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innovazione Archives - Sharazad

La Trappola del Business Plan

Un nuovo libro. La Trappola del Business Plan. Questa volta dedicato direttamente ai temi dell’innovazione e del management. Sempre con l’editore Franco Angeli che ha raccolto con entusiasmo la sfida. Uso questo termine perché mettere in discussione il Business Plan non è un progetto banale. Gran parte dei testi di economia aziendale e degli insegnamenti delle business school si fonda su questo strumento. E non nego che sia una parte fondamentale del bagaglio di imprenditori e manager. Ma c’è un problema.

Copertina La Trappola del Business Plan
La copertina

Il Business Plan e i suoi limiti

Il libro parte dal confronto con molti professionisti, manager e imprenditori che hanno manifestato un disagio. Quello della pianificazione quando si vuole innovare il business. I documenti che spiegano gli step futuri del processo innovativo sono spesso molto accurati. Così tanto accurati da risultare a volte più un esercizio di stile che un aiuto nel percorso. Magari per tranquillizzare soci e finanziatori desiderosi di certezze.

Il confronto è partito da un incontro con Stefano Micelli, che ha alla fine anche scritto la prefazione al testo e che merita il mio ringraziamento. L’autore di Futuro Artigiano mi aveva fatto molte considerazioni sul focus che nel tempo le aziende avevano messo sulla razionalizzazione dei processi. Per contrastare la crisi, grazie anche al Lean Thinking, le aziende hanno creato flussi lineari e snelli. Un tubo perfetto in cui l’output era figlio di tecnologie e risorse molto efficienti. Ma questa efficienza ha forse perso di vista l’efficacia di soluzioni adatte a un mercato in profondo cambiamento.

Immagine copertina

Efficacia ed efficienza

Rachele Azzalin, Enrico Pandian, Alessandro Fossato, Matteo Palamà e Sergio Portaluri sono solo alcuni dei protagonisti del libro. Mi hanno fatto comprendere la necessità di un modo diverso di affrontare un nuovo progetto di business. Senza rinunciare al Business Plan, ma facendolo precedere da step diversi, meno orientati a convincere qualcuno e più legati a dubbi e apprendimento.

Le prime due parti del libro si fondano su tante intuizioni di Andrea De Muri con cui ho finora condiviso un percorso di ricerca ricco di soddisfazioni. Il ringraziamento per la sua lettura critica dei contesti di business e per la sua capacità da “segugio” di individuare trend significativi nell’ambito dell’innovazione è doveroso.

Il contesto attuale di chi opera nel campo dell’innovazione e la sua relazione con i principi del Lean Management sono oggetto della prima parte.

La traduzione in un percorso operativo di tutta la cultura del Lean Startup e del Design Thinking sul tema innovazione è descritto nella seconda parte.

I due tempi del business

La parte finale tocca un altro tema a me caro e che proviene da un ambito di ricerca diverso da quello del Lean Thinking. Gli stimoli di Richard Sennett e Frédéric Laloux, di Daniel Kahneman e di Nassim Taleb, nonché di tanti altri autori riportati nella bibliografia, mi hanno portato a considerare una contraddizione di fondo nella gestione del capitale umano in ambito di innovazione.

Bibliografia

Da una parte i principi agili e snelli dell’innovazione spingono a una velocità molto elevata. Un’esplorazione continua del mercato. La possibilità di cambiare frequentemente idea fino anche a tradire quella iniziale. Team interfunzionali attivati su progetti rapidi e riconfigurati per lo step successivo. Tutta un’attitudine orientata al cambiamento frequente di idee e collaboratori. Lo stesso percorso di carriera proposto ai manager sembra fondarsi su frequenti cambiamenti di azienda, su attività professionali esterne alle organizzazioni, su veloci exit nei propri progetti di startup.

Questo però va in contrasto con i lunghi tempi di affiatamento dei team. Le persone riescono a fare innovazione quando cominciano a costruire ognuno sulle idee dell’altro. Sfidandosi nei momenti di entusiasmo e sorreggendosi nelle difficoltà. Intendersi con uno sguardo o comprendere lo stato d’animo degli altri non è cosa che si impara velocemente.

Come integrare queste due esigenze? Il tempo veloce del business e il tempo lento dell’organizzazione. Nella terza parte suggerisco di copiare dai migliori artigiani, capaci di comprendere appieno le esigenze specifiche dei clienti e allo stesso tempo di adattare a queste un team stabile. La soluzione sta nei rituali ben descritti da Richard Sennett in Insieme e tradotti in strumenti operativi alla fine del libro.

Conclusioni

La Trappola del Business Plan non è solo un tentativo di definire strumenti operativi per l’innovazione in una fase di grande incertezza. Senza negare la necessità di un’accurata analisi economico finanziaria, pone l’accento su un’attitudine culturale e su soluzioni organizzative coerenti. Esse devono essere curate per creare le condizioni di collaborazione più utili quando si affronta un progetto innovativo.

Spero che il testo sia apprezzato e aspetto consigli e critiche per procedere in questa mia esplorazione.

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Fa bene Verganti ad attaccare Ideo? Il Lean Startup e il Design Thinking

On 10, Set 2018 | In Design Thinking, Innovazione, Lean Startup, Lean Thinking, Marketing, News | By stefanoschiavo

Nel suo ultimo libro, Overcrowded, Roberto Verganti affronta ancora una volta il tema dell’innovazione. Lo fa attaccando direttamente l’approccio outside-in tipico del Design Thinking e più in generale dei modelli di innovazione user centered. Mi sono chiesto come si inserisse il tema del Lean Startup in questa sfida. Da una parte l’approccio snello all’innovazione sembra sedere nei banchi dell’accusa, da un’altra in quelli della difesa.

Overcrowded di Roberto Verganti all'attacco del Design Thinking

In questo post provo a riassumere alcuni aspetti della polemica cercando poi di aprire il discorso e legarlo a elementi di marketing e metodologie operative.

L’accusa

Verganti parte da una considerazione che tra l’altro spiega il titolo del libro. Oggi non ci sono problemi nel creare nuove soluzioni per il mercato. Anzi, di proposte in questo senso ne abbiamo anche troppe!

Tra hackathon, workshop creativi, open innovation e così via, la generazione di nuove idee è decisamente in uno stato di grande forma. Il vero problema non sta lì, bensì nel ripensare il significato di quel che facciamo. Non il come, ma il perché. Secondo l’autore tutto il Design Thinking di matrice Ideo è troppo legato all’analisi dei comportamenti dell’utente, anziché ai nuovi significati che le persone, più o meno consapevolmente, ricercano.

Uno degli esempi che l’autore porta è quello del settore delle candele, che negli ultimi anni ha puntato non tanto a illuminare l’ambiente, quanto a creare l’atmosfera giusta tra luci soffuse e profumi orientali. È un cambio di prospettiva che non mira più a massimizzare i criteri tradizionali su cui sono valutate le prestazioni delle candele (capacità di illuminazione, durata, …). Seguendo gli insegnamenti di Oceano Blu e Dilemma dell’Innovatore (cui le tesi di Verganti devono molto), il focus cambia in quanto il significato dell’utilizzo delle candele è cambiato.

Candele
Le candele hanno oggi un nuovo significato

Di esempi il libro è ricco. Dall’Alfa Romeo a Vox, dalla Philips al caso Kodak. Ciò che Verganti imputa ai designer customer-driven è un’attitudine a rimanere troppo legati alle richieste del cliente. Richieste che sono figlie dei comportamenti attuali. Volendo migliorare la situazione corrente, questi approcci orientati al cliente sono ottimi. Volendo innovare, sono limitanti. Meglio seguire Steve Wozniak di Apple che David Kelley di Ideo.

“La gente non amerà mai un prodotto che tu non ami. Se non sei tu il primo ad amarlo la gente lo sente… lo annusa…”

Come muoversi?

Bisogna partire da una propria idea di cui si è convinti. Ci si deve appassionare al problema. Una lettura passiva del processo di acquisto da parte del cliente non ci porta troppo lontano. Per intenderci, non è che non porti a risultati, ma non cambia realmente i termini della questione.

È un po’ la stessa accusa che si fa al Lean Thinking tradizionale che mette sì al centro il cliente, ma per mapparne le attuali esigenze e colmare i gap nei processi dell’azienda quando le affrontano. L’eliminazione dello spreco, il flusso nella pipeline, il miglioramento dell’efficienza non puntano all’efficacia e a un nuovo valore. È proprio da queste considerazioni che parte il Lean Startup di Eric Ries e dei suoi follower.

Oltre il Design Thinking

Verganti non si limita a evidenziare questi limiti dell’approccio user centered. Propone una strada diversa, orientata all’individuazione di un nuovo significato. Il valore e non la soluzione. Ricorda anche qui il “Love the problem” del Lean Startup.

Ma a un certo punto del libro c’è un colpo di scena. Se si vuole comprendere il nuovo significato, uscendo dal vincolo delle attuali soluzioni, serve partire da una propria personale ipotesi di soluzione!

Per chi è abituato a non produrre “soluzioni alla ricerca di un problema”, questa impostazione può risultare spiazzante. L’innovatore deve avere “skin in the game“, come direbbe Nassim Taleb, e proporre soluzioni che lo convincono. Poi deve comprendere perché queste soluzioni sono convincenti analizzando il significato che le sottende.

Lo deve fare innanzitutto da solo e poi in compagnia di uno sparring partner. Proseguendo l’analisi “critica“, deve attivare una cerchia ristretta di altre risorse in una sorta di circolo radicale. Da lì arriverà a insider e outsider (quelli amati dal Design Thinking) per giungere alla fine al confronto con il cliente.

Skin in the Game di Nassim Taleb

Lean Startup vs Overcrowded

Questa strada, fatta di metodi e strumenti descritti nel finale del libro, trova corrispondenze con molti degli approcci Lean più recenti.

La correlazione principale, che rende la critica di Verganti al Design Thinking simile a quella del Lean Startup al Lean Thinking, sta nella tensione verso la verifica di ipotesi.

La differenza invece sta nel fattore tempo. A un Lean Startup tutto orientato verso la focalizzazione, l’apprendimento e la velocità, si contrappone un approccio più lento e meditativo. Serve comprendere bene le intuizioni che l’innovatore mette all’inizio del percorso.

Penso che il suggerimento verso una gestione meno attenta ai rapidi tempi del mercato sia da non sottovalutare, ma che il Lean Startup l’abbia affrontata creando un percorso di sperimentazione iterativa che non spinge verso l’immediata commercializzazione di un’idea, ma al tempo stesso crea le condizioni per rapidi feedback dal mercato.

Proprio l’elemento iterativo e sperimentale manca nella proposta di Verganti e da qui si potrebbe partire per un ragionamento che integri le due visioni.

Inbound innovation

Concludo, come promesso, con un parallelo che ho notato tra alcune considerazioni di Overcrowded e la teoria alla base dell’Inbound Marketing.

Uno schema tipico di questo approccio al marketing è quello del funnel di conversione dei clienti. La sequenza di gestione di un lead commerciale passa attraverso diverse fasi.

Il funnel dell'Inbound Marketing
  1. Una prima fase è quella di awareness. Il cliente non è pienamente consapevole del problema che si trova di fronte. Serve un approccio culturale per farlo maturare nella sua comprensione del valore che può ottenere dalle offerte presenti sul mercato. Non è ancora un momento di proposta commerciale, tanto più in termini di listino prezzi e feature di prodotto.
  2. Segue poi una fase di consideration in cui il cliente valuta diverse soluzioni che il mercato offre per risolvere il suo problema. La valutazione delle alternative gli permette di comprendere vantaggi e svantaggi dei diversi player di mercato.
  3. La terza fase è quella di vera e propria decision, in cui il cliente si trova di fonte al momento di scelta e acquisizione della soluzione specifica più adatta alle proprie esigenze.
  4. Infine c’è una fase di delight in cui bisogna coltivare il rapporto con il cliente acquisito per farlo tornare (retention) o per fargli suggerire la soluzione ad altri (referral). In questo sono oggi esperte le agenzie che hanno visitato INBOUND a Boston.

Innovazione e funnel

Queste fasi trovano un parallelo nelle diverse tipologie di innovazione che Verganti descrive nel testo.

Se siamo nel momento di considerazione delle diverse soluzioni, è giusto puntare a un’innovazione di soluzione (nella visione dell’autore, quella del Design Thinking). Si deve sviluppare un vantaggio competitivo rispetto alle altre proposte orientate a risolvere i problemi manifestati dai clienti.

Se siamo invece nella fase di decisione serve puntare su innovazioni di processo, quelle del Lean Thinking, per creare le condizioni di accesso all’offerta e acquisto più adatte al mercato.

Le innovazioni di marketing e comunicazione più originali toccano invece il tema del delight.

Quanto proposto da Verganti sta invece dentro l’innovazione di significato che si esplicita bene nella fase di awareness.

Il libro ha il merito di ridare centralità all’ideazione autonoma del singolo innovatore. Fa appello in questo ai Coldplay che dicono, in un passaggio di “Fix you”, 

“ottieni ciò che vuoi ma non ciò di cui hai bisogno”.

Ciò che il cliente vuole non sempre è infatti ciò di cui ha bisogno. E qui interviene l’innovatore.

Conclusioni

Per concludere, devo ammettere di non trovare sempre originalità nelle tesi di Verganti, ma di aver apprezzato un pensiero che relativizza l’impostazione user centered.

La cosa importante è considerare che, sia nell’ambito del Design Thinking, sia in quello di tutto l’approccio Lean Startup, questi temi sono maturati e oggi è possibile evitare i rischi sottolineati in Overcrowded attraverso una piattaforma metodologica che si ritrova nei tool del Lean Startup.

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03

Lug
2018

In Futuro
Innovazione
Maker
News
Tecnologia

By stefanoschiavo

Cosa fa di Maker un evergreen? Qualche risposta da Genova

On 03, Lug 2018 | In Futuro, Innovazione, Maker, News, Tecnologia | By stefanoschiavo

Scrivere un libro non è cosa da tutti i giorni. E per chi lo fa per la prima volta può costituire una fonte di sorprese e scoperte importante. Quando Alberto Maestri mi ha chiesto di sviluppare un manuale per i Maker, la cosa mi è sembrata strana, ma lusingante. In effetti non mi potevo considerare un maker, neppure estendendo e stiracchiando oltremodo il concetto…

Ma i maker li conoscevo e frequentavo e avevo un po’ di opinioni sul fenomeno, anche se non sempre lusinghiere. Anche coinvolto dall’entusiasmo del team di FrancoAngeli che stava lanciando la nuova collana legata alle Professioni Digitali di cui il mio testo sarebbe stata una delle prime uscite, accettai. Con acribia mi misi all’opera.

Un salto tra i maker di Genova!

Di tutto questo ho parlato sabato a Genova invitato da Andrea e Sylvie di Lino’s & Co. Di fronte a me bei personaggi non del tutto digiuni dell’argomento, ma che ho trovato interessati al mio punto di vista. Anche perché nel frattempo Alberto Maestri mi confermava il carattere da “evergreen” di #Maker.

Evergreen?

Cosa rende questo libro una lettura non effimera?

Da una parte il perdurare del fenomeno, l’interesse per un nuovo modo di affrontare l’innovazione tecnologica.

Dall’altra il mantenimento, e forse il consolidamento, dello iato tra movimento maker e aziende.
A un livello c’è stata Industria 4.0 con dei tavoli che non hanno visto protagonisti i maker. Ma anche su un piano di piccole imprese manifatturiere si è vista un’evoluzione delle nostre aziende. Un percorso che unisce Digital Transformation e Storytelling Artigiano. Ma anche qui i maker non erano i leader dell’evoluzione.

La presentazione di Maker in Lino's & Co Genova

In qualche modo le avvertenze che avevo scritto nel libro si stavano rivelando profezie corrette. La tecnologia è un amplificatore. Se dietro non c’è un processo di business solido, rischia di amplificare una situazione caotica. I maker erano un fenomeno di moda e la loro visibilità mediatica rischiava di non farli diventare centrali nel dibattito economico reale. Rimanere sui palchi e nelle fiere, essere intrappolati nella narrazione.

Contenuti da non buttare…

I contenuti del libro sono ancora attuali e questo rende la sua lettura probabilmente utile a chi si stia avvicinando ai Fab Lab e ai makerspace. Inoltre le considerazioni al suo interno sono adatte a molti fenomeni di innovazione che rischiano di avere un carattere effimero. Dalle startup agli artigiani digitali. Dai maestri dell’inbound marketing ai fautori del design thinking

Il libro spiega che prima di tutti gli strumenti e le metodologie stanno degli obiettivi di business e del valore da portare ai clienti. Certe idee sono quindi sempre utili quando affronti un percorso di innovazione. Specialmente quando si è, come gli interlocutori di Genova, bravi e appassionati. Il rischio di concentrarsi sui propri asset e sul proprio know-how è dietro l’angolo, ma ci sono atteggiamenti e approcci che possono aiutare. E in Maker sono, a detta di molti, ben descritti. Forse questo gli dà una vita più lunga e un interesse che si propaga anche territorialmente.

Stefano Schiavo presenta Maker a Genova

 

La sfida di Genova

Approfitto del post per fare i complimenti al team di Genova che sta affrontando un progetto impegnativo e avvincente. I primi risultati sono splendidi e ora serve un salto di qualità che sarà permesso dall’interesse generato in tutto il territorio. La Liguria ha potenzialità straordinarie che rischiano di essere perdute se non si attiva un atteggiamento di relazione e apertura non sempre in linea con la tradizione del luogo. La sfida è ancora una volta culturale, ma le persone che ho visto sabato sono in grado di vincerla. Con coraggio e determinazione.

La presentazione di Maker in Lino's & Co Genova

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11

Giu
2018

In events
Futuro
News
Non categorizzato
report

By stefanoschiavo

I lati oscuri della tecnologia. La lezione di Robert Allen

On 11, Giu 2018 | In events, Futuro, News, Non categorizzato, report | By stefanoschiavo

Il Festival dell’Economia di Trento è un appuntamento sempre molto ricco di spunti e di relatori di spessore. Robert Allen è uno di questi. Un economista che riesce a fornire idee e intuizioni interessanti anche per chi non si occupa strettamente di economia e tecnologia, ma che ne vive gli aspetti connessi, dal management all’innovazione, dalla strategia all’organizzazione delle risorse.

Vale la pena allora riassumere cosa ha detto Allen nel suo intervento a Trento. Il titolo La rivoluzione industriale tra progresso e povertà ci anticipa già che il tema sarà di grande attualità. Mette insieme le dinamiche geopolitiche con lo sviluppo della tecnologia. Il quadro che ne esce non è del tutto rassicurante, ma di certo molto affascinante.

Innanzitutto si tratta di uno storico dell’economia e la sua lettura comparata di quanto avvenuto in diversi contesti storici e sociali è un’operazione immane. Riuscire a mettere insieme i costi del lavoro, del capitale, della vita e dell’energia di nazioni diverse in momenti storici diversi è una sfida che già di per sé vale la pena di essere raccontata.

Allen ha confrontato le fantomatiche “pere e mele” calcolando i diversi fattori di costo in grammi equivalenti d’argento!

Le eterne domande sull’innovazione tecnologica

Il punto di partenza del racconto di Robert Allen è la prima rivoluzione industriale. Siamo in Gran Bretagna nel 1700 e una serie di innovazioni incrementali sono determinate dal “desiderio di guadagno” e da un vantaggioso rapporto tra costo del lavoro e costo dell’energia.

Il punto d’arrivo è l’economia odierna tra nuove tecnologie, un mercato del lavoro in evoluzione.

Prima però serve un po’ di storia. Nel pieno della citata Prima Rivoluzione Industriale, giravano le stesse domande di oggi. Andiamo incontro a una disoccupazione di massa? Quale sarà l’effetto sui salari?

Il modello classico, ovvero l’Ottimismo

La risposta di buona parte degli economisti era “Andrà tutto bene, possiamo essere ottimisti!”. È la stessa risposta del modello del 1956 di Solow sulla crescita. Il modello neoclassico che guarda con fiducia al progresso dell’economia di mercato. Allen ci dice però che l’ottimismo a lungo termine deve fare i conti con le tante persone che soffrono nel breve periodo.

Anche il concetto di breve termine è da valutare. Cosa significa? Due anni? Tre anni? In realtà ogni persona è un unicum. Un posto di lavoro perso da qualcuno potrebbe, in un modello “ottimista”, vedere il recupero dello stesso posto con altre mansioni nella generazione successiva. Non molto consolante per chi si è trovato al di fuori del mercato del lavoro oggi.

Allen in questo senso è decisamente schietto: “Io sono pessimista”.

Durante la storia tanti sono rimasti indietro e la crescita in prospettiva storica non restituisce niente alla vita di queste persone.

C’è anche un fattore di scala della lettura. Analizziamo queste dinamiche considerando un punto di vista globale? Occidentale? Europeo? In realtà siamo legati anche più di quanto possiamo percepire. Ciò attraverso il commercio, la politica, le migrazioni, … Siamo costretti alla lettura di un contesto globale anche per un aspetto etico. Questo ci spinge a considerare il contesto globale in relazione al progresso tecnologico.

500 anni di divergenza nel reddito

Si possono considerare due macroperiodi nella storia economica prima di quello attuale. Nel 1500 le disuguaglianze nel reddito non superavano il 50%. Nel 1820 questo gap era aumentato di quattro volte. Oggi siamo a venti volte. Sono stati cinquecento anni di divergenza.

In parte ciò è stato dovuto alla rivoluzione industriale. Nel 1820 i Paesi ricchi hanno accelerato, mentre gli altri hanno rallentato. Recentemente si vede un fenomeno di convergenza in paesi poveri in particolare nell’East Asia.

Da cosa nascono queste dinamiche?

Il cambiamento tecnologico, per Allen, è fondamentale, ma serve capire la sua evoluzione per comprenderne le caratteristiche.

Le tre fasi dell’economia mondiale

Ci sono tre fasi in cui si può ripartire l’evoluzione economica legata alle rivoluzioni industriali. La prima è quella della rivoluzione industriale inglese tra il 1750 e il 1830. Poi vediamo una fase di ascesa dell’economia occidentale tra il 1830 e il 1970 con l’estensione all’Europa occidentale, all’America e al Giappone. Dopo il 1970 ci troviamo di fronte al cosiddetto “presente problematico” dove i destini sono sempre più incrociati.

1. La Rivoluzione Industriale inglese: 1750-1830

La fase che vede la Gran Bretagna trainante nell’evoluzione economica e industriale ci pone di fronte all’interrogativo sul “Perché proprio lì?”.

I fattori sono numerosi, ma ci concentriamo sugli incentivi di natura economica. La Gran Bretagna era caratterizzata da stipendi e salari alti e da un prezzo dell’energia relativamente basso. La conseguenza era la convenienza nell’investimento in tecnologia, In altre parole era redditizio utilizzare e inventare nuova tecnologia.

Robert Allen ha letto l’andamento di stipendi e potere d’acquisto nella storia moderna. L’utilizzo di una metrica standardizzata e di spreadsheet gli ha permesso un confronto nel tempo. Anche l’importante concetto qualità della vita si è basato su una valuta standard. Ciò ha permesso di comprendere quale fosse, nei diversi periodi storici e nei tanti ambiti geografici, la “rendita di sussistenza”. Questo valore della “qualità della vita” è stato posizionato a 1 come metro di riferimento per il salario minimo necessario a vivere.

Nella maggior parte dell’Europa lo standard di vita era equiparabile. Era il trend nato dopo la terribile Peste Nera del 1348 che aveva ridotto la popolazione europea con conseguenze economicamente rilevanti per i sopravvissuti e in particolare con un vantaggio per i lavoratori in grado di fornire servizi di difficile reperimento rispetto ai possidenti.

Poi, progressivamente, da questa condizione si è passati a un appiattimento o decrescita degli stipendi (fino al livello di sussistenza 1) in varie parti del mondo.

Strane asimmetrie

Le analisi fanno però notare che esistevano delle asimmetrie. In alcune zone geografiche si sono determinati, per certe professioni, stipendi elevati e un fattore decisivo è stata la politica coloniale. Questa dinamica precede la rivoluzione industriale e in qualche modo la determina.

Allen considera la relazione tra questa dinamica del costo del lavoro e quella del capitale e dei possibili investimenti.

La considerazione ovvia è che se gli stipendi si presentano molto alti, diventa incentivante investire su macchinari e tecnologia.

L’altro fattore fondamentale a questo punto è, come possiamo immaginare, quello dell’energia. Basso costo dell’energia e salari elevati garantiscono il fiorire di scambi commerciali con l’estero. L’acquisizione di colonie oltremare garantisce mercati di sbocco e i volumi generati in questo modo portano allo sviluppo delle fabbriche.

In Gran Bretagna questo processo è molto marcato. Già nel 1800 solo un terzo della forza lavoro è impiegata in agricoltura!

Quello che si vede per l’Italia in quel periodo è il tipico quadro preindustriale. La Gran Bretagna ha invece salari che crescono con la popolazione. Siamo nella condizione dello sviluppo industriale.

Quello che avviene in questo periodo in Gran Bretagna è il primo step di globalizzazione dopo Colombo e Vasco de Gama. Già al tempo l’Asia costituiva un hub produttivo (pensiamo alla porcellana). Per competere con gli asiatici in Europa serve ridurre il costo del lavoro e questo spinge verso l’utilizzo di macchine e tecnologia. Vediamo in nuce le stesse dinamiche cui assistiamo, in condizioni diverse, oggi.

Un esempio concreto aiuta a capire il ragionamento. In passato per tessere si usavano fuso e arcolaio da cui partiva il filo che era intrecciato nel fuso. Tutto avveniva in casa.

Poi ci troviamo di fronte a una serie progressiva di invenzioni. Dalla Giannetta, che presenta ancora una ruota, ma questa volta con un pettine per allineare i fili, a sempre nuove tecnologie che hanno sostenuto la crescita economica.

Chi ha vinto e chi ha perso

Fino al 1830 la produttività aumenta, ma non così fanno i salari (essenzialmente si arricchiscono i datori di lavoro). Dopo il 1830 aumentano i salari reali, ma si evidenziano differenze tra diversi tipi di lavoratori.

Nel 1780 il filatoio meccanico fa crescere la domanda di tessuti in cotone e quindi la richiesta di tessitori. La scarsità di questi lavoratori determina un aumento dei loro salari. Questo inevitabilmente spinge verso l’innovazione del telaio meccanico che farà poi crollare il salario  dei tessitori.

Nel periodo 1830-40 hanno la meglio i muratori, mentre soffrono i tessitori e gli agricoltori non vedono sostanziali differenze. Una delle conseguenze di questo processo è la nascita di movimenti che attaccano violentemente le macchine.

Non solo i luddisti inglesi, visto che anche in Francia venivano spesso distrutte le macchine. Qualcuno si spinge a dire che questa sia proprio la causa principale della lentezza dello sviluppo industriale francese.

2. L’ascesa dell’Occidente: 1830-1970

In questa seconda fase l’industria sostituisce l’artigianato. Questo modello era caratterizzato da una dimensione domestica nei casolari dove aziende familiari avevano funzionato benissimo in passato. I macchinari, nati nelle modalità viste nella fase precedente, distruggono la situazione presente.

In altre parole “la ricchezza ha consentito invenzioni che hanno distrutto la ricchezza precedente“.

Lo steso fenomeno è riscontrabile anche negli Stati Uniti dove si vede chiaramene il rapporto tra aumento degli stipendi e produttività (PIL/dipendenti).

Lo sviluppo dell’Occidente è così riconducibile allo sviluppo di nuova tecnologia in grado di garantire economie nel costo del lavoro.

Il grafico mette in relazione produzione/dipendenti con capitale/dipendenti. C’è un parallelismo tra i due andamenti, mostrando come tutta l’innovazione si concentri sull’area in alto a destra.

La Trappola della povertà

I pallini in alto a destra concentrano tutti i cambiamenti perché i Paesi ricchi creano nuova tecnologia. Si conferma quanto già avvenuto nella Prima Rivoluzione industriale in Gran Bretagna. In questa lettura il cambiamento tecnologico avviene nei Paesi ricchi e determina nuovi cicli di innovazione.

La Germania si caratterizza per l’utilizzo di maggior capitale per persona e non per alti salari. È un modello favorito dalle caratteristiche peculiari del settore bancario.

Oggi cominciano a essere evidenti le opportunità per lo sviluppo di economie più povere che inseguono la stessa direzione di crescita.

Ma la maggior parte dei Paesi poveri non evolve. Continuano a usare tecnologie obsolete. Basta pensare al settore tessile in Paesi come il Marocco.

A Marrakesh sono ancora diffusi i tornitori per il legno (anche con l’utilizzo dei piedi!). Sono immagini che ricordano alcune rappresentazioni del lavoro in Europa nel Medioevo.

Nel XVIII secolo si potevano incontrare ricchi che tornivano per hobby.

Il tornio moderno si è sviluppato in Occidente. Perché non in Marocco? Qualcuno lo chiama “Black & Decker alla berbera”. La spiegazione è a questo punto semplice. Il costo del lavoro basso non rende lo sviluppo di nuova tecnologia conveniente.

È la Trappola della povertà.

Perché in Occidente la dinamica è diversa? È un feedback che si autoalimenta.

Il miglioramento dell’istruzione in Occidente ha determinato la possibilità di giungere a invenzioni adatte a competenze maggiori che creano un nuovo contesto di salari in cui è conveniente spingere ancora maggior innovazione.

L’Università e la Ricerca permettono di traghettare il lavoro verso “high tech job” che sono un impulso verso una maggior Ricerca. La globalizzazione sempre più diffusa ha intensificato questa dinamica e ha avuto un effetto di deindustrializzazione della periferia.

L’appiattimento delle differenze nel prezzo del grano è determinato dalla globalizzazione che è partita nel XIX secolo. Già nella prima fase, il fenomeno della deindustrializzazione delle periferie ha determinato che i Paesi poveri hanno importato i prodotti dalla Gran Bretagna!

Questo processo ha creato i Paesi sottosviluppati senza industria e con il solo settore agricolo.

3. Il presente problematico: 1970-oggi

Se analizziamo i dati vediamo che lo stipendio non è molto aumentato in USA rispetto alla produttività (PIL per lavoratore).

Si evince una crescente disuguagljanza che cresce con la Rivoluzione industriale, poi cala fino al 1970 e poi cresce ancora fino a oggi.

È la stessa dinamica del Lancashire nella prima Rivoluzione industriale.

È interessante vedere le differenze tra operai non specializzati e manager e supervisori.

Non significativa fino al 1970 e fortemente divergente successivamente.

Allen sottolinea la correlazione di questa dinamica con l’emergere dell’elettorato trumpiano.

Container contro robot?

Quanto di tutto questo è legato alla globalizzazione? Oggi siamo di fronte a una sorta di sfida  tra container cinesi e robot occidentali. Quando il prezzo della manodopera aumenta in un Paese produttore, il Paese declina, a meno che non sviluppi invenzioni tecnologiche per competere.

L’Asia sta attualmente deindustrializzando l’Occidente. Il risultato è che l’Occidente deve rinunciare alla manifattura? E ai manager e agli ingegneri cosa succederà? Potranno competere con gli indiani?

Cosa fa avanzare la tecnologia? Che ruolo hanno gli incentivi alla Ricerca e alla Scienza?

Dobbiamo riqualificare chi ha perso il lavoro? I dati mostrano che non funziona molto. E i sindacati cosa possono fare?

E poi tutto il tema del populismo? Che prospettive avranno i dazi e lo stop alle immigrazioni? E il reddito cittadinanza? Oppure dovremo ricorrere a una Patrimoniale alla Piketty?

Sono le domande del presente problematico. Non è detto che andrà come in passato, ma conoscere le regole del gioco che abbiamo vissuto finora può aiutare a non dare per scontato che tutto andrà bene comunque.

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14

Set
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, Set 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.

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

La giusta segmentazione

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. Basarsi 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, Ago 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, Lug 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, Lug 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

Gen
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, Gen 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

Gen
2012

In report
sharazadontour

By stefanoschiavo

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

On 06, Gen 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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