Capire l'innovazione · Parte I · I fondamenti
02 · Il problema prima dell'idea
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In sintesi
- I processi di innovazione possono partire dalla tecnologia in cerca di un uso (technology push) o da un bisogno in cerca di una soluzione (market pull). I processi reali sono iterativi, ma il punto di partenza determina il rischio dominante: chi parte dalla tecnologia rischia di costruire ciò che nessuno vuole.
- La letteratura sui jobs-to-be-done sposta l'unità di analisi dal prodotto al compito: le persone non comprano prodotti, assumono soluzioni per svolgere un lavoro. Capire il lavoro viene prima di progettare la soluzione.
- Un problema va validato come si valida una tecnologia. I criteri sono misurabili: frequenza, costo per chi lo subisce, disponibilità a pagare per non averlo, affidabilità della fonte che lo riporta.
- Il punto più economico per fermare un'iniziativa destinata a fallire è prima che lo sviluppo cominci: ogni fase successiva moltiplica il costo dell'errore. L'analisi del problema è quindi la fase con il miglior rapporto tra costo e riduzione del rischio dell'intero processo.
Sezione 1
Due direzioni di marcia: push e pull
I modelli storici del processo innovativo descrivono due direzioni di marcia opposte. Il modello technology push, associato al rapporto di Vannevar Bush Science, the Endless Frontier (1945), descrive un flusso lineare che parte dalla ricerca di base, passa per la ricerca applicata e lo sviluppo, e termina nel mercato: la scienza produce conoscenza, la conoscenza produce tecnologia, la tecnologia trova impieghi. Il modello market pull, formulato in reazione al primo (Schmookler, 1966), inverte la freccia: è la domanda, il bisogno espresso dal mercato, a orientare lo sviluppo tecnologico; l'invenzione segue l'opportunità economica.
La ricerca successiva ha mostrato che entrambi i modelli lineari descrivono male i processi reali. Il modello a catena di Kline e Rosenberg (1986) documenta che l'innovazione procede per iterazioni con retroazioni continue: dal mercato al progetto, dal progetto alla ricerca, dalla produzione di nuovo al progetto. La conoscenza scientifica non è una sorgente a monte ma una riserva a cui il processo attinge in ogni punto quando incontra un ostacolo.
Se i modelli lineari sono descrittivamente falsi, restano però diagnosticamente utili, perché il punto di partenza di un progetto determina quale rischio domina. Un progetto che parte dalla tecnologia (un laboratorio ha sviluppato un materiale, un algoritmo, un processo, e cerca dove applicarlo) ha tipicamente un rischio tecnologico ridotto e un rischio di mercato intatto: la domanda "funziona?" ha già una risposta parziale, la domanda "serve a qualcuno, abbastanza da pagarlo?" non è stata ancora posta. Un progetto che parte dal problema ha la struttura opposta. La mortalità delle startup pende nettamente dal primo lato: le analisi ricorrenti sulle cause di fallimento (tra cui le serie pubblicate da CB Insights sulle autopsie dichiarate dai fondatori) collocano stabilmente al primo posto l'assenza di bisogno di mercato, molto sopra i fallimenti tecnici. Costruire ciò che nessuno vuole è l'errore più frequente e più costoso del settore, ed è un errore che si commette per intero prima di accorgersene, perché la tecnologia che funziona produce segnali di progresso (prototipi, demo, brevetti) anche quando avanza verso un mercato che non esiste.
Da qui la regola metodologica che dà il titolo al capitolo: il problema viene prima dell'idea. Non perché le idee non contino, ma perché un'idea è una risposta, e la qualità di una risposta non è valutabile finché la domanda non è stata formulata con precisione.
Sezione 2
Il lavoro da svolgere: l'unità di analisi corretta
Formulare la domanda con precisione richiede di scegliere l'unità di analisi giusta, e la letteratura sui jobs-to-be-done (Christensen, Hall, Dillon e Duncan, Competing Against Luck, 2016, su un'intuizione che risale a Levitt) propone la più utile: non il prodotto, non il cliente come profilo demografico, ma il lavoro che il cliente sta cercando di svolgere. Le persone non comprano un trapano perché vogliono un trapano: assumono il trapano per ottenere un foro, e assumono il foro per appendere una mensola. Il concorrente di un prodotto non è solo il prodotto simile: è qualunque altro modo di svolgere lo stesso lavoro, inclusa l'opzione di non svolgerlo affatto.
L'esempio empirico più citato di questa letteratura è lo studio sui frullati di una catena statunitense di fast food, condotto dal gruppo di Christensen. L'azienda aveva provato a migliorare il prodotto interrogando i clienti sugli attributi (più denso? più dolce? più frutta?) senza effetto sulle vendite. L'osservazione diretta rivelò che quasi metà dei frullati veniva venduta al mattino presto a pendolari soli in automobile: il lavoro per cui il frullato veniva assunto non era nutrirsi ma occupare un viaggio lungo e noioso con qualcosa di pulito, maneggiabile con una mano e capace di durare venti minuti. I concorrenti reali erano banane, barrette e ciambelle, tutti peggiori su quelle dimensioni. Il miglioramento efficace (più denso, con pezzi di frutta che allungano la durata, erogazione più rapida) discendeva dal lavoro, non dagli attributi.
Per l'analisi di un problema, la prospettiva del lavoro da svolgere produce tre domande operative. In quale processo vive il problema, cioè qual è il lavoro completo dentro cui il punto di dolore si colloca? Come viene svolto il lavoro oggi, con quali soluzioni, e dove esattamente queste falliscono o costano? E quali dimensioni della soluzione contano davvero per chi svolge il lavoro, che spesso non sono quelle tecnicamente più interessanti? La scomposizione del processo attuale nei suoi stadi, con l'identificazione del punto esatto del dolore, è il metodo con cui un problema dichiarato ("perdiamo troppo tempo con X") diventa un problema analizzato (in quale stadio, quante volte, con quale costo unitario, per chi).
Sezione 3
Validare un problema: i criteri
Un problema, come un'ipotesi tecnologica, può essere validato o smentito. I criteri sono quattro, e ciascuno è misurabile o almeno stimabile con evidenza raccolta sul campo.
Frequenza. Quante volte il problema si presenta, per quanti soggetti. Un problema grave ma raro e un problema lieve ma quotidiano hanno economie completamente diverse; il prodotto della frequenza per la gravità è una prima approssimazione della dimensione del dolore, e quindi del mercato potenziale.
Costo. Quanto costa il problema a chi lo subisce, in denaro, tempo, rischio o qualità. Il costo va misurato sul processo reale, non dichiarato in astratto: la scomposizione in stadi della sezione precedente serve esattamente a localizzare e quantificare il costo.
Disponibilità a pagare. La domanda decisiva, e la più difficile, perché la risposta dichiarata è sistematicamente inaffidabile: quasi tutti dichiarano interesse per una soluzione ipotetica, molti meno la comprano quando esiste. Le evidenze forti sono comportamentali: qualcuno paga già oggi soluzioni parziali o artigianali? dedica tempo e risorse proprie ad aggirare il problema? firma una lettera di intenti, un preordine, un pilota a pagamento? La gerarchia dell'evidenza va dal dichiarato (debole) al contrattuale (forte), e il capitolo 07 riprenderà il tema nella cornice generale della validazione di ipotesi.
Affidabilità della fonte. Chi porta il problema, e da quale posizione? Un problema riportato da chi lo subisce quotidianamente da anni, dentro il processo produttivo in cui vive, ha uno statuto diverso da un problema ipotizzato leggendo rapporti di settore. La fonte migliore è il portatore diretto con esperienza lunga e interesse concreto alla soluzione; la peggiore è l'intuizione di chi non ha mai visto il processo. Tra le due c'è una gradazione che va dichiarata e pesata.
Un quinto criterio, trasversale, riguarda la soluzione eventualmente già esistente: se il problema è reale e nessuno lo ha ancora risolto, la domanda "perché?" merita una risposta esplicita. Le risposte accettabili sono di tre tipi: la tecnologia abilitante è recente, il problema è recente, oppure le soluzioni esistenti sono dimostrabilmente inefficaci o inefficienti in un punto identificabile. Se nessuna delle tre regge, l'ipotesi più probabile è che il problema non superi i primi tre criteri, e che il silenzio del mercato sia informazione, non opportunità.
Sezione 4
L'economia di fermarsi presto
L'ultima ragione per cui il problema viene prima dell'idea è economica, e vale la pena renderla esplicita perché governa l'intera architettura dei processi per fasi che il capitolo 07 tratterà in dettaglio.
Il costo di fermare un'iniziativa cresce di ordini di grandezza lungo il percorso. Fermarsi durante l'analisi del problema costa giorni o settimane di lavoro di indagine. Fermarsi dopo lo sviluppo di un prototipo costa mesi di lavoro tecnico e il capitale che li ha finanziati. Fermarsi dopo il lancio costa tutto questo più l'industrializzazione, il marketing, e il costo opportunità delle alternative non perseguite nel frattempo. La letteratura sullo sviluppo prodotto formalizza il principio con la regola empirica dell'amplificazione dei costi tra fasi; il numero esatto varia per settore, la direzione no.
Ne segue una conseguenza controintuitiva: la fase di analisi del problema, che è la meno costosa dell'intero processo, è quella con il massimo rendimento per euro speso, perché è il punto in cui l'informazione capace di uccidere un progetto sbagliato costa meno. Un processo di innovazione ben progettato non tratta quindi l'analisi del problema come una formalità da sbrigare per arrivare alla parte interessante: la tratta come il filtro principale, e considera ogni progetto fermato in questa fase un successo del metodo, non un fallimento. La disciplina di uccidere presto e a basso costo le iniziative che non meritano di proseguire è ciò che rende sostenibile un portafoglio di progetti a esito incerto, come si vedrà nei capitoli 08 e 10.
Nel metodo Volcano
Il capitolo fonda la scelta più caratteristica del camino Volcano: il percorso non comincia dall'idea ma dal problema, e le prime due fasi (F1, cattura del problema; F2, analisi del problema) vengono percorse da Volcano prima che la startup esista. La fase F1 implementa il criterio dell'affidabilità della fonte: il problema entra nella rete portato da chi lo subisce, attraverso canali identificati (clienti, consulenza, alleati, il canale diretto "cuéntanos tu problema"). La fase F2 implementa gli altri criteri della sezione 3: il processo attuale scomposto nei suoi stadi, il punto esatto del dolore, frequenza, costo e disponibilità a pagare, l'esame pezzo a pezzo dell'eventuale soluzione esistente per verificare che sia davvero inefficace o inefficiente. La domanda che chiude F2 ("è frequente, costoso, e qualcuno pagherebbe per non averlo?") è la prima delle sette decisioni, e il metodo la dichiara esplicitamente il punto più economico per lasciar morire un'idea, in coerenza con la sezione 4. La prima delle sei leve di riduzione del rischio (problemi già validati, non idee) è la sintesi di tutto il capitolo, e la matrice problema-soluzione ne è lo strumento operativo.
Letture
Per approfondire
- S.J. Kline e N. Rosenberg, "An Overview of Innovation" (1986): il modello a catena che ha chiuso l'epoca dei modelli lineari; lettura densa ma breve.
- C.M. Christensen, T. Hall, K. Dillon e D.S. Duncan, Competing Against Luck (2016): la trattazione completa dei jobs-to-be-done, con il caso dei frullati e il metodo di indagine.
- A. Osterwalder, Y. Pigneur, G. Bernarda e A. Smith, Value Proposition Design (2014): la traduzione operativa dell'analisi del lavoro del cliente in strumenti di progettazione.
- R. Fitzpatrick, The Mom Test (2013): breve manuale pratico su come interrogare i portatori di un problema senza ottenere risposte di cortesia; utile antidoto all'inaffidabilità del dichiarato.
Domande frequenti
Domande frequenti
Non basta chiedere ai clienti che cosa vogliono?
No, per due ragioni documentate. Le risposte dichiarate su soluzioni ipotetiche sono sistematicamente ottimiste: quasi tutti si dicono interessati, molti meno comprano. E i clienti formulano i bisogni nei termini delle soluzioni che conoscono, chiedendo versioni migliori dell'esistente. L'indagine efficace osserva il comportamento (che cosa pagano già, come aggirano il problema, che cosa firmano) e ricostruisce il lavoro da svolgere, non le preferenze dichiarate.
Un problema che nessuno ha ancora risolto è sempre un'opportunità?
No: il silenzio del mercato è informazione. L'assenza di soluzioni è compatibile con un'opportunità solo se regge una di tre spiegazioni: la tecnologia abilitante è recente, il problema è recente, oppure le soluzioni esistenti falliscono in un punto identificabile e dimostrabile. Se nessuna regge, l'ipotesi più probabile è che il problema non superi i criteri di frequenza, costo o disponibilità a pagare.
Partire dalla tecnologia è quindi sempre un errore?
No: molte innovazioni importanti sono nate technology push, e un venture builder riceve legittimamente tecnologie in cerca di applicazione. L'errore non è il punto di partenza ma la mancata gestione del rischio che quel punto di partenza comporta: chi parte dalla tecnologia ha il rischio di mercato intatto, e deve percorrere comunque l'analisi del problema (per quale lavoro, di chi, con quale costo attuale) prima di investire nello sviluppo. Il punto di partenza determina l'ordine delle validazioni, non la loro necessità.
Fermare un progetto in fase di analisi non è ammettere un fallimento?
È il contrario: è il metodo che funziona. Ogni fase successiva moltiplica il costo dell'errore, quindi un'iniziativa destinata a non reggere che viene fermata quando ha consumato solo settimane di indagine è capitale salvato e riallocato su alternative migliori. In un portafoglio di progetti a esito incerto, la disciplina di uccidere presto è ciò che finanzia i progetti che meritano di proseguire.
John F. Kennedy, 1962