a cura di Kelony

I mercati sono sempre più volatili e le previsioni, fatte su analisi dei dati del passato, danno risultati sempre più controversi.

Anche la capacità di prevedere le tendenze future e i comportamenti dei consumatori è sempre più fragile. La crescente incertezza nel contesto economico e finanziario rende meno efficaci gli strumenti di previsione tradizionali. Persino i sondaggi, uno strumento oggi molto diffuso, risultano meno affidabili. Infatti, tristemente famosi e troppo numerosi sono ormai quelli che hanno drasticamente errato i risultati delle elezioni politiche, tanto da mettere negli ultimi anni in discussione la loro affidabilità.

In quanto a strumenti previsionali, anche nel marketing, non va meglio. Secondo le fonti analizzate, tra il 78% e il 90% circa dei nuovi prodotti che vengono rilasciati sul mercato non funziona e si rivela un investimento sbagliato. 

Il paradosso è che dietro queste scelte ci sono funzioni di marketing che analizzano le tendenze con ricerche tradizionali, quali, ad esempio, panel di esperti o di consumatori, che possono essere coinvolti per effettuare test sul concept generale del prodotto. Nel settore dell’alimentazione, si effettuano anche test sensoriali al termine dei quali vengono rilasciati dei giudizi che sono presi in considerazione dalle aziende prima di investire su una linea prodotti. 

Però, dopo avere compreso l’utilità degli strumenti predittivi, almeno il 40% delle imprese comincia a inserirli nei processi di costruzione delle strategie di marketing. Quali sono questi strumenti, ma, soprattutto, quali risultati danno?

L’importanza del metodo

– Evitare il rischio di overfitting.

– Evitare il rischio di underfitting.

In effetti, l’analisi predittiva comincia a essere utilizzata in vari settori, inclusa la vendita al dettaglio, per ottimizzare le strategie di prezzo, le promozioni, la gestione delle scorte e la segmentazione degli utenti. La prima pecca è che queste applicazioni si basano, principalmente, su metodologie standard di raccolta e analisi di grandi insiemi di dati storici per l’applicazione di nuove strategie di marketing e vendita, senza tenere conto del fattore “real time”, cioè del fatto che tutto evolve continuamente. La seconda, ma fondamentale pecca, è la scelta del metodo di analisi matematica basato sulla statistica e sulla probabilità. Si tratta di limitazioni che non riusciranno a tenere conto di fattori quali la velocità della concorrenza, le preferenze del consumatore in costante mutamento, il mood delle nuove fette di consumatori e le condizioni economiche.

Sono quindi metodi che danno risultati con grandi margini di errore, incapaci di rendere conto della complessità dei cambiamenti continui e repentini in modo rapido e accurato. Sono procedimenti che restituiscono risultati con false verità sulle quali prendere le decisioni di investimento e possono comportare gravi errori, con ripercussioni economiche importanti.

Anche in ambito più strettamente finanziario, la dipendenza da strumenti di previsione standard può portare a decisioni finanziarie con false certezze, che possono avere conseguenze negative, sia a livello personale, sia sul piano aziendale e istituzionale. Ciò può includere investimenti inattivi, decisioni di spesa irrazionali e perdite finanziarie.

Gli strumenti previsionali basati su statistica e probabilità, da un lato, possono solo coprire adeguatamente specifici rischi, quelli già avvenuti, e non vedere incognite o eventi mai accaduti prima, dall’altro, vanno in over bias, cioè overfitting, sovracompensando la copertura dell’informazione una volta recepita.

In pratica, non sono aggiornati in tempo reale per restituire in modo accurato la realtà delle condizioni del mercato e, soprattutto, i nuovi trend. Il rischio di inadeguatezza di questi strumenti predittivi copre massicciamente le tendenze che sono sempre più dettate da un’incertezza crescente. 

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