E se ti dicessi che il successo nel business non è una scienza esatta, ma un lancio di dadi con probabilità a tuo favore? Sembra una scommessa azzardata, vero? Eppure, Rory Sutherland, una delle menti più influenti nel campo della economia comportamentale e del marketing comportamentale, ci invita a riconsiderare il nostro approccio al successo aziendale. Per lui, un buon CEO non vede il business come deterministico, ma profondamente probabilistico, e questa è una differenza enorme.
Spesso, noi tutti ci ritroviamo a inseguire la certezza, i numeri precisi, la prevedibilità assoluta. Ma Rory ci ricorda che il mondo reale, specialmente nel marketing, funziona diversamente.
Il successo nel business è probabilistico, non deterministico: accettare incertezza e casualità gestibile è fondamentale.
Immaginate un casinò, ma con quote a vostro favore. Ecco, il marketing, secondo Sutherland, è proprio questo: un gioco di probabilità in cui l’abilità conta, ma la certezza non esiste. Non possiamo pretendere di sapere al centesimo quanto ricaveremo da ogni campagna. È un errore che facciamo noi marketer, cercando di essere “quantificabili” come le operazioni, illudendoci che tutto funzioni come la fisica newtoniana. Invece, la maggior parte delle attività di marketing opera in un territorio molto più ambiguo.
Un buon CEO, ci dice, riconosce questa natura probabilistica del business. Al contrario, l’ossessione per la certezza assoluta e i risultati immediati spesso porta a un taglio dei costi, soffocando le strategie di innovazione e l’investimento. Pensiamo a decisioni reversibili (“due-way door” di Bezos): possiamo permetterci di sperimentare di più, perché l’errore non è irreversibile. Il nostro obiettivo non dovrebbe essere “avere ragione”, ma piuttosto essere “interessantemente meno sbagliati”, in modi che ci distinguano dalla concorrenza.
La “fama” di un brand aumenta la probabilità di “colpi di fortuna” (lucky accidents) nel marketing e nella visibilità.
C’è un principio semplice quanto potente: se sei famoso, hai più probabilità di avere fortuna che se sei sconosciuto. Sembra quasi una legge universale. Un brand noto viene trovato dai clienti; un brand oscuro deve spendere una vita a cercarli. Questa è una lezione fondamentale del marketing comportamentale.
Pensiamo a fenomeni come una tendenza virale inaspettata o un “colpo di fortuna” che porta un prodotto alle stelle. È vero, a volte questi eventi sono accidentali. Ma le marche più conosciute e affermate hanno una “superficie di esposizione” maggiore a queste opportunità. Le persone sono più propense a parlare di ciò che già conoscono, a far emergere il loro prodotto in una conversazione, a provare un “trucco” visto online. È un investimento probabilistico: non puoi prevedere l’incidente fortunato, ma puoi aumentare le tue probabilità che accada.
L’intelligenza artificiale può migliorare il “livello base” delle prestazioni, ma la comprensione del contesto umano, l’intuizione e il pensiero laterale rimangono insostituibili per l’innovazione.
L’AI è destinata a cambiare il mondo, su questo non ci sono dubbi. Ma come? Rory suggerisce che l’AI eleva il “livello base” delle prestazioni, rendendo difficile essere semplicemente “cattivi” in molti campi, un po’ come le grandi catene alberghiere hanno migliorato lo standard generale. Ci impedisce di fare cose “totalmente idiote” e può portare le performance a un livello “medio o buono”.
Tuttavia, il vero punto di forza dell’AI potrebbe essere quello di agire come un “consigliere” o uno “stimolo”, fornendo punti di partenza più interessanti o migliori domande. Il suo limite è spesso psicologico, non tecnologico. L’AI è eccezionale nell’ottimizzare un contesto ristretto, ma l’essere umano, con la sua “emisfero destro” del cervello, eccelle nel considerare il contesto più ampio, l’intuizione, i “casi speciali”. Pensiamo a un navigatore satellitare: geniale a volte, ma lo ignoriamo quando capiamo che le sue indicazioni non tengono conto del meteo, del nostro desiderio di un percorso panoramico o della necessità di bassa varianza nel tempo di percorrenza. Questo è il punto in cui il bias di quantificazione emerge.
Ci preoccupa, in un contesto istituzionale, che la raccomandazione dell’AI possa creare un’asimmetria di colpa, dove un medico potrebbe seguire l’AI anche contro il suo giudizio per evitare cause legali. L’AI, per come è addestrata, è cieca a tutto ciò che è al di fuori del suo modello, e questo è un rischio che dobbiamo considerare attentamente.
Marketing e innovazione richiedono principi contabili e di valutazione fondamentalmente diversi rispetto alle operazioni standard, valorizzando l’esplorazione e accettando il rischio di sprechi in quest’ultima.
Per Rory, marketing e innovazione sono un nastro di Möbius: l’una finanzia l’altra e la informa. Non si tratta di un compromesso, ma di una complementarità. Ma per farlo, abbiamo bisogno di principi contabili diversi. Non possiamo applicare la stessa logica di un’operazione standard a un processo di esplorazione.
Nelle operazioni, il rapporto costi-benefici è chiaro: l’energia consumata deve essere inferiore all’energia recuperata. Questo piace ai contabili. Ma nell’esplorazione, dobbiamo accettare che alcuni “viaggi” siano una perdita di tempo. Questo è un rischio che dobbiamo essere disposti a correre, come ha dimostrato Bezos con Amazon Web Services (AWS), inizialmente un progetto con un business case poco convincente, ma che si è rivelato la parte più redditizia di Amazon. Spesso, ciò che sembra rigore è solo la paura di prendersi responsabilità. La vera strategia di innovazione richiede il coraggio di esplorare, anche accettando un certo livello di “spreco” apparente. L’analisi degli outlier, non delle medie, è ciò che ci offre la vera intuizione.
È cruciale resistere al “bias di quantificazione” che privilegia ciò che è misurabile, ignorando l’importanza della psicologia umana e del contesto nelle decisioni aziendali.
Il bias di quantificazione è un nemico silenzioso del business. Tendiamo a dare importanza solo a ciò che può essere inserito in un foglio di calcolo, ignorando aspetti “troppo soffici” come la psicologia umana e il contesto. Questo è evidente quando un argomento basato su dati, anche se aggregati e provenienti dal passato, prevale su una discussione basata su concetti più astratti o sull’intuizione.
Pensiamo, ad esempio, all’economia dei trasporti che ignora completamente il fattore psicologico e comportamentale, concentrandosi solo su velocità, capacità e tempo. Si spendono miliardi per ridurre i tempi di viaggio, ma si trascurano costi minimi per migliorare l’esperienza (es. tavoli sui treni). Oppure, le decisioni politiche che puntano solo su incentivi economici, ignorando completamente le leve comportamentali. Si chiede alle persone di fare sforzi enormi (installare pompe di calore complesse) quando ci sarebbero soluzioni più semplici e psicologicamente accessibili (come i condizionatori che sono pompe di calore aria-aria).
Il problema è amplificato dal bias di negatività dei media, che tende a focalizzarsi sui fallimenti o sui problemi, invece di celebrare le innovazioni o i successi. Le auto elettriche, le consegne con droni, le strategie di innovazione di aziende britanniche di successo: tutto rischia di essere dipinto in chiave negativa, ostacolando l’adozione e il progresso. Invece di concentrarci sui dati, dovremmo anche chiedere ai marketer cosa è “facile da vendere” e cosa è “impossibile” a livello comportamentale.
Domande Frequenti
1. Come possono le PMI applicare il marketing comportamentale probabilistico?
Anche le piccole e medie imprese possono adottare un approccio probabilistico. Invece di investire tutto in una singola campagna con risultati incerti, dovrebbero distribuire gli sforzi in diverse iniziative, accettando che non tutte avranno successo. L’obiettivo è aumentare la “superficie di esposizione” a “colpi di fortuna”, sperimentando con canali, messaggi e contesti diversi. È un po’ come puntare su più cavalli con buone probabilità, piuttosto che su uno solo con la certezza (illusoria) della vittoria.
2. Qual è il ruolo dell’AI nel superare il bias di quantificazione?
L’AI ha il potenziale di aiutarci a superare il bias di quantificazione riportando in equilibrio la discussione dal numerico al verbale. Modelli linguistici di grandi dimensioni, ad esempio, possono elaborare e generare testi, analizzare sentimenti e cogliere sfumature che i numeri da soli non rivelerebbero. Questo può portare a intuizioni più ricche e a decisioni che considerano anche gli aspetti più “soffici” e contestuali della psicologia umana, che in precedenza erano difficili da misurare o inserire in un foglio di calcolo.
3. Perché è importante l’esplorazione nel marketing e come si differenzia dalle operazioni standard?
L’esplorazione è vitale nel marketing perché è il motore dell’innovazione. A differenza delle operazioni standard, che mirano all’efficienza e alla prevedibilità di processi già stabiliti, l’esplorazione si concentra sulla scoperta di nuove opportunità, canali o messaggi. Richiede una tolleranza maggiore al rischio e all’incertezza, accettando che alcuni esperimenti potrebbero non portare a risultati immediati o tangibili. L’esplorazione non solo informa e rinfresca le attività di sfruttamento esistenti, ma può anche portare a scoperte rivoluzionarie che ridefiniscono interi mercati, proprio come le “api scout” di un alveare cercano nuove fonti di nettare.
