Un PMM fa quasi il lavoro di Jessica Fletcher!

Un prodotto vende meno del previsto? Scopri come analizzare budget, risultati e possibili cause prima di scegliere gli interventi commerciali.

STRATEGIA DI PRODOTTOPRODUCT MARKETINGANALISI DELLE PERFORMANCE

Genny Baldan

10/20/20266 min read

sala riunioni con lente da detective sul tavolo

Un PMM fa quasi il lavoro di Jessica Fletcher!

Come indagare sulle cause quando un prodotto vende meno del previsto.

Jessica Fletcher arrivava sempre quando qualcuno aveva già una spiegazione convincente di quello che era successo. E, quasi sempre, quella spiegazione era sbagliata.

Nel Product Marketing, fortunatamente o sfortunatamente, dipende dai punti di vista, non dobbiamo risolvere omicidi (anche se a volte se ne sfiora qualcuno!).

Ma quando un prodotto vende meno del previsto, ci troviamo davanti a una situazione che ha qualcosa in comune con le sue indagini: molti indizi, diverse persone convinte di conoscere la causa e una gran fretta di arrivare alla soluzione.

Non vende rispetto a cosa?

Prendiamo un caso semplice. Abbiamo lanciato un nuovo prodotto e, dopo qualche mese, il fatturato è molto al di sotto di quello previsto.

Il primo confronto sarà probabilmente con il budget o con il business plan. Ma prima di usare quello scostamento come prova che qualcosa non sta funzionando, vale la pena tornare a capire come era stata costruita l'attesa.

Le aspettative potrebbero infatti essere nate da volumi poco realistici.

Conosco un commerciale che preparava il budget partendo dai clienti che seguiva, contando i rispettivi punti vendita e moltiplicando quel numero per l'unità minima di vendita del prodotto. Sulla carta il calcolo aveva una sua logica: se un cliente aveva cento negozi e l'unità minima era di sei pezzi, diventavano seicento pezzi a budget.

Peccato che avere cento punti vendita non significasse affatto che tutti e cento avrebbero ordinato il prodotto, né che lo avrebbero fatto nelle quantità previste.

Spoiler: quasi sempre le previsioni sul suo mercato erano sbagliate e il budget non veniva raggiunto.

Il dato finale, in casi come questo, dice correttamente che abbiamo venduto meno del previsto. Ma prima di attribuire lo scostamento al prodotto o al mercato, conviene capire quanto fosse solida la previsione da cui siamo partiti.

E non c'è soltanto il tema dei volumi.

Anche il tempo può alterare completamente la lettura del risultato. Se avevamo previsto di rendere disponibile un prodotto a marzo e siamo arrivati sul mercato a maggio, a fine anno stiamo confrontando le vendite effettive con un budget costruito anche su due mesi che, di fatto, non abbiamo avuto.

Per alcuni prodotti il problema può essere ancora più rilevante. Se la domanda è fortemente stagionale, arrivare tardi non significa semplicemente perdere due mesi di vendita: può voler dire essersi giocati una parte importante della stagione.

Prima di cercare una causa nel mercato, quindi, dobbiamo essere sicuri che il risultato sia confrontato con un'attesa sensata e con le condizioni che si sono realmente verificate.

Un numero complessivo può raccontare male una storia

Supponiamo adesso che le previsioni fossero ragionevoli e che il prodotto sia effettivamente sotto le attese.

A questo punto diventa interessante capire dove si concentra lo scostamento.

Potremmo scoprire, per esempio, che gli ordini iniziali dei distributori sono stati abbastanza vicini alle aspettative, mentre i riordini sono molto diversi da un'area all'altra.

Il problema, a quel punto, è già più circoscritto. Non dobbiamo più spiegare genericamente perché il prodotto “non vende”, ma capire perché, dopo un ingresso iniziale abbastanza buono, in una parte del mercato non genera il comportamento successivo che ci aspettavamo.

In altri casi la differenza può emergere tra mercati, canali o tipologie di clienti. E, quando un prodotto può essere utilizzato in contesti diversi, può trovare una buona risposta in alcuni impieghi e molta più resistenza in altri.

C'è poi una possibilità che qualche volta trascuriamo: il nuovo prodotto può trovarsi a competere più del previsto con un'altra nostra referenza a catalogo. Il cliente continua a scegliere il prodotto precedente oppure percepisce troppo poco la differenza tra le due proposte. Il risultato è sempre una vendita inferiore alle attese, ma il problema non è necessariamente la domanda per quella categoria: può essere il modo in cui abbiamo costruito e presentato la nostra stessa offerta.

Scomporre il risultato serve proprio a questo. Il dato aggregato ci dice quanto siamo lontani dall'obiettivo; guardare dove nasce quella distanza comincia a dirci quale problema stiamo davvero cercando di risolvere.

La prima spiegazione plausibile ha un grande vantaggio: arriva per prima

Torniamo al caso dei distributori. Davanti a riordini molto diversi tra un'area e l'altra, qualcuno potrebbe concludere che in quelle più deboli i venditori non stanno spingendo abbastanza il prodotto.

Può essere vero. A questo punto, però, abbiamo un'ipotesi da verificare.

Se il problema fosse davvero quello, dovremmo trovare segnali coerenti: il prodotto entra raramente nelle proposte commerciali oppure ci sono differenze significative tra chi lo propone con maggiore frequenza e chi quasi non lo utilizza.

Se invece scoprissimo che viene proposto regolarmente ma perde al momento della scelta, dovremmo cercare altrove. Potremmo anche accorgerci che il comportamento cambia in funzione del tipo di cliente o dell'utilizzo che ne viene fatto.

È qui che la diagnosi diventa interessante, perché ci obbliga a mettere alla prova la spiegazione che ci è sembrata più convincente all'inizio.

Vendite, Marketing, Product Management e direzione osservano inevitabilmente il risultato da punti diversi. Le informazioni che portano possono essere tutte corrette e, allo stesso tempo, raccontare soltanto una parte del problema.

La diagnosi serve a ricomporre quei segnali e capire quale spiegazione trova maggiore riscontro in ciò che sta realmente succedendo.

I dati servono molto di più quando sappiamo cosa vogliamo verificare

Negli ultimi anni abbiamo costruito dashboard sempre più ricche. È utile, ma la quantità di informazioni disponibile non risolve automaticamente il problema dell'interpretazione.

Possiamo conoscere fatturato, margine, ordini, clienti attivi, rotazione, resi e performance per area e avere comunque davanti più spiegazioni possibili dello stesso risultato.

Nel nostro esempio, sapere che un'area vende meno di un'altra conferma l'esistenza dello scostamento. Per capire da dove nasce dobbiamo confrontare ciò che succede nei diversi passaggi e soprattutto cercare le differenze tra le situazioni in cui il prodotto funziona e quelle in cui incontra difficoltà.

A questo punto i dati smettono di essere soltanto una fotografia della performance e diventano uno strumento per verificare le ipotesi.

Una domanda particolarmente utile è: “Che cosa dovrei osservare se questa ipotesi fosse vera?”

Costringe a definire quale evidenza ci aspettiamo di trovare e, soprattutto, lascia aperta la possibilità che i dati ci portino da un'altra parte.

Ma la causa potrebbe non essere una sola

Una volta scomposto il risultato, può emergere una situazione ancora diversa: quello che appariva come un unico problema in realtà ne contiene diversi.

Un mercato può essere partito tardi e avere avuto meno tempo per sviluppare le vendite. In un altro il prodotto può incontrare un'alternativa già molto radicata. Altrove può esserci una sovrapposizione con una referenza che l'azienda vende già e che clienti o rete continuano a preferire.

Il risultato complessivo mette tutto insieme, ma gli interventi necessari sarebbero molto diversi.

Una promozione applicata indistintamente a tutti i mercati potrebbe migliorare temporaneamente il dato senza incidere sulle cause principali. Lo stesso rischio esiste con una revisione generale del prezzo, una nuova campagna o un intervento sulla rete deciso prima di aver capito dove si concentra realmente il problema.

La diagnosi serve proprio a evitare che un unico numero produca un'unica risposta per situazioni che, guardate da vicino, hanno poco in comune.

Dal sintomo alla decisione

Il punto di partenza era semplicissimo: il prodotto vende meno di quanto avevamo previsto.

Per capire che cosa fare abbiamo dovuto prima verificare la previsione stessa, tenendo conto anche delle condizioni reali del lancio. Poi abbiamo cercato dove si concentrava lo scostamento e soltanto a quel punto abbiamo iniziato a formulare e verificare possibili spiegazioni.

Alla fine potremmo davvero scoprire che bisogna rivedere il prezzo, lavorare sul messaggio, intervenire sulla distribuzione o supportare meglio la rete. Oppure potremmo scoprire che una parte dello scostamento nasce da un budget troppo ottimistico, da un ingresso sul mercato avvenuto più tardi del previsto o dalla concorrenza di un nostro stesso prodotto.

E magari la prima spiegazione che avevamo sentito in riunione era proprio quella giusta. Ma adesso abbiamo qualche elemento in più per sostenerla e, soprattutto, per decidere come intervenire.

Jessica Fletcher, a questo punto, avrebbe probabilmente già riunito tutti in salotto per spiegare come stavano davvero le cose.

Noi possiamo accontentarci di una decisione commerciale presa con qualche indizio in più e qualche supposizione in meno.

Fonti e approfondimenti

Pragmatic Institute — Win/Loss Analysis

L'analisi delle opportunità vinte e perse permette di comprendere perché i clienti scelgono un prodotto oppure preferiscono un'alternativa. Un approfondimento utile per distinguere le spiegazioni formulate all'interno dell'azienda dalle motivazioni che emergono direttamente dal mercato.

Eira Hayward, Mind the Product (2023) — Quick read: Best practices for picking product metrics

Un approfondimento sulla scelta delle metriche di prodotto e sulla loro utilità nel processo decisionale. Per interpretare correttamente le performance non basta raccogliere dati: occorre individuare le informazioni che aiutano a comprendere i risultati e a decidere dove intervenire.

Genny Baldan

Consulente e formatrice in Product Marketing Management

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