“Without data you’re just another person with an opinion.”

In un contesto di business sempre più complesso e in rapido movimento, basarsi solo su sensazioni o intuizioni non è più sufficiente. Per reagire alle sfide del mercato e cogliere opportunità che spesso hanno una finestra temporale molto breve, è essenziale avere una lettura della situazione il più possibile accurata e aggiornata, idealmente su base settimanale o addirittura giornaliera.

Perché servono dati, non solo opinioni
L’unico modo concreto per verificare l’andamento del mercato e valutare l’impatto delle decisioni prese è disporre di un quadro chiaro e ricorrente dei principali indicatori aziendali. Questo quadro deve includere sia parametri standard (fatturato, margine, flussi di cassa) sia indicatori specifici per ogni settore e modello di business, così da restituire una visione abbastanza profonda ma allo stesso tempo semplice da leggere e interpretare.

Non tutto può essere tradotto in numeri, ma è possibile misurare un numero sufficiente di variabili da intercettare per tempo tendenze, rischi e segnali di cambiamento. Gli aspetti meno quantificabili potranno essere approfonditi in un secondo momento, partendo però da una base oggettiva.

Il cruscotto dell’azienda
Un buon sistema di indicatori è simile al cruscotto di un’auto: la pressione dell’olio o la temperatura dell’acqua non descrivono l’intero motore, ma ci danno segnali chiari per capire se qualcosa sta andando nella direzione sbagliata prima che si verifichino danni gravi.

Allo stesso modo, un insieme ben scelto di parametri aziendali può indicare, in modo sintetico, se l’azienda si sta muovendo nella direzione corretta o se esistono criticità nascoste. Il punto chiave non è solo raccogliere dati, ma trovare correlazioni significative tra un numero limitato di indicatori e l’andamento complessivo dell’impresa.

Il rischio di misurare le cose sbagliate
Progettare un modello di monitoraggio efficace non è banale: la qualità del modello può variare enormemente a seconda di chi seleziona i parametri e li mette in relazione tra loro.

Se si scelgono dati poco rilevanti, si rischia di non vedere in tempo segnali di difficoltà, che diventano molto più costosi da correggere in seguito. Allo stesso modo, ci si può far distrarre da indicatori fuorvianti, perdendo opportunità di mercato perché si guarda “la parte sbagliata” del sistema.

Per questo è importante che la selezione dei parametri chiave venga affidata a figure con competenze tecniche solide, in grado di costruire un modello coerente con la realtà dell’azienda e del settore. Un amministratore delegato con background produttivo tenderà a dare grande peso agli indicatori di qualità e di efficienza di stabilimento; chi proviene dalle vendite si concentrerà sui volumi e sui clienti. Senza una visione esterna e bilanciata, il rischio è che il modello rifletta più le preferenze personali che la realtà dei fatti.

Il valore di un modello matematico ben progettato
Grazie alle nostre competenze professionali possiamo supportarvi nella costruzione di un modello matematico che rappresenti in modo quanto più possibile fedele la dinamica della vostra azienda, includendo anche una stima del grado di incertezza associato ai dati e alle previsioni.

Questo vi permette di:

• Identificare con chiarezza le aree che richiedono attenzione immediata.
• Individuare gli aspetti del business su cui è più utile approfondire l’analisi.
• Prendere decisioni basate su numeri e scenari, non solo su impressioni.

La scelta dei parametri non è un’operazione “una tantum”: va rivista periodicamente per adattarsi all’evoluzione del mercato, ai cambiamenti normativi e agli obiettivi aziendali, che possono modificarsi rapidamente per decisioni interne o fattori esterni.

Dati interni, dati esterni e web scraping
Un buon modello non deve limitarsi ai soli dati interni. Per contestualizzare correttamente l’andamento aziendale è fondamentale integrare indicatori esterni, come l’evoluzione della domanda nei mercati di riferimento, i prezzi medi del settore, le mosse dei concorrenti, i trend locali o globali.

La scelta di questi parametri esterni è tanto importante quanto quella degli indicatori interni, perché spesso i due insiemi sono correlati. È necessario considerare anche la modalità con cui questi dati possono essere raccolti e aggiornati: devono essere accessibili, affidabili e, idealmente, aggiornabili con una frequenza elevata.

In questo quadro il web scraping diventa uno strumento chiave: consente di utilizzare programmi personalizzati per raccogliere automaticamente, da molti siti e fonti online, le informazioni utili (prezzi, offerte, contenuti, indicatori di domanda, ecc.). In questo modo è possibile alimentare il modello con dati esterni rilevanti e aggiornati, anche su base quotidiana. Senza una buona integrazione fra competenze di data science e cultura finanziaria, però, questi sistemi rischiano di produrre risultati superficiali o addirittura fuorvianti.

Il modello che possiamo creare per la tua azienda
Possiamo assistervi sia nella scelta e valutazione degli indicatori chiave, sia nella realizzazione degli strumenti operativi con cui lavorare ogni giorno. In particolare, possiamo:

• Progettare un set di parametri interni ed esterni coerenti con il vostro settore e i vostri obiettivi.
• Creare un foglio Excel avanzato, utilizzabile direttamente sul vostro computer, che consenta di inserire e visualizzare i dati in modo intuitivo.
• Assicurare la massima riservatezza: il file può essere conservato su supporti rimovibili (chiavetta USB, disco esterno), protetti da password o sistemi di cifratura, senza necessità di inviare informazioni all’esterno.
• Sviluppare, se necessario, programmi di web scraping che raccolgono automaticamente i dati esterni di vostro interesse, per poi alimentarli nel foglio Excel o in altre dashboard. In questo modo, il sistema si aggiorna in gran parte da solo, mentre i dati sensibili dell’azienda restano sempre all’interno della vostra organizzazione.

Nel nostro lavoro utilizziamo competenze di Data Science multidisciplinari e modelli che tengono conto del comportamento umano, spesso non lineare e non pienamente razionale. Questo significa adottare approcci più vicini ai sistemi biologici e complessi, invece di schemi troppo semplicistici, così da interpretare meglio le dinamiche reali di clienti, mercati e organizzazioni.