Lo scenario internazionale, sempre più complesso e dinamico, sta vivendo una fase di ulteriore incertezza a causa della pandemia da Coronavirus. I manager e gli imprenditori di tutto il mondo devono quindi fronteggiarsi quotidianamente con sfide interne ed esterne sempre più articolate e problematiche. Ciò rende doverosa l’introduzione in azienda di strumenti di gestione proattivi che possano prevedere eventuali accadimenti micro e macroeconomici di rilievo per l’attività di riferimento, per poi adattarsi a seconda delle nuove circostanze. Sotto quest’ottica, il Business Plan, strumento ben noto ma forse non sempre utilizzato dalle nostre PMI, deve essere la base di partenza di tutte quelle imprese che vogliono pianificare e controllare le proprie performance in un mondo sempre più imprevedibile.

Premessa

Le incertezze di un futuro sempre meno prevedibile, necessitano di essere affrontate con decisione. Proprio per questo un Business Plan, reso dinamico con la costruzione di uno scenario di riferimento e affiancato da una serie di alternative di possibili, è utile sia per cercare di ‘prevedere’ un avvenire altrimenti troppo fumoso, sia per comprendere le dinamiche che stanno alla base degli accadimenti micro e macroeconomici che, direttamente e indirettamente, condizionano i gradi di probabilità di realizzazione dei vari scenari previsti. Per realizzare scenari potenzialmente verificabili, la  principale sfida da affrontare è quella della scelta dei dati da impiegare nella creazione di questi fattori di dinamismo.

Creazione di scenari: quali dati utilizzare

In un mondo altamente tecnologico ed interconnesso da internet la quantità di dati ed informazioni è costantemente in aumento, rendendone così sempre più facile la reperibilità. La principale conseguenza di questo trend è che, all’aumentare della mole di dati ed informazioni, aumentano anche le fonti poco attendibili a discapito di quelle altamente professionali, ed è per questo che una buona dose di diffidenza è sempre consigliata. Tuttavia, a seconda delle informazioni da noi ricercate, diversi sono gli enti e le organizzazioni che mettono a disposizione degli internauti dati altamente attendibili. Per la redazione di un Business Plan dinamico ed efficace, diverse sono le informazioni di cui necessitiamo e che, a seconda del periodo temporale a cui fanno riferimento, possiamo suddividere in tre macro-gruppi:

• Lagging indicators
• Contextual information o leading indicators
• Prevision

I lagging indicators, dall’inglese ‘lag’, in italiano ‘ritardo’, sono dati che per loro natura si muovono in ritardo rispetto al ciclo economico e che offrono una panoramica di una situazione dopo che questa è effettivamente avvenuta. Un esempio molto cangiante è dato dagli indicatori macroeconomici, come i dati sul PIL dell’ISTAT, che permettono di analizzare la situazione di un determinato mercato, di una zona geografica ben definita, di confrontare i dati attuali con quelli precedenti e di confrontare i dati attuali con quelli precedentemente previsti.

I contextual information (o leading indicators) sono dati quasi sincronici rispetto agli avvenimenti economici a cui fanno riferimento, quindi particolarmente celeri, la cui affidabilità si basa su processi di raccolta e sintesi. Nel mondo finanziario, un leading indicator particolarmente noto è il PMI manifatturiero (USA). Il Purchasing Manager Index (PMI), che si riferisce alle imprese manifatturiere degli Stati Uniti d’America, ha cadenza mensile ed è calcolato dall’Institute for Supply Management (ISM). L’associazione no-profit con sede a Tempe (Arizona) dal 1948, anno del primo report pubblicato, basa le proprie indagini sulle interviste fatte ai responsabili acquisti (o figure simili) delle oltre 400 aziende che prendono parte alle singole indagini. La scelta di interpellare i manager delle aree acquisti ha un grande valore strategico in quanto chi provvede all’acquisto di materie prime è all’inizio del processo produttivo, i cui effetti finali saranno evidenti solo dopo un certo lasso di tempo. Naturalmente, per legittimare la qualità e validità del Purchaising Manager Index agli occhi del lettore, a posteri si effettua un confronto grafico con l’andamento dei lagging indicators, permettendo così una valutazione dell’efficacia del sistema di rilevazione.

Un altro esempio di contextual information è dato dalle analisi, poi pubblicate e rese gratuite, della Banca d’Italia, come quelle sull’indicatore ciclico coincidente (ITA-coin), che fornisce in tempo reale una stima mensile dell’evoluzione tendenziale dell’attività economica.

Le prevision, a differenza dei precedenti gruppi di informazioni, prendono in considerazione solamente dati futuri. L’approccio professionale-statistico nell’attribuire un valore futuro ad una variabile reale consiste nell’utilizzazione di dati lagging e di dati contextual. Naturalmente, per la determinazione e creazione di un Business Plan efficace, la disponibilità di dati storici e anticipatori è fondamentale, infatti è proprio da questi tipi di dati che i team di analisti partono per costruire i modelli statistici-previsionali. Un esempio pratico di come l’utilizzo di dati passati e presenti possano aiutare gli statisti nell’effettuare previsioni è dato dallo Stock Sentiment Analysis che, tramite il monitoraggio delle chat finanziarie, mira ad individuare la direzione del prezzo di specifiche azioni.

Diversi sono gli enti statali e le organizzazioni private che offrono dati prevision, sia nazionali, come Confindustria, Confartigianato, Bankitalia, sia internazionali, come la BCE o la FED, che ogni trimestre pubblicano il Survey of Professional Forecaster (SPF), un report che raggruppa diverse informazioni su alcuni dati macroeconomici, come i tassi di inflazione previsti o le previsioni dei tassi di crescita del PIL. Questi report possono rivelarsi strumenti di rilevanza strategica particolarmente validi per la stesura di un Business Plan in quanto non si limitano a determinare un unico scenario ma forniscono dati su una pluralità di scenari contraddistinti da diversi gradi di probabilità, permettendo così una più semplice quantificazione del rischio e dell’incertezza.

Tuttavia, è fondamentale conoscere a quali variabili è esposto il nostro piano economico-finanziario in modo da concentrarsi solamente sulle informazioni che veramente possono avere una incidenza rilevante per il business in questione, in modo da considerare manovre correttive e, se necessario, modificare le azioni previste.

Nonostante la  grande mole di dati a nostra disposizione, ‘prevedere’ il futuro non è mai un compito semplice. Per far fronte all’incertezza che i tempi venturi riservano alle attività economiche bisogna utilizzare astutamente i dati selezionati per costruire con alcuni metodi gli scenari economici che faranno da punto di partenza per le analisi e le decisioni strategiche della PMI in questione.

Modelli di partenza: probabilistic e what-if scenarios

Tra i tanti metodi che mirano all’analisi dei scenari economici futuri, due sono quelli che nel tempo sono diventati punti di riferimento per le forward analysis: il probabilistic scenario e  what-if scenario, entrambi adoperati nel risk management, soprattutto in ambito finanziario, e che permettono di ridurre l’incertezza del futuro.

La metodologia più accreditata per la costruzione dello scenario probabilistico per la quantificazione dei rischi è da individuare nella crisi finanziaria del 2008, trasformatasi poi in una crisi economica mondiale, che ha ispirato la stesura del quaderno numero 63 della Consob, pubblicato nell’aprile del 2009. L’obiettivo di questo testo era quello di rendere più trasparente l’informazione sui rischi per gli investitori. Fino al 2011, la Commissione nazionale per le società e la Borsa ha esortato il rispetto dell’obbligo della presenza degli scenari probabilistici nei documenti presentati dagli emittenti di prodotti obbligazionari ai loro clienti.

Il probabilistic scenario della Consob si fonda sulla base di tre elementi:

• La misura del rendimento;
• Il grado di rischio dell’investimento;
• L’orizzonte temporale dell’investimento.

Considerando la mole di dati e la complessità di una loro logica integrazione, la creazione di un modello di scenario probabilistico richiede un’elevata capacità di analisi dei dati oltre alla disponibilità di database  efficaci ed efficienti, che per loro natura sono particolarmente costosi oltre che di difficile utilizzo in quanto molto complicati. Inoltre, questo approccio, per quanto utile, presenta il limite di basarsi su informazioni lagging che difficilmente riescono a  stimare la volatilità futura delle variabili considerate, oltre che la variazione della loro correlazione.

Seppur rimanga uno strumento molto valido, la crisi pandemica del Coronavirus e le recenti crisi di mercato ne hanno messo alla prova i fondamentali, creando la necessità di uno strumento ancor più flessibile e dinamico: il what-if scenario.

Adoperato dal 2011 anche dalla Consob a discapito dello scenario probabilistico, il what-if scenario risulta molto più adatto nelle previsioni economiche-finanziarie effettuate in condizione di particolare incertezza. Il focus dello scenario what-if è la determinazione degli impatti della variazione di alcune variabili entro i confini precedentemente segnati dall’analista.

Per la realizzazione di un modello previsionale efficace ed efficiente hanno una particolare importanza strategica:

• La definizione della variabili rilevanti;
• Il valore atteso delle variabili;
• Il calcolo della banda d’oscillazione.

Affrontando il tema della definizione delle variabili rilevanti può essere particolarmente proficuo prendere spunto dal quaderno N. 71 dell’ODCEC di Milano sui Sistemi di allerta interni, almeno per quanto riguarda la stesura dell’elenco dei rischi a cui la start-up o PMI è esposta. Naturalmente sono da considerare attentamente anche le variabili che in senso positivo permettono all’idea di business di avere un seguito fruttuoso.

Per quanto riguarda il valore atteso delle variabili bisogna fare attenzione all’errore medio di stima per essere in grado di valutarne eventualmente il grado di affidabilità.

Il terzo punto, riguardante il calcolo della banda di oscillazione (in origine il margine all’interno del quale il tasso di cambio tra due valute era libero di fluttuare intorno alle parità centrali prestabilite in un accordo monetario internazionale), vuole suggerire all’analista di utilizzare la ‘storia’ delle variabili in modo da calcolarne la volatilità per il periodo d’interesse. Una volta individuata e definita la variazione attesa, bisogna calcolare l’effetto che questa potrebbe avere sul progetto o l’azienda presa in considerazione. Naturalmente, seppur complicata, è doverosa l’analisi degli effetti che la variazione di due o più variabili può avere sul sistema.

Nonostante il probabilistic scenario rimanga un’alternativa valida in determinate situazioni,  l’approccio che più si è affermato è quello del what-if scenario, tant’è che le Banche Centrali, sulla base di questo secondo modello, hanno implementato lo ‘stress test’.

Dalle banche alle PMI: lo stress test

Lo stress-test delle banche è una valutazione della riserva di capitale in corso dalle autorità di vigilanza bancaria per determinare se le organizzazioni bancarie più grandi hanno capitale sufficiente a reggere l’impatto di un ambiente, sia a livello macro-economico che micro-economico, più complesso e difficile rispetto a quanto attualmente previsto. Anche se è uno strumento nato per il settore bancario, può essere tranquillamente utilizzato per la creazione di scenari di tipo what-if per analizzare la capacità di un’organizzazione di resistere alle turbolenze causate da un’eventuale e statisticamente plausibile scenario economico grave. Lo stress test bancario infatti, analizza la capacità di resistenza dell’istituto di credito in questione sia in condizioni ‘attese/normali’, sia in condizioni ‘difficili/negative’.

Il vantaggio degli stress-test è che sono facilmente applicabili nella costruzione di Business Plan per le PMI, inoltre si possono consultare le linee-guida messe a disposizione dalla Banca Centrale Europea. Le indicazioni della BCE offrono importanti ed utilissimi spunti su quali informazioni soffermarci tra la miriade che disponiamo, come le lagging, contextual e previsional, e su come valutarle ed analizzarle per poi ricavarne informazioni previsionali coerenti.

La banca situata a Francoforte sul Meno spiega come sia di rilevanza strategica la presenza di un data-base che contenga le principali key-variables da revisionare di volta in volta a seconda delle necessità. Sulla base dei dati contenuti ed organizzati nel data-base, gli stress-test dovrebbero tenere in considerazione tutti i tipi di rischio (economico, patrimoniale e basilari) e rilevare le variazioni nel rapporto tra i vari tipi di rischio oltre ai fattori di rischio. Il consiglio dato alle organizzazioni è quello di identificare i fattori di rischio che possono influenzare l’impresa, per poi eseguire costantemente (sempre in coerenza con il profilo di rischio, con il modello di business e con la strategia aziendale) degli stress-test di intensità adeguata alla tipologia di business presa in considerazione. Di fondamentale importanza per chi andrà ad effettuare degli stress-test è l’utilizzo di differenti livelli/gradi di gravità per definire i fattori di rischio individuati al fine di riuscire a rappresentare una gamma di scenari differenti. Gli scenari rappresentati nel Business Plan permetteranno di analizzare l’andamento dell’impresa in maniera dinamica, permettendo di effettuare manovre correttive (dianzi previste) a seconda alla situazione che si viene a verificare, anche se quest’ultima è molto critica.

Prepararsi al peggio: denial e worst scenarios

Gli scenari denial e worst, in italiano ‘di negazione’ e ‘peggiore’, sono essenziali per poter determinare anzitempo il valore degli elementi del piano che, se oltrepassati, facciano scattare automaticamente delle manovre correttive (o, nel peggiore dei casi, la cessazioni di un’attività o business). Nel caso dei denial scenarios,  attraverso la definizione degli alarm-variables, il redattore del Business Plan è facilitato nel definire il livello di scostamento dallo scenario ‘base’ ritenuto allarmante (ad esempio: se la variabile ‘X’ diminuisse del 12%, l’azienda non sarebbe più in profitto; se il numero degli ordini scendesse sotto il livello definito accettabile, non vi è più convenienza a continuare l’attività).

Per quanto riguarda i worst scenarios, cioè la contemplazione  di scenari molto gravi dove si vengono a verificare le peggiori condizioni possibili, permette di determinare il livello di resilienza di una determinata impresa. Infatti, considerando una situazione economica molto negativa, possiamo stimare il capitale necessario ad assicurare la resilienza della piccola o media impresa in questione e, quindi, di conseguenza definire il rischio a cui si espone un eventuale stakeholder se le proprie risorse non fossero pari o superiori al capitale richiesto per far fronte ad un’operazione di emergenza.

Dinamismo personalizzato

Considerando la specificità dei settori, così come l’unicità delle PMI nostrane, un approccio standardizzato nella creazione degli scenari è inadeguato per far fronte alle reali necessità delle imprese. Solo un approccio taylor-made, cioè fatto su misura per l’organizzazione in questione, permette di definire le fonti d’informazioni da cui prendere i dati e definire le variabili chiave su cui basare la creazione degli scenari che saranno alla base del Business Plan dinamico.

Lo scenario personalizzato dovrà categoricamente considerare:

• Le assunzioni di fondo su cui si basa l’idea di business e il punto dal quale non sono più valide;
• Gli aspetti aleatori, come le analisi dei fattori specifici di rischio dell’azienda (ad esempio la concentrazione dei fornitori o dei clienti o il tempo di riscossione);
• Gli aspetti economici, come le modalità in cui viene creato valore;
• Gli aspetti finanziari, come l’andamento del cash-flow.

La crisi del 2008 prima e poi la crisi sanitaria da Coronavirus, insieme ad un ambiente competitivo sempre più mutevole, hanno reso indispensabile la trasformazione dei classici strumenti di controllo di gestione, e sulla base di questi assunti che il Dynamic Business Plan diviene un utilissimo alleato. La capacità di questo ‘nuovo’ strumento personalizzato nel permettere un veloce adattamento al contesto economico, rende necessario il suo inserimento all’interno delle PMI che vogliono rimanere competitive nel medio-lungo periodo.