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innovazione Archives - Sharazad

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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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 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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21

Jan
2013

In cool
Futuro
News
the fab

By stefanoschiavo

Una bella intervista a Stefano su Ninja Marketing. Sharazad, The Fab, Lino’s Type e la formazione che serve per diventare Futuro Artigiano.

On 21, Jan 2013 | In cool, Futuro, News, the fab | By stefanoschiavo

L’intervista che ci ha fatto Ninja Marketing è stata davvero una bella occasione per illustrare il nostro approccio. Abbiamo parlato dello spazio The Fab, di Lino’s Type, la start up artigiana che vi è ospitata, di The Fab Sessions, i momenti formativi che vi si svolgono. Alberto Maestri, che ha svolto l’intervista, è stato davvero bravo e lo ringraziamo anche qui.

Ma già venerdì sera, ci dicevamo, l’intervista sembrava in qualche modo quasi superata. Tanto è il ritmo di innovazione, tanta è la velocità con cui nascono nuove idee e iniziative. Dobbiamo constatare che la formula che mette insieme uno spazio manifatturiero con chi di solito si chiude in una stanza a ragionare su astratti progetti di business ha superato le nostre più ottimistiche aspettative. Il corto circuito tra spazio strategico e produttivo era la nostra maggior scommessa. La tensione a rendere visibile e tangibile ogni processo astratto è nel nostro DNA che oscilla tra Design Thinking e Lean Manufacturing.

La mattina, mentre stavamo definendo una partnership con un’importante istituzione nordestina, venti studenti delle scuole superiori di Verona erano in visita guidata da Giovanni tra le macchine letterpress del laboratorio tipografico. Subito dopo ci raggiungeva Andrea e insieme sviluppavamo un’idea di The Fab Way da applicare alle realtà produttive che vogliono sviluppare un nuovo percorso di crescita. Nel frattempo Sara ci proponeva una bellissima idea di eventi aperti al pubblico da sviluppare a The Fab, in spazi produttivi e dentro i teatri nel corso dell’anno.

Insomma, un fermento che sinceramente non sentiamo quando siamo dentro le aziende, spesso vincolate a tempistiche e passaggi burocratici inadeguati all’innovazione al tempo dei makers… Un passaggio che ci piacerebbe ipotizzare è quello di sviluppare spazi analoghi dentro le aziende. La ricetta la stiamo testando e siamo pronti ora ad applicarla in nuovi contesti che abbiamo la stessa idea di futuro e di innovazione.

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13

Mar
2012

In school
sharazadontour

By stefanoschiavo

In Fondazione CUOA con i ragazzi del Master in Innovazione

On 13, Mar 2012 | In school, sharazadontour | By stefanoschiavo

Questa volta siamo stati invitati da Roberto Filippini. Davanti avevamo gli studenti del Master in Management dell’Innovazione. Niente male.

A pochi giorni dalla partenza per il viaggio in Cina, avevano una grande dose di entusiasmo e curiosità per la nostra visione di innovazione, quella che comunichiamo ogni giorno ai nostri clienti e che ci piace praticare in tutti i nostri progetti.

Ecco allora che si è generato un bel clima. Le domande sono fioccate ed alla fine è rimasta la sensazione di doversi dire ancora molte cose. Siamo stati così felici di vedere buona parte della classe connettersi con noi già nel pomeriggio, specialmente in Linkedin, ma il contesto formale della Fondazione CUOA lo giustifica!

Sono convinto che i discorsi iniziati in aula potranno proseguire a distanza. Per quanto riguarda il professor Filippini, ci ha promesso di venire a Villa Favorita 2012, subito di ritorno dal viaggio asiatico. Bevendoci un bicchiere di vino naturale, continueremo il nostro confronto su cosa sia oggi l’innovazione. Per parte nostra pensiamo che buona parte si trovi in quei bicchieri e in tutto quel mondo artigiano che nel nostro lavoro stiamo sempre più incontrando.

– andrea, un amico che del cuoa se ne intende –

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06

Jan
2012

In report
sharazadontour

By stefanoschiavo

“China won’t produce next Steve Jobs because the Chinese kids don’t do LSD”

On 06, Jan 2012 | In report, sharazadontour | By stefanoschiavo

That’s Shanghai Magazine è una rivista davvero ben fatta. Racconta cosa avviene nella Perla d’Oriente, ma si permette di spaziare, in lingua inglese, ben oltre le faccende di casa. Nel numero di dicembre c’è un’inchiesta sull’innovazione in Cina. Non poche le connessioni con quanto si discute dalle nostre parti. Makers e Futuro Artigiano in particolare.

La citazione del titolo è di David Li, fondatore di Shanghai hackerspace, che sta discutendo con i professori dell’Inventors Carnival. Siamo al Beijing Institute of Petroleum Technology. Il problema non è da poco. I cinesi sanno solo copiare? Mancano di creatività e fantasia? Figli dell’omologante Rivoluzione Culturale, sanno solo appropriarsi di idee d’altri? Come portare in Cina lo spirito di Burning Man?

Eppure, nella sua millenaria storia, il Regno di Mezzo non è stato parco di invenzioni. Tra polvere da sparo, caratteri mobili, calcio e aquiloni, ci contende anche gli spaghetti (dicono di averne trovati conservati da 4000 anni… non troppo buoni evidentemente) e il gelato!

L’articolo si concentra sul modello di startup mutuato forse troppo pedissequamente dalla California. Ci parla del tentativo di far rientrare i cervelli in fuga (ricorda niente?) dalle terre americane. Che peraltro, a dispetto di crisi varie, si confermano il miglior luogo dove avviare un’impresa. Ci spiega i vincoli culturali al mettersi in gioco, tra mogli poco comprensive e madri troppo premurose.

C’è un bel riquadro sugli enormi investimenti del Piano Quinquennale 2011-2015 volti a stimolare l’innovazione. Per andare oltre il ruolo di Fabbrica del Mondo. Infine ci spiega il ruolo delle università, lontane dal mondo reale ed inadeguate al compito formativo.

Ma la conclusione è più scettica. L’innovazione in Cina c’è. E’ quella data dal miglioramento dei prodotti realizzati ogni giorno nelle innumerevoli fabbriche. Inevitabile. Gli stessi centri di Ricerca e Sviluppo delle multinazionali si stanno spostando lì dove ci sono gli scienziati e i produttori.  Nascono ambiti creativi pieni di persone pronte a sfidare la stabilità per inseguire nuovi sogni. Ma mentre i soldi non fanno la creatività, la cultura sì. Creare da zero un ambiente innovativo non è così semplice e la vera sfida sta lì, dove la disponibilità finanziaria da sola non basta.

Leggetevi qui l’articolo completo.

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