«L’AI prevede il mercato» è una promessa che si sente spesso. Per una piccola impresa, però, la domanda utile è un’altra: cosa può prevedere sui tuoi numeri.
Prevedere il mercato e prevedere i propri numeri sono due mestieri diversi, con dati diversi e un’utilità molto diversa. Vediamo cosa si ricava, dove questi strumenti si fermano e quale verifica fare prima di fidarsi di un risultato.
Prevedere il mercato e prevedere i tuoi numeri sono due mestieri
Il mercato: dove va la domanda, quale tendenza sta nascendo. È la parte di cui si parla di più, e per una piccola impresa è quella in cui gli strumenti servono meno: i dati che servirebbero non li hai, e quelli pubblici li hanno tutti.
I tuoi numeri: quando riordinerà quel cliente, cosa tirerà il mese prossimo, chi sta per smettere di comprare. Qui i dati li hai, sono nel gestionale, e l’utilità è reale.
Quasi tutto il valore per un’azienda piccola sta nel secondo gruppo. Il primo è interessante da leggere e raramente cambia una decisione.
Cosa puoi ricavare dai tuoi dati
Stagionalità e ricorrenze. Quando parte la richiesta, quando cala, quanto dura il picco. Serve a comprare, a organizzare le persone e a decidere quando spendere in pubblicità.
Il momento del riordino. Chi supera il proprio intervallo abituale è un segnale, e arriva mentre puoi ancora chiamarlo.
Chi sta per andarsene. Cala la frequenza, cala l’importo, smettono di rispondere.
Cosa si compra insieme. Spesso ci sono abbinamenti che nessuno aveva notato.
Sono conti sui tuoi dati, fatti in fretta su tanti clienti insieme. Il vantaggio sta nel fatto che vengono fatti: a mano, di solito, nessuno trova il tempo di farli.
I numeri sbagliati sembrano sempre giusti
Il rischio più concreto è una risposta impeccabile costruita su dati che significano un’altra cosa. Lo strumento non ti avvisa: i totali escono in ordine e hanno l’aria giusta.
Mi è capitato sul mio conteggio del fatturato per cliente. Il sistema sommava le fatture dal gestionale, che è la cosa ovvia da fare. Solo che in quel gestionale ogni vendita nasce come conferma d’ordine e diventa fattura dopo. Contando solo le fatture perdevo gli ordini non ancora fatturati; sommando ordini e fatture insieme contavo due volte la stessa vendita, perché la fattura cita l’ordine riga per riga. Me ne sono accorto solo ricalcolando a mano.
Lo racconto perché nessun modello e nessuna analisi automatica avrebbe segnalato il problema. I dati erano completi e nel formato giusto, ma sbagliati nel significato, e questo lo vede solo chi sa come funziona l’azienda dall’interno.
I segnali gratuiti che quasi nessuno guarda
Prima di comprare qualsiasi strumento ci sono due fonti pubbliche che dicono molto sulla domanda.
Search Console ti dice con quali parole ti trovano e come cambiano nel tempo. Se compaiono ricerche nuove, quella è domanda che si sta formando. Ed è anche il posto dove trovi le pagine che ricevono molte visualizzazioni e pochissimi clic: un’informazione che puoi usare subito, e che nessuna previsione ti darebbe.
L’andamento delle ricerche su Google mostra la stagionalità reale di un termine. Per capire quando parte la domanda nel tuo settore è spesso sufficiente.
I limiti di questi strumenti
Serve storico. Come regola pratica almeno due cicli completi di quello che vuoi prevedere: due stagioni, due giri di riordino.
Le rotture non si vedono arrivare. Una previsione basata sul passato non vede le novità: un concorrente che entra, una norma che cambia.
Una risposta sicura può essere sbagliata. Questi strumenti danno risposte nette anche quando i dati non le sostengono.
Se i dati sono sporchi, l’errore non si vede. E nessuno strumento ti manda un avviso.
La verifica da fare prima di chiedere previsioni
Prima di chiedere previsioni, fai una verifica che costa mezz’ora: prendi un numero che il tuo sistema calcola da solo (il fatturato di un cliente, gli ordini di un mese) e ricalcolalo a mano. Se non torna, hai trovato qualcosa di più utile di qualsiasi modello.
Poi usa le previsioni per decidere cosa fare prima, e la decisione tienila tu. Dove l’errore costa poco, fidati. Dove costa, trattale come uno dei fattori.
Se vuoi capire quali dati hai e cosa se ne può ricavare, è il lavoro della consulenza AI. Su come si usano i dati dei clienti ho scritto qui.
