMarketing, Milano, Pubblicazioni dell I.S.U. Università Cattolica, Burrough P.A., Principles of geographical information systems for land resource assessment, Clarendon Press, Oxford, U.K., 1986; Burroug P., Mc Donnell R., Principles of geographical information systems for land resource assessment, Oxford, UK., 1998; Ricci R., Appunti di Statistica, Università di Firenze, 2003; Gerard C., Geomarketing Method and Strategies in Spatial Marketing, ISTE USA, Sistemi&Impresa N.8 - novembre/dicembre

10 CHI SIAMO: DGM Consulting nasce nel 2003 per volontà dei due soci fondatori, Andrea Dossi e Gianluca Consulting Meloni, con l'obiettivo di costruire un luogo in cui convogliare e sviluppare il bagaglio di conoscenze professionali, di ricerca e didattiche maturate nel corso degli anni nell'area del Planning, Control & Performance Evaluation. Nel tempo DGM è cresciuta ampliando progressivamente le competenze chiave attraverso una continua e sistematica attività di ricerca. Grazie a questo impegno, DGM ha avviato e concluso un numero crescente di progetti che ne testimoniano la sua evoluzione anche in termini di servizi offerti e di settori presidiati. Oggi DGM, pur volendo rimanere una realtà capace di garantire un servizio customizzato e rispettoso delle esigenze dei propri clienti, si propone come community professionale nel campo della Consulenza Direzionale a tutto tondo. RESPONSABILE AREA Mercati Roberto Nicolò Viganò roberto.vigano@dgmco.it Tel: DGM Consulting Via Ripamonti, Milano Tel info@dgmco.it Pagina 1 Copyright DGM Consulting. Tutti i diritti riservati. E' proibita la riproduzione, anche parziale, in ogni forma o mezzo, senza l esplicita concessione scritta da parte degli autori.

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