Disinvestimento e modellazione predittiva

Disinvestimento e modellazione predittiva
Disinvestimenti strategici

John Hagerty: Vice President, Product Management for Business Analytics at Oracle @jfhagerty


Per quale motivo l'analisi dei dati è la chiave per migliorare le strategie di disinvestimento

Il collegamento tra l'orticoltura e le aziende è più forte di quanto sembri. Proprio come un giardiniere coscienzioso sceglie quali piantine far crescere o rafforza le rose preferite potando gli steli più deboli, le aziende migliorano la propria salute finanziaria disinvestendo sulle risorse che non raggiungono gli obiettivi.

Nonostante la ripresa, non è tutto rose e fiori nel giardino delle aziende. Le continue incertezze politiche ed economiche stanno portando a un fiorire di disinvestimenti. Questo fenomeno è stato evidenziato recentemente da un report di E&Y, che ha rivelato che durante il prossimo anno quattro aziende su cinque hanno intenzione di dismettere parti dell'azienda per gestire la volatilità macroeconomica.

 

"Le decisioni che riguardano i disinvestimenti sono cruciali e devono essere prese partendo da una comprensione "radicale" dell'azienda."

Quando si fa giardinaggio, è importante sapere quali rami tagliare. Il nostro istinto è di potare gli steli con un brutto aspetto, ma a volte hanno semplicemente bisogno di più aria e sole mentre gli steli più belli stanno morendo dalle radici. Analogamente, molte aziende tendono a eliminare le linee di prodotti meno redditizie o che sono nelle prime fasi quando devono ridurre i costi. Si tratta di una visione poco lungimirante, dato che nel tempo questi rami anomali potrebbero aiutare l'azienda a rimanere all'avanguardia e ad aumentare i profitti.

Le decisioni che riguardano i disinvestimenti sono cruciali e devono essere prese partendo da una comprensione "radicale" dell'azienda. È importante considerare in che modo le modifiche apportate ai prodotti, ai servizi o alle operazioni influiranno sull'intera organizzazione.

Un approccio strategico attraverso i dati

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Come con la pianificazione di tipo tradizionale, i segnali che aiutano le aziende a prendere le decisioni corrette sul disinvestimento si trovano all'interno dei dati. Le prime applicazioni dell'analisi dei dati riguardavano il miglioramento della comprensione dei clienti e delle operations e tutto questo continua a offrire i profitti più alti, ma sembra che ora sempre più aziende facciano affidamento sui dati quando si parla di pianificazione futura.

Nel dettaglio, i CFO possono modellare scenari diversi in base a un mix di dati sulla cronologia, sui clienti e sul mercato in modo da prevedere l'impatto del cambiamento sulla performance dell'azienda. Ciò significa che qualunque combinazione di eventi, dagli improbabili risultati delle elezioni a una flessione nella domanda dei clienti fino alle cattive condizioni climatiche, può essere elaborata nei modelli di disinvestimento. L'applicazione di un'analisi stile Monte Carlo a questi numerosi data point permette alle aziende di individuare un numero maggiore di potenziali profitti e determinare la strada migliore.

 

"Ciò significa che qualunque combinazione di eventi, dagli improbabili risultati delle elezioni a una flessione nella domanda dei clienti fino alle cattive condizioni climatiche, può essere elaborata nei modelli di disinvestimento."

Più un'azienda mostra una base forte nei confronti dell'analisi avanzata dei dati, più è probabile che sia in grado di porre le domande giuste e scoprire nuovi percorsi che promuovono un miglioramento continuo. La capacità di vedere in che modo un disinvestimento influisca sulle relazioni con i clienti o rimodelli il servizio e la produzione ha una valore inestimabile.

Tre passaggi per sviluppare modelli più completi

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La situazione intorno alla relazione tra UK ed UE continua a essere poco chiara, così come è poco chiaro in che modo gli Stati Uniti tasseranno i prodotti di importazione. Per questo non c'è da stupirsi se le aziende tagliano i costi e se molte sono tentate di disinvestire sui prodotti i cui margini sono minacciati da costi di spedizione più alti.

Questo potrebbe essere l'approccio migliore e i modelli di pianificazione potrebbero concordare. Tuttavia, una visione a più lungo termine delle sfide future porterebbe le aziende a ripensare al proprio approccio e ad assumere qualche rischio strategico in grado di aumentare le opportunità di crescita.

Di seguito sono riportati tre passaggi fondamentali per lo sviluppo di un approccio alla modellazione solido basato sulle analisi:

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Passaggio 1: raccogliere il maggior numero di dati possibile sulla propria azienda, inclusi dati operativi, sul personale, sui clienti e sul settore oltre alle influenze esterne. Più informazioni si hanno a disposizione, più esaustivo sarà lo scenario di modellazione.

Passaggio 2: una volta raccolti i dati, porre delle domande che aiutino a capire in che modo le diverse decisioni e gli scenari esterni si combineranno per influire su ogni singola parte dell'azienda. Analizzare come le connessioni tra le diverse componenti del modello si modificheranno è tanto importante quanto tracciare output specifici.

Passaggio 3: infine, utilizzare gli insight ricavati dai dati per sviluppare modelli predittivi e prescrittivi. È possibile potenziarli ulteriormente con gli algoritmi di apprendimento automatico che analizzano i dati ed effettuano predizioni intelligenti sulle situazioni future. Combinare i risultati con le proprie supposizioni strategiche per decidere se il disinvestimento è la scelta migliore e quale sarà l'impatto di una decisione del genere.

 

"Più informazioni si hanno a disposizione, più esaustivo sarà lo scenario di modellazione."

Anche se si è tentati dal ridurre le perdite velocemente e dallo svendere gli asset aziendali, è sempre più saggio guardare il quadro completo prima di prendere una decisione importante. Il successo nell'incerto mercato odierno dipende dalla capacità di reagire rapidamente ai cambiamenti e le aziende che hanno a disposizione gli strumenti per analizzare al meglio i dati saranno meglio preparate ad ogni eventualità.


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