1. Lo strano caso dei numeri in azienda
l’arte di trasformare dati in informazioni
Udine, 5 maggio 2011
STATISTICS
FOR
BUSINESS MANAGEMENT
A cura di Alessandro Braida (Partner COVECO Srl)
Consulenza e Formazione all’impresa e ai suoi uomini
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2. Lo Statistics for business management è un insieme di metodi
statistici utilizzabili per la raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati
aziendali, a supporto di decisioni manageriali prese in condizioni
di incertezza (M.R. Ferrante).
Non parliamo di Statistica metodologica ma di Statistica applicata:
“Lo statistico applicato è come l’artigiano con la cassetta degli
attrezzi”.
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Lo Statistics for business management è un approccio da applicare
alle diverse aree aziendali: Produzione, Commerciale, Contabilità
e Controllo di gestione, Risorse umane, Marketing, Finanziaria,
ecc.
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3. Produzione: controllo di qualità, gestione delle scorte, distribuzione
del prodotto sul territorio
Commerciale: previsione delle vendite, determinazione del prezzo
Contabilità e controllo gestione: certificazione del bilancio,
determinazione dei costi
Risorse umane: questionari di selezione, misurazione delle
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performance
Marketing: ricerche di mercato, analisi delle performance dei
Prodotti
Finanziaria: valutazione del rischio di credito
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4. Come opera un consulente attraverso lo Statistics for business
management?
• Definizione del problema
• Reperimento dati
• Individuazione dello strumento statistico opportuno
• Analisi dei dati
• Valutazione della affidabilità dei risultati
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• Interpretazione e comunicazione dei risultati
Supporto al management nelle scelte strategiche
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5. LIMITE: si sottovalutano alcuni aspetti non razionali ed informali
difficilmente misurabili ma che determinano le scelte strategiche
sono alla base di ogni business.
“Aspetti come fiducia, correttezza, illusione del guadagno sono stati
trascurati a vantaggio di comportamenti razionali o presunti tali...”
(George Akerlof, Robert Shiller).
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“Il valore di quelle sessioni non era nei bilanci, era nelle teste e nei
cuori delle persone che venivano al nostro quartier generale in
Connecticut. Volevo scavare, andare oltre i faldoni e verso i pensieri
che li avevano ispirati. Dovevo vedere il linguaggio non verbale degli
investitori, la passione che infondevano nei loro ragionamenti » (Jack
Welch, dal libro “Jack: Straight from the Gut”)
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6. 1° CASE HISTORY
COME OPERARE PER SCEGLIERE CORRETTAMENTE UNA
LOCATION PER UN PROPRIO PUNTO VENDITA?
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7. Definizione del problema: evitare errori nella scelta della location
dove aprire un punto vendita di articoli di moda femminile. Target:
signora di età tra i 35 e i 60 anni
Reperimento dati: atlante della competitività delle regioni e delle
provincie (Unioncamere)
Individuazione dello strumento opportuno: ACP e Analisi dei
Cluster
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Analisi dei dati: riduzione del numero delle variabili ed
individuazione delle caratteristiche dei Cluster
Valutazione della affidabilità dei risultati: test statistici
Interpretazione e comunicazione dei risultati: sviluppo di report
sintetici per il supporto alle decisioni della direzione aziendale
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8. L’analisi delle componenti principali
Il primo passo della metodologia è rappresentato dalla selezione di un
insieme di 12 variabili potenzialmente determinanti per la scelta di
una location:
• Popolazione Femminile tra i 30 i 65 anni
• Densità abitativa della provincia
• Numero Extracomunitari presenti in provincia
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• Numero di imprese di servizi presenti nel territorio
• Tasso di occupazione femminile nel territorio
• Importazioni nel settore moda
• Reddito pro capite
• Consumi pro capite
• Depositi Bancari
• Indice della bontà rete stradale
• Indice della qualità della vita Sole24
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9. L’analisi delle componenti principali
L’obiettivo è quello individuare ambiti territoriali più o meno
omogenei ottenendo indicazioni standard per la scelta della location
ideale dove aprire un punto vendita.
Attraverso uno studio delle distribuzioni e delle correlazioni tra le
variabili vengono estratte le componenti principali capaci di spiegare
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il fenomeno partendo dalle 12 variabili iniziali.
Ogni componente principale risulterà influenzata da alcune variabili
osservate e sarà in grado di esprimere un aspetto del fenomeno
oggetto dello studio.
Al fine di individuare il numero di componenti principali estraibili per
ottenere la più efficace sintesi dei dati è stato utilizzato il criterio
dell’autovalore maggiore di uno.
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10. Statistics for Business Management
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11. 1° Comp. Struttura generale della provincia
2° Comp. Qualità della vita e sviluppo economico
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3° Comp. Sviluppo rete stradale
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12. L’analisi dei cluster
Le tecniche di clustering raggruppano le unità statistiche considerate
con l’obiettivo di creare gruppi (Cluster) massimamente
omogenei al loro interno e massimamente eterogenei tra loro.
I dati delle variabili precedentemente indicate, modificati tenendo
conto delle risultanze dell’ACP, sono stati quindi “clusterizzati”.
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I risultati dell’analisi evidenziano 6 Cluster nei quali le provincie
vengono raggruppate con riferimento ad un criterio geografico.
Tuttavia, alcune provincie presentano similarità con altre che
non appartengono alla stessa regione.
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13. Statistics for Business Management
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14. L’analisi dei Cluster: limiti e indicazioni strategiche
La tecnica proposta per la classificazione delle provincie potrebbe
essere replicata sui dati relativi ai comuni prospettando l’apertura di
un’attività laddove ci sono analogie con i punti vendita già
dislocati in zone redditizie.
Tuttavia, anche le tecniche della statistica multivariata (ACP e
CLUSTER) forniscono delle indicazioni basate su un numero di
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variabili molto basso che, tra l’altro, possono anche non incidere in
maniera decisiva sui fattori che influenzano il business.
Risulta, pertanto, fondamentale indagare ulteriormente su altri
aspetti meno formali e prevedibili.
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15. Variabili Variabili Variabili Variabili
“formali” “informali” “formali” “informali”
Struttura generale Pianificazione Struttura generale Pianificazione
della provincia urbanistica della provincia urbanistica
Qualità della vita e Compatibilità Qualità della vita e Compatibilità
sviluppo economico commerciale sviluppo economico commerciale
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Sviluppo rete Sviluppo rete
Parcheggio Parcheggio
stradale stradale
Altri dati aziendali Cultura locale Altri dati aziendali Cultura locale
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16. 2° CASE HISTORY
COME SI DISLOCANO GEOGRAFICAMENTE I CLIENTI DI UNA
STRUTTURA SANITARIA PRIVATA?
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17. Dislocazione geografica dei clienti: ipotesi e deduzioni
statistiche
L’azienda lamentava un’insufficiente capacità di attrarre
potenziali pazienti residenti nei comuni geograficamente
limitrofi alla sede della struttura.
Ipotizzando una possibile espansione a macchia d’olio sul territorio
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veniva richiesto un intervento consulenziale mirato a sviluppare una
campagna di comunicazione da veicolare attraverso canali
strettamente locali.
Dopo un’analisi statistica sulla provenienza geografica dei
pazienti l’intervento consulenziale è stato ricalibrato in quanto
erano necessari altri strumenti per rilanciare il fatturato.
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18. Ipotesi espansione regolare (a macchia d’olio)
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Attività conseguenti
• campagna di comunicazione nelle scuole dei comuni limitrofi
• gestione delle relazioni su base locale
• comunicazione localizzata
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19. Numero pazienti
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Km distanza dallo studio
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20. Deduzione dall’analisi statistica (espansione a macchia di
inchiostro)
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Attività conseguenti
Comunicazione su base multi-locale
Individuazione delle cause dell’infezione e successiva propagazione
Replicazione delle cause per innestare la viralità
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21. Rappresentazione grafica espansione dedotta (a macchia
d’inchiostro)
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N.B.: le stelle rappresentano le località da sviluppare
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22. Qualche conclusione
1.Le aziende dispongono di elevate quantità di dati spesso non
considerati per prendere le decisioni strategiche
2.Le evidenze empiriche che emergono dalle analisi statistiche a volte
contraddicono le rappresentazioni comuni della realtà
3.Analisi statistiche anche complesse non sono sufficienti a fornire al
consulente o al dirigente aziendale una rappresentazione completa
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della realtà nella quale è calato il business aziendale
4.Solo confrontando le analisi statistiche con altre informazioni
“informali” è possibile individuare soluzioni adeguate ai problemi
aziendali
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