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stefanoschiavo, Author at Sharazad

Qual è il mio modello di business? Alcuni spunti per capirlo da Lean Analytics

On 29, Sep 2017 | In Digital Lean, Digital Transformation, Lean Startup, Lean Thinking, Non categorizzato | By stefanoschiavo

Torno sulla questione metriche. Divento noioso, ma non ci si può fare niente. Le metriche servono.

Le ha messe il nostro caro Ash Maurya in un bel quadrante tutto dedicato a loro nel Lean Canvas. Occupano buona parte di quel fantastico strumento di problem solving che è l’A3 della Lean. Parlate poi con un esperto di finanza anche tradizionale e sarà l’unico argomento su cui vi troverete d’accordo con lui 🙂

Un libro che parla, accuratamente e bene, di metriche è Lean Analytics.

Lo dico subito. È una miniera di informazioni e si potrebbe partire da lì per parlare di milioni di cose interessanti per chi si occupa di business model. Ma qua voglio parlare di una cosa che viene prima delle metriche anche se apre la strada al loro utilizzo.

Mi riferisco a comprendere in quale modello di business siamo.

 

In che business siamo?

La domanda sembra troppo facile. E infatti, come spesso in questi casi, lo sembra solo.

L’invito che mi hanno fatto gli autori per tutto il tempo di lettura è stato quello di focalizzarmi (“Focus!”) e quindi di non distrarmi. Avendo ascoltato il libro tramite lo smartphone guidando la macchina, mai consiglio è stato più utile 🙂 A parte la voce inglese un po’ metallica, il messaggio principale è passato. Una metrica alla volta per far crescere il business. Ma quale?

Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz la mettono giù facile. Parti da dove fai i soldi. Lì sta il centro di tutto. Nel lungo termine la cosa che traina il tuo business è quella lì e proprio quella aiuta a capire in che business sei.

Girando un po’ ci si accorge presto che siamo circondati di gente capace di costruire prodotti straordinari e risolvere problemi tecnici assurdi. E alcuni di questi possono attrarre i clienti giusti, ma poi, diciamolo, pochi fanno davvero i soldi.

Una limonata fresca!

Alistair e Benjamin mi hanno quindi invitato a spiegare il mio business pensando a una bancarella della limonata. Provando a descriverne il business model, potrei infatti ricondurre tutto a vendere limonata a più di quanto mi costi produrla.

Volendo spiegare meglio potrei dire che ci sono costi variabili per ingredienti e materiali (limoni, zucchero, l’acqua e i bicchieri), costi di marketing una tantum (la bancarella, l’insegna, il frigo, un giovane parente che stia nello stand per strada), costi orari del personale (abbastanza irrisori quando si tratta di ragazzi…).

Potrei spingermi a dire che i ricavi dipendono dal prezzo a cui vendo e dal numero di limonate vendute. Se a questo punto mi chiedessero quale sia la parte più rischiosa del business, non sarebbe difficile citare i costi futuri dei limoni, il clima, il traffico pedonale nel quartiere, …

È facile, partendo da qua, dire a spanne quante limonate devo vendere per pareggiare i costi (break-even point) o quante per darmi uno stipendio dignitoso.

Beh, per decidere che metriche tenere sotto controllo, dovrei saper descrivere il mio business, per complesso che possa apparire, allo stesso modo di quanto fatto per la bancarella di limonate.

Un passo indietro

Ecco quindi il trucco. Devo fare un passo indietro. Ignorare i dettagli inutili, pensare solo alle componenti principali del business. Ma dove vado a cercarle?

In realtà posso semplificare molto la lettura del modello di business. Basterebbe partire da due fattori chiave sempre presenti:

  • l’orientamento verso la crescita,
  • il motore che la attiva e la alimenta.

Ecco! Sto toccando gli elementi essenziali. Serve però capire un po’ meglio il fattore crescita.

Il Motore delle Crescita

La crescita può essere raggiunta attraverso un motore della crescita di quelli proposti da Eric Ries: stickiness, virality o revenue.

Ne parlo da altre parti, ma la cosa è intuitiva.

O il cliente, una volta acquisito, non riesce più a fare a meno di me (siamo nella stickiness) o si crea un meccanismo virale di passaparola che genera una crescita virtuosa dei clienti (virality) o pago per comprare clienti a un prezzo più basso di quanto loro mi pagheranno (revenue). Facile.

Sergio Zyman, Coca-Cola’s CMO, said marketing is about selling more stuff to more people more often for more money more efficiently.

La crescita viene dal saper manovrare questi aspetti.

Le manopole per guidare la crescita del business

Riassumo quanto visto finora.

Per capire in che business siamo, devo comprendere, come per la limonata, i fattori essenziali. Tra questi ci sta sicuramente la modalità con cui il business cresce. Ci sono pochi modi che riscontriamo sempre e sono legati ad alcune “manopole”. Quali?

Proviamo a vedere nel dettaglio i vari “more” di Zyman.

  1. More stuff significa aggiungere prodotti o servizi, in particolare quelli che sappiamo che i clienti vorrebbero. In altre parole possiamo applicare i metodi Lean allo sviluppo di nuovi prodotti piuttosto che far partire una nuova azienda da zero.
  2. More people significa aumentare i clienti, idealmente attraverso la viralità, il passaparola, ma anche attraverso pubblicità a pagamento. Il modo migliore sarebbe avere un servizio (come ad esempio Dropbox) che include nel prodotto stesso l’invito a invitare altri clienti e che implica un endorsement da parte dei clienti che invitano altri.
  3. More often significa stickiness (cioè che i clienti ritornino), un churn ridotto (cioè che non ci abbandonino proprio) e l’uso ripetuto (cioè che usino il nostro prodotto frequentemente). Quasi da subito la stickiness tende a essere un fattore chiave su cui concentrarsi, perché è difficile basarsi sulla viralità nelle prime fasi.
  4. More money significa fare upselling e massimizzare i prezzi che i clienti pagheranno, i ricavi dai click sugli ad, la quantità di contenuti che creeranno, …
  5. More efficiently significa infine ridurre i costi di consegna e di servizio di supporto, ma anche diminuire il costo di acquisizione dei clienti riducendo l’advertising a pagamento e incrementando il passaparola.

Un criterio di segmentazione per la crescita

La crescita richiede un particolare approccio verso il mercato. È anche un punto in comune tra la visione di Lean Analytics e Monetizing Innovation: la centralità della segmentazione. Ne ho parlato qua.

Per Croll e Yoskovitz bisogna dividere i clienti reali e di valore da quelli passeggeri, curiosi o addirittura dannosi.

Non è così semplice come sembra perché, diciamolo, chi di noi vuole privarsi di clienti, di qualsiasi tipo essi siano?

Si cercherà di massimizzare i clienti reali e di sbarazzarsi di quelli cattivi. Aggiungiamo un piccolo impedimento a inizio del processo di vendita per filtrare meglio da subito (una carta di credito da inserire a un certo step elimina facilmente i semplici curiosi…). O qualcosa di più sottile come non tentare di riattivare utenti che hanno abbandonato per un certo periodo il servizio.

Il discorso fila facile per sviluppatori di giochi online o per gli e-commerce che stoccano prodotti comprati con bassa frequenza, mentre si possono fare eccezioni per i business model SaaS che potrebbero godere della presenza (poco costosa) di clienti “curiosi” nelle modalità freemium. Ma i clienti veri bisogna trattarli meglio…

E quindi in che business ci troviamo?

Sono arrivato alla fine.

Business significa vendere. Chi vende è sempre orientato alla crescita. Per crescere serve concentrarsi sui clienti giusti che ci fanno guadagnare.

Sarebbe ora il momento di rispondere alla domanda da cui siamo partiti. In che business ci troviamo noi?

Il prodotto è più della cosa che si compra. È un mix di servizio, branding, credibilità, supporto, packaging e una miriade di altri fattori per cui si paga.

When you purchase an iPhone, you’re also getting a tiny piece of Steve Jobs’s persona.

Allo stesso modo un business model è una combinazione di cose diverse. Ciò che si vende, come si consegna, come si acquisiscono nuovi clienti e, appunto, come si fanno i soldi. Non dobbiamo confondere queste dimensioni.

Freemium isn’t a business model it’s a marketing tactic. SaaS isn’t a business model it’s a way of delivering software. The ads on a media site aren’t a business model they’re a way of collecting revenue.

Gli elementi chiavi del business model

In sintesi devo incrociare alcuni aspetti che, nella loro combinazione, descriveranno il mio business model.

  1. Il canale di acquisizione, ovvero come la gente viene a conoscere la mia offerta
  2. La tattica di vendita, cioè  come trasformo i contatti in prospect e i prospect in clienti.
    Un esempio nei business web è che di solito

    1. o il cliente paga
    2. o ha qualche svantaggio che può essere rimosso pagando (qualche funzionalità in meno, limiti di tempo, presenza di noioso advertising, …)
  3. La fonte dei ricavi, cioè il modo in cui faccio i soldi. Possono arrivare direttamente dal cliente (attraverso un pagamento) o indirettamente (attraverso pubblicità, creazione di contenuti, analisi dei comportamenti, …). Può includere transazioni, sottoscrizioni, pagamenti in base al consumo, ricavi da advertising, rivendita di dati, donazioni e così via.
  4. Il tipo di prodotto è ciò che offro in cambio dei ricavi.
  5. Il modello di consegna è il modo in cui il prodotto arriva ai clienti

A partire da questi elementi, si possono trovare circa seimila combinazioni diverse (!) che portano quindi a un sacco di business model alternativi. Il consiglio è quindi di ragionare su questi elementi per il mio specifico business. Magari scoprendo delle similarità con analoghi business che assomigliano sorprendentemente al mio.

In Lean Analytics ci sono alcuni pattern tipici del web di cui magari parlerò in un altro post:

  • e-commerce business
  • SaaS
  • mobile application
  • media sites
  • user generated content
  • two-sided marketplace

Conclusioni

Definire il modello di business in cui sono non è semplice, ma è fondamentale per poter gestire la sua crescita guidati dai dati.

Alcuni pattern riconoscibili mi permettono di scoprire le cose davvero importanti. Riuscire a riassumere con chiarezza e semplicità ciò che fa funzionare il mio progetto mi consente di concentrarmi sulle cose che contano.

Lean Analytics ha il pregio di invitare con supporti concreti a focalizzarsi su pochi aspetti chiave. Lungo il percorso di crescita questi fattori prioritari cambieranno e si evolveranno, ma di volta in volta saranno pochi e significativi.

Questo approccio consente di applicare in modo focalizzato le logiche del Lean Startup di cui ho parlato in vari post tra cui questo.

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14

Sep
2017

In Business Model
Innovazione
Product Design
Strategia

By stefanoschiavo

Come faremo i soldi? La lezione di Monetizing Innovation per costruire un business/2

On 14, Sep 2017 | In Business Model, Innovazione, Product Design, Strategia | By stefanoschiavo

Recentemente stiamo esplorando approcci alla costruzione di un modello di business complementari al Lean Startup.

Abbiamo parlato in un altro post della lezione di Monetizing Innovation. Abbiamo visto che si può pensare di “partire dai soldi”. O meglio, dai soldi che il nostro cliente è (forse) intenzionato a pagare.

Serve aggiungere qualche ulteriore spunto e poi invitiamo comunque a leggere il bel libro di Madhavan Ramanujam e Georg Tacke. Il loro pensiero attorno ai business model è originale e di sicuro interesse.

Come si sposa però questo approccio con le idee del Lean Startup? La costruzione iterativa e sperimentale del modello che abbiamo introdotto qua è in linea con questo approccio? In che fasi si comincia a parlare di prezzi di vendita?

Proviamo a suggerire qualche risposta.

Il prezzo nel Lean Canvas

L’abbiamo detto più volte. L’approccio Lean allo sviluppo del business è un approccio empirico. Lo stesso della scienza da qualche secolo. Osservo la realtà (il go see del Lean Thinking). Faccio delle ipotesi su come funzionerà il modello (induzione). Ne deduco delle conseguenze. Verifico se le mie conclusioni sono corrette. Semplificando un po’…

Con questo modello induttivo-deduttivo non dimostro mai niente in maniera certa, ma riduco progressivamente l’incertezza. Ne parleremo meglio in un post dedicato.

Il Lean Startup coglie appieno questa lezione che ci hanno lasciato gli scienziati e la traduce in strumenti e metodologie sempre più consolidati. Ci piace molto il Lean Canvas di Ash Maurya perché legge proprio in ottica di problema e soluzione questo percorso.

  1. Si individua i segmenti target
  2. Si analizzano i problemi
  3. Si propone un valore che soddisfi meglio delle attuali alternative le sue esigenze.
  4. A partire da questa promessa, si costruiscono prodotti e servizi
  5. Si definisce un modello economico-finanziario
  6. Si impostano una comunicazione e un processo commerciale adeguati

Ma il prezzo dove arriva? Nel modello economico-finanziario? Nella definizione del prodotto e dei servizi? Addirittura nella comunicazione?

Un potente grimaldello

Monetizing Innovation anticipa molto il momento in cui incontrare il cliente e testare la sua disponibilità a pagare un certo prezzo. Una sorta di grimaldello per testare il valore della nostra proposta. Pagare mette in luce immediatamente l’urgenza e la rilevanza che la nostra proposta ha per il cliente. Si esce da un ipotetico interesse manifestato attraverso click e parole e si entra nel confronto economico.

In qualche modo il passaggio sul prezzo è alla base della costruzione del prodotto e delle sue feature. Dopo la Value Proposition, centrale nel processo di definizione del valore per il cliente, sta bene costruire una soluzione che risponda alle problematiche emerse e che non introduca più feature di quelle necessarie.

Alcuni passaggi operativi

Il libro ci racconta diverse regole per far questo al meglio. Proviamo a esaminarne alcune collegate più direttamente al business model.

Quanto è disposto a pagare il cliente?

Allontanarsi presto dall’ufficio e andare a incontrare il cliente è centrale. L’abbiamo visto quasi in ogni approccio all’innovazione. Un eccesso di teorizzazione ci conduce a costruire un mondo delle idee separato dalla realtà.

In questo senso anche Monetizing Innovation ci invita a un confronto con il cliente molto anticipato.

Sviluppare un confronto con il cliente sulla sua disponibilità a pagare (“willingness to pay”) al più presto nel processo di sviluppo del prodotto. Se non si procede subito, non si riusciranno a dare priorità alle feature del prodotto che si sta sviluppando e non si capirà se si sta costruendo qualcosa che i clienti pagheranno fino a che non si arriverà sul mercato.

A cosa ci serve questo incontro anticipato sulla disponibilità a pagare? Sostanzialmente a tre cose:

  1. Ci dirà subito se esiste una possibilità di monetizzare il prodotto o no
  2. Ci aiuterà a dare le priorità e a progettare il prodotto con il giusto insieme di feature
  3. Ci aiuterà a evitare i quattro tipi di fallimento visti all’inizio nel precedente post

 

 

 

 

Sembra scontato, ma la gran parte delle aziende non attiva un confronto diretto finché il prodotto non è sul mercato. Il prezzo è definito all’ultimo e risulta quasi la conclusione del processo di sviluppo prodotto anziché il suo punto di partenza. Si capisce bene come il libro ci dia un suggerimento spiazzante.

Pensiamo ai settori in cui i produttori presentano i propri nuovi prodotti in contesti fieristici. È come se l’evento pubblico fosse il pretesto per un confronto su feature e prezzi, ma a quel punto sono già andato molto avanti nel processo di sviluppo. In altri casi invece si va sul mercato sperando di averci azzeccato, pronti a cambiare in funzione dei feedback in arrivo.

Che tipo di informazioni stiamo cercando di scoprire?

Prima di addentrarci sul valore delle singole feature del prodotto o del servizio, ci interessa determinare la disponibilità a pagare generale dei clienti. Vorremmo conoscere il range di prezzo che i clienti considerano ragionevole. E, ovviamente, dobbiamo capire se questo range funziona per la nostra azienda.

In seconda battuta siamo interessati a capire quanto valore i clienti mettano su ogni singola feature. Quali feature i clienti valorizzano di più e per le quali sarebbero quindi propensi a pagare di più.

Questo step ci aiuterà a creare una roadmap per il prodotto—quali feature sviluppare per prime, le successive, e così via. Ci focalizzerà sulle caratteristiche che generano il maggior interesse nel cliente e ci aiuteranno a evitare un feature shock.

Come gestire il confronto con il cliente?

Ci sono metodi strutturati per gestire una conversazione (termine preferito a quello di intervista) sulla disponibilità a pagare. Il libro ce ne propone cinque in scala crescente di complessità.

Approccio Diretto
Incontriamo il cliente del segmento target e poniamo domande dirette sul valore del prodotto e sulle sue caratteristiche. Con un trucco: a ogni domanda segue sempre quella più potente di tutte: “Perché?”

Nelle prime fasi dell’innovazione si tratta di un metodo potente. È facile e, appunto, diretto. Chiedendo a un sufficiente numero di persone la loro disponibilità a pagare, possiamo definire un primo range di ciò che il mercato generalmente è disposto a pagare. Inoltre, ci segnalerà velocemente se siamo completamente fuori strada (specialmente quando la disponibilità a pagare del mercato è molto inferiore a quella che ci aspettiamo).

La valenza statistica dipende dai mezzi a disposizione nella selezione del campione (per definire una significatività adatta) e per la conduzione degli incontri. Ciononostante la sola attivazione di un confronto diretto con potenziali clienti “veri” consente di attivare un percorso di consapevolezza ed empatia con il mercato  fondamentale per chi tenta di innovare l’offerta.

  1. Probabilità d’acquisto. Un mezzo più quantitativo e strutturato di indagare sulla disponibilità a pagare è quello di simulare scenari d’acquisto. In questi chiediamo ai clienti di scegliere un’opzione tra diverse. Possiamo mostrare un insieme di prodotti con prezzi differenti e combinazioni di feature e quindi domandare quali sceglierebbero (includendo di non scegliere alcuna opzione). Non si fa esprimere direttamente il cliente su un prezzo. Vale sempre la regola di chiedere “Perché?” dopo ogni scelta. Poi si cambia scenario (es. le caratteristiche del prodotto e la combinazione di prezzi) e si chiede di scegliere ancora. Stiamo così investigando i modelli mentali e le regole che le persone usano per prendere decisioni. Questo ci permetterà di capire quali aspetti del prodotto portino la maggior parte del valore e quanto le persone pagheranno per essi.

    Nella pratica, si mostra il concept di un nuovo prodotto, si spiegano il valore e i benefici, si aggiunge un prezzo e si chiede: “Su una scala da 1 a 5, dove 1 è ‘Non comprerei mai questo prodotto’, quanto valuteresti questo prodotto?” Se la risposta è 4 o 5, ci si ferma. Se la risposta è minore o uguale a 3, si abbassa il prezzo e si domanda ancora. Si chiede un po’ di volte e si vede se le persone aumentano la loro valutazione (nel qual caso, riducendo il prezzo, il prodotto diventa più attrattivo) o no (nel qual caso abbiamo un problema di prodotto/innovazione e ritoccare il prezzo potrebbe non bastare). Questo è il modo più semplice per vedere se realmente qualcuno acquisterebbe il prodotto nel caso fosse disponibile. Generalmente, dai benchmark, se qualcuno dice 5, la probabilità che compri il prodotto è al 50%. Se dice 4, la probabilità cade a 10-20%. Benché cambi tra settore e settore, queste indicazioni possono essere un’indicazione abbastanza valida.

  2. Most-least. È un metodo un po’ più complesso. Iniziamo individuando un insieme finito di caratteristiche (dieci, per esempio). Quindi scegliamo un sottoinsieme di queste (ad esempio sei feature) e chiediamo ai clienti di identificare la feature cui danno maggior valore. Quindi mostriamo un altro sottoinsieme dalle stesse caratteristiche di partenza e ripetiamo la richiesta. Ripetiamo il processo per un po’ di volte finché non abbiamo esaurito le combinazioni.
    Questo è il metodo più veloce per determinare le priorità relative tra le feature e identificare così le leader (di maggior valore), le filler e le killer (di minor valore). Questo metodo forza le persone a fare compromessi e a indicare quali feature considerano di valore e quali no.

    La logica dietro il metodo è che quando si fornisce un insieme di feature, le persone possono facilmente identificare gli estremi. Ma le persone hanno difficoltà a identificare i valori intermedi. Così cambiando i sottoinsiemi e chiedendo le domande (most-least) ripetutamente forziamo le persone a fare gli appropriati compromessi. Questo aiuta a identificare le priorità relative di un insieme di feature.

  3. Build-your-own. È un metodo in cui sarebbe necessario avere un’idea di riferimento della disponibilità a pagare del cliente. Servirebbe sapere già che valore dà a ciascuna feature (magari attraverso i precedenti tre metodi). In questa ipotesi, diamo ai clienti la nostra lista delle caratteristiche e chiediamo loro di costruire il loro “prodotto ideale” selezionando le feature che apprezzano di più. Il compromesso che rende l’operazione problematica è che ad ogni caratteristica aggiunta aumenta il prezzo del prodotto. Ci interessa capire dove si ferma il processo e così comprendere le aspettative di prezzo e valore.

    Utilizziamo questo metodo per identificare come potrebbero essere i package ideali per ogni cliente (per quanto riguarda feature e combinazione di prezzo). È inoltre possibile testare per segmenti e bundle/package diversi. In particolare, se si dispone di gruppi significativi di clienti variando i gradi di funzionalità nel loro prodotto ideale, si dovrebbe poter evitare un approccio one-fits-all e segmentare la base clienti. Come minimo, dal momento che si sa come sono state aggiunte molte funzioni per costruire un prodotto ideale, è possibile utilizzare queste informazioni per evitare un feature shock.

  4. Simulazioni d’acquisto. È il metodo più avanzato. Viene chiamato analisi congiunta. È una versione più evoluta delle Probabilità d’acquisto perché aggiungiamo ipotesi di prezzo sul prodotto e sulle feature.

    Forniamo ai clienti un prodotto che ha una serie di feature specifiche e un prezzo, poi chiediamo se lo acquisterebbero. Quindi cambiamo il set di feature e prezzo e ripetiamo la domanda. In genere, si mostrano 5-8 combinazioni e si vede come reagiscono le persone.

    Questo metodo è più vicino a una vera e propria situazione di vendita. Variando feature e prezzi in modo sistematico, è possibile stimare il valore delle feature e la disponibilità a pagare per ciascuno di essi. C’è un prerequisito per utilizzare questo metodo: identificare un buon insieme di caratteristiche e avere una buona comprensione approssimativa della disponibilità a pagare.

    Sulla base del risultato, è possibile costruire un modello basato sul mercato per stimare la probabilità di acquisto di qualsiasi combinazione di caratteristiche e prezzo per il prodotto. Questo metodo è molto utile per la modellazione di scenari avanzati.

One-Size-Fits-All

Un secondo aspetto chiave che emerge da Monetizing Innovation è risonante con i concetti del Lean Business Model.

Non forziamo soluzioni che siano adatte a tutti gli scopi. Che ci piaccia o no, i nostri clienti sono diversi e quindi la segmentazione della clientela è fondamentale. Ma una segmentazione basata su dati sociodemografici – il principale modo con cui le aziende raggruppano i loro clienti – è fuorviante. Si dovrebbero costruire segmenti sulla base di differenze nella propensione dei clienti a pagare (WTP) per il nostro nuovo prodotto.

L’attacco all’utilizzo delle medie quando si vuole fare innovazione è comune a tanti approcci recenti (pensiamo solo al celeberrimo Cigno Nero di Nassim Nicholas Taleb. Ne parleremo meglio in altri post. Qui basti dire che i nostri clienti sono differenti tra loro. Hanno bisogni diversi, diverse possibilità di pagare e variano nel grado in cui considerano il valore dei benefit chiave del nostro prodotto.

Divertente e istruttiva l’individuazione di un personaggio rispondente ad alcune caratteristiche sociodemografiche tipiche di questo tipo di segmentazione (nazionalità, ricchezza, età, famiglia, residenza).

Anche se il Principe Carlo e Ozzy Osbourne dei Black Sabbath hanno ‘customer personas’ simili basate su certe caratteristiche, i loro bisogni e le loro preferenze indiscutibilmente differiscono.

Quando si tratta di innovazione, c’è un solo modo corretto per segmentare: sulla base dei bisogni dei clienti, del valore, e della loro disponibilità a pagare per un prodotto o servizio che fornisce quel valore.

Qui ci ritroviamo molto nell’approccio del Lean Startup. Con queste premesse possiamo individuare alcuni errori tipici del processo di segmentazione.

  1. Segmentare troppo tardi
    Si inizia spesso con un prodotto che sposi un po’ tutte le esigenze. In inglese one-size-fits-all. La segmentazione sembra questione di marketing e sales, mentre il product development non la ritiene centrale. Questo in particolare in settori technology-driven. Ma questo porta al rischio di creare prodotti cui nessun segmento si affeziona davvero.
  2. Segmentare solo sulla base di caratteristiche osservabili
    Il product design dovrebbe segmentare sulla base delle esigenze dei clienti (pain & gain risolti, problemi urgenti, valore prodotto e disponibilità a pagare emersa nelle diverse analisi).

    Il fatturato (per il B2B), l’età (per il B2C) e le altre caratteristiche osservabili sono spesso del tutto non correlate con ciò che conta di più nella progettazione dei prodotti.

  3. Aver troppi schemi di segmentazione
    Se d’altronde si esagera sovrapponendo diverse metodologie di segmentazione avremo un effetto negativo. Si giungerà a uno stato di confusione che bloccherà l’azione.

    Idealmente, la nostra azienda dovrebbe utilizzare un unico schema di segmentazione valido per tutte le funzioni aziendali.

Il concetto di base è quello di attivare un processo di segmentazione dei clienti da subito, in particolare basandosi sulla disponibilità a pagare emersa nella fase di analisi descritta prima. Questo processo appartiene al product design ed è preliminare ad ogni decisione sul prodotto.

Conclusioni

Abbiamo visto come il fattore prezzo possa entrare nella costruzione di un business model già nelle prime fasi. Si può andar oltre la determinazione di un prezzo che risponda alla copertura di costi e mark-up, così come si può pensare a una politica di pricing non vincolata alle logiche dei concorrenti nel settore.

Il valore che il prezzo esprime è quello che il cliente è disposto a pagare. Può essere scomposto nelle diverse feature della nostra offerta, può essere pensato come un modo per affrontare diversi segmenti della domanda, ma il consiglio è quello di affrontarlo in una fase iniziale del processo di sviluppo del prodotto, non alla fine come elemento di vendita e marketing.

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06

Sep
2017

In Business Model
Innovazione
Lean Startup
Strategia

By stefanoschiavo

Come faremo i soldi? La lezione di Monetizing Innovation per costruire un business/1

On 06, Sep 2017 | In Business Model, Innovazione, Lean Startup, Strategia | By stefanoschiavo

Lo sviluppo di un business model può partire in diversi modi. A volte, come spesso accade nel mondo delle startup digitali, è la tecnologia che dà la scintilla. In altri casi può essere un problema di un cliente che non trova oggi adeguata risposta. Ci sono situazioni in cui l’intuizione prevale, altre in cui un’impostazione rigorosamente scientifica può dare straordinari risultati.

Dietro l’idea ci sono diversi aspetti che devono essere valutati. Un business model è fondato su un equilibrio non semplice da trovare tra elementi che interagiscono.

Abbiamo parlato della priorità degli elementi relativi all’efficacia di mercato. Cliente. Problema. Value Proposition. E poi di quelli che toccano gli aspetti di efficienza, scalabilità e fattibilità. Soluzione. Marketing. Metriche. Motore della Crescita. Traction.

Come detto in altri post, si tratta spesso di modelli complessi e non solo complicati. Per intenderci il famoso piatto di spaghetti in cui indovinare cosa succederà quando comincerò a muovere la forchetta non è davvero semplice.

Un libro di qualche tempo fa dà un suggerimento interessante. Consiglia un punto di partenza prioritario per comprendere da subito rilevanza ed efficacia della mia idea. Partire ad analizzare i complessi elementi del modello partendo dal sistema di monetizzazione. In altre parole, come faremo i soldi?

In questo post proviamo a discutere un po’ delle indicazioni presenti in Monetizing Innovation. Non esauriremo in questo tutti i contenuti di cui è ricco il testo. Vediamo le premesse e alcune delle proposte operative per fondare la crescita del proprio modello di business sui principi di monetizzazione alla sua base.

Monetizing Innovation

Monetizing Innovation parte in maniera forte. I primi capitoli danno esempi concreti e delineano un quadro operativo a volte spaziante. L’esempio dell’introduzione sul mercato della Porsche Cayenne vuole riassumere alcuni elementi cardine di un’innovazione ben riuscita. La Porsche è stata attenta ai bisogni del cliente, al valore fornito, alla willingness to pay e al conseguente pricing quando ha sviluppato la Cayenne. Ma di fronte a un esempio virtuoso, se ne trovano tanti di insuccesso.

La domanda che si pongono gli autori Madhavan Ramanujam e Georg Tacke è fondante di quanto poi scriveranno. Perché la maggioranza dei nuovi prodotti fallisce?

Il fallimento nasce quando non si pone la volontà di pagare per un nuovo prodotto da parte del cliente al centro del product design

Product development

Il processo di sviluppo del prodotto rischia di seguire un iter inverso a quello ideale. La grande centralità di tecnologia, processi e materiali porta spesso in secondo piano il mercato. A volte anche con ragione, quando ad esempio la forza vendita assume un atteggiamento conservativo. Ciononostante gli autori mettono in rilievo come la sequenza più virtuosa che dovrebbe alimentare il processo di sviluppo dei prodotti prevede “mercato e prezzo, poi design, poi produzione”. In altre parole, si propone di progettare il prodotto attorno al prezzo.

Gli innovatori di prodotto di maggior successo iniziano determinando quale sia il valore cercato dal cliente e cosa voglia davvero pagare, poi progettano i prodotti attorno a questi input e definiscono una chiara strategia di monetizzazione che rispettano fino in fondo

I motivi del fallimento

Il 72% dei nuovi prodotti introdotti negli ultimi cinque anni è fallito – o nel raggiungere gli obiettivi prefissati di revenue o reddito, o fallito del tutto
(Sarah Green Carmichael, “The Silent Killer of New Products: Lazy Pricing”, Harvard Business Review, September 9, 2014)

I dati che le ricerche presentano non sono confortanti. Molti dei progetti di innovazione di prodotto falliscono. La maggior parte per essere precisi. Il libro però cerca di leggere un aspetto positivo. I pattern ricorrenti nel fallimento della monetizzazione di nuovi prodotti sono solo quattro. Non una grande consolazione forse, ma può dare spazio a comportamenti intelligenti nello sviluppo della propria innovazione.

Vediamo quindi le quattro principali cause individuate da Ramanujam e Tacke.

1. Feature shock

Si potrebbe riassumere in questa situazione: “quando si dà troppo e si riceve troppo poco”. Il valore del prodotto è minore della somma delle sue parti. Ci sono prodotti costosi da produrre, “over engineered”, difficili da spiegare e spesso proposti a prezzi troppo alti.

Nel libro è presentato il caso del Fire di Amazon, in cui le feature presentate sono considerate eccessive e incoerenti. Il messaggio legato al prodotto determina così confusione nel possibile cliente

Dovremmo accorgerci di essere in questa situazione quando sentiamo frasi come “ma potremmo anche aggiungere questo…”, “meglio non prendere rischi”, “i clienti non sanno quello che vogliono, decidiamo noi cosa produrre”, “il nostro mercato non è segmentato; facciamo una sola versione che va bene sempre”, “serve qualche novità per il mercato”, …

2. Minivation

La situazione qua è diversa. Siamo un po’ timidi e non capiamo le vere potenzialità della nostra innovazione. In qualche modo “chiediamo troppo poco”. I prodotti non colgono né l’intero potenziale mercato né il potenziale prezzo pieno.

In questo caso il libro presenta il caso di Valeo, sensore per il parcheggio che il fornitore ha venduto tenendo conto di un classico mark-up sul costo di produzione senza comprendere appieno il valore che il cliente (casa automobilistica) riconosceva all’innovazione

3. Le gemme nascoste

Se non si cerca bene, si rischia di non trovare le gemme. Un’azienda può avere un’idea brillante, ma non riesce a riconoscerla e a quantificare il valore del prodotto per i clienti. Le gemme nascoste spesso finiscono nel limbo, né lanciate né uccise.

Il caso presentato per questa situazione è quello della negativa gestione dell’innovazione digitale nella strategia di prodotto di Kodak.

Sono allarmanti frasi come “non sappiamo cosa farcene di questo”, “non è un business che fa per noi”, “non abbiamo un processo strutturato per questo”, “non è nel nostro DNA”, “va contro la nostra cultura”.

4. Undead

Si tratta della situazione molto diffusa in cui nessun cliente manifesta un interesse per il nostro prodotto. Noi perseveriamo, per inerzia o per altre motivazioni.  Abbiamo così prodotti che esistono ancora sul mercato, ma la cui domanda è inesistente.

Il prodotto, a tutti gli effetti, è morto, ma continua ad aggirarsi nel mercato come uno zombie. E in azienda girano frasi come “non sarò quello che dirà di no”, “personalmente non lo comprerei mai, ma…”, “lascia stare le ricerche, io conosco questo mercato…”, “aspettiamo più dati prima di chiudere il rubinetto”, “ormai la macchina è partita”, “siamo andati troppo in là… non possiamo fermarci qui”.

I casi di Google Glass e Segway sono esempi che gli autori collegano al fenomeno dell’Undead

Le regole per il successo nel processo di innovazione

Si può evitare di veder fallire la nostra idea, ma serve giocare con regole differenti. Il libro propone in particolare nove nuove regole per il successo nell’innovazione.

  1. Aprire un confronto con i clienti sulla willingness to pay subito nel processo di sviluppo del prodotto.
  2. Non forzare una soluzione che vale per tutti
  3. La configurazione di prodotto e il bundling sono più scienza che arte.
  4. Scegliere il pricing e il modello di revenue corretti.
  5. Sviluppare una strategia di pricing.
  6. Disegnare un business case usando i dati sulla willingness to pay del cliente.
  7. Comunicare il valore dell’offerta in modo chiaro e coinvolgente.
  8. Comprendere i lati irrazionali della domanda.
  9. Mantenere integrità nel pricing.

Sono tutti suggerimenti utili e ognuno necessita di un approfondimento. In un prossimo post vedremo come si declinano queste regole con un bel po’ di suggerimenti operativi.

Conclusioni

Abbiamo visto, partendo dalle considerazioni contenute nel libro Monetizing Innovation, quale possa essere un processo di innovazione di prodotto che eviti di incorrere nei tipici motivi di fallimento. In particolare abbiamo visto i quattro pattern più diffusi che si riscontrano nei fallimenti di idee di innovazione. Lo studio di queste casistiche ci permette di individuare alcune regole di comportamento virtuoso nel processo di product development.

Questi aspetti si integrano nel processo di costruzione di un business model ed entrano a nostro avviso in modo importante nel passaggio dalla fase di analisi del valore a quello della fattibilità e viabilità nel mercato della nostra idea. A cavallo per intenderci tra la prima e la seconda fase della definizione di un Lean Canvas descritta in questo post.

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Quale organizzazione per innovare i modelli di business? La lezione di Laloux

On 30, Aug 2017 | In Business Model, Futuro, Lean Startup, Lean Thinking, Management, Organizzazione | By stefanoschiavo

Costruire un modello di business non è (solo) un esercizio formale.

Non si tratta cioè di redarre un business plan sulla carta. Sì, gli investitori e i partner ci chiedono prospetti pluriennali di risultati finanziari. Della credibilità di quei numeri parliamo però in un altro post. Diciamo qui solo che servono spesso a tranquillizzare rispetto a un mondo esterno ignoto e in cambiamento. E a poco più.

Dicevamo che costruire un modello di business non è un esercizio di stile.

E allora cos’è? Possiamo considerare la costruzione di un business model come un esperimento. Qua ne abbiamo già parlato. Ipotesi da testare, rischi e costi da minimizzare. Fail fast fail cheap, come si usa dire.

Uscire dal nostro spazio

Uscendo al più presto dall’impostazione teorica del modello, dobbiamo andare subito out of the building e incontrare i clienti. Dobbiamo capirne un po’ di più, apprendere quanto più possibile e quanto più rapidamente. Una chiacchierata con un cliente in target, nelle prime fasi, vale più di tante analisi statistiche. È un processo di consapevolezza che ci fa crescere.

Come in tutto ciò che si sposta dagli schemi alla realtà, entrano in gioco però le persone che agiscono quotidianamente insieme a noi. Non possiamo tralasciare di considerare ciò che spinge le persone a impegnarsi nel lavoro se vogliamo costruire un business che funzioni.

In questo post proviamo a raccontare qualche cosa emersa nella lettura di Reinventare le organizzazioni. Premesso che è un libro molto di moda e che parla solo marginalmente di quanto adesso riportiamo, vale la pena leggerlo anche solo per non essere d’accordo, come noi, su tutto quel che dice.

Reinventare le organizzazioni

Frederic Laloux, l’autore, parla di stadi della consapevolezza umana e ci racconta delle fasi che l’uomo ha attraversato dai tempi antichi fino ad oggi per organizzare le proprie attività. Nel libro è un percorso cromatico che arriva al futuribile colore Teal (foglia di the). Si punta all’autoorganizzazione che supera i limiti delle attuali organizzazioni, che sono un mix di Ambrato, Arancione e Verde. Di seguito lo schema di Laloux che riepiloga gli aspetti chiave, tralasciando le fasi dell’Infrarosso-reattivo e del Magenta-magico che non appartengono (quasi) mai alle organizzazioni delle attuali aziende.

Quello che ci interessa è la relazione tra le caratteristiche dei diversi modelli e le condizioni organizzative per fare innovazione.

Come dobbiamo costruire la nostra organizzazione per far funzionare il nostro nuovo modello di business? Come facciamo a non perderci per strada colleghi talentuosi? Come possiamo attirare le figure giuste che ci possano aiutare nella nostra strada? Come facciamo a creare il contesto ambientale più adatto all’innovazione o al cambiamento?

I modelli vincenti tra meritocrazia e obiettivi

Laloux se la prende spesso con i modelli attualmente apparentemente più evoluti: l’Arancione e il Verde. In particolare il modello Arancione delle nostre medie e grandi aziende è quello centrato sull’efficienza e il merito.

È un modello nato quando il perseguimento dell’efficacia sostituisce la morale come metro per la presa di decisioni. Prima si doveva fare solo ciò che ci veniva chiesto di fare. Adesso possiamo finalmente “mettere in discussione l’autorità, le norme del gruppo e lo status quo ereditato”. Lo stadio Arancione “ha aperto le porte alla ricerca scientifica, all’innovazione e all’imprenditorialità”.

In questo modello, in cui, come in quello Verde, non neghiamo di trovarci a nostro agio, ci siamo focalizzati su innovazione, responsabilità, meritocrazia. Le organizzazioni Arancioni sono guidate dai processi e dai progetti. Non più il “comando e controllo” delle aziende fordiste (Ambrate), ma “previsione e controllo”. La “gestione per obiettivi” diventa il mantra.

Ma c’è un problema…

Uno dei processi aziendali chiave nel modello Arancione è quello di budgeting. Laloux è convinto che esso fallisca uno dei suoi obiettivi primari: “rendere le persone responsabili e motivate al raggiungimento degli obiettivi”.

Il cambio dalla stratificazione Ambrata alla meritocrazia Arancione ha dato la nascita alle moderne risorse umane e al loro arsenale di processi e pratiche, quali la valutazione della performance, i sistemi incentivanti, la pianificazione delle risorse, la gestione del talento, la formazione sulla leadership e i piani di successione.

Questa razionalizzazione ha creato un orientamento alla perfezione e alla sicurezza. Alla tranquillità data dai numeri. All’idea di avere tutto previsto e controllato e di doversi solo conformare ai piani. Business Plan e Diagrammi di Gantt.

Laloux ci dice invece che va bene che i team abbiano difficoltà. Dalle difficoltà emerge l’apprendimento.

Come organizzarsi per accogliere le novità?

Ecco i punti salienti di questa critica.

Le economie di scala e di abilità permesse dalle funzioni di staff sono spesso controbilanciate da diseconomie di motivazione prodotta. È auspicabile cercare di evitare o limitare le funzioni di staff.

Non serve attivare alcun team dirigenziale e bisogna limitarsi a veramente poche riunioni. in particolare evitare riunioni periodiche prefissate tra le squadre, ma far nascere l’esigenza di incontri sulla base di quanto avviene nel lavoro quotidiano.

È un modo organico di gestire un’organizzazione, in cui la struttura segue le esigenze emergenti e non il contrario.

Le risorse impegnate in azienda “possono contare solo sul potere di persuasione”. Si tratta di una delega inversa. I team di prima linea fanno tutto, tranne ciò che decidono autonomamente di spingere verso l’alto.

Questione di fiducia

È la fiducia e non il controllo che determina la relazione tra le persone coinvolte nei processi aziendali.

I dipendenti sono considerati “persone ragionevoli che faranno la cosa giusta”. Sono così necessari pochi meccanismi di controllo. I collaboratori che “prima lavoravano per lo stipendio, ora si sentono responsabili del loro lavoro ed orgogliosi di un lavoro ben fatto”.

La scelta sulle priorità

Come si fa allora a definire le priorità? Chi decide, in un ambito di autoorganizzazione, cosa dovrebbe avere la precedenza?

Secondo Laloux, è tutto troppo complesso per affidarsi a una pianificazione preventiva. Ci si deve fidare dell’intelligenza autonoma e naturale del sistema. L’alternativa assomiglia all’economia pianificata che ha già mostrato i suoi limiti in ambito macroeconomico e che invece sembra continuare a essere sulla breccia in quello aziendale.

L’autoorganizzazione porta i principi che sostengono economie di mercato libero di successo all’interno delle organizzazioni.

Risorse pigre o automotivate?

Un passaggio del libro è davvero illuminante. Si tratta del riferimento ai lavori di Douglas McGregor.

“La Teoria X e la Teoria Y di Douglas McGregor affermava che i manager possono avere due insiemi di credenze relativamente ai dipendenti: alcuni pensano che i dipendenti siano intrinsecamente pigri e che eviteranno di lavorare appena possibile (Teoria X); altri pensano che i lavoratori possano essere ambiziosi, automotivati, ed esercitare l’autocontrollo (Teoria Y). Qualunque assunto di base abbiate circa la natura umana, sarà convalidato dalla risposta che il vostro comportamento evocherà nelle persone intorno a voi. Quale insieme di assunti di base è quello vero? Si potrebbe dibattere su questo argomento all’infinito. McGregor ebbe un’intuizione essenziale che da allora è stata convalidata di volta in volta: entrambe sono vere. Se guardi alle persone con sospetto (Teoria X) e le sottoponi a ogni genere di controllo, regole e punizioni, cercheranno di ingannare il sistema e tu sentirai che il tuo pensiero è convalidato. Tratta, invece, le persone con pratiche basate sulla fiducia e loro ricambieranno la fiducia con un comportamento responsabile. Di nuovo, sentirai che il tuo pensiero è convalidato. Espresso in termini di psicologia dello sviluppo, se crei una forte struttura e cultura Ambrata/Arancione, le persone finiranno per rispondere in modo Ambrato/Arancione; crea un contesto Teal abbastanza forte e le persone tenderanno a
comportarsi di conseguenza”

L’ambito di lavoro di chi innova

“L’innovazione si muove, per sua natura, in sistemi complessi, autoportanti, autoorganizzati, non lineari e adattivi”. Serve un’impostazione organizzativa adatta a relazionarsi con questo tipo di contesto. Laloux propone il modello Teal, che supera sia la rigidità Arancione che la famiglia Verde.

Alcuni concetti sono di grande ispirazione.

Un nuovo paradigma

In sintesi, il paradigma manageriale oggi più diffuso si basa sull’idea di prevedere e controllare. Il problema conseguente sta nel fatto che questo ci dà l’illusione di controllo e non un controllo vero e proprio. Serve poratre nell’organizzazione un cambio di paradigma, una sorta di guida dinamica, “che non si basa su previsione e controllo, ma su percezione e risposta”.

La metafora è quella dell’agricoltore che guarda avanti di decenni, ma pianifica solo per il giorno dopo.

Bisogna perseguire soluzioni che siano fattibili attraverso iterazioni veloci. Ritroviamo i concetti che abbiamo descritto parlando di Lean Startup. Previsione e controllo ci porta verso la ricerca di risposte perfette.

Se il futuro può essere previsto, allora il nostro compito consiste nel trovare le soluzioni che portano i migliori risultati. Le previsioni sono utili in un mondo complicato, ma perdono ogni rilevanza in un mondo complesso.

Un mondo complesso o complicato?

Per capire la differenza, Laloux fa l’esempio di un aereo come un Boeing 747. Si tratta di un sistema complicato. “Ci sono milioni di pezzi che devono funzionare insieme senza problemi. Ma tutto può essere tracciato; quando si sostituisce un pezzo, si dovrebbe essere in grado di prevederne tutte le conseguenze”. Altra storia invece quella di un piatto di spaghetti. In questo caso il sistema è complesso. “Anche se si hanno solo poche decine di «parti», è praticamente impossibile prevedere cosa accadrà alla fine quando si tira uno spaghetto che sporge dalla ciotola”.

Nei sistemi complicati, possiamo cercare di individuare la soluzione migliore. Nei sistemi complessi, abbiamo bisogno di soluzioni fattibili e iterazioni veloci.

La cosa più difficile da prevedere è il futuro

Fare previsioni ci dà un confortante senso di controllo, ma la realtà è che le organizzazioni e il mondo in cui viviamo sono diventati sistemi complessi. In tali sistemi, diventa privo di senso prevedere il futuro e, quindi, analizzare la nostra strada verso la decisione migliore. Quando lo facciamo, per abitudine, sprechiamo solo energia e tempo per produrre un’illusione di controllo e perfezione.

Gli innovatori non cercano di prendere la miglior decisione possibile. Perseguono invece, nell’esplorazione di un nuovo modello di business, una soluzione fattibile, implementabile con velocità. Nuove informazioni permetteranno di prendere nuove decisioni e di modificare quelle già prese.

Siamo in pieno ambito Lean e Agile. L’adattamento continuo all’evoluzione della nostra conoscenza del contesto. L’autoorganizzazione è, secondo Laloux, la naturale evoluzione organizzativa di chi abbraccia queste filosofie.

In questo modo, di fronte a una soluzione fattibile, cioè una soluzione “che nessuno crede possa peggiorare le cose”, la si adotterà.

Le decisioni non vengono posticipate solo perché qualcuno pensa che avere più dati o più analisi potrebbe portare a una decisione migliore. La decisione può essere rivista in qualsiasi momento se arrivano nuovi dati o se qualcuno si imbatte in un’idea migliore.

Come su una bicicletta

Un’altra metafora di Laloux è quella della bicicletta: “invece di cercare di calcolare l’angolo perfetto, il ciclista sale sulla bici subito, inizia con un angolo che gli sembra corretto e quindi continua a regolarlo per raggiungere la destinazione”.

È molto più veloce la progressione di aziende che non si limitano a poche importanti manovre, ma che sviluppano tante iterazioni veloci. L’energia spesa è inferiore e non perdono tempo. Si tratta di portare in tutti i collaboratori questo approccio che non è per niente diffuso e che anzi troverà molte resistenze per chi è abituato a muoversi con la necessità di un controllo assoluto, per quanto solo apparente, sul futuro.

C’è anche una specie di “affetto per la sua idea” che si sviluppa in chi ha creato un piano molto elaborato e dettagliato.

Quando le decisioni sono piccole e sono riviste spesso, diventa anche molto più facile correggere una decisione che si rivela sbagliata. (Mentre quando abbiamo investito tanto impegno nella definizione delle soluzioni migliori, ci sentiamo quasi legati ad esse e ne restiamo invischiati molto più a lungo del necessario quando le cose non vanno come previsto). Alla fine, paradossalmente, ci sentiamo più sicuri in un mondo in cui rinunciamo all’illusione di aver acquisito il controllo cercando di predire il futuro e impariamo a lavorare con la realtà nel suo divenire.

Conclusioni

Il contesto culturale necessario all’innovazione dei modelli di business in un’azienda nuova o consolidata richiede un approccio organizzativo rinnovato. Molto è già all’interno della cultura del Lean Thinking o del Design Thinking di cui abbiamo spesso parlato. Frederic Laloux cerca di superare, nell’ambito della costruzione di contesti collaborativi adatti a problemi complessi, queste impostazioni portando a pieno compimento il processo di autonomia decisionale (non solo il come, ma anche il cosa) delle persone coinvolte in un’organizzazione.

Molte delle idee, che ricalcano spesso i concetti dell’Holacracy, possono essere forse eccessive per le organizzazioni che costituiscono oggi la nostra più comune esperienza aziendale. Alcuni aspetti entrano però in profonda connessione con quanto abbiamo esplorato nell’ambito del Lean Startup. In questo post abbiamo cercato di porre l’attenzione su alcuni di questi. Senza affrontare tutto quanto analizzato e proposto dall’autore, abbiamo colto alcune intuizioni utili nei contesti di grande innovazione che caratterizzano le aziende co cui collaboriamo.

Infine due citazioni nel libro che chiariscono ancor più questa impostazione e che vanno in risonanza con i contenuti di Laloux.

L’ideologia di leadership e di management che oggi sostiene le grandi organizzazioni umane rappresenta un limite per il successo organizzativo tanto quanto l’ideologia del feudalesimo è stata un limite per il successo economico nei secoli XVI e XVII. (Gary Hamel)

 

L’unica cosa che sappiamo del futuro è che sarà differente. Tentare di predire il futuro è come tentare di guidare di notte lungo una strada di campagna a fari spenti mentre guardiamo attraverso lo specchietto retrovisore. Il miglior modo per predire il futuro è crearlo. (Peter Drucker)

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Come integrare Lean e Design Thinking nell’innovazione del proprio business?

On 02, Aug 2017 | In Business Model, Design Thinking, Lean Startup, Lean Thinking, Management | By stefanoschiavo

Quando si cambia il proprio approccio al business ci si trova spesso di fronte a un bivio. Da una parte vorremmo razionalizzare i nostri processi di innovazione. Dall’altra vorremmo aprire la strada a nuovi punti di vista, sconvolgendo le “regole del gioco”.

Snelli e agili o creativi e disruptive? Possiamo tenere insieme le due cose? O dobbiamo rassegnarci a una alternativa tra rigore manageriale e fantasia del designer?

Se vogliamo poi aiutarci seguendo approcci consolidati che hanno dimostrato la loro validità nel mondo, il dilemma si ripropone.

Lean Thinking vs Design Thinking?

Design Thinking e HBRÈ indubbio che il Lean Thinking (ne abbiamo già parlato) possa essere un paradigma di riferimento per l’innovazione nei processi aziendali. Il suo focus è posto sul cliente e sul valore che possiamo generare per esso. Il miglioramento continuo diventa il motore per attivare questo percorso.

D’altro canto il Design Thinking ha proposto un approccio più centrato sul cambiamento del punto di vista. Sull’interpretazione divergente del problema. Reframing the problem e altre espressioni di questo genere ci conducono verso un processo creativo libero da vincoli e bias.

Sono modelli integrabili? Per dirlo, proviamo a comprendere meglio di cosa parliamo quando parliamo di Design Thinking.

Cos’è il Design Thinking?

Il termine Design Thinking è stato introdotto negli anni ’90 da David Kelley e Tim Brown di IDEO con Roger Martin. Racchiude in un concetto unico metodi e idee che si sono accumulati in molti anni. Il Design thinking fa riferimento a strategie creative che i designer utilizzano durante il processo di progettazione.

Tim Brown e David Kelley

Tim Brown e David Kelley

Il Design thinking rappresenta anche un approccio che può essere usato per affrontare problemi e sfide al di fuori della pratica professionale del design.

“Here’s what I love about being a designer: serving people’s needs and solving complex challenges. Here’s what I don’t like much: using precious resources to create stuff that people use for a limited time and then send to the dump” (Tim Brown)

Design Thinking e processi di innovazione

Il Design Thinking è prima di tutto un modo di pensare, ma allo stesso tempo presenta dei processi per affrontare l’innovazione. Propone un approccio al problem solving centrato sulla persona. Racchiude un’impostazione pratica che consente di generare innovazione. L’innovazione può portare alla differenziazione della propria proposta e a un conseguente vantaggio competitivo.

Schema Ciclo Design ThinkingIn termini operativi, questo approccio si può tradurre in un processo composto da sei distinte fasi in un framework che segue un flusso di tre macrofasi:

  • comprendere
  • esplorare
  • materializzare

 

In queste ricadono poi le sei fasi del processo.

1. Empatizzare

empathy mapSe l’obiettivo fosse il miglioramento dell’esperienza iniziale di un nuovo nostro cliente, la prima cosa da fare sarebbe parlare con un insieme di clienti reali. Get out of the building, uscire dai nostri uffici e confrontarci con i clienti. Con ciò che essi fanno, pensano, vogliono, chiedendosi cosa li stimoli o demoralizzi, dov’è la frustrazione attuale, quali sono i Pain and Gain. L’obiettivo è raccogliere abbastanza osservazioni per entrare in empatia con il cliente e la sua prospettiva.

2. Definire

Siamo entrati in relazione con i soggetti coinvolti nel tema dell’innovazione. Una questione da affrontare prioritariamente è quella di capire se il problema ipotizzato per il cliente esista davvero. Combinando tutte le ricerche e osservazioni, dobbiamo evidenziare i bisogni dei clienti. Cominciamo così a scoprire le opportunità di innovazione.

3. Ideare

Questa è una fase di divergenza. Lanciamo una serie estesa di idee creative e anche bizzarre che rispondono ai bisogni insoddisfatti del clienti. Sono quelli identificati nella fase precedente. I membri del team devono lavorare insieme e proporre molte idee diverse. Qui serve massima libertà, nessuna proposta è inadeguata e la quantità è più importante della qualità. Poi scambiamo le idee nel team mixando e remixando, costruendo ognuno sulle idee degli altri.

4. Prototipare

Ideo CardsÈ uno degli aspetti chiave del Design Thinking che lo accomuna con gli approcci Lean. Si invita a costruire ora delle rappresentazioni reali e tattili di una parte delle idee. L’obiettivo è comprendere quali parti della nostra idea funzionano e quali no. In questa fase iniziamo a pesare l’impatto rispetto alla fattibilità delle idee attraverso i feedback sui prototipi. Rendiamo le idee tattili. Se fosse una landing page, dovremmo disegnare un wireframe e ricevere feedback internamente. Cambiamo in base ai feedback e prototipiamo ancora e così via testando su nuovi gruppi di persone.

5. Testare

Il cliente rimane però il centro di tutta l’attività. Torniamo dai clienti e ci chiediamo se la soluzione cui siamo arrivati incontri i loro bisogni. Ha migliorato il loro modo di sentire, pensare e fare? Mettiamo il prototipo davanti a clienti reali e verifichiamo che raggiunga i suoi obiettivi.

6. Implementare

Il designer non finisce il ciclo con un test. La realizzazione della visione è parte integrante e fondamentale dell’innovazione. Assicuriamoci che la soluzione sia materializzata e impatti sulle vite dei clienti. È la parte più importante, ma è quella più spesso trascurata. Il Design Thinking non libera dalla verifica che le cose funzionino davvero. Perché il Design Thinking sia d’impatto nell’organizzazione e perché l’innovazione sia reale, bisogna che la visione diventi realtà. Il successo del Design Thinking sta nell’abilità di trasformare un aspetto della vita reale del cliente.

Perché introdurre il Design Thinking?

Il business viene spesso affrontato partendo dagli obiettivi dell’azienda. Questa visione dall’interno rischia di far perdere di vista il cliente e gli stakeholder coinvolti nei nostri progetti. Il Design Thinking ha sviluppato un modo di pensare e delle metodologie (interessante quelle riassunte nelle 51 cards di Ideocentrate sul cliente.

Lavorando partendo da un contatto diretto con il destinatario, i progetti rispondono alle necessità reali dei clienti e non a bisogni immaginari. Il Design Thinking mette al centro l’uomo anche nella progettazione stessa. Fa leva su un’esperienza di gruppo e stabilisce un linguaggio e dei riferimenti comuni creando il giusto ingaggio dei partecipanti.

Jakob NielsenQuesto approccio incoraggia l’innovazione perché esplora direzioni molteplici per lo stesso problema. Jakob Nielsen ha detto

“a wonderful interface solving the wrong problem will fail”

Il Design Thinking concentra le energie creative sul problema “giusto”.

Il Design Thinking nel business utilizza la sensibilità e i metodi del Design per far incontrare i bisogni delle persone con ciò che è tecnologicamente fattibile e ciò che è “viable” sul mercato in termini di business strategy.

Design Thinking Schema fattibilità desiderabilità viability

Dove si raccordano Design Thinking e Lean Startup?

L’alternanza di fasi di divergenza e di convergenza caratterizza un processo di Design thinking. Il Lean Startup sposta questa iterazione e sequenza in chiave di definizione del business model.

Right Problem Right Solution

Conclusioni

C’è spazio per integrare il Design Thinking nel processo descritto per l’implementazione del Lean Startup?

Dopo aver delineato le caratteristiche più rilevanti del Design Thinking applicato al business, pensiamo di poter rispondere affermativamente. Abbiamo recentemente verificato come i cicli di esplorazione del Design Thinking possano assumere un carattere più strutturale nello sviluppo dei business model. Questo è permesso dall’inserimento di impostazione e tool all’interno della gestione dell’innovazione aziendale Lean.

Il singolo progetto su cui tradizionalmente opera il Design Thinking consente di giungere a prodotti e servizi di successo. Gli strumenti da esso implementati sono integrabili in un iter progettuale più ampio descritto dal Lean Startup.

Si tratta di introdurre approcci culturali e strumenti operativi che nascono nel mondo dei designer all’interno delle fasi di esplorazione del nuovo business. Il legante è il percorso iterativo e sperimentale che contraddistingue il Lean Thinking nella sua declinazione nel business model.

Sharazad ha sviluppato e testato una piattaforma operativa capace di compiere questa integrazione con successo e pensiamo sia possibile implementarla nei più diversi contesti di business.

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Come scegliere le metriche in un percorso di innovazione Lean del modello di business?

On 26, Jul 2017 | In Business Model, Lean Startup, Lean Thinking, Management, Non categorizzato | By stefanoschiavo

L’utilizzo di metriche in un percorso di innovazione è uno degli aspetti che caratterizzano la cultura del Lean Thinking (ne abbiamo parlato qua).

Si tratta della centralità della consapevolezza su come stiano davvero le cose. Non perdersi in considerazioni astratte chiusi in un ufficio. Andare invece a vedere cosa succede realmente. Andare in quello che i giapponesi chiamano Gemba, ossia “the real place”, il luogo dove il valore viene creato.

Si tratta di ricondurre la pratica manageriale a una gestione diretta dei processi. Rimanere collegati con la realtà e con il valore concretamente creato per il cliente.

Questo approccio ha un’evidente conseguenza nel modo di misurare i processi aziendali. Si preferiranno metriche quick and dirty, che consentano un controllo continuo e diretto di come stanno andando le cose. E si preferirà che queste metriche siano direttamente sotto il controllo di chi lavora nel processo. Che siano comprensibili e utilizzabili per l’azione quotidiana. Non destinati a un complesso sistema di reportistica verso gli strati direzionali più lontani dal Gemba. Questa impostazione risulta interessante nell’utilizzo del metodo A3 per attivare un percorso di Problem Solving.

Più in generale la scelta delle metriche di misurazione determina ciò che le persone coinvolte faranno e le loro priorità. In ultima analisi ciò che otterremo dal progetto. You get what you measure!

Le metriche in un processo di innovazione

Usciamo dall’ambito di analisi dei processi operativi ed entriamo in quello dell’innovazione nei modelli di business. Queste logiche valgono ancora e anzi determinano delle conseguenze importanti nel modo di scegliere le metriche di valutazione del successo della nostra azione.

Business model e metodo scientifico

Ne abbiamo parlato in un altro articolo. Il Lean Startup può essere un paradigma utile a impostare un’innovazione del modello di business aziendale. Esso si fonda sul metodo scientifico e su una serie di fasi rapide ed efficaci di sperimentazione.

Il metodo scientifico prevede di sviluppare una serie di ipotesi sul mercato che stiamo affrontando. Ci invita a porci nelle condizioni di verificare gli aspetti più critici legati al modello da noi ideato.

Il ciclo Build-Measure-Learn

Build Measure Learn Cycle

Build Measure Learn Cycle

Si tratta di predisporre un ciclo Build-Measure-Learn. In questo modo la misura di quanto costruito permette di massimizzare il nostro apprendimento. Ma cosa apprendere? La chiave è comprendere la veridicità delle nostre ipotesi progettuali. Ciò che dobbiamo massimizzare sono la focalizzazione, la velocità (anche qui vale la regola quick and dirty) e appunto l’apprendimento.

In un’impostazione di questo tipo può essere prioritario misurare dei parametri che permettano di agire immediatamente sul nostro modello. Come nel caso del miglioramento dei processi aziendali, dobbiamo avere la percezione reale di come stanno andando le cose rispetto ai nostri obiettivi.

Metriche diverse in fasi diverse

Inizialmente dovremo preferire metriche che dimostrino l’efficacia del nostro modello. Successivamente verificheremo l’efficienza, la sostenibilità e la scalabilità di esso.

Per efficacia si intende la capacità di rispondere alle esigenze del cliente ipotizzate nel modello di business. Più in generale è spesso utile verificare

  • l’esistenza stessa del cliente ipotizzato nel nostro target,
  • la sua dimensione come possibile mercato,
  • la consistenza e urgenza dei problemi individuati,
  • l’insoddisfazione rispetto alle alternative a disposizione.

Le misurazioni

  • sull’efficienza dei nostri processi,
  • sull’adeguatezza della nostra soluzione,
  • sulla nostra capacità di comunicare e gestire la relazione con il cliente,
  • sull’equilibrio dinamico del modello economico e finanziario

risultano fattori da verificare successivamente. Appartengono all’analisi dell’efficienza e della scalabilità, ma è chiaro che analizzare le prestazioni economiche di un business senza un cliente sarebbe poco utile!

Vanity metrics e Actionable metrics

Running Lean - Ash Maurya

Running Lean – Ash Maurya

In particolare dobbiamo evitare metriche che crescono continuamente per il solo fatto di affrontare il mercato. I like nei social network sono quasi sempre una delle cosiddette vanity metrics. Servono solo a compiacere la voglia di apprezzamento sul proprio operato. Non forniscono alcun elemento utilizzabile nella costruzione della nostra soluzione per il mercato.

Cerchiamo invece metriche actionable. Sono quelle che ci consentono di attivare un percorso virtuoso di contromisure verso ipotesi non confermate dai nostri esperimenti. Si va dal modificare alcuni assunti iniziali fino a cambiare radicalmente il modello (Pivoting) in una logica di miglioramento continuo tipico della cultura Lean.

“An actionable metric is one that ties specific and repeatable actions to observed results” (Ash Maurya)

Gli esperimenti stessi (i Minimum Viable Product) sono costruiti per misurare le ipotesi più a rischio e le metriche che ne derivano vanno a testare queste ipotesi.

Conclusioni

Solitamente pensiamo alle metriche come strumento di controllo sui processi, come valutazione sul gap tra quanto abbiamo previsto e quanto sta accadendo. L’obiettivo delle metriche sembra quindi quello di poter cambiare rotta quando quella impostata risulta inadeguata. Questo può valere quando la rotta è certa, quando c’è una chiara visione di dove vogliamo andare e di dove stiamo andando…

Su una rotta sconosciuta…

In una fase di innovazione la conoscenza stessa di dove dobbiamo andare non c’è. Siamo alla ricerca di quale sia la meta. In questa fase dobbiamo puntare ad aprire un confronto con l’esterno per apprendere quale sia il valore cercato dal mercato. Potrebbe essere importante valutare l’interesse generato nel mio cliente prima ancora della disponibilità ad acquistare. Testare la capacità di vendere potrebbe essere ancora prematuro e non permettere di valutare le potenzialità reali dell’innovazione che stiamo sviluppando.

Cosa misurare allora? Non c’è una regola che vale sempre. Quasi sempre però si tratta di attivare metriche che misurino il valore creato e non la nostra capacità di fare.

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L’utilizzo del Lean Startup come piattaforma di sviluppo strategico

On 24, Jul 2017 | In Lean Startup, Lean Thinking, Management, Non categorizzato, Strategia | By stefanoschiavo

Se il Lean Thinking, facendo riferimento alle evoluzioni del management giapponese, è riuscito a dare un quadro coerente ed efficace per migliorare i processi di business aziendali, esso non è riuscito fino a poco tempo fa a trasformarsi in un approccio ideale per affrontare l’innovazione nel business model aziendale.

Più recentemente un movimento ricco di idee e spirito innovativo è nato dalle esperienze delle startup digitali e ha letto il paradigma Lean come un possibile modo per spiegare il successo degli eroi della Silicon Valley e del mondo digitale nel suo complesso.

Questo incontro tra approcci snelli e digital transformation è stato ben raccontato e sintetizzato qualche anno fa da Eric Ries nel suo libro The Lean Startup, ma poi ha visto una serie di sviluppi operativi che hanno fatto breccia anche tra le più innovative aziende italiane.

 

Il miglioramento continuo e l’innovazione radicale

Un primo aspetto che contraddistingue questo approccio è quello legato a uno dei concetti chiave del Lean Thinking. Ci si riferisce al miglioramento continuo, continuous improvement o kaizen per usare un celebre termine giapponese.

Il ciclo PDCA del Lean Thinking

Lo schema ciclico di PDCA di Deming ha illustrato come l’innovazione abbia un carattere ciclico e progressivo e sia fatto di una ricerca continua e mai soddisfatta della perfezione raccontata nel quinto dei cinque princìpi del Lean Thinking.

PDCA sta per Plan, Do, Check, Act, ossia quattro fasi di un processo di cambiamento in cui l’azione (Do) nasce solo come conseguenza di un’analisi quantitativa che ha permesso di misurare l’As Is, lo stato attuale, di un processo per definirne un To Be, uno stato futuro, più vicino agli obiettivi di miglioramento che ci siamo dati. Il tutto cercando di analizzare non i sintomi, ma le cause alla radice dei problemi che affrontiamo.

Si tratta di una sequenza ciclica e iterativa per cui il Check in cui si controllano i risultati e l’Act in cui si rilancia il ciclo successivo sono solo la premessa per una nuova fase di analisi che condurrà a nuove azioni. Quanto di più lontano si possa immaginare rispetto a un’azione radicale orientata a cambiare definitivamente la condizione affrontata.

Lean Thinking e metodo scientifico

Questo iter che si ripete ricorda l’approccio scientifico il cui metodo si rifà all’osservazione di dati nel campo studiato (in giapponese è il Genba, ossia il luogo in cui si genera il valore), all’induzione di leggi da verificare attraverso esperimenti e misure che permetteranno di dedurre ulteriori leggi da verificare.

Il Lean Startup legge questi concetti del Lean Thinking e li adatta al mondo dell’innovazione dei modelli di business. Il ciclo PDCA si trasforma in un ciclo Build Measure Learn. In particolare si introduce il concetto che l’apprendimento sia il parametro da massimizzare quando si innova. Le condizioni di incertezza in cui ci si muove quando si affronta un mercato sconosciuto sono rischiose ed è centrale minimizzare la possibilità di fare un lungo lavoro di costruzione di un modello molto efficiente, ma che poi non trova risconti sul mercato.

 

I contesti di incertezza e la riduzione del rischio

Come si può costruire sull’incertezza? Appunto attraverso un metodo scientifico che permetta di ridurre le incognite, a partire dalle più rischiose. Il concetto chiave in questo caso è quello del Minimum Viable Product, un esperimento che permette di andare a verificare le principali ipotesi del mercato spesso anticipando il momento di confronto con il cliente. Importante non tentare in questo caso di “vendere” il prodotto, ma di comprendere il più possibile l’atteggiamento e la reazione dei possibili clienti.

Gli strumenti operativi del Lean Startup

Il Lean Startup vede molti strumenti applicativi che possono essere usati nello sviluppo del modello di business. I Canvas che permettono di studiare in maniera immediata l’insieme degli elementi che lo contraddistinguono. I vari tipi di Minimum Viable Product che possono essere usati per testare il mercato e verificare le ipotesi del modello, le metriche “actionable” che permettono di non perdersi in una selva di vanity metrics che non danno informazioni adatte a comprendere realmente il cliente (ne abbiamo parlato qua).

Il Lean Startup e i cinque princìpi Lean

Tutte queste applicazioni sono fondamentali, ma successive alla comprensione profonda del paradigma Lean raccontato dai cinque princìpi:
1. Identificare il Valore per il Cliente è il punto di partenza di ogni azione Lean e coincide appunto con quanto proposto nell’analisi di un modello di business aziendale da parte del Lean Startup.

2. Combattere le attività che non generano Valore, dette Muda in ambito giapponese. Appunto concentrarsi sui fattori principali, quelli rischiosi e importanti, del modello. Less is More. Tralasciare aspetti (feature di prodotto, caratteristiche del servizio, …) che non diano risposta a problemi percepiti come rilevanti dal cliente.

3. Creare un Flusso che scorre in maniera naturale, rendere il proprio modello naturale per il cliente. L’immediatezza e la semplicità premiano sempre la comprensione di quanto di rilevante è presente nel modello per il cliente.
4. Il prodotto e servizio devono essere “tirati” dal cliente (Pull). Non bisogna spingere soluzioni che ci piacciono solo perché ci piacciono. Dobbiamo mettere al centro il punto di vista del cliente e farci tirare dalle sue necessità. Evitare la cosiddetta Sindrome di Pigmalione che ci fa innamorare della nostra creazione. Love the Problem, not Your Solution, dice Ash Maurya.

5. E infine appunto il miglioramento continuo verso la Perfezione, vero motore dell’approccio snello all’innovazione che abbiamo descritto finora.

Il Lean Startup in azione

Il Lean Startup ha spazi di sovrapposizione con altre discipline come il Design Thinking e molto del più moderno Marketing, in particolare negli approcci dell’Inbound Marketing e del Lead Management. Prima di approfondire queste relazioni, è importante però capire bene le radici che legano questo approccio con la filosofia Lean più tradizionale.

Se si colgono al meglio questi princìpi, diventa facile e naturale applicare questo approccio

  • al lancio di un nuovo prodotto,
  • all’apertura di un nuovo mercato,
  • all’esplorazione di nuove soluzioni tecnologiche
  • allo sviluppo di un nuovo modello organizzativo

e così via.

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Sviluppare un modello di business innovativo tramite il Lean Thinking

On 24, Jul 2017 | In Business Model, Design Thinking, Lean Startup, Lean Thinking, Management, Strategia | By stefanoschiavo

L’impostazione di una strategia chiara e coerente è un elemento critico nello sviluppo di ogni impresa. Per molto tempo si è dato risalto alla costruzione di business plan organizzati in maniera molto accurata con una prospettiva temporale lunga e indicazioni operative molto dettagliate.

Questa logica di approccio alla strategia di un’azienda ha trovato dei forti limiti nella necessità di cogliere velocemente le evoluzioni del contesto competitivo. Un business plan fatto di molti dati e attività sequenziali organizzate secondo Gantt tempificati rischia di essere un documento poco utile e troppo vincolante rispetto alle esigenze di apprendimento e dialogo con il mercato.

Recentemente si è sviluppato un approccio che integra la visione del Lean Thinking al miglioramento continuo con quella delle startup del mondo digitale, alla base della Digital Transformation che molte aziende oggi affrontano. Ne parliamo più accuratamente in questo post.

Business model e business plan

Se il business plan rimane uno strumento importante per il confronto con soggetti istituzionali e per la verifica dei numeri dell’impresa nel medio periodo, esso rischia d’altra parte di non essere il modo ideale per affrontare le prime fasi di un progetto innovativo.

Più adatta a queste fasi, in cui il grado di comprensione del cliente risulta molto limitato, è l’impostazione di un business model che legga complessivamente il mercato e la nostra offerta nei suoi confronti.

I canvas


Sono nati diversi strumenti, molto agili ed efficaci, finalizzati alla costruzione di un business model “raccontabile” ai diversi stakeholder coinvolti. Molto famoso e diffuso è il Business Model Canvas di Alexander Osterwalder. Il mondo Lean ha visto nascere approcci e strumenti alternativi tra cui citiamo il Lean Canvas e il Value Proposition Canvas.

 

Prima l’efficacia

Al di là dei diversi strumenti che possono essere utilizzati nella sua elaborazione, un modello di business snello consente di focalizzare la propria attenzione sull’apprendimento attorno al problema che si sta risolvendo anziché sulla costruzione della soluzione per il mercato.

Si preferisce concentrarsi, nelle prime fasi, sull’efficacia di quanto si sta facendo anziché sull’efficienza di come si fa. Con un’espressione inglese che rende bene l’idea, non si tratta di “Doing Things Right” (Fare le cose correttamente), ma di “Doing the Right Things” (Fare le cose giuste).

 

L’approccio del Lean Thinking alla strategia

Nasce così l’idea di portare l’approccio scientifico e dubitativo del tradizionale Lean Thinking all’interno di un percorso iterativo di test su ipotesi progettuali che mira a ridurre progressivamente i margini di incertezza, limitando al contempo rischi, costi e tempi collegati al progetto di business.

Come si procede?

Operativamente esiste un percorso ormai consolidato nello sviluppo di una strategia Lean nella costruzione del Business Model. All’inizio si legge il mercato iniziando dalla comprensione del cliente e dei problemi che oggi affronta. Lo si fa con tool che provengono dal Marketing e dal Design Thinking e che mettono in risalto anche gli aspetti psicologici e le emozioni del cliente, ma che poi confrontano tutte queste valutazioni con le alternative oggi presenti sul mercato.

Che valore creiamo per il cliente?

L’esito di questa prima fase è un’ipotesi forte sulla Value Proposition del nostro progetto. Cosa stiamo portando al cliente come valore che gli farà preferire la nostra proposta alle altre a disposizione? Questo è il passaggio più importante e conclusivo della fase di valutazione del business model. Successivamente si vanno a costruire gli elementi di fattibilità.

Come realizzeremo il nostro prodotto?

La fase successiva costruisce un modello coerente con quanto finora esplorato. Si affrontano i dettagli e le caratteristiche della soluzione, si definiscono strumenti e azioni di comunicazione e marketing, si valutano gli aspetti economici e finanziari concentrandosi sugli elementi critici come il motore della crescita, si definiscono gli elementi di misura della nostra crescita con metriche adatte al business ideato.

Alcuni aspetti come Unfair Advantage, metriche “actionable”, Traction e così via possono arricchire il business model.

 

Sono solo ipotesi…

Uno dei concetti più importanti in questo approccio snello alla strategia di business è quello che sta alla base di ogni approccio scientifico. La consapevolezza di non sapere. Quanto finora detto, da sviluppare in tempi rapidi e con dati “quick and dirty” anziché tramite elaborate analisi di mercato, è solo un’ipotesi da testare.

È per questo che successivamente alla definizione di un primo modello di business, si andranno a valutare alcuni aspetti chiave attraverso esperimenti già diretti al mercato. Ci si riferisce a essi con il termine Minimum Viable Product (MVP) e sono caratterizzati da una grande velocità di esecuzione (“la prossima settimana…”), da una forte focalizzazione su un elemento specifico da valutare e sulla massimizzazione dell’apprendimento conseguente alla sua esecuzione.

Un’immagine molto diffusa tra gli appassionati all’argomento è questa di Henrik Kniberg.

 

 

Ma cosa misurare?

L’approccio Lean alla strategia invita a misurare da subito gli aspetti più critici del progetto, quelli che potrebbero avere le conseguenze più rilevanti (impossibilità di realizzare l’iniziativa, cambiamento completo del modello, …). Si tratta cioè di testare le ipotesi a rischio. In un e-commerce potrebbe essere ad esempio più importante valutare la percentuale di resi anziché il dimensionamento dei magazzini.

Esistono anche in questo caso strumenti consolidati per valutare quali priorità dare ai diversi rischi connessi con le ipotesi del modello. Risk Dashboard o Post-Mortem Analysis sono tra esse, ma anche in questo caso si possono attivare tool diversi in base alle specifiche peculiarità del business.

Un percorso iterativo

Come detto precedentemente, l’impostazione Lean non si fonda su un’idea di business plan chiusa e vincolante, ma al contrario valorizza la capacità di adattamento del modello ai feedback provenienti dal mercato. La costruzione di esperimenti successivi conduce a un prodotto o servizio spesso distante da quanto ipotizzato inizialmente, ma caratterizzato da una maggior probabilità di funzionare sul mercato.

Da dove partire?

Nonostante l’approccio metodologico sia legato a strumenti e princìpi molto consolidati, l’elemento organizzativo e culturale, come sempre, ha un ruolo centrale nel successo di queste iniziative.

La comprensione dell’impostazione alla base del Lean Thinking serve a creare allineamento e visione comune. Un team che abbia condiviso una visione snella alla costruzione del business ha più probabilità di realizzare un’innovazione che risponda alle esigenze del mercato.

Partire da sessioni di formazione applicando velocemente concetti e strumenti alle proprie attività può essere un buon modo per iniziare.

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Lean vs Design Thinking! Cosa è successo ieri a Trieste?

On 21, Jul 2017 | In Action Learning, Business Model, Design Thinking, Laboratori, Lean Startup, Lean Thinking | By stefanoschiavo

Ieri abbiamo sperimentato un confronto tra discipline che mettono al centro del loro approccio la persona. Inevitabile in questi casi pensare al Lean e al Design Thinking.

Ospitati da Area Science Park, abbiamo coinvolto dei partecipanti entusiasti in un’esplorazione culturale e metodologica di princìpi, rituali e strumenti delle due filosofie human-centered. Abbiamo iniziato evidenziando le peculiarità nella visione del ruolo delle persone nei processi di innovazione, ma quasi subito abbiamo provato a testare quanto raccontato.

Ci siamo dedicati alla tradizionale prova di riprogettazione della pausa caffè, ma con una certa attenzione a non pensare tanto all’area caffè (con lo spazio, gli oggetti, le persone, …), quanto all’idea stessa di pausa in cui rilassarsi, parlare, sfogarsi, divertirsi, ritemprarsi, perder tempo, essere inefficienti o forse creativi…

Per ampliare così tanto la visione abbiamo usato i tool che ci suggerisce IDEO nelle sue pubblicazioni e abbiamo però dato una nostra interpretazione che lega i momenti divergenti della progettazione design-driven con quelli business oriented del Lean Startup.

Il risultato, lo ammettiamo, è andato oltre le aspettative. La complementarietà, in alcuni quasi sequenzialità, dei due approcci è stata sorprendente. Momenti diversi nella comprensione del contesto, nella generazione di idee, nell’esplorazione di problemi e soluzioni, nelle fasi di test e prototipazione hanno evidenziato come le due discipline siano parte di un percorso integrabile in cui il principio creativo della divergenza si sposa con l’iterazione sperimentale nel test di mercato.

Vari i momenti divertenti tra cui quello in cui il metodo Fly on the Wall si è quasi trasformato in una scuola di stalking 🙂

Alla fine la conferma da parte dei partecipanti del valore e dell’applicabilità operativa di quanto appreso e questa è stata la massima soddisfazione in una giornata da ricordare.

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Ecco i contenuti della giornata sul Design Thinking ad Area Science Park

Siamo pronti per la nuova lezione sul Design Thinking che terremo a Trieste fra pochi giorni. Area Science Park ci ha chiesto ancora una volta di incontrare le startup e le aziende che operano nei suoi spazi per confrontarci sui modelli di innovazione che mettono la persona al centro.

Prima di tutto una precisazione… Esistono anche modelli che non puntano sulle persone. Lo diciamo perché ai più sembra scontato, ma in realtà, non lo è. Frederic Laloux spiega in qualche bella pagina del non sempre bello Reinventare le organizzazioni che il comportamento dei vostri collaboratori non dipende necessariamente dalla loro indole naturale. Non siamo circondati da un mondo di truffatori e furbastri… Le persone si adeguano al modo in cui l’azienda li vuole vedere. Se pensiamo a persone appassionate del loro lavoro che vogliono compiere con il massimo di professionalità e correttezza, otterremo persone che in massima parte rispetteranno questo assunto. Se invece impostiamo sistemi di controllo molto stringenti in cui tutto parte dal presupposto che il collaboratore voglia essere scorretto, dovremo prepararci a verifiche e controlli costanti in cui saremo contenti di trovare e bacchettare la prevista scorrettezza.

Il Design Thinking e altre discipline come l’Action Learning e gran parte del Lean Thinking hanno come postulato che sia positivo puntare sulle persone. Affronteremo i diversi modi in cui questi approcci hanno visto la partecipazione e la centralità dell’essere umano nel processo di innovazione. Confronteremo visioni, metodologie e strumenti nel corso della giornata, magari anche mettendoli in discussione e confrontando i diversi punti di vista. Proveremo anche ad applicare alcuni strumenti in situazioni reali dei partecipanti.

Ecco qua sotto il sommario…

Sarà bello riproporre quanto prima questo percorso in altri contesti aperti a tutti quelli che saranno interessati. Stay tuned!

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