Obiettivi, Azioni, Risultati

Obiettivi, Azioni, Risultati: il modello circolare della gestione aziendale

Ogni azienda, indipendentemente dalle sue dimensioni, vive di obiettivi. Alcuni sono economici e immediatamente misurabili, altri sono qualitativi e incidono sul benessere interno o sul posizionamento sul mercato. In tutti i casi, saperli definire in modo chiaro rappresenta il primo passo per guidare la crescita.

Nel nostro Modello Circolare di Analisi Strategica, sviluppato da Luca Biscione in collaborazione con PMC Coach, gli obiettivi non sono mai considerati isolatamente: essi fanno parte di un processo integrato che comprende la definizione delle azioni da intraprendere e la valutazione dei risultati raggiunti. Solo questo approccio a ciclo continuo consente di ottimizzare la gestione aziendale, creando un legame costante tra pianificazione, esecuzione e misurazione.

Un’azienda parte con il piede giusto quando riesce a chiarire dove vuole andare. Senza una visione precisa, ogni investimento e ogni iniziativa rischiano di essere inefficaci o dispersivi.

Gli obiettivi possono variare moltissimo in base al settore e al contesto:

• crescita del fatturato,

• aumento delle quote di mercato,

• miglioramento della marginalità,

• riposizionamento competitivo,

• ottimizzazione dei costi,

• chiusura di linee produttive non più redditizie,

• innalzamento della qualità del lavoro interno.

Ogni reparto porta avanti i propri obiettivi specifici: il commerciale persegue risultati di natura finanziaria; la produzione mira a ridurre sprechi e difetti; il tecnico si concentra su tempi e performance di progetto; la logistica lavora sull’efficienza delle consegne.

Dati al centro delle decisioni

Tutti questi obiettivi necessitano di un’attenta validazione. E qui entra in gioco il data-driven marketing: oggi, grazie all’analisi dei dati, è possibile testare la coerenza di un obiettivo con il contesto di mercato e con le risorse aziendali disponibili, evitando scelte basate solo su intuizioni o percezioni.

Aziende come Amazon hanno costruito il loro vantaggio competitivo proprio su questo approccio. Grazie alla raccolta e analisi dei dati sugli acquisti, l’azienda riesce a proporre raccomandazioni personalizzate che generano oltre il 35% delle vendite complessive. In questo caso, l’obiettivo di aumentare la quota di mercato e la fidelizzazione dei clienti è stato perseguito con azioni supportate dai dati, con risultati tangibili e misurabili.

Un altro esempio virtuoso è Netflix, che utilizza modelli predittivi basati sui dati di visione degli utenti per decidere quali contenuti produrre o acquistare. L’obiettivo – incrementare il tempo medio di permanenza sulla piattaforma – viene costantemente validato e ridefinito grazie a forecast e analisi comportamentali. Le azioni (scelta dei contenuti, personalizzazione delle raccomandazioni) sono direttamente guidate dall’analisi dei dati, con risultati che hanno portato a una posizione di leadership globale.

Anche in Italia non mancano buone pratiche. Enel, ad esempio, ha adottato strategie data-driven per migliorare l’efficienza della rete elettrica e ottimizzare la gestione della domanda. L’obiettivo di ridurre i costi operativi e incrementare la qualità del servizio si è tradotto in azioni concrete, come l’uso di algoritmi di predizione dei guasti. Il risultato è una maggiore affidabilità della rete e un miglioramento della customer satisfaction.