La Statistica nel Business

Per capire l’importanza della statistica nel business basti considerare che la formulazione ed il reperimento dei dati statistici è un’azione che risulta utile a tutti i comparti aziendali, nel piccolo e nel grande business. Viene utilizzata nell’analisi economica, nelle procedure di gestione, nel marketing, nel business-planning, nell’amministrazione, negli studi di fattibilità, etc. etc.

 

Gestire una attività senza il supporto dei dati statistici è come guidare un’auto in un banco di nebbia

 

Gestire una attività senza il supporto dei dati statistici

La valutazione dello status quo e del potenziale non può essere formulata correttamente senza il supporto dei dati statisti.

Tutte le decisioni e le strategie che caratterizzano la gestione di un’impresa devono godere del supporto dei dati statistici. L’affluenza dei dati deve essere costante, in questo modo si permette al management di prendere decisioni tempestive e/o comunque di attivare degli stati di allerta.

Tutto ciò premesso, bisogna porre particolare attenzione al modo di reperire i dati prima ancora di trasformarli in grafici. Soprattutto bisogna porre particolare attenzione alla qualità delle fonti e all’intelligenza  dei criteri che sono stati usati per la loro quantificazione. Non da ultimo è necessario considerare che in alcuni casi, a supporto della qualità del lavoro svolto, va espressa una lettura di titpo sociologico e psicosociale.

A seguire qualche esempio:

Primo esempio:

In una struttura ristorativa di tipo fast food caratterizzata da una media di 300 coperti al giorno, abbiamo deciso di analizzare in profondità le attuali prestazioni al fine di poter tarare un attendibile piano di sviluppo per i tempi a venire. Oltre a ciò si sta decidendo per l’eventuale apertura di una seconda struttura in un quartiere attiguo.

Tramite gli scontrini si sono estrapolati i dati relativi agli incassi quotidiani, gli stessi sono stati poi suddivisi in due fasce orarie, dalle 10.00 alle 16.00 una, dalle 16.00 alle 22.00. Così facendo si sono ottenuti due dati, uno relativo all’incasso “pranzo” l’altro relativo all’incasso “cena”. Ognuno di questi dati è stato poi analizzato nella sua suddivisione dei sette giorni della settimana. Si è così venuta a conoscere la redditività dei pranzi e della cene a seconda dei giorni della settimana. Quanto in effetti sono utili questi dati? La risposta è solo un po’!

Infatti bisogna analizzare come i vari giorni della settimana si sono posti all’interno del calendario annuale delle festività. Diversamente non risulta comprensibile l’alto incasso di un giorno in cui di solito è basso se non si osserva che ci sono state ben due prefestività ad alterare quell’incasso.

A questo punto siamo in grado di effettuare una lettura attendibile? Ancora no! Dobbiamo conoscere meglio come si è composto ogni incasso, per esempio a quanti coperti corrisponde e attraverso quali piatti si è composto. Scopriamo così qual’è il numero di coperti suddiviso per giorni della settimana, per i pranzi e per le cene, pertanto ora abbiamo una lettura quantitativa e la possiamo confrontare con quella di cassa ed abbiamo altresì il diagramma relativo ai piatti più venduti.

Ah, dimenticavo, quattro mesi fa abbiamo avuto dei passaggi pubblicitari in radio relativi alla promozione dei nostri famosi hamburger. Ha funzionato? Se si con quale categoria di clienti? Incominciamo a capire meglio, certo ma tutti questi dati e questi diagrammi che ora sono distribuiti in bella mostra sul tavolo riunioni, sono sufficienti? Ancora no!

Dobbiamo per esempio capire come ogni prodotto viene venduto a fronte della tipologia di mercato. Il nostro mercato si compone di turisti stranieri, di turisti italiani, di transitanti di zona. Conoscere queste suddivisioni e compararle con la loro distribuzione in termini di incassi, di importi pro capite di consumo, di pranzi e cene, di giorni della settimana, di scelta dei prodotti, risulterebbe utilissimo. Ma facciamo una spiacevole scoperta, il sistema informatico che gestisce la scontrinatura non è in grado di fornirci questi dati.

Decidiamo di chiedere un up grade alla ditta fornitrice del sistema. Tutto risolto? No perchè un dato statistico per essere accettabile deve essere formulato almeno su base annua!

E’ passato un anno e finalmente godiamo di una serie di dati straordinari che ci permette di leggere in profondità la composizione e la natura del nostro lavoro. Ancora una volta però dobbiamo prendere atto che ci sono degli aspetti che rendono imprecisa la nostra lettura. Infatti dobbiamo considerare che il consumo dei piatti ovvero gli ordini, variano a seconda del cameriere che serve il tavolo. C’è per esempio un cameriere che tende a promuovere maggiormente un piatto a discapito degli altri e ce n’è un altro che tende ad accogliere meglio i clienti di lingua spagnola con evidente riscontro nei consumi da parte di questi ultimi. Si, anche rispetto a questa problematica possiamo porre rimedio ma ci vorrà altro tempo!

Non solo, ricordate? Dovevamo decidere per l’apertura di un’altra identica struttura nel quartiere attiguo. Una notizia buona c’è, ora sappiamo che se lo apriremo applicheremo sin dall’inizio un ottimale sistema informatico di rilevamento dati. Ma rimane il fatto che non abbiamo ancora fatto un’accetabile analisi di tipo sociologico di quel quartiere, ci siamo limitati a considerare che a prima vista la composizione siociale del nostro mercato di riferimento appare simile. A pensarci bene però, dovremmo analizzare la tipologia delle attività ricettive che operano in quella zona. nella nostra operano molti b&b. In quella? La nostra attuale distanza dall’uscita dalla metro è di 100 mt, quell’altra sarebbe di 200 mt, quanto influirà? Li le persone che usano per lo più quella fermata sono professionisti e impigati del settore privato, dove siamo ora ci sono soprattutto ufici pubblici. Quali saranno le conseguenze sugli incassi? Dovremo adattare la proposta del menu?

Si certo, l’esempio fatto è stato portato all’estremo ma il tutto serve per capire che l’argomento statistiche è estremamente importante ed estremamente delicato.

Secondo esempio:

Una società di assicurazioni deve valutare i rischi di un nuovo mercato relativo alla circolazione stradale. Tra i primi dati che ha reperito ci sono quelli relativi agli incidenti stradali, con l’annessa suddivisione in incidenti mortali, gravi, leggeri, e senza feriti. Subito si è posto il problema di quanto quei dati possano essere definiti attuali e di quanto possano essere considerati veritieri. Fatte le dovute considerazioni e i necessari aggiustamenti si è giunti ad un sufficiente grado di attendibilità. Ora però è stato preso atto che vanno considerati ulteriori parametri quali la nuova legislatura sulla circolazione stradale e sul consumo di alcolici. Va anche considerato che in quella giovane nazione è stata appena messa a punto una nuova rete stradale. Non da ultimo bisogna porre attenzione al parametro relativo alle nuove tendenze sociali. Per analizzare questi aspetti purtroppo non ci sono dati disponibili e le valutazioni possono essere fatte unicamente su di un piano sociologico e psicosociale.

L’esempio appena fatto vuole mettere in risalto come il mero dato statistico non rappresenta un valore esaustivo se privo della corretta interpretazione.

Terzo esempio:

In uno store di abbigliamento localizzato in una zona ad alta concentrazione di transito, di fronte all’esigenza di meglio comprendere il grado di seduzione dei propri capi si è deciso di apporre un rilevatore elettronico in grado di conteggiare il numero degli accessi per poi confrontarlo con quello delle vendite. Il sistema ha rilevato dei dati molto interessanti, ha anche mostrato come in certi periodi del mese ad una certa quantità di accessi corrisponda una scarsa quantità di vendite mentre in altri periodi accada l’inverso. Ad integrazione di questi dati sono stati rilevati quelli relativi ai vari comparti, capi spalla, maglieria, scarpe, etc. etc.

L’insieme di questi rilevamenti ha permesso una approfondita lettura dei flussi di clientela e dei relativi rendimenti. Protratta nei mesi ha permesso di controllare quanto i vari prodotti hanno avuto successo. Ovvero da quel momento in poi la Governance è stata in grado di capire quanto ogni linea produttiva sia stata corretta e quanto si sia rivelata competitiva rispetto alle altre.

Questo esempio è stato fatto per evidenziare come l’applicazione di un sistema statistico possa rivelarsi altamente produttivo.

Riassumendo, il dato statistico unitamente alla corretta lettura dello stesso, rappresenta uno strumento indispensabile per individuare i punti deboli e i punti fori di una qualsiasi attività. E questa è la base per poter controllare, sviluppare, innovare, prevedere e soprattutto, decidere.

Business e Statistica

Business people team at briefing discuss statistics data diagrams

A seguire alcune regole imprescindibili per il corretto uso della statistica

  • Ogni statistica deve essere pianificata in virtù di un obiettivo. Pertanto a diversi obiettivi corrispondono diverse statistiche.
  • I tipi di raccolta dati sono quattro. Quelli da contabilità di cassa, quelli da quantificazione della clientela, quelli da interviste, quelli da fonti terze di tipo sociologico. Per una lettura ottimale i quattro tipi di raccolta vanno esaminati congiuntamente.
  • Bisogna sempre tener presente che un qualsiasi dato statistico va sempre considerato con una percentuale fisiologica di approssimazione.
  • Ogni statistica è tanto più preziosa quanto più si protrae e attualizza nel tempo.
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