Cos'è l'analisi degli scenari?

La tecnica è essenziale per la strategia di investimento e la finanza aziendale e consente valutazioni dettagliate del rischio e un processo decisionale basato sui dati. Affrontare l'incertezza del futuro è qualcosa che tutte le aziende devono affrontare. Con l'analisi degli scenari, possono prendere decisioni di pianificazione strategica per esplorare una serie di possibili eventi futuri, come incertezza economica, interruzioni climatiche ed espansione della linea di prodotti.

Invece di affidarsi a una singola previsione, l'analisi degli scenari offre uno spettro di possibili esiti, che vanno dallo scenario migliore al peggiore scenario, a seconda dell'analisi. Il processo è considerato anche una tecnica di gestione del rischio, in quanto aiuta le aziende a sviluppare piani d'azione e contingenze per gestire vari futuri possibili.

L'analisi degli scenari offre ai team di financial planning and analysis (FP&A) all'interno di un'organizzazione una strategia aziendale per affrontare cambiamenti imprevisti e improvvisi. Questo processo fornisce ai dirigenti aziendali e agli altri responsabili delle decisioni le informazioni necessarie per valutare i potenziali rischi e i fattori chiave, consentendo loro di prendere decisioni più consapevoli.

Considerando una serie di possibili risultati, l'analisi degli scenari migliora la previsione e il budgeting per i team di pianificazione finanziaria e gli stakeholder. Il metodo dimostra l'impegno dell'azienda verso la proattività e la consapevolezza del rischio, soprattutto in relazione al flusso di cassa e alla redditività dell'azienda. Cambiamenti importanti sono talvolta inevitabili e l'analisi degli scenari è un modo per favorire l'agilità organizzativa.

Il metodo viene anche utilizzato per valutare il rischio di diverse decisioni aziendali, come l'aggiunta di nuovi uffici o l'espansione di una nuova linea di prodotti. Eseguendo un'analisi degli scenari, le aziende evitano di buttarsi a capofitto in un investimento e hanno invece a disposizione analisi basate su dati che guidano le loro decisioni aziendali.

Sebbene le organizzazioni utilizzino spesso i termini in modo intercambiabile, l'analisi degli scenari e la pianificazione degli scenari svolgono funzioni distinte nell'ambito della gestione strategica. Entrambi sono processi importanti: l'analisi degli scenari è uno strumento diagnostico che utilizza dati quantitativi, mentre la pianificazione degli scenari è un processo più ampio e immaginativo.

Le differenze principali sono le seguenti:

• Focus quantitativo rispetto a quello qualitativo: l'analisi analisi degli scenari si basa molto sulla modellazione matematica e sui dati statistici per prevedere i risultati. Tuttavia, la pianificazione degli scenari enfatizza la narrazione narrativa e gli insight qualitativi per capire come i cambiamenti sociali, politici e tecnologici potrebbero intersecarsi.

• Ambito ristretto o ampio: gli analisti dei dati utilizzano in genere l'analisi degli scenari per valutare l'impatto di una singola modifica, come un aumento dei tassi di interesse. I pianificatori finanziari utilizzano la pianificazione degli scenari per immaginare l'impatto di eventi importanti, come una pandemia globale o una transizione energetica improvvisa, su un intero settore.

• Obiettivo tattico contro strategico: l'analisi degli scenari informa decisioni tattiche immediate, come fissare un budget o fissare un prezzo di un prodotto. La pianificazione degli scenari guida la strategia di alto livello, aiutando i dirigenti finanziari a individuare nuove opportunità di mercato o minacce esistenziali con anni di anticipo.

• Formato di output: il deliverable, o il risultato dell'analisi degli scenari, è in genere un foglio di calcolo o un grafico di analisi di sensibilità che mostra una gamma di valori finanziari. Il risultato della pianificazione degli scenari è un insieme di narrazioni future distinte che delineano potenziali rischi e strategie.

Un'analisi degli scenari generalmente consiste in tre tipi di scenari. Possono anche essere categorizzate in base al focus e differiscono a seconda dell'orizzonte temporale. Le organizzazioni integreranno una combinazione di tipi di scenari per prepararsi a una gamma di potenziali future, inclusi assunzioni su metriche dei clienti, costi operativi, inflazione e condizioni di mercato.

Il caso base è lo scenario medio basato sulle ipotesi attuali. Questo risultato è il più realistico in un modello di business e viene utilizzato come benchmark per confrontare possibili scenari. Ad esempio, un'azienda potrebbe prevedere una crescita dei ricavi del 10% in base alle tendenze storiche, anche se il suo obiettivo è del 20% (nel caso migliore) o dello 0% (nel caso peggiore).

Questo scenario rappresenta la proiezione più pessimistica possibile e prende in considerazione tutti i rischi negativi, analizzandoli al loro massimo impatto. Viene in genere utilizzato per la valutazione del rischio e considera gli scenari peggiori, come un crollo del mercato, un fallimento totale delle operazioni, il cambiamento climatico o una grave perdita finanziaria. Ad esempio, se il lancio di un prodotto di un'azienda fallisce o si verifica una grande recessione.

Lo scenario migliore rappresenta il risultato ideale previsto per raggiungere un determinato obiettivo. Questo scenario è una proiezione altamente favorevole in cui tutte le variabili chiave si allineano, aiutando l'organizzazione a identificare le aree di opportunità. Un esempio è un'azienda che modella un'elevata crescita delle vendite e bassi costi operativi, ottenendo al contempo un'acquisizione di quote di mercato elevate. 

Non ci sono limitazioni sul numero di casi utilizzati nell'analisi degli scenari. Un'organizzazione può considerare molti scenari con diversi insiemi di assunzioni. L'unico svantaggio di avere molti casi possibili è che più scenari richiedono più analisti, il che può richiedere tempo.

Inoltre, esistono diversi scenari che servono a scopi più specifici:

• Scenari normativi: questi scenari si basano sui risultati più probabili e si basano su variabili note. Aiuta le organizzazioni ad allineare la pianificazione e le priorità con ciò che sembra più probabile.

• Scenari estremi o casi limite: gli analisti esaminano gli scenari meno probabili per testare la resilienza di un'organizzazione e la sua capacità di sviluppare e emettere piani di contingenza.

Alcuni sono classificati in base al focus, come fattori interni o esterni:

• Scenari interni: questo scenario si concentra su diversi fattori sotto il controllo dell'azienda. Lo scenario considera fattori interni, come i livelli di personale, le iniziative della supply chain e i miglioramenti operativi.

• Scenari esterni: questo tipo di scenario si concentra su fattori esterni al di fuori del controllo dell'azienda. Considera fattori come i cambiamenti economici e le tendenze attuali della tecnologia come parte degli scenari futuri.

Altri scenari sono classificati per durata temporale:

• Scenari a breve termine: questo scenario solitamente ha un periodo da uno a tre anni ed è utilizzato per decisioni immediate. Aiuta le organizzazioni a valutare gli impatti su un orizzonte di breve termine, come la volatilità del mercato e i cambiamenti nella supply chain.

• Scenari a lungo termine: questo scenario spesso copre orizzonti temporali da 10 a 30 anni ed è utilizzato per cambiamenti di ampio respiro, come cambiamenti demografici nella società e nuove tecnologie come agentic AI e le funzionalità di machine learning (ML).

L'analisi degli scenari funziona come test di stress per le organizzazioni. Il metodo è un ponte tra il budget statico e la gestione dinamica del rischio. Permette ai chief financial officer (CFO) di andare oltre le stime puntuale e dimostrare come la volatilità possa influenzare i risultati economici.

Isolando variabili specifiche, gli analisti possono determinare quanto sia sensibile un progetto o un investimento ai cambiamenti nell'ambiente interno ed esterno. Questo processo si sposta oltre la semplice previsione, tenendo conto dell'incertezza attraverso una serie di risultati discreti e basati sui dati. Quando si applica l'analisi degli scenari, ci sono alcuni passi generali da seguire.

Inizia con una chiara dichiarazione del problema. Identifica quali decisioni i leader devono prendere e quando. Specifica l'ambito, i vincoli e le assunzioni e chiarisci chi possiede le decisioni e chi le influenza. Spiega perché il problema è importante e collegalo a un impatto misurabile, come ricavi, costi, rischi o conformità. Definisci il successo in modo concreto ed evita di fissare obiettivi vaghi.

Gli analisti devono anche fare distinzione tra variabili controllabili e incontrollabili per garantire chiarezza su dove c'è flessibilità. Conferma l'allineamento con la strategia e i valori aziendali. Mantieni la definizione breve. Una dichiarazione di problema focalizzata guida l'analisi, previene il dilatamento dell'ambito e garantisce che i team valutino gli scenari in base allo stesso obiettivo.

Inizia stabilendo un modello "business-as-usual". Serve da base e utilizza dati attuali e storici e le tendenze esistenti per proiettare i risultati più probabili qualora non si verifichino interruzioni importanti. Utilizza report finanziari, metriche operative, insight sui clienti e ricerche di mercato come dati. In questo passaggio, gli analisti dovrebbero identificare le variabili fondamentali che influenzeranno maggiormente i risultati.

Gli analisti dovrebbero anche identificare i driver che influenzano i risultati, come le tendenze della domanda, le azioni competitive o la capacità della supply chain. Coinvolgi esperti della materia per testare le ipotesi e catturare prospettive diverse, che aiutano a ridurre i pregiudizi. Riassumi i risultati in un breve riassunto ed evidenzia le incertezze con il maggiore impatto, in quanto modelleranno il framework dello scenario.

Il passo successivo nel processo di analisi degli scenari è la creazione di un modello strutturato per la coerenza, che si realizza attraverso il formato Excel o un'altra piattaforma di tabelle strutturate. Definisci elementi comuni per ogni scenario, come la descrizione narrativa, le ipotesi chiave, l'impatto finanziario, i rischi e le raccomandazioni.

In questa fase, gli analisti dovrebbero stabilire un orizzonte temporale che corrisponda alle decisioni da prendere e impostare metriche standard per confrontare gli scenari. Queste metriche possono includere ricavi, margine, requisiti di capitale e esigenze della forza lavoro.

Allinea queste metriche con i KPI aziendali e poi definisci anche gli elementi qualitativi. Il risultato di questa fase è generalmente un modello finanziario che l'azienda utilizza per testare diverse ipotesi e vedere come influiscono sulle metriche chiave.

Una volta stabilito il modello, il prossimo passo è sviluppare gli scenari. A seconda del problema, gli analisti devono sviluppare scenari di base, peggiori e migliori (tra gli altri). È importante includere gli stakeholder di tutta l'organizzazione per assicurarsi che ci sia una visione ampia degli scenari potenziali.

Identificare le variabili chiave e determinare gli intervalli appropriati per ciascuna di esse in base ai dati storici e all'esperienza. È importante che gli scenari siano credibili e non eccessivamente estremi. Un altro modo per comprendere l'impatto di ogni scenario è la modellazione degli scenari, che può essere utilizzata nell'analisi degli scenari per quantificarne gli effetti.

Analizza i risultati dell'analisi degli scenari per determinare i prossimi passi. Valuta i rischi e le opportunità per ogni scenario e poi sviluppa una risposta strategica o un piano di contingenza. È importante analizzare ogni scenario in modo approfondito e confrontare i risultati per vedere se emergono modelli coerenti.  

Le organizzazioni spesso stabiliscono soglie specifiche o indicatori guida basati sull'analisi. Se una variabile supera una certa soglia, come una svalutazione valutaria che raggiunge una percentuale specifica, l'analisi fornisce una roadmap predefinita per una risposta. È importante tenere traccia di quale percorso sta procedendo e aggiornare l'analisi man mano che si rendono disponibili nuove informazioni.

Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi fondamentali dell'utilizzo dell'analisi degli scenari:

• Miglioramento del processo decisionale: valutando più risultati, i leader finanziari possono prendere decisioni informate basate su dati e analisi dettagliate. L'utilizzo dell'analisi degli scenari offre agli stakeholder e ai leader finanziari un'idea di ciò che potrebbe accadere in diverse condizioni future e li aiuta a prepararsi per qualsiasi cosa possa accadere.

• Rilevamento precoce delle minacce: l'analisi degli scenari consente alle organizzazioni di identificare in modo proattivo i rischi simulando più scenari di minaccia. Eseguendo vari scenari, le organizzazioni possono identificare segnali di allarme precoci e sviluppare strategie preventive per mitigare i rischi prima che si verifichino.

• Risultati misurabili: l'analisi degli scenari quantifica i dati e aiuta le organizzazioni a misurare l'impatto sui KPI, portando a decisioni più solide basate sui dati. Il processo trasforma rischi e possibilità qualitative in dati attuabili e output misurabili, rafforzando la resilienza contro la volatilità e l'incertezza del mercato.

• Collaborazione migliorata: creando più scenari, il processo favorisce la collaborazione incrociata e riunisce prospettive uniche. Il processo stesso richiede l'input di diversi reparti per garantire una comprensione olistica dei driver e delle sfide impreviste.

In tutto il settore finanziario, i processi istituzionali e i metodi tradizionali vengono sostituiti con sistemi basati sull'intelligenza artificiale (AI). Questa affermazione vale per l'analisi degli scenari, dove l'AI sostituisce la modellazione manuale e statica con simulazioni automatizzate che possono elaborare set di dati in tempo reale. In particolare, l'AI nella modellazione finanziaria sta guadagnando popolarità mentre rivoluziona il processo di pianificazione, budgeting e previsione .

Questi strumenti moderni, basati sull'AI, possono generare e testare centinaia o migliaia di scenari in pochi minuti e scoprire schemi che gli analisti umani spesso trascurano. Possono anche fornire un ricalcolo istantaneo quando le variabili cambiano e ottimizzare gli scenari in tempo reale.

Un esempio concreto di strumenti moderni di pianificazione finanziaria in azione sono IBM e Solar Coca-Cola, il secondo più grande imbottigliatore di Coca-Cola in Brasile. Dopo l'espansione delle operazioni e la decentralizzazione dell'attività, Solar aveva bisogno di un modo migliore per gestire il reporting e la modellazione dei dati.

In collaborazione con CTI Global, IBM Business Partner, i due si sono messi al lavoro, mettendo insieme e implementando una soluzione di pianificazione integrata che ha portato a un aumento dell'efficienza per i vari reparti e a un miglioramento complessivo degli output.

"Per il team nel suo complesso, stiamo risparmiando da cinque a sette giorni al mese sul tempo che prima dedicavamo alla creazione di report su fogli di calcolo", afferma Hermeson Anibal Marques, Sr. Financial Manager di Solar Coca-Cola.

Gli insight generati dall'integrazione di IBM Planning Analytics sono molteplici, influenzando l'intera azienda e ogni livello di gestione. Inoltre, la trasformazione della pianificazione di Solar si sta svolgendo sul lato dell'offerta della catena del valore attraverso le funzionalità "what if" di Planning Analytics. Lo strumento aiuta Solar a vedere l'impatto dei driver di costo esterni su fattori chiave come le politiche di prezzo e i livelli di domanda, consentendo un processo decisionale strategico e una maggiore agilità per un'azienda complessa.