Image Image Image Image Image

Ciao

Scroll to Top

To Top

Action Learning

Tre trappole da evitare quando costruiamo un modello di business

William Shirer è stato un giornalista particolare.

Si trovava a Berlino durante l’ascesa del nazismo. Testimone diretto dei discorsi di Hitler. Era a Vienna nel 1938 mentre la Germania annetteva l’Austria al terzo Reich. A Praga durante l’invasione dei Sudeti, a Monaco durante la conferenza che lasciava il via libera ai nazisti. In Polonia all’invasione tedesca e a Berlino alla dichiarazione di guerra.

Ha raccontato tutto in Diario di Berlino che narra in presa diretta le impressioni di chi viveva giorno per giorno le terribili vicende di quegli anni. Con impressioni e previsioni. A volte corrette, a volte sbagliate.

C’è un’altra eccezionalità in quel libro. Come spiega Nassim Taleb, William Shirer ha il pregio di narrare gli avvenimenti senza averli filtrati a posteriori con la memoria di tutto ciò che poi avverrà. Non cade nella trappola di rileggere il passato secondo quanto avvenuto successivamente. E questo semplicemente perché il diario affronta i fatti dal punto di vista del presente.

Leggendo il libro si rimane stupefatti di fronte allo smarrimento, all’inquietudine e a tutta una serie di reazioni che l’autore ha di volta in volta.

Cosa c’entra tutto questo con i modelli di business?

Molto. La trappola in cui cade chi tenta di ricostruire il passato è una di quelle analizzate dalla psicologia comportamentale e ha grandi conseguenze nel modo in cui noi costruiamo un modello di business.

I comportamenti reali

Daniel Kahneman è un premio Nobel per l’economia un po’ particolare. Innanzitutto perché non è un economista, ma uno psicologo. Questo lo ha portato a una visione “eretica” dell’economia. Precedentemente molte leggi elaborate dagli economisti sul suo funzionamento erano fondate su un modello di comportamento umano un po’ particolare.

 

L’idea, semplificando un po’, era quella di un essere umano “soggetto razionale” (homo oeconomicus) che cerca di massimizzare la propria utilità nelle decisioni economiche.

Kahneman e altri fondatori dell’economia comportamentale ci raccontano una storia diversa, fatta di processi decisionali non così lineari. Partendo da una visione empirica della scienza, fanno esperimenti e scoprono una serie di comportamenti che non diremmo tanto irrazionali, quanto forse “irragionevoli”. Scelte spesso impulsive fatte sorvolando un’analisi più razionale e analitica e basandosi su scorciatoie veloci ed efficaci.

Le scorciatoie sono chiamate euristiche e determinano i bias, ossia preconcetti, idee non confermate da analisi e fondate appunto su un processo mentale che favorisce la rapidità e asseconda la “pigrizia” della parte più razionale delle nostre menti.

Il sistema veloce e superficiale viene chiamato Sistema 1, mentre quello analitico e matematico Sistema 2 (non sono vere parti del cervello, né indipendenti l’una dall’altra). I nomi scelti non sembrano denotare grande fantasia 🙂 Però funzionano.

Non sto qui a raccontare tutto. Lo trovate spiegato molto bene da Kahneman stesso in Pensieri lenti e veloci, lettura davvero consigliata.

Le euristiche nei business model

Ciò che vorrei evidenziare qui sono alcune euristiche dell’economia comportamentale (e i relativi bias) che si attivano frequentemente quando costruiamo la nostra lettura del mercato.

Le analizziamo seguendo il solito percorso che ho descritto qua e in particolare soffermandoci sull’area più a rischio, quella del problem solution fit, quando le ipotesi che andiamo a fare sul mercato necessitano di una validazione condotta in modo adeguato.

Nel mio lavoro attivo spesso strumenti finalizzati a evitare gli errori di giudizio collegati a queste euristiche. Senza fare riferimento diretto ai concetti dell’economia comportamentale, si può riscontrare come molte delle metodologie del mondo Lean e Design Thinking (Visual Management, A3, …) siano costruite anche con queste finalità.

1. L’abito non fa il monaco

Abbiamo già visto che la costruzione di un business model parte sempre dall’individuazione di un particolare segmento di clienti e dei problemi che vogliamo loro risolvere.

In questa fase tipicamente scatta un’euristica di rappresentatività. Come spiega bene Kahneman, abbiamo la forte tendenza a trascurare le probabilità a priori.

Qualche giorno fa, presso un cliente, ho avuto testimonianza diretta di questo processo. Cercando di individuare i mercati esteri con maggiore potenzialità, il gruppo di lavoro ha iniziato a esaminare le caratteristiche dei prodotti da esportare. Provando così a individuare i Paesi che potessero essere più sensibili a queste caratteristiche.

C’erano discorsi del tipo:

“Visto che il nostro prodotto è ecologico, di ottimo design e quindi perfetto per un pubblico attento a qualità e green. Dovremmo tentare di vendere in Paesi che riteniamo sensibili a queste caratteristiche, come il Giappone”.

E c’era forte consenso attorno a questa idea.

È andato in secondo piano il fatto che attualmente il Giappone importa solo il 6% dei prodotti del settore, mentre il 40% delle esportazioni va negli USA.

Anche fosse vero che il Giappone ha una probabilità più alta di apprezzare i nostri prodotti, le potenzialità del mercato, in questo esempio semplificato, dovrebbero combinare quelle “a priori” (40% USA e 6% Giappone) con quelle specifiche (molto maggiori per il Giappone).

Trascurare le probabilità a priori è un errore tipico del nostro modo di pensare perché preferiamo concentrarci sulla rappresentatività del prodotto o del cliente.

L’esempio più comune per capire questo bias è relativo al profilo di uno studente, Giacomo, che mostra attitudini molto adatte al lavoro di creativo. Se dovessimo ipotizzare quale facoltà universitaria stia frequentando, tenderemmo a suggerire corsi legati alla creatività, come architettura o arte. Tendiamo a trascurare che l’80% degli studenti sia iscritta in quell’università a corsi come ingegneria e legge e che quindi la rappresentatività di Giacomo debba essere incrociata, nel nostro tentativo di previsione, con quella a priori delle facoltà più frequentate.

Il bias legato alla rappresentatività è molto frequente e compare spesso nella fase in cui cerchiamo di definire il segmento cliente che più si adatta alla nostra idea di business.

Non trascuriamo, in queste fasi, le probabilità a priori di vendere ai segmenti che già manifestano una maggior attitudine a comprare prodotti del nostro settore e della nostra fascia di mercato.

 

2. “Ciò che sappiamo è tutto quel che c’è”

Un altro tipico approccio che abbiamo quando dobbiamo prevedere qualcosa o fare delle ipotesi è quello di limitarci alle informazioni in nostro possesso e dar loro un valore superiore a quanto effettivamente abbiano.

È il bias della disponibilità. Kahneman gli ha dato l’acronimo WYSIATI: What You See Is All There Is.

In questo ci viene molto incontro la Lean. In particolare i metodi di Problem Solving come l’A3 costringono a una lettura del contesto e a un’analisi approfondita dei dati e delle cause prima di proporre soluzioni.

Dobbiamo evitare la tendenza ad applicare la legge dei piccoli numeri, che in linea con l’euristica della disponibilità ci spinge a sopravvalutare la significatività di un campione limitato di dati.

Siamo pigri, lo abbiamo già detto, e ci piace utilizzare i pochi dati a disposizione per scovare nessi causali anche dove le dinamiche sono di pura casualità. In altre parole ci piace pensare di poter trovare delle leggi che regolano i fenomeni e forziamo questo desiderio anche quando non abbiamo sufficienti dati a conferma.

Ci raccontiamo storie ricostruendo il passato.

Proprio quello che non faceva Shirer e che rende la narrazione non a posteriori dell’ascesa del nazismo qualcosa di eccezionale.

Spostare la lettura dei dati da un racconto verbale a un’esperienza comune e collaborativa attraverso il Visual Management e la trasparenza delle informazioni permette di incrociare punti di vista e rimuovere preconcetti o letture troppo facili delle cause di un fenomeno. Anche perché spesso queste cause non esistono. I fenomeni sono governati dal caso molto più di quanto ci piaccia credere.

 

3. L’ippopotamo da far uscire dall’ufficio

L’effetto àncora è molto amato dai negoziatori che sanno imporre il loro gioco all’altra parte attraverso un utilizzo intelligente di euristiche e bias. Un’àncora può essere anche una semplice quotazione di un servizio che detta il punto di partenza della discussione e che lega in qualche modo la negoziazione a quel riferimento.

Più in generale è utile rimuovere influenze reciproche nelle discussioni attorno alla visione del mercato.

La suggestione è un effetto priming che evoca selettivamente evidenze compatibili.

Con i nostri racconti e le nostre affermazioni, nei confronti e nei meeting continuiamo a produrre ancoraggi cui le persone si legano. Difficile poi staccarsene. In ambiente fortemente gerarchizzato questo processo diventa molto limitante.

Molta parte dell’Action Learning cerca di eliminare questi processi, ad esempio rimuovendo le affermazioni dalla discussione iniziale in cui si cerca di comprendere il problema.

Nel mio lavoro amo spesso utilizzare un approccio finalizzato a eliminare in ogni riunione le influenze reciproche, come quella dell’HiPPO (highest paid person’s opinion, highest paid person in the office).

Faccio in queste occasioni scrivere le opinioni o i giudizi quantitativi di ognuno su un foglio e poi faccio leggere ad alta voce quanto è stato scritto. L’effetto è sempre molto positivo perché apre a un confronto più aperto e meno influenzato da letture e punti di vista altrui.

 

Conclusioni

L’uomo razionale descritto da molti economisti è pressoché scomparso. Le letture empiriche fondate sul metodo scientifico hanno rimosso progressivamente costruzioni razionali che Taleb direbbe platonizzanti. Si è scoperto un mondo governato da processi mentali a volte irragionevoli e che possono portare a scelte e decisioni sbagliate.

Su queste premesse si fonda l’approccio sperimentale verso la costruzione di visioni di mercato e processi di business. Molti strumenti sono a nostra disposizione per agire in modo meno rischioso e per rimuovere bias di pensiero che mettono a rischio il nostro tempo e i nostri investimenti.

Le metodologie del Lean Thinking e in particolare il Lean Startup si fondano su una forte consapevolezza della necessità di approcci progressivi di questo tipo. Nel nostro lavoro abbiamo introdotto, anche da altre discipline, metodi e strumenti che aiutano a lavorare con un approccio fondato su una collaborazione virtuosa tra le risorse coinvolte.

Tags | , , , , ,