Spesso i clienti ci chiedono l’analisi della varianza perché non riescono a comprendere tutti i fattori che impattano sui ricavi o sui costi. La mole di dati a loro disposizione contiene la spiegazione, ma la reportistica abituale non è in grado di evidenziarla.
Ed è qui che viene in aiuto il nostro modello di Variance Analysis, che è in grado di effettuare una scomposizione di tutti i fattori che impattano sul risultato del KPI che si vuole analizzare (es. vendite, margine, costi).
Il modello di Blue BI consente di evidenziare precisamente quali sono gli elementi critici e le cause che generano lo scostamento inatteso del KPI che si sta monitorando.
La Variance Analysis fornisce risposte a volte inaspettate perché annegate nella molteplicità dei dati. E’ solo grazie a questo tipo di analisi che si riescono ad analizzare separatamente, effetto per effetto, le cause degli scostamenti.
In cosa consiste la variance analysis?
Quando si parla di variance analysis in ambito aziendale (nota anche come “Effetto Prezzo ed Effetto Volume”) si fa riferimento allo studio di un determinato KPI che permette di scoprire e valutare gli scostamenti tra diversi periodi temporali. Questa tipologia di analisi è fondamentale per determinare con precisione quali aspetti stiano influenzando maggiormente l’andamento dell’indicatore di riferimento (es. ricavi, costi, margine).
Prima di continuare, è dovuta una precisazione sulla nomenclatura in lingua italiana e inglese di questa tipologia di progetti. In inglese solitamente ci si riferisce a queste analisi con il nome di “Variance Analysis” dove la parola variance sottolinea una differenza/variazione tra i due periodi in cui viene valutato il KPI. In italiano la traduzione letterale “analisi della varianza” è fuorviante e qualcuno potrebbe dire addirittura errata. L’analisi, infatti, non prevede l’utilizzo di concetti statistici quali la deviazione standard e la varianza. Per questo motivo, nel riferirci in italiano all’analisi, utilizzeremo la terminologia “Analisi degli Scostamenti”.
Fatta questa doverosa precisazione, possiamo tornare a parlare delle caratteristiche dell’Analisi degli Scostamenti.
Nel mondo dell’analisi dei dati e della business intelligence uno degli obiettivi principali è quello di supportare le decisioni aziendali tramite informazioni di valore ricavate da un profondo studio dei dati a disposizione.
L’analisi degli scostamenti è una delle soluzioni che in Blue BI proponiamo al fine di raggiungere questo obiettivo e, di conseguenza, di generare valore per i nostri clienti.
Il valore aziendale di un’analisi degli scostamenti:
Identificare Tendenze di Mercato:
Analizzare i dati delle vendite consente all’azienda di identificare tendenze di mercato, come cambiamenti nelle preferenze dei consumatori, andamenti stagionali o impatti di eventi esterni. Queste informazioni permettono all’azienda di adattare le proprie strategie di vendita e marketing per massimizzare le opportunità di crescita e soddisfare meglio le esigenze dei clienti.
Ottimizzare Strategie di Pricing e Promozione:
Esaminare i dati delle vendite può aiutare l’azienda a valutare l’efficacia delle sue strategie di pricing e promozione. Capire quali prodotti o servizi sono più sensibili al prezzo, quali promozioni sono più efficaci e come i cambiamenti nei prezzi influenzano le vendite può generare decisioni data-driven per massimizzare i profitti e mantenere la competitività sul mercato.
Rilevare Problemi Operativi e Opportunità di Miglioramento:
Analizzare i dati delle vendite può rivelare eventuali problemi operativi all’interno dell’azienda che potrebbero influenzare le performance aziendali. Inoltre, può anche evidenziare opportunità di miglioramento, come l’introduzione di nuovi prodotti o servizi, l’espansione in nuovi mercati o l’ottimizzazione dei processi interni per aumentare l’efficienza complessiva dell’azienda.
Caso di studio
Negli scorsi mesi abbiamo portato a termine un progetto di analisi degli scostamenti per un nostro cliente in ambito Fashion. Il cliente aveva la necessità di comprendere meglio cosa influenzava le vendite.
Il nostro cliente stava riscontrando periodi temporali differenti in cui notava significative variazioni nelle vendite dei propri prodotti, con periodi di crescita e/o periodi di calo.
Al fine di comprendere le cause di tali oscillazioni e sviluppare strategie di vendita mirate, l’azienda cliente si è rivolta a Blue BI per condurre un’analisi approfondita sulle variazioni delle vendite.
Le necessità del cliente
In particolare, l’obiettivo del cliente era determinare una scomposizione degli effetti che spiegasse tali variazioni. Oltre a identificare le cause di tali oscillazioni, il cliente voleva quantificare l’entità del loro impatto, per scoprire quali fossero i fattori più significativi che meritavano un’attenzione particolare nella gestione aziendale. Infine, il cliente voleva ottimizzare le proprie performance di vendita grazie ai KPI espressi all’interno di una Dashboard Power BI.
Il ruolo di Blue BI
Al fine di risolvere le problematiche del cliente, abbiamo avviato un’analisi dettagliata che teneva in considerazione diversi effetti:
- Tasso di cambio
- Prezzo
- Volume
- Mix Prodotti
- Articoli nuovi e dismessi
La Dashboard è stata sviluppata andando a confrontare due anni consecutivi, in particolare soffermandosi su 3 periodi temporali:
- Year to date
- Month to date
- Week to date
Perchè Blue BI
Il valore generato da Blue BI è inizialmente stato legato allo sviluppo e alla revisione della metodologia da applicare.
Nei progetti di Variance Analysis è fondamentale discutere della metodologia che andrà a definire tutti gli effetti che compongono la variazione del KPI in analisi. Per questo, abbiamo sfruttato le nostre competenze in campo statistico ed economico per suggerire modifiche e migliorie alla metodologia proposta dal cliente, rendendola più efficace e scalabile.
Successivamente abbiamo creato una Dashboard con Power BI che permette sia una corretta visualizzazione dei dati che una rappresentazione e un layout accattivanti che coinvolgono al massimo l’utente nella navigazione.
I risultati sono stati determinanti per il cliente, perché gli hanno fatto comprendere che la variazione del tasso di cambio è stato il fattore che maggiormente ha inciso sulle vendite.
La Variance Analysis, inoltre, ha permesso al cliente di migliorare le strategie di vendita.
Ad esempio, la possibilità di identificare quanto gli articoli nuovi performassero meglio o peggio rispetto agli articoli dismessi, ha permesso al cliente di rivedere le proprie strategie di prodotto.
Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.
