Come utilizzare
al meglio la Business Analytics
nella ristorazione?
La Business Analytics non è riservata solo alle grandi aziende. Anche i ristoratori possono trarne vantaggio, utilizzando i dati per migliorare i processi, prendere decisioni informate e creare strategie. Ecco una piccola guida che spiega di cosa si tratta e come può essere impiegata nella gestione di bar e ristoranti
Business Analytics. Queste due parole di lingua inglese, dette così, messe insieme, incutono soggezione, e si è subito indotti a pensare che hanno a che vedere con qualcosa che attiene soltanto alle grandi aziende, alle company, a quelle aziende che hanno l’Ufficio Studi, il laboratorio di ricerca & sviluppo, la direzione del personale, la direzione marketing, la direzione vendite, la direzione affari & finanza, l’ufficio acquisti, la produzione. Insomma, roba da 90mila aziende circa in tutto il Paese. Roba per “grandi”, roba per “ricchi”. E invece, va detto, non è affatto così.
Business Analytics, cosa sono esattamente?
La definizione migliore di Business Analytics è, a nostro avviso, la seguente: la Business Analytics persegue l’obiettivo di identificare pattern nei dati e generare nuove intuizioni (insight) per migliorare processi, individuare strategie e rendere l’organizzazione data-driven.
Prima domandina: cosa è il pattern?
Prima rispostina a modo nostro, per capirci tra noi: il pattern è una modalità per mettere insieme e riconoscere elementi che hanno qualcosa in comune. Esempio: in una classe di una scuola media, creiamo il pattern di tutti quelli che hanno gli occhi azzurri. Va da sé che per esclusione si è generato in automatico il pattern degli alunni che non hanno gli occhi azzurri. Chiaro?
Seconda domandina: cosa significa data-driven?
Secondo rispostina: fare in modo che il principale e più significativo supporto alle decisioni provenga da un’accurata analisi dei dati che si è saputo e voluto raccogliere, correlare, interpretare.
Insomma, la Business Analytics è il processo che consente di ricavare un significato dai dati e prendere decisioni conseguenti. Un approccio data-driven alle decisioni e una cultura dei dati diffusa nell’impresa, sia essa il ristorante, sono fondamentali soprattutto in questa fase turbolenta in cui stiamo vivendo.
Business Analytics, per guidare l’impresa
Raccontiamola così. Sai guidare? Ma certo che sì, e ci mancherebbe altro. Guido tutti i giorni, figurati se non so guidare. Bene. Ascolta, e guideresti confortevolmente l’auto se essa fosse sprovvista di cruscotto? Eh, adesso che mi ci fai pensare direi proprio di no. Allora non sai guidare! Ma sì che so guidare, però non guiderei mai, se non per cento metri, di meno e non di più, un’auto sprovvista di cruscotto.
Ecco, la Business Analytics è il cruscotto che informa, mediate strumenti resi noti a chi guida (il management dell’azienda) sullo stato dell’auto (dati interni) e del percorso (dati esterni) istante per istante. Ma attenzione, il cruscotto stesso, per funzionare per rendersi indispensabile a chi guida, viene alimentato costantemente da un continuo flusso di dati. La modalità di guida, che è cosa diversa dall’abilità di guida (abbiamo la patente, sappiamo guidare) è funzione della lettura intelligente (consapevole e attenta) dei dati. È, rieccoci, l’azienda data-driven.
Business Analytics e ristorazione: quanto conta?
Chiedessimo al patron del ristorante quali sono gli asset del suo ristorante, costui, memore di quanto gli è costata, direbbe la cucina, e direbbe il vero. E la sala? Vuoi mettere? Le nuove sedute, la nuova illuminazione, i quadri alle pareti, l’impianto di condizionamento. Quindi, anche la sala. Ed è vero. Peccato che a nessun ristoratore viene in mente l’asset più strategico: i dati.
No dati, no cruscotto; no cruscotto, no guida finalizzata ad obiettivo. Si brancola nel buio e si vive alla giornata. I dati sono a tutti gli effetti un asset aziendale, sta all’abilità dell’ristoratore saperli trasformare in un vantaggio competitivo. Una prima, parziale, conclusione: il successo della Business Analytics dipende dalla qualità dei dati, dall’abilità (know-how) nell’interpretarli, nel loro utilizzo continuo, nella consapevolezza che è dai dati (loro lettura, loro interpretazione) che scaturiscono le decisioni aziendali. Quando ci si abitua a identificare pattern nei dati e generare insight (intuizioni), si migliorano i processi esistenti e si individuano nuove strategie, con il risultato di migliorare la performance aziendale.
È facile imparare a fare Business Analytics?
Bella domanda. Si risponde, e si chiede scusa per la scorrettezza metodologica, dacché non si risponde a domanda ponendo un’altra domanda, così: “è facile imparare a nuotare?” È facilissimo (vero); è facile (vero); difficile (vero); difficilissimo (vero). Possibile? Quattro risposte diverse e tutte vere? Sì, possibile. Facilissimo se desidero fortemente imparare davvero e se l’acqua mi attrae, addirittura la vivo come elemento nativo (il liquido amniotico ci dice niente). Facile se mi va di imparare e se non ho paura dell’acqua. Difficile se non ho tutto questo desiderio di imparare e se l’acqua mi incute non dico paura ma soggezione. Difficilissimo se non rientra nei miei aneliti e se ho terrore dell’acqua.
Ecco, mutatis mutandis, imparare a fare Business Analytics è la stessa cosa: viene naturale se si desidera imparare onde trarne profitto, non la si impara se neanche si comincia il cimento tanto io queste cose già le faccio da me, ma veramente e niente niente, mo’ volete voi insegnare a me, che nel ristorante ci sono nato, come si fa la ristorazione? Un’altra cosa, che è ovvia ma meglio dirla è: non vi è speranza alcuna di fare Business Analytics se non la si impara. Ovvio? Sarà anche ovvio, ma ribadirlo è utile.
Business Analytics, come usare i dati?
Gli alimenti li deposito in cambusa. I vini in cantina. E i dati? Già, i dati. Mi ci vuole un deposito, va bene anche un ripostiglio, per i dati. E guarda caso, in gergo tecnico, la parolina inglese che si usa è repository, che significa proprio “ripostiglio”. A dirla un po’ meglio, si adopera la locuzione data warehouse e, quando si fa anche uso sapiente di dati esterni (e questo uso ci deve stare) allora si parla di data lake. I casi di utilizzo della Business Analytics hanno come unico limite la fantasia, a volere con essa intendere l’apertura mentale atta a “spremere” i dati onde ricavarne succhi preziosi. Creare pattern di dati agevola l’individuazione di problemi poco visibili e conseguentemente propone soluzioni. Leggere ed interpretare dati agevola la formulazione di budget e di previsioni aziendali.
La Business Analytics aiuta a conoscere da vicino i diversi tipi di clienti e le loro preferenze di acquisto; ciò rende percorribile e profittevole la creazione di attività di marketing, comportamenti vincenti sui social media inclusi. Altri ambiti riguardano l’analisi della reputazione del brand, l’analisi dei comportamenti dei clienti, sia in sala sia online. La Business Analytics consente di utilizzare i dati relativi ai collaboratori per fornire al patron insight preziosi. Difatti, i dati delle risorse umane possono essere integrati con quelli dei processi aziendali, permettendo di prendere decisioni informate e creare modelli predittivi. Attenzione, però. Un consolidato acronimo è GIGO. Cosa significa GIGO? Garbage in, garbage out (spazzatura dentro, spazzatura fuori). Insomma, se i dati all’origine non sono puliti, nel senso che non sono veritieri, è chiaro che poi le risultanze sono erronee.
Come dovrebbe approcciarsi il ristoratore alla Business Analytics?
Il primo passo è di “testa”. Ovvero metabolizzare e crederci per davvero (e non fare finta di) alla valenza strategica della data driven company. Si tratta pertanto di sviluppare una cultura aziendale che comprenda, valuti e promuova l’uso dei dati e i vantaggi di questo approccio. Ma proprio per cominciare, ma proprio primo giorno di scuola (posta quindi la necessaria ed insostituibile presenza dell’insegnante), sillabario, quaderno a righe e quaderno a quadretti? Sì, proprio nulla che incuta soggezione: Excel, tutto qui.
Ecco le due gambe con le quali fare il primo passo e poi, si spera, tanto ma tanto cammino. Le due gambe sono: base tecnologica e cultura del dato. A seguire, si tratta di individuare i primi obiettivi; ad esempio, migliorare l’engagement con il cliente, aumentare le vendite, individuare nuovi servizi e nuovi mercati, ottimizzare l’offerta, ridurre i costi. Identificare le fonti di dati rilevanti, sia interne che esterne, e garantire l’integrazione e la qualità dei dati è condizione fondamentale per cominciare la Business Analytics.
A concludere ci sia consentito divulgare acronimo originale: epncc che è trascrizione nella nostra lingua di “and therefore it follows that “. Insomma, epncc a significare “e pertanto ne consegue che”. Il nocciolo degli esiti profittevoli e lusinghieri di una consapevole attività di Business Analytics svolta con la necessaria professionalità (tutta da conseguire) è proprio, riflettiamoci insieme, fare conseguire azioni mirate all’analisi e all’interpretazione dei dati. L’insight di cui si diceva, l’intuizione di ragionevolmente certo successo, posto che si creda davvero al data-driven e ci si attrezzi congruamente per realizzarlo.
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