La storia recente è piena di storie di aziende e a volte anche di interi settori che hanno commesso gravi errori strategici a causa di previsioni imprecise della domanda a livello industriale. Per esempio:

• Nel 1974, le aziende elettriche statunitensi hanno fatto piani per raddoppiare la capacità di generazione entro la metà degli anni ’80, basandosi su previsioni di una crescita annuale del 7% della domanda. Queste previsioni sono cruciali perché le compagnie devono iniziare a costruire nuovi impianti di generazione da cinque a dieci anni prima della loro entrata in funzione. Ma durante il periodo 1975-1985, il carico in realtà è cresciuto solo del 2%. Nonostante il rinvio o la cancellazione di molti progetti, l’eccesso di capacità di generazione ha danneggiato la situazione finanziaria dell’industria e ha portato a tariffe più alte per i clienti.

• L’industria petrolifera ha investito 500 miliardi di dollari in tutto il mondo nel 1980 e 1981 perché si aspettava che i prezzi del petrolio aumentassero del 50% entro il 1985. La stima era basata sulle previsioni che il mercato sarebbe cresciuto da 52 milioni di barili di petrolio al giorno nel 1979 a 60 milioni di barili nel 1985. Invece, la domanda era scesa a 46 milioni di barili nel 1985. I prezzi crollarono, creando enormi perdite negli investimenti di perforazione, produzione, raffinazione e spedizione.

• Nel 1983 e 1984, 67 nuovi tipi di personal computer aziendali furono introdotti nel mercato statunitense, e la maggior parte delle aziende si aspettava una crescita esplosiva. Un servizio di previsioni del settore prevedeva una base installata di 27 milioni di unità entro il 1988; un altro prevedeva 28 milioni di unità entro il 1987. In realtà, solo 15 milioni di unità erano state spedite nel 1986. A quel punto, molti produttori avevano abbandonato il mercato dei PC o erano usciti dal mercato.

Le supposizioni imprecise non derivavano da una mancanza di tecniche di previsione; l’analisi di regressione, l’attenuazione delle tendenze storiche e altre erano disponibili per tutti gli attori. Invece, condividevano un presupposto fondamentale errato: che le relazioni che guidavano la domanda nel passato sarebbero continuate inalterate. Le aziende non hanno previsto i cambiamenti nel comportamento degli utenti finali o capito il punto di saturazione del loro mercato. Nessuno ha capito che la storia può essere una guida inaffidabile quando le economie nazionali diventano più internazionali, emergono nuove tecnologie e le industrie si evolvono.

Come risultato di cambiamenti come questi, molti manager sono arrivati a non fidarsi delle tecniche tradizionali. Alcuni addirittura alzano le mani e presumono che la pianificazione aziendale debba procedere senza buone previsioni della domanda. Non sono d’accordo. È possibile sviluppare intuizioni preziose sulle condizioni future del mercato e sui livelli di domanda basati su una profonda comprensione delle forze che stanno dietro alla domanda totale del mercato. Queste intuizioni possono a volte fare la differenza tra una strategia vincente e una che fallisce.

Una previsione della domanda totale di mercato non garantisce una strategia di successo. Ma senza di essa, le decisioni sugli investimenti, il supporto di marketing e altre allocazioni di risorse saranno basate su supposizioni nascoste e inconsce sui requisiti di tutto il settore, e spesso saranno sbagliate. Misurando esplicitamente la domanda totale del mercato, avete una migliore possibilità di controllare il destino della vostra azienda. Passare semplicemente attraverso il processo ha dei meriti per un team di gestione. Invece di uscire con risposte patetiche, numeri e obiettivi, il team è costretto a ripensare l’ambiente competitivo.

La previsione del mercato totale è solo la prima fase della creazione di una strategia. Quando hai finito la tua previsione, non hai affatto finito il processo di pianificazione.

Ci sono quattro passi in qualsiasi previsione di mercato totale:

1. Definire il mercato.

2. Dividere la domanda totale del settore nelle sue componenti principali.

3. Prevedere i driver della domanda in ogni segmento e proiettare come è probabile che cambino.

4. Condurre analisi di sensibilità per capire le ipotesi più critiche e valutare i rischi per la previsione di base.

Definire il mercato

All’inizio, è meglio essere troppo inclusivi nel definire il mercato totale. Definirlo abbastanza ampio da includere tutti i potenziali utenti finali, in modo da poter identificare i driver appropriati della domanda e ridurre il rischio di sostituzioni di prodotti a sorpresa.

I fattori che guidano le previsioni delle dimensioni del mercato totale differiscono notevolmente da quelli che determinano la quota di mercato di un particolare prodotto o di una categoria di prodotti. Per esempio, la domanda totale di mercato per i prodotti di telecomunicazione per ufficio a livello nazionale dipende in parte dal numero di persone negli uffici e dai loro bisogni e abitudini, mentre la domanda totale per i sistemi PBX dipende da come si confrontano in termini di prezzo e benefici con prodotti sostitutivi come il servizio di commutazione dell’ufficio centrale della compagnia telefonica locale. Oltre a questo, la domanda di un particolare PBX è una funzione del confronto di prezzi e benefici con altri PBX.

Nella definizione del mercato, una comprensione della sostituzione del prodotto è critica. I clienti potrebbero comportarsi diversamente se il prezzo o le prestazioni di potenziali prodotti sostitutivi cambiano. Un’azienda che studiava la domanda totale di tubi industriali di carta ha dovuto considerare gli usi strettamente correlati dei tubi di metallo e di plastica per evitare che il passaggio dei clienti tra i tubi potesse influenzare i risultati.

Capire, inoltre, che un prodotto completamente nuovo potrebbe sostituire un prodotto che fino ad allora aveva costituito l’intero mercato, come la calcolatrice elettronica, che ha eliminato il regolo calcolatore. Per un po’ di tempo dopo la cessione di AT&T, le compagnie telefoniche Bell hanno continuato a prevedere il volume delle chiamate a lunga distanza utilizzando le linee di tendenza storiche dei loro ricavi, come se facessero ancora parte di un monopolio. Naturalmente, queste previsioni sono diventate più imprecise con il tempo, dato che agli utenti finali sono state presentate nuove scelte. Le compagnie stanno ora ampliando le loro definizioni di mercato per tenere conto dell’accresciuta concorrenza di altri vettori a lunga distanza.

Ci sono diversi modi per assicurarsi di includere tutti i prodotti sostitutivi importanti (sia attuali che potenziali). Dalle interviste con i clienti industriali si può apprendere dei sostituti che stanno studiando o dei modelli di utilizzo del prodotto che implicano future opportunità di cambiamento. Inoltre, le ricerche di mercato possono portare a intuizioni sui prodotti di consumo. Parlare con gli esperti delle tecnologie rilevanti o esaminare la letteratura tecnologica può aiutarvi a identificare i potenziali sviluppi che potrebbero minacciare il vostro settore.

Infine, un’attenta quantificazione del valore economico dei prodotti alternativi per i diversi clienti può produrre intuizioni profonde sul potenziale comportamento di cambiamento – per esempio, come i movimenti del prezzo del petrolio influenzerebbero i prezzi della plastica, che a loro volta influenzerebbero la capacità dei prodotti plastici di sostituire il metallo o la carta.

Analisi come queste possono portare alla costruzione di curve di domanda industriale – grafici che rappresentano la relazione tra prezzo e volume. Con una definizione appropriata, le curve di domanda totale dell’industria saranno spesso più ripide delle curve di domanda per i singoli prodotti dell’industria. I consumatori, per esempio, sono molto più propensi a passare dal caffè Maxwell House a Folgers se i prezzi della Maxwell House aumentano, piuttosto che smettere di comprare caffè se tutti i prezzi del caffè aumentano.

In alcuni casi, i manager possono fare giudizi rapidi sulla definizione del mercato. In altri casi, dovranno dare al loro mercato una considerevole riflessione e analisi. Una previsione del mercato totale potrebbe non essere fondamentale per la strategia aziendale se la definizione del mercato è molto difficile o se i prodotti in studio hanno piccole quote di mercato. Invece, la sfida principale può essere quella di capire la sostituzione del prodotto e la competitività. Un’azienda ha analizzato il mercato potenziale delle nuove lattine per alimenti di consumo, e ha concluso che le tendenze di crescita nei mercati dei prodotti alimentari non erano critiche per la questione della strategia. Ciò che era critico era conoscere le posizioni di valore delle nuove confezioni rispetto alle lattine di metallo, ai barattoli di vetro e alle lattine composite. Quindi l’azienda ha dedicato del tempo a questo argomento.

Dividere la domanda in componenti

Il secondo passo nella previsione è dividere la domanda totale nelle sue componenti principali per un’analisi separata.

Ci sono due criteri da tenere in mente quando si scelgono i segmenti: rendere ogni categoria abbastanza piccola e omogenea in modo che i driver della domanda si applichino in modo coerente ai suoi vari elementi; renderla abbastanza grande in modo che l’analisi valga lo sforzo. Naturalmente, questa è una questione di giudizio.

Potreste trovare utile nel fare questo giudizio immaginare segmentazioni alternative (basate su gruppi di clienti finali, per esempio, o sul tipo di acquisto). Poi ipotizzare i loro driver chiave della domanda (discussi più avanti) e decidere quanti dettagli sono necessari per catturare la situazione reale. Man mano che la valutazione prosegue, i manager possono tornare a questa fase e riesaminare se le decisioni iniziali sono ancora valide.

I manager potrebbero voler usare un diagramma “ad albero” come quello allegato, costruito da un team di management nel 1985 per studiare la domanda di carta. In questo esempio mascherato, i dati dell’industria permettevano di dividere la domanda in 12 categorie di uso finale. Alcune categorie, come i moduli aziendali e la carta reprografica, contribuivano notevolmente al consumo totale; altre, come le etichette, non lo facevano. Una (altra trasformazione) era abbastanza grande ma troppo diversificata per un’analisi approfondita. Il team si è concentrato sui quattro segmenti che rappresentavano l’80% della domanda del 1985. Ha poi sviluppato rami secondari dell’albero per dissezionare ulteriormente queste categorie e determinare i loro driver della domanda. Ha analizzato i segmenti rimanenti in modo meno completo (cioè tramite una regressione rispetto alle tendenze macroeconomiche generali).

Altre aziende hanno usato metodi simili per segmentare la domanda totale. Un’azienda ha diviso la domanda di terminali satellitari marittimi per tipo di nave (per esempio, navi sismiche, navi per carichi alla rinfusa/container). Un’altra ha diviso la domanda di servizi telefonici a lunga distanza in clienti aziendali e residenziali e poi l’ha suddivisa per livello di utilizzo. E un terzo ha segmentato gli elettrodomestici di consumo in tre tipi di acquisto: elettrodomestici usati nella costruzione di nuove case, vendite di elettrodomestici di ricambio nelle case esistenti e penetrazione degli elettrodomestici nelle case esistenti.

Nel pensare alle divisioni del mercato, i manager devono decidere se usare i dati esistenti sulle dimensioni del segmento o commissionare una ricerca per ottenere una stima indipendente. Informazioni pubbliche affidabili sui livelli storici della domanda per segmento sono disponibili per molte grandi industrie statunitensi (come l’acciaio, le automobili e il gas naturale) dalle associazioni industriali, dal governo federale, da studi di esperti del settore o da servizi di dati di mercato in corso. Per alcuni mercati esteri e industrie meno studiate negli Stati Uniti, come l’industria delle etichette, potreste dover ottenere stime indipendenti. Anche con buone fonti di dati, tuttavia, le informazioni prontamente disponibili potrebbero non essere divise nelle migliori categorie per supportare un’analisi approfondita. In questi casi, i manager devono decidere se sviluppare le loro previsioni basate sui dati storici disponibili o intraprendere i propri programmi di ricerca di mercato, che possono essere lunghi e costosi.

Nota che mentre tale segmentazione è sufficiente per prevedere la domanda totale, potrebbe non creare categorie utili per sviluppare una strategia di marketing. Un singolo prodotto può essere guidato da fattori completamente diversi. Uno studio sui componenti industriali ha trovato che le categorie dell’industria del consumo fornivano una buona base per la proiezione della domanda totale del mercato, ma davano solo un aiuto limitato nel formulare una strategia basata sulle preferenze dei clienti: distinguere quelli che comprano sul prezzo da quelli che comprano sul servizio, sulla qualità del prodotto, o su altri benefici. Queste categorie di fattori d’acquisto generalmente non sono correlate con le categorie industriali dei clienti usate per le previsioni. Una forte forza di vendita, tuttavia, può identificare le preferenze dei clienti e sviluppare tattiche di conto appropriate per ciascuno di essi.

Prevedere i driver della domanda

Il terzo passo è capire e prevedere i driver della domanda in ogni categoria. Qui si può fare buon uso delle regressioni e di altre tecniche statistiche per trovare alcune cause dei cambiamenti nella domanda storica. Ma questo è solo un inizio. La sfida più difficile è quella di guardare oltre i dati su cui le regressioni possono essere facilmente basate per altri fattori dove i dati sono molto più difficili da trovare. Poi bisogna sviluppare un punto di vista su come questi altri fattori potrebbero cambiare in futuro.

Un’analisi dell’uso finale dell’esempio della carta commodity, la carta reprografica, è mostrata nel grafico allegato. Il team di gestione, utilizzando i dati disponibili, ha diviso la carta reprografica in due categorie: carta per fotocopiatrici e carta per stampanti senza impatto. Senza questa importante differenziazione, i driver della domanda sarebbero stati mascherati, rendendo difficile una previsione efficace.

Nella maggior parte dei casi, i manager possono tranquillamente assumere che la domanda sia influenzata sia da variabili macroeconomiche che da sviluppi specifici del settore. Esaminando la carta per fotocopiatrici in carta comune, il team ha usato analisi di regressione semplice e multipla per testare le relazioni con fattori macroeconomici come i colletti bianchi, la popolazione e la performance economica. La maggior parte dei fattori ha avuto un effetto significativo sulla domanda. Intuitivamente, per il team aveva anche senso che il livello di attività commerciale fosse correlato ai livelli di consumo della carta. (Gli economisti a volte si riferiscono alla crescita della domanda dovuta a fattori come questi come ad uno “spostamento verso l’esterno” della curva di domanda – verso una maggiore quantità richiesta ad un dato prezzo)

La crescita della domanda di carta per fotocopie, tuttavia, aveva superato il tasso reale di crescita economica e la sfida era trovare quali altri fattori avevano causato questo. Il team ha ipotizzato che il calo dei costi delle copie avesse causato questo aumento dell’uso. La relazione è stata dimostrata stimando le sostanziali riduzioni dei costi che si erano verificate, combinandole con il numero di tonnellate prodotte nel tempo, e poi modellando una curva di domanda indicativa per la carta copiativa. (La chiara relazione tra costo e volume significava che la riduzione dei costi era stata una causa importante della crescita della domanda passata. (Gli economisti a volte descrivono questo fenomeno come uno spostamento verso il basso della curva dell’offerta che porta al movimento verso il basso della curva della domanda).

Altri importanti cali del costo per copia sembravano improbabili perché ci si aspettava che i costi della carta rimanessero piatti, e i dati indicavano uno scarso aumento dell’elasticità del prezzo, anche se il costo per copia fosse sceso ulteriormente. Così il team concluse che la crescita dell’uso (per livello di performance economica) avrebbe probabilmente continuato la tendenza all’appiattimento iniziata nel 1983: la crescita del consumo di carta per fotocopie sarebbe stata in gran parte una funzione della crescita economica, non del calo dei costi come in passato. Il team ha poi esaminato diverse previsioni dei servizi econometrici per sviluppare una previsione economica di base.

Studi simili sono stati eseguiti in altri settori. Uno semplice era l’analisi dei componenti industriali menzionata prima, un caso in cui la previsione totale era usata come sfondo ma non era critica per la decisione strategica dell’azienda. Qui il team ha diviso la domanda nei settori che la consumano e poi ha chiesto agli esperti di ogni settore le previsioni di produzione. La domanda totale di componenti è stata proiettata assumendo che si sarebbe mossa parallelamente a una previsione mediata dal peso di queste industrie clienti. La domanda effettiva tre anni dopo era del 2% superiore alla previsione del team, probabilmente perché gli esperti dell’industria sottovalutarono l’impatto della ripresa economica del 1984 e 1985.

In un altro esempio, un team che prevedeva la domanda di terminali satellitari marittimi estrapolò le curve di penetrazione del passato per ciascuna delle cinque categorie di navi. Queste curve sono state poi aggiustate per i principali cambiamenti nell’industria marittima (per esempio, aggiungendo l’effetto deprimente del crescente eccesso di petrolio, togliendo da queste tendenze storiche la crescita innaturale della domanda che era stata causata dalla guerra delle Falkland). La cifra effettiva, tre anni dopo, era entro l’1% della previsione.

Conoscere i motori della domanda è cruciale per il successo di qualsiasi previsione della domanda totale del mercato. Nel 1974, come ho detto prima, la maggior parte delle compagnie elettriche usava una previsione incompleta della domanda totale per prevedere una robusta crescita della domanda. All’inizio degli anni ’80, il team di gestione di un’azienda, tuttavia, decise di studiare anche i potenziali cambiamenti nella domanda degli utenti finali. Il team divise la domanda di elettricità nelle tre categorie tradizionali: residenziale, commerciale e industriale. Ha poi tracciato il profilo delle differenze nella domanda residenziale a causa della maggiore efficienza degli elettrodomestici e dei cambiamenti nelle dimensioni delle case e nel rapporto tra abitazioni plurifamiliari e unifamiliari. La domanda industriale è stata analizzata valutando il futuro di diverse industrie consumatrici chiave, prestando particolare attenzione ai cambiamenti nella loro produzione totale e nell’uso dell’elettricità. Questo approccio all’uso finale ridusse drasticamente le previsioni iniziali dell’utility e portò alla cancellazione di due impianti di generazione da 700 milioni di dollari allora in fase di pianificazione.

Nel 1983, i previsori dell’industria statunitense dei personal computer dicevano che la domanda avrebbe continuato a crescere ad un ritmo rapido perché c’erano 50 milioni di colletti bianchi e solo 8 milioni di PC installati. Una società, tuttavia, fece una previsione della domanda più dettagliata che mostrò che la crescita si sarebbe presto appiattita. Trovò che più di due terzi dei colletti bianchi o non richiedevano PC nel loro lavoro – attori e operatori di ascensori, per esempio – o erano supportati principalmente da terminali poco costosi collegati a grandi computer, come nel caso di molti impiegati. Il mercato potenziale non era abbastanza grande per sostenere il tasso di crescita. Infatti, il mercato cominciò ad appiattirsi l’anno successivo.

Prevedere la domanda totale divenne cruciale per un’altra azienda che stava pensando di acquisire un produttore di videogiochi. Molti pensavano che la bassa penetrazione complessiva del mercato (10% delle famiglie americane) significasse molto spazio per la crescita prima che il mercato si saturasse, quando circa il 50% delle famiglie avrebbe avuto i giochi. Usando i dati disponibili, tuttavia, il team di gestione ha creato delle categorie basate sul reddito familiare e sull’età dei bambini. L’analisi ha chiarito che il principale mercato target, le famiglie a reddito superiore con bambini, era già ben penetrato. Le famiglie con un reddito superiore ai 50.000 dollari e i bambini di età compresa tra i 6 e i 15 anni avevano già una penetrazione del 75%. Questa constatazione ha convinto la direzione che la domanda sarebbe calata e che l’acquisizione proposta non aveva senso. Il drammatico declino delle vendite di videogiochi poco dopo ha confermato la saggezza di questo giudizio.

Condurre analisi di sensibilità

I manager che si affidano a previsioni della domanda in un solo punto corrono rischi pericolosi. Alcune delle variabili macroeconomiche alla base delle previsioni potrebbero essere sbagliate. Nonostante la migliore analisi, inoltre, anche le ipotesi dietro gli altri driver della domanda potrebbero essere sbagliate, specialmente se si profilano discontinuità all’orizzonte. I marketer fantasiosi che si pongono domande come “Quali cose potrebbero far cambiare drasticamente questa previsione?” producono le stime migliori. È più probabile che identifichino i rischi potenziali e le discontinuità – sviluppi nelle tecnologie concorrenti, nella competitività dell’industria dei clienti, nelle strutture dei costi dei fornitori – rispetto a quelli che non lo fanno. Quindi, una volta che una previsione di base è completa, la sfida è quella di determinare quanto potrebbe essere fuori obiettivo.

A un livello, tale analisi di sensibilità può essere fatta semplicemente variando le ipotesi e quantificando il loro impatto sulla domanda. Ma un approccio più mirato di solito fornisce una migliore comprensione.

Iniziare una tale analisi pensando e quantificando le aree di maggior rischio strategico. La decisione strategica di un’azienda può essere influenzata solo se la domanda è molto al di sotto della previsione di base; in un altro caso, grandi rischi possono derivare da piccoli errori di previsione.

Poi, valutate la probabilità di un tale sviluppo. Nell’esempio del libro bianco, la previsione di base prevedeva una crescita continua del mercato, anche se al di sotto dei livelli storici. In ogni anno particolare, la domanda potrebbe fluttuare con l’economia, ma la questione critica era se la domanda avrebbe iniziato ad un certo punto un lungo declino. In tal caso, l’analisi della curva dell’offerta indicava che i prezzi sarebbero probabilmente scesi drasticamente.

Il team ha creato due scenari di un declino graduale, uno basato in gran parte sui cambiamenti nell’economia e l’altro sui cambiamenti nelle tendenze presunte dell’uso finale. Questi scenari mostravano cosa avrebbe fatto calare la domanda (per esempio, diversi tassi di declino dei prezzi delle fotocopiatrici) e quindi fornivano una base per valutare la probabilità di una flessione.

Determinare uno sforzo appropriato

Il quadro di previsione delineato sopra può funzionare sia per valutazioni complete che semplici, ma ci sono diversi modi per effettuare queste analisi. Una grande sfida nella previsione della domanda (proprio come con altri tipi di analisi di mercato) è quella di valutare lo sforzo appropriato per lo scopo del progetto. È utile chiedersi: “Quanto ho bisogno di sapere per prendere la decisione in questione?”

I manager possono investire molto tempo in queste analisi – l’esempio della carta ha richiesto circa 8 settimane uomo e la previsione dell’elettricità su larga scala circa 14 settimane uomo. Alcune aziende hanno dipartimenti di previsione che lavorano tutto l’anno su questi argomenti. L’approccio più approfondito, anche se richiede tempo, genera maggiore fiducia, e lo sforzo sarà appropriato quando la proiezione della domanda può influenzare significativamente la strategia aziendale (se fare un investimento di capitale di diverse centinaia di milioni di dollari, per esempio), o dove c’è grande incertezza sulla domanda totale.

Spesso, comunque, i problemi non sono complicati, il tempo è limitato, o la previsione della domanda totale non è abbastanza importante da meritare quell’impegno (per esempio, l’azienda sta cercando di aggiungere un paio di punti alla sua piccola quota di mercato). In questi casi, i manager dovrebbero procedere rapidamente ed economicamente. Possono, per esempio, affidarsi al giudizio di esperti o a regressioni non sofisticate per prevedere i driver della domanda. Anche gli approcci limitati possono produrre intuizioni. Inoltre, iniziare il processo di analisi della domanda può aiutare i manager a determinare se esistono importanti problemi di domanda che dovrebbero essere analizzati più a fondo.

La previsione della domanda totale può essere importante per le decisioni strategiche. Sviluppare previsioni indipendenti attraverso la struttura a quattro fasi che ho delineato non solo porterà a raccomandazioni migliori, ma aiuterà anche a costruire la convinzione e il consenso per l’azione creando la comprensione dei driver della domanda e dei rischi nelle previsioni.

Anche quando il lavoro è solido, però, rimarranno delle incertezze: le discontinuità saranno ancora difficili da prevedere, specialmente se sono radicate in cambiamenti politici, macroeconomici o tecnologici di grande portata. Ma i manager che spingono il loro pensiero attraverso i passi di questa struttura avranno più possibilità di trovare queste discontinuità rispetto a quelli che non lo fanno. E quelli che basano le loro strategie di business su una solida conoscenza della domanda avranno molte più possibilità di fare investimenti saggi e di competere efficacemente.