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Avv. e Prof. di diritto tributario
Università Parma. Membro effettivo
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finanziario e tributario alle Università di
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26/03/14
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CONTROLLO
DI GESTIONE
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SOMMARIO
LO SPECIALE
5Verifica della base informativa per l’analisi di bilancio: le azioni
di manipolazione contabile
di Francesco Giunta, Laura Bini e Francesco Dainelli
METODI E STRUMENTI
19 Smart Control: costruire il «controllo» in ottica competitiva
di Alessandro Garlassi e Luca Fornaciari
27 Modellizzazzione dei flussi di cassa nel lungo periodo: il metodo «Monte Carlo»
di Stefano Palestini
38Quanto costa acquisire un nuovo cliente? Le metriche che il controllo deve
saper monitorare
di Massimo Negro
CASE HISTORY
45Il sistema di controllo di gestione di un’impresa operante su commessa:
il caso Mondialpack
di Pietro Dalena
57 Social Media Measurement nello sport: il caso Arezzo Calcio
di Maria Pia Maraghini, Azar Suleymanov e Tiziano Cetarini
INDICE
66 Indice analitico
2/2014
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3
25/03/14 08:41
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Castellanza (LIUC)
Francesco GIUNTA – Università di Firenze
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Massimiliano BONACCHI – Università di Napoli
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Cristiano BUSCO, Università di Siena;
Adele CALDARELLI – Università di Napoli Federico II
Massimo CIAMBOTTI – Università di Urbino
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Paolo COLLINI – Università di Trento
Luca DEL BENE, Università Politecnica delle Marche;
Stefano MARASCA – Università Politecnica delle
Marche
Kenneth A. MERCHANT – University of Maastricht
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Aldo PAVAN – Università di Cagliari
Riccardo SILVI – Università di Bologna-Forlì
David W. YOUNG – Boston University School of
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CONTROLLO
LO SPECIALE DI GESTIONE
VERIFICA DELLA BASE
INFORMATIVA PER L’ANALISI
DI BILANCIO: LE AZIONI DI
MANIPOLAZIONE CONTABILE
L’
analisi di bilancio è un prezioso
strumento per comprendere le
condizioni economiche e finanziarie
che caratterizzano la gestione di
un’impresa. Tutto però dipende dall’affidabilità
dei dati contabili sui quali si lavora. Questa
elementare considerazione assume particolare
rilievo alla luce dei molti scandali finanziari
di questi ultimi anni, dietro ai quali sono
emerse gravi alterazioni dei risultati di
bilancio. Da qui, la necessità di far precedere
l’analisi di bilancio dalla ricerca di segnali
di manipolazioni dei risultati economicofinanziari. Un modo semplice e immediato
per cogliere la presenza di manipolazioni
è calcolare alcuni specifici indicatori che
evidenziano incongruenze fra i saldi contabili.
In gergo, si parla solitamente di red flag.
A queste procedure si affiancano sistemi
più evoluti. Questi, attraverso elaborazioni
statistiche, combinano vari indicatori in un
punteggio il quale esprime la probabilità
che un bilancio sia stato «addomesticato».
Guardando a tali sistemi, si propone un
modello calibrato sulla realtà delle piccole e
medie imprese italiane.
management che vengono comunemente definiti
con il termine ampio di earnings manipulation.
Molto efficacemente l’Association of Certified
Fraud Examiners (ACFE) ritiene che un’impresa
sia impegnata in azioni di manipolazione contabile
quando il suo management, all’atto di redigere il
bilancio, si chiede: «How can we best report desired
results?», invece di: «How can we best report
economic reality?».
Come già ricordato nella prima parte di questo
lavoro1, la manipolazione contabile si può
manifestare in diverse forme. In relazione
all’intensità delle alterazioni provocate, si distingue
fra (cfr. Tavola 1):
– earnings management, in senso stretto;
– frodi contabili2.
Nel caso dell’earnings management, l’ineliminabile
discrezionalità insita in ogni valutazione di bilancio
è utilizzata, da chi redige il bilancio dell’impresa,
per offrire una predeterminata rappresentazione dei
risultati aziendali, volta a indurre alcune categorie
di stakeholder ad assumere comportamenti che
favoriscano, di volta in volta, il raggiungimento
di determinati obiettivi, quali: sostenere il corso
del titolo, scoraggiare acquisizioni, facilitare
l’ottenimento di un finanziamento.
L’earnings management, tendenzialmente, si propone
come un esercizio, sia pur «spinto», dei margini di
Le azioni di earnings manipulation
discrezionalità valutativa offerti dai GAAP. Quando
la creatività degli amministratori va decisamente
Da oltre un decennio, le prime pagine dei giornali
oltre ogni ragionevole ambito di discrezionalità
riportano con impressionante frequenza notizie di
si parla, più propriamente, di frodi contabili. La
scandali finanziari dietro ai quali emergono gravi
linea di confine che separa i due comportamenti,
alterazioni dei risultati di bilancio. Enron, Tyco,
tuttavia, è molto sottile. Arthur Levitt, già Chairman
Freddy Mac, AEG, Satyam, World Com, Global
della SEC, parlava, nel 1998, di una «grey area
Crossing, Parmalat sono solo alcuni dei nomi delle
between legitimacy and outright fraud». In questo
molte imprese che hanno pensato, in questi
senso, cruciale è la materialità degli effetti
anni difficili per l’economia mondiale, di
che si producono, anche se con lo
risolvere i loro problemi di gestione
Staff Accounting Bullettin n. 99
DALMASTER
«aggiustando» i conti.
del 1999, la SEC ha espresso
L’articolo riprende
L’analista di bilancio, dunque,
la sua preoccupazione per
tematiche tratte dal Master
prima di cominciare a elaborare
manipolazioni «immateriali»,
di Controllo di Gestione –
i dati contabili deve valutarne
ma intenzionali («In certain
Ipsoa – con lo scopo di suscitare
nei partecipanti un confronto
l’attendibilità, cercando di
circumstances, intentional
di idee ed opinioni
individuare la presenza di
immaterial misstatements are
unlawful»).
comportamenti adottati dal
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di Francesco Giunta
Laura Bini e Francesco
Dainelli
Università degli Studi
di Firenze
1
Si veda, a cura degli stessi
autori, «Verifica della base
informativa per l’analisi di
bilancio: la qualità del sistema
contabile» in Controllo di
gestione n. 1/2014.
2
Un’ampia rassegna sul
tema delle alterazioni
contabili, condotta alla luce
dell’adozione dei principi
IAS/IFRS, si ritrova in: Quagli
A., «Le politiche di bilancio e
l’adozione degli IFRS: profili di
studio e rassegna delle prime
evidenze empiriche», in: Rivista
dei Dottori Commercialisti,
2011, n. 1.
5
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CONTROLLO
DI GESTIONE
LO SPECIALE
Paradossalmente, tanto più artefatto è il bilancio,
tanto più è difficile, per un analista esterno,
percepire questa circostanza. Peraltro, il naturale
dinamismo dell’impresa tende a diluire nel tempo
gli inevitabili effetti di riversamento conseguenti
ad ogni precedente manipolazione; ed è proprio su
questa circostanza che conta il management quando
mette in atto azioni di alterazione del bilancio.
Quale che sia la forma nella quale si manifesta,
la manipolazione contabile determina una
graduale perdita di qualità dei dati contabili e
una conseguente riduzione dei segnali di rischio
percepibili attraverso l’analisi di bilancio. Questa
circostanza interessa tutti gli stakeholder, ma,
in particolare, gli investitori. Considerando gli
analisti quale proxy degli investitori, la ricerca
ha confermato che la manipolazione dei risultati
contabili porta gli analisti a formulare valutazioni
che si rivelano, nel tempo, disallineate rispetto ai
risultati effettivamente conseguiti dalle imprese
oggetto della loro attenzione3. In questo senso, la
manipolazione contabile causa l’insorgere di uno
specifico fattore di rischio che si associa a quello
finanziario e operativo: il rischio informativo
(cfr. Tavola 2). Con questo termine si indica il
rischio di compiere valutazioni e, quindi, decisioni
di investimento errate a causa di informazioni
che distorcono la rappresentazione della reale
situazione aziendale e non consentono di formulare
previsioni attendibili sui futuri andamenti della
gestione. Tale rischio si riflette necessariamente
sul costo del capitale, influenzando il valore
fondamentale di ogni impresa4.
I diagnostici per valutare
la qualità contabile
Il rischio informativo merita di essere considerato
attentamente, in quanto le sue manifestazioni
possono avere conseguenze molto gravi. E questo
non solo perché tutto il successivo processo
di analisi risulterebbe inficiato, ma anche per
l’inevitabile reazione degli investitori al momento
in cui si trovassero di fronte a sorprese nei risultati
aziendali (earnings surprise) dovute al riversamento
di precedenti manovre contabili. L’evidenza
empirica suggerisce, infatti, che sorprese negative
determinano una caduta del prezzo del titolo
interessato sproporzionata rispetto alla crescita
di tale prezzo che si manifesta in caso di sorprese
positive (effetto torpedo).
Nel condurre questa delicata indagine, l’analista
deve, preliminarmente, mettere a fuoco:
a) la politica contabile alla quale la redazione del
bilancio si ispira;
Tavola 1 – Livello d’intensità delle manipolazioni contabili *
3
D. Givoly – C. Hayn – T.
Yoder, Do Analysts Account
for Earnings Management?,
Working Paper, Pen State
University, 2010.
4
M.E. Barth – Y. Konchitchki
– W.R. Landsman, Cost
of Capital and Earnings
Transparency, Journal of
Accounting and Economics,
February 2013.
* La Tavola è tratta, con adattamenti, da: Dechow P.M. – Skinner D. J., Earnings Management: Reconciling the Views of
Accounting Academics, Practitioners, and Regulators, Accounting Horizons, vol.14 (2), 2000.
6
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LO SPECIALE DI GESTIONE
b) le caratteristiche dell’attività economica svolta
dall’impresa;
c) le poste di bilancio dove, tenuto conto delle
caratteristiche dell’attività economica, eventuali
interventi manipolatori sono più probabili;
d) la presenza di situazioni che possono spingere il
management ad «aggiustare» il bilancio.
Quanto alla politica contabile, questa si presenta,
spesso, di difficile individuazione, ritrovandosi in
ogni bilancio scelte orientate in senso conservativo
per alcune poste, in chiave più aggressiva per altre.
A qualificare la politica adottata varrà, dunque,
l’orientamento prevalente che si percepisce. Dal
momento che la politica contabile si caratterizza
per un atteggiamento valutativo che resta costante
nel tempo5, ai fini della percezione di condizioni di
rischio informativo occorre guardare a cambiamenti
intervenuti in tali politiche, atteso che l’earnings
management si può realizzare proprio cambiando
il modo di rappresentare in bilancio gli stessi
fenomeni. Resta, in ogni caso, cruciale il ruolo
svolto dalle Note al bilancio, il solo documento
che, se adeguatamente redatto, chiarisce il percorso
valutativo seguito dagli amministratori e le stime alle
quali questi hanno fatto ricorso.
Spetta, invece, all’informazione extra-contabile,
di tipo non-financial, fornire gli elementi necessari
per mettere a fuoco le caratteristiche dell’attività
economica svolta dall’impresa. Conoscere tali
caratteristiche è essenziale per:
– comprendere la sostanza economica dei fatti di
gestione;
– individuare l’esistenza di principi contabili
specifici per settori di attività. Si pensi, in generale,
ai principi che disciplinano la redazione del bilancio
di banche e assicurazioni; più in particolare, alla
regolamentazione riguardante determinati ambiti di
attività quali ad esempio, l’estrattivo6;
– esaminare il comportamento contabile tenuto
dalle altre imprese operanti nel medesimo settore di
quella analizzata;
– identificare alcuni valori medi di riferimento quali
ad esempio: la vita media delle immobilizzazioni e il
conseguente tasso di ammortamento; le svalutazioni
dei crediti abitualmente operate. Tali valori sono
sicuramente utili per cogliere anomalie nei conti
dell’impresa oggetto di analisi.
La comprensione del business aiuta a concentrare
l’attenzione sui valori di bilancio che potranno, più
facilmente, essere oggetto di azioni manipolatorie.
Si tratta tipicamente di quelle poste contabili
capaci di generare i maggiori effetti sul risultato di
periodo. Così, in una società di leasing, occorrerà
fare attenzione alla stima del valore residuo dei
beni ceduti, alla fine del contratto; per un’impresa
farmaceutica, cruciale si rivela il trattamento riservato
ai costi di R&S; per la cantieristica (navi, aerei ecc.),
è bene concentrarsi sulla valorizzazione dei lavori in
corso; per i produttori di apparecchiature elettroniche
(ad esempio computer), gli stanziamenti a fondi
spese per interventi di garanzia su prodotti venduti
giocano un ruolo fondamentale, mentre per la grande
distribuzione, critica è la valutazione delle scorte di
magazzino.
Infine, poiché «è l’occasione che fa l’uomo ladro»,
occorre guardare soprattutto ad alcune condizioni
che caratterizzano la gestione dell’impresa e
il suo management. Qui l’elenco è lungo. Per
schematizzare, è utile distinguere fra condizioni
istituzionali ed economico-finanziarie.
Tavola 2 – Qualità dell’informazione contabile e rischio informativo
5
Sul punto si rimanda alla
prima parte di questo lavoro
come da nota 1.
6
L’esigenza di una
regolamentazione che
tenga conto delle specificità
gestionali delle imprese, in
relazione all’attività svolta,
è sostenuta dall’American
Institute of Certified Public
Accountants (AICPA), che
regola la valutazione di
svariati componenti di bilancio
attraverso principi specifici,
gli Industry Accounting Guides
ai quali continua a guardare
la Task Force on Specialized
Principles del FASB.
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CONTROLLO
DI GESTIONE
7
R.L. Rosner, Earnings
Manipulation in Failing Firms,
Contemporary Accounting
Research, 20, (2), 2003.
8
Cfr.P.M. Dechow – R.G. Sloan
– A.P. Sweeney, Detecting
earnings management. The
Accounting Review, 70(2),
1995, 193-225.
9
Cfr. nota 1.
8
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LO SPECIALE
Fra le prime si ricordano:
– cambiamenti del vertice dell’impresa, specie se
con retribuzione legata ai risultati e/o al prezzo
delle azioni. In tale circostanza, infatti, il nuovo
management sarà incentivato ad attuare manovre di
«prestito di utili agli esercizi futuri» per accreditare
la sua gestione e massimizzare i propri guadagni;
– contratti con finanziatori che prevedono il rispetto
di covenant. Questi ultimi, infatti, si configurano
spesso in termini di rapporti fra valori di bilancio,
come, ad esempio: rapporto fra debiti e capitale di
rischio; rapporto fra flussi di cassa e interessi sul
debito;
– transazioni con parti correlate, che possono
naturalmente indurre a valorizzare gli scambi a
«prezzi di trasferimento», piuttosto che a prezzi di
mercato;
– tentativi di acquisizione da parte di altre imprese.
In questo caso, il management che voglia resistere a
tali tentativi sarà tentato di «prendere a prestito utili
dagli esercizi futuri», così da far apparire più alto il
valore fondamentale dell’azienda;
– negoziazioni con i sindacati. Qui, la manipolazione
va in direzione opposta, poiché l’obiettivo
perseguito è quello di far apparire insostenibili le
richieste di incrementi retributivi;
– controllo esercitato da regolatori del mercato. Le
imprese che operano su mercati dove i prezzi di
vendita devono rispettare tariffe determinate sulla
base di valori contabili hanno convenienza ad agire
su tali valori per recuperare margini di redditività;
– pressione fiscale e criteri di determinazione
dell’imponibile. Specie nei sistemi dove il risultato
di bilancio costituisce la base per il calcolo
dell’imponibile, si possono perseguire politiche volte
al contenimento dei risultati di esercizio;
– intensità del contesto competitivo. Poiché la
profittabilità delle imprese che operano in un dato
settore è uno stimolo all’ingresso di nuovi entranti, il
management può essere spinto a comprimere i tassi
di redditività denunciati dal bilancio.
Come condizioni economico-finanziarie foriere di
manovre contabili si segnalano:
– stime degli analisti che prevedono un rialzo
degli utili o dichiarazioni in tal senso da parte del
management. L’evidenza empirica ha messo in luce
come queste dichiarazioni costituiscano una delle
condizioni che maggiormente spinge ad «aggiustare»
i valori contabili, per evitare earnings surprise
negative e perdita di credibilità del management;
– profilarsi di risultati economici negativi e di
tensioni finanziarie. Anche indipendentemente
dall’esistenza di stime da rispettare o da «battere»,
il deteriorarsi del quadro reddituale e finanziario
costituisce di per sé un forte stimolo a redigere
bilanci addomesticati. Significativi, in proposito, i
risultati della ricerca empirica i quali dicono che i
manager delle imprese sull’orlo del fallimento sono
quelli maggiormente impegnati a manipolare i conti
nella speranza che i problemi attraversati dalla loro
azienda siano temporanei7;
– ricorso al mercato finanziario mediante consistenti
emissioni di azioni o prestiti obbligazionari. Lo
stimolo alla cosmesi del bilancio è particolarmente
forte per quelle imprese che intendono affacciarsi
alla quotazione di borsa. Non a caso, numerosi
studi hanno evidenziato come, dopo una IPO
(Initial Public Offering), si manifestino fenomeni di
underperformance.
Le condizioni richiamate sono tanto più operose,
quanto più debole si rivela il sistema di corporate
governace della società. La ricerca empirica ha
individuato vari elementi di debolezza che facilitano
azioni di manipolazione contabile, fra i quali:
l’assenza di un «comitato per il controllo sulla
gestione», eletto nell’ambito del consiglio di
amministrazione, secondo le logiche del modello
monistico di governance; il coinvolgimento del
fondatore dell’impresa come CEO; una larga
presenza di portatori di interessi interni (dipendenti,
consulenti ecc.) nel consiglio di amministrazione.
Da qui, l’importanza di un’attenta valutazione, da
parte dell’analista, del sistema di governance adottato
dall’impresa8.
L’analisi dei sistemi di controllo si deve
accompagnare all’impiego di specifici diagnostici
che aiutino a mettere in evidenza la presenza di
incongruenze nei valori di bilancio. I diagnostici non
individuano con sicurezza la presenza di manovre
di bilancio; piuttosto, richiamano l’attenzione
dell’analista su alcuni aspetti potenzialmente sospetti
e, quindi, rischiosi.
Le procedure analitiche (red flag)
La ricerca di segnali rivelatori di azioni di
manipolazione contabile si è mossa, nel tempo, in
varie direzioni (cfr. Tavola 3).
L’attenzione si è inizialmente concentrata sulle
transazioni e sui cambiamenti delle politiche
contabili, specie quando il cambiamento riguarda
alcune specifiche poste critiche nell’economia
dell’impresa. Ad esempio, il passaggio dal costo
medio al FIFO nella valorizzazione delle scorte,
o viceversa, se non adeguatamente motivato è
indizio di earnings management. A volte, l’azione
del management è più sottile. Come mostrato nella
prima parte di questo lavoro9, un rallentamento
degli investimenti, in un sistema contabile
caratterizzato dall’adozione di una politica
conservativa, genera automaticamente l’emersione
di riserve occulte. I vertici dell’impresa potrebbero,
quindi, deliberatamente ridurre gli investimenti
– o alcune categorie di questi, come, ad esempio,
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quelli in R&S – per migliorare i redditi di esercizio.
Insomma, è come se il management pescasse dalla
«scatola dei biscotti» per gonfiare il reddito (cookie
jar accounting).
Queste impostazioni, tuttavia, all’atto pratico si
rivelano deboli. L’approccio che guarda alle politiche
contabili, infatti, porta a un’apparente agevole
individuazione delle azioni di manipolazione,
ma ha margini di errore molto ampi, poiché non
ogni cambiamento di politica contabile ha un
intento decettivo. Problemi analoghi s’incontrano
guardando alle transazioni, in quanto è molto
difficile distinguere, in seno alle scelte manageriali,
quelle intenzionalmente volte a influenzare i redditi,
stante la discrezionalità che il management deve
avere nel decidere cosa e come fare.
Si spiega, così, lo sviluppo di un filone di ricerca
che si concentra su quelli che, nel linguaggio
internazionale, sono definiti accrual. Si tratta di quei
valori che segnano la distinzione fra competenza
economica e competenza monetaria, come i crediti
relativi a vendite non riscosse, le scorte di magazzino
derivanti da acquisti di beni non venduti, i debiti
verso fornitori per acquisti non pagati, le quote di
ammortamento dei cespiti.
La determinazione degli accrual, in quanto richiesta
dagli stessi principi contabili ai fini di una corretta
stima del reddito secondo competenza economica,
ben si presta ad attuare manipolazioni contabili10.
La manovra degli accrual è favorita dalla circostanza
che la determinazione di questi valori contabili
richiede di compiere stime e congetture che lasciano
al management ampia libertà di manovra, senza
lanciare chiari segnali agli utilizzatori del bilancio,
diversamente dai cambiamenti delle politiche
contabili, immediatamente riconoscibili.
Ragionando in questo senso, gli accrual si
possono distinguere in non-discrezionali (AcNd)
e discrezionali (AcD): esempio dei primi sono
le quote di ammortamento che il management è
necessariamente tenuto a stanziare in base alle
immobilizzazioni materiali presenti nell’attivo;
esempio dei secondi sono, invece, le svalutazioni sui
crediti inesigibili, dove la discrezionalità valutativa
è ampia. Gli AcD, in particolare, appaiono un
formidabile strumento per manovrare gli earnings.
Per questo la ricerca e la pratica, dalla metà degli
anni ottanta, hanno rivolto la loro attenzione
sull’abilità del management di manovrare gli accrual.
L’approccio più semplice e immediato per cogliere
la presenza di fenomeni di manipolazione legati
agli accrual è rappresentato dalle simple analytical
procedures (APs) basate sul calcolo di singoli
indicatori contabili ritenuti capaci di segnalare
situazioni anomale. In gergo, si parla solitamente
di red flag. In genere, i red flag sono indici, ossia
rapporti fra grandezze contenute nei prospetti
di bilancio. Il loro uso presuppone che gli indici,
una volta calcolati, siano comparati nel tempo e
nello spazio con quelli di altre imprese. Solo la
comparazione, infatti, può evidenziare la presenza
di anomalie, ossia andamenti difformi, sia rispetto a
quanto in precedenza accaduto nell’impresa oggetto
di analisi, sia rispetto agli andamenti medi delle
imprese comparabili o comunque operanti nello
stesso settore di attività.
Questa tecnica d’indagine ha il pregio di essere
semplice e poco costosa, ma non considera le
proprietà statistiche dei dati analizzati. Inoltre,
il management è consapevole che anomalie nelle
relazioni fra alcune grandezze contabili possono
insospettire i lettori del bilancio. A ciò si aggiunga
che, sovente, i segnali inviati dai diagnostici sono la
conseguenza di andamenti particolari della gestione
dell’impresa che non implicano alcuna alterazione
contabile; sta, dunque, all’analista approfondire
l’esame ogni volta che una red flag «sventola».
Nell’impiego di questi strumenti occorre considerare
che gli aggiustamenti contabili possono essere
numerosi e riguardare la gran parte delle poste di
bilancio. L’aspetto più importante della gestione,
però, è quello operativo, ossia legato alla produzione
e vendita dei beni e servizi che costituiscono la
ragion d’essere dell’impresa, caratterizzandola
come una produttrice di scarpe, piuttosto che
di elettrodomestici. È sulla gestione operativa,
dunque, vista sia nella dimensione corrente, sia in
quella degli investimenti strutturali, che l’analista
deve concentrare la sua indagine. Tuttavia, anche
circoscrivendo l’ambito d’indagine, gli aspetti
potenzialmente di rilievo restano numerosi. Volendo
organizzare l’impiego dei diagnostici, è, allora,
conveniente ripartirli in due categorie:
1) diagnostici per scoprire manipolazioni nei ricavi
di vendita;
2) diagnostici per scoprire manipolazioni nei costi.
Nel costruire la prima categoria di diagnostici,
bisogna ricordare quanto detto in tema di qualità
Tavola 3 – Segnali rivelatori di azioni
di manipolazione contabile
10
P. Healy, The Impact of Bonus
Schemes on the Selection of
Accounting Principles, Journal
of Accounting and Economics,
Vol. 7, April, 1985, 85-107.
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contabile11. In questa prospettiva, un dato
concernente le vendite è di qualità se esprime
attendibilmente le entrate monetarie future
dell’impresa. L’attenzione dell’analista si deve,
dunque, concentrare su quei valori che possono far
divergere le vendite dagli incassi effettivi, come, ad
esempio: crediti non esigibili, resi, sconti e interventi
di garanzia su prodotti difettosi. I principali indici
da calcolare sono:
1) Ricavi di vendita/Incassi da vendite;
2) Ricavi di vendita/Crediti netti verso clienti;
3) Ricavi di vendita/Resi e sconti;
4) Ricavi di vendita/Accantonamenti per garanzie.
L’interpretazione dei segnali è agevole. Se l’impresa
ha gonfiato le vendite, contabilizzando ricavi non
«guadagnati» a fronte in un incremento fittizio di
crediti (fenomeno del channel stuffing), il primo
indicatore dovrebbe crescere, mentre il secondo
si dovrebbe contrarre. La comparazione nel
tempo, poi, dovrebbe segnalare un incremento del
terzo indicatore, a fronte dei beni indebitamente
considerati venduti e successivamente restituiti;
come pure può ingenerare sospetti una crescita
dell’ultimo indice dovuta a un incremento delle
vendite, non accompagnato da un uno stanziamento
proporzionato di accantonamenti per garanzie.
Proprio la logica della comparazione suggerisce
di calcolare gli indici richiamati come rapporto
fra variazioni; ad esempio: variazione dei ricavi di
vendita/variazione dei crediti verso clienti.
L’esigibilità dei crediti verso clienti, nonché la
fondatezza degli accantonamenti per resi, sconti e
garanzie possono essere investigate con specifici
diagnostici quali:
– Accantonamenti per perdite su crediti/Perdite
effettive su crediti;
– Accantonamenti per perdite su crediti/Vendite;
– Accantonamenti per garanzie/Costi per interventi
di garanzia.
Per quanto concerne invece i diagnostici per
scoprire manipolazioni nei costi parlando appunto
di costi, si fa riferimento sia a quelli attribuiti
all’esercizio, sia a quelli capitalizzati come attività. È,
infatti, proprio nello spostamento da una categoria
all’altra che spesso si realizza l’earnings management.
In questo senso, un primo indicatore capace di
offrire interessanti indicazioni è dato dal rapporto
Costo del venduto/Ricavi di vendita.
Costo del venduto/Ricavi di vendita
11
Si veda, a cura degli stessi
autori, «Verifica della base
informativa per l’analisi di
bilancio: la qualità del sistema
contabile» in Controllo di
gestione n. 1/2014.
10
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Il significato dell’indice è chiaro. A meno che non
si manifestino significativi incrementi o decrementi
di produttività, oppure altrettanto significative
variazioni nei prezzi-costo dei fattori produttivi di
consumo, il rapporto dovrebbe restare costante.
In assenza dei fenomeni richiamati, variazioni
dell’indice sono da attribuire a manovre nella
valutazione delle scorte di magazzino: incrementi
dell’indice derivano da riduzioni del valore attribuito
alle scorte; decrementi segnalano consistenze di
magazzino in crescita. Questa chiave di lettura è
corroborata dall’analisi del rapporto Costo del
venduto/Scorte di prodotti finiti. Se a fronte di
una riduzione dell’incidenza del costo del venduto
sui ricavi di vendita si registra anche una riduzione
del rapporto Costo del venduto/Scorte di prodotti
finiti, manipolazioni delle stime di fine periodo sono
probabili.
Le maggiori difficoltà nella costruzione dei rapporti
richiamati nascono dal calcolo del costo del venduto
(CdV). Nel caso di imprese commerciali, questo può
essere fatto pari a:
Acquisti – Variazione delle scorte di merci
Se, invece, l’impresa è manifatturiera, le cose si
complicano in quanto partecipano al costo del
venduto anche le quote dei costi di trasformazione,
come i costi del personale. In assenza di dati
specifici, il CdV può essere così determinato:
Totale costi di produzione – Variazione delle scorte
di prodotti finiti e semilavorati
Un aiuto all’analisi viene da quelle imprese,
tipicamente società quotate che, redigendo il
bilancio secondo gli IAS/IFRS, presentano il Conto
Economico nella configurazione a costo industriale
del venduto. In ogni caso, indizi utili possono essere
raccolti anche limitando l’analisi alle materie prime
e, quindi, sostituendo al CdV il valore dei consumi
e a quello delle scorte di prodotti finiti quello delle
scorte di materie prime.
Un’altra area di costi operativi meritevole di
attenzione è quella degli ammortamenti. Qui,
l’indice principe è il rapporto Ammortamenti/
Immobilizzazioni lorde.
Ammortamenti/Immobilizzazioni lorde
Le immobilizzazioni alle quali gli ammortamenti
si ricollegano possono essere sia materiali che
immateriali. L’obiettivo è verificare se, nel corso del
tempo, le quote di ammortamento stanziate a Conto
Economico sono sempre le stesse oppure sono state
accresciute o ridotte. Dal momento che si tratta
di costi non monetari, frutto di mere congetture,
la riduzione degli ammortamenti è un espediente
di agevole adozione per migliorare i risultati
dell’esercizio. Una tale scelta, però, allungando il
periodo di recupero economico dei cespiti, espone
maggiormente l’impresa ai rischi di obsolescenza,
con gravi conseguenze sulla competitività.
Anche l’area degli accantonamenti richiede
l’attenzione dell’analista. Riduzioni degli
accantonamenti possono essere usate per prendere
a prestito utili futuri, ma anche una forte crescita
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degli accantonamenti deve essere guardata con
sospetto. Gli accantonamenti in eccesso rispetto ai
costi maturati per competenza in base agli eventi
di gestione dell’esercizio potranno, infatti, essere
utilizzati:
– per coprire future perdite senza che queste
emergano nel Conto Economico degli esercizi
successivi, segnalando, con ciò, il manifestarsi di
problemi di gestione;
– riversandoli a Conto Economico, per accrescere
fittiziamente la redditività (bleed back).
Quest’ultima finalità può essere perseguita anche
lavorando sulle svalutazioni. Da cui i seguenti indici:
– Accantonamenti/Ricavi di vendita;
– Fondi rischi e spese future/Totale passività;
– Svalutazioni/Ricavi di vendita.
Come già sottolineato, la manovra dei costi si
traduce spesso in capitalizzazioni indebite. Un
indicatore di portata generale, idoneo a segnalare
tale fenomeno è dato dal rapporto Immobilizzazioni/
Totale delle attività.
Immobilizzazioni/Totale attività
Atteso che quella immateriale è l’area dove
capitalizzazioni azzardate sono più facilmente
operabili, la misura indicata dovrebbe riguardare
proprio le attività immateriali. Analogamente, può
essere utile, disponendo del dato analitico, anche
calcolare il rapporto:
– Spese di R&S/Ricavi di vendita;
– Spese di pubblicità/Ricavi di vendita.
La manipolazione delle spese di R&S può seguire
diverse vie. Una è rappresentata dalla costituzione
di una società di comodo (dette anche, con
espressione molto efficace, shell) alla quale vengono
fatturate le attività di R&S svolte. In questo modo,
l’impresa controbilancia le spese sostenute con i
ricavi derivanti dalla cessione delle attività. Se poi
i risultati di tali attività non si riveleranno positivi,
l’investimento nella shell verrà svalutato; ciò
comporterà la rilevazione di un costo, ma intanto, si
è guadagnato tempo.
Fra le aree oggetto di attenzione, si ricordano anche
le componenti patrimoniali valutate a fair value.
La determinazione di tale valore, infatti, ancorché
idealmente ancorata a valori di mercato (mark to
market), è spesso frutto di stime che, in taluni casi,
si basano su ipotesi e formule matematiche (mark to
model), come i modelli di valutazione delle opzioni.
Ciò accade per determinati investimenti finanziari
quando mancano quotazioni ufficiali in un mercato
attivo. È opportuno, quindi, calcolare indici del tipo:
– Attività valutate a fair value/Totale attività;
– Passività valutate a fair value/Totale passività.
Più in generale e in conclusione, poiché la gran parte
delle alterazioni contabili non può modificare la
consistenza dei flussi di cassa prodotti dall’impresa,
un indice di sintesi è rappresentato dal rapporto
Reddito operativo/Flusso di cassa operativo
corrente.
Reddito operativo/Flusso di cassa operativo
corrente
Più alto è il valore dell’indice, minore appare
la qualità contabile dei redditi dell’impresa,
suggerendo all’analista di sottoporre ad attenta
anatomia i conti dell’impresa. Peraltro, è agevole
comprendere come la differenza fra il reddito e il
flusso di cassa dipenda principalmente dagli accrual.
Si spiega, allora, anche il ricorso all’indice dato dal
rapporto Accrual/Risultato operativo.
Accrual/Risultato operativo
Il richiamo agli accrual evidenzia l’importanza del
rendiconto finanziario quale documento capace
di segnalare manovre di earnings management. Il
rendiconto, infatti, esplicita la relazione fra valori di
competenza economica, accrual e flussi di cassa.
La presenza di manipolazioni di bilancio, tuttavia,
può essere suggerita anche da valori fuori bilancio.
Si pensi, in proposito, alle passività potenziali
segnalate nelle Note al bilancio o, per chi non
impiega gli IAS/IFRS, nei conti d’ordine. Valori
rubricati come garanzie prestate per altre società, ad
esempio, oppure come impegni a eseguire acquisti
possono nascondere vere e proprie passività con i
relativi costi.
I Modelli statistici
La numerosità degli indicatori a disposizione rischia
di complicare notevolmente il lavoro dell’analista,
se non addirittura di disorientarlo. Per questo,
la ricerca si è impegnata nella messa a punto di
diagnostici di sintesi che, attraverso modelli statistici,
elaborano e combinano alcune quantità contabili,
per cogliere la presenza di manipolazioni prima che
gli effetti di queste divengano conclamati.
L’attenzione di molti modelli è concentrata sugli
accrual discrezionali, considerati come proxy di
azioni di manipolazione contabile. In concreto, si
configurano due categorie di modelli: quelli che
considerano l’insieme degli accrual (total or aggregate
accruals methods) e quelli focalizzati su singoli
accrual (single accruals methods).
I modelli basati sulla stima dei total accrual
prendono le mosse dalla proposta avanzata,
nel 1991, da Jones, che impiegò un modello di
regressione lineare attraverso il quale controllare
la componente non discrezionale degli accrual12.
Il modello di Jones è espresso dalla seguente
formula:
TAit = ai[1/Ait-1] + a1i[ΔREVit] + a2i[PPEit] + εit
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12
J. Jones, Earnings
management during import
relief investigations, Journal of
Accounting Research, 29 (2),
1991.
11
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13
Dechow–Sloan–Sweeney
(1995), op. cit.
14
P. Dechow P. – I. Dichev,
The quality of accruals
and earnings: The role of
accrual estimation errors,
The Accounting Review 77
(Supplement), pp. 35-59,
2002.
15
M.F. McNichols, Research
design issues in earnings
management studies, Journal of
Accounting and Public Policy,
19, 2000, p.320.
16
Cfr. M. Beneish, The
detection of earnings
manipulation, Financial Analyst
Journal, 55 (5), 1999. Per
esprimere i risultati della
regressione in una scala da
0 a 1, Beneish ricorre a una
funzione normale cumulativa;
per questo, il modello di
Beneish viene indicato come
modello probit. La probabilità
di manipolazione, quindi, è
calcolata ricorrendo a una
tavola di distribuzione normale
standard, dove F(x) è l’area
cumulativa della distribuzione
normale standard, ossia:
probabilità di manipolazione =
F(M-score).
12
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dove:
TAit = total accruals nell’anno t per l’impresa i
ΔREVit = variazione dei ricavi di vendita nel periodo
t – t-1
PPEit = immobilizzazioni tecniche materiali
d’impresa i nell’anno t
I valori di TA, ΔREV e PPE sono scalati per Ait-1,
ossia il totale attività dell’impresa i all’inizio del
periodo considerato.
Jones, in sostanza, regredisce il totale degli
accrual rispetto alle determinanti degli accrual
non discrezionali. Tenuto conto che il capitale
circolante esprime molti degli accrual, le variazioni
dei ricavi sono inserite nella regressione lineare
in quanto esprimono condizioni economiche che
causano una variazione del circolante indipendente
dalle scelte valutative del management; la
variazione del circolante dovuta alla variazione
dei ricavi, insomma, esprime la componente nondiscrezionale degli accrual. Lo stesso vale per i PPE
dai quali dipende la componente non discrezionale
degli accrual riferibile agli ammortamenti. Di
conseguenza, e, ossia i residui della regressione,
indica la componente della variazione degli accrual,
dell’impresa i, nell’anno t, che non è spiegata da
fattori economici, ma da scelte discrezionali del
management.
Il modello di Jones è stato variamente sviluppato
in altre ricerche. Si è, ad esempio, ritenuto che non
tutte le variazioni del circolante indotte da variazioni
del fatturato siano espressione di variazioni degli
accrual non discrezionali imputabili a condizioni
economiche e, quindi, da considerare al di fuori
dell’intento manipolatorio del management13. In
particolare, le vendite a credito sono apparse una
fonte di manipolazione contabile e, pertanto, la
formula di Jones è stata aggiustata sottraendo alla
variazione del fatturato una pari variazione dei
crediti, ossia:
TAit = ai[1/Ait-1] + a1i[ΔREVit – ΔRECit] + a2i[PPEit]
+ εit
dove le variabili mantengono lo stesso significato
del modello di Jones, mentre ΔRECit esprime la
variazione dei crediti commerciali fra t e t-1, scalata
per Ait-1.
Un’ulteriore evoluzione di questa impostazione
esprime la qualità degli accrual considerando la
misura in cui il capitale circolante (WC), che
contiene buona parte degli accrual, si trasforma in
flussi di cassa14. La formulazione diviene, allora, la
seguente:
ΔWC = β0 + β1 CFOt-1 + β2 CFOt + β3 CFOt+1 + εt
dove CFOt rappresenta il cash flow from operations
nell’anno t. Anche in questo caso, la deviazione
standard dei residui è la misura della qualità degli
accrual, in quanto riflette la parte di questi che non
si trasforma in cash flow: più sarà alta la deviazione
standard, più bassa sarà la qualità degli accrual.
Gli approcci basati sui total accrual soffrono di
alcuni limiti. «To interpret accruals-based tests as
evidence that earnings management did not occur,
one must be confident that the discretionary accrual
proxy is sufficiently sensitive to reflect it.... Given
the potential for measurement error in discretionary
accrual proxies to induce bias in earnings management
studies, a fundamental question is how accruals
behave in the absence of earnings management...
To date, the aggregate accruals literature has largely
taken a black box approach to the factors that explain
accruals. This causes it to be extremely difficult to
be confident that estimates of discretionary accruals
capture discretion by management»15. Si considerino,
ad esempio, i crediti verso clienti. In uno dei modelli
proposti, questi rappresentano una posta contabile
attraverso la quale il management esercita la sua
discrezionalità. È facile immaginare che la relazione
fra livelli di vendita e ammontare dei crediti in
bilancio è influenzata da numerosi fattori che non
sono assolutamente legati a intenti manipolatori,
quanto, piuttosto, a politiche di vendita o di gestione
del capitale circolante.
Per superare, almeno in parte, questi limiti, la ricerca
ha proposto modelli basati su singoli accrual o set di
specifici accrual ritenuti rilevanti per un determinato
settore. Ad esempio, la ricerca ha evidenziato che
le azioni manipolatorie condotte nelle banche,
allo scopo di soddisfare le richieste dei regolatori,
riguardano prevalentemente gli accantonamenti per
perdite sui crediti concessi.
Anche questo approccio ha i suoi pro e contro.
L’uso di singoli accrual funziona bene quando
uno o pochi accrual riflettono tutta o gran parte
della discrezionalità usata dal management per
manipolare i risultati contabili. È, inoltre, evidente
che la loro elaborazione richiede una profonda
conoscenza dei singoli settori di attività economica;
senza dire che, in molti settori, gli accrual significativi
sono numerosi. Nel complesso, tuttavia, i vantaggi
potenziali sono maggiori degli svantaggi.
È in questo quadro che si colloca la proposta
avanzata da Beneish, il quale impiega dati passati,
di natura contabile ed extra-contabile, relativi
a imprese fraudolente e non, per calcolare la
probabilità che il bilancio sia manipolato16. Il
modello utilizzato ha carattere olistico in quanto
considera due gruppi di variabili:
1) quelle che misurano le prestazioni economicofinanziarie dell’impresa;
2) quelle che esprimono incentivi/possibilità di
violare i principi contabili da parte del management.
Le prime sono rappresentate da indici di bilancio
focalizzati su alcuni specifici accrual nei quali si
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annidano azioni manipolatorie; le altre indicano,
sia pur in termini contabili, condizioni economiche
che possono indurre all’alterazione contabile, come,
ad esempio, il grado di indebitamento. Questo,
infatti, esprimendo la struttura finanziaria, rinvia
a fattori che possono spingere il management alla
manipolazione, quali: la necessità di finanziarsi
sul mercato e il rispetto di covenant imposti dai
finanziatori. Nello stesso senso, s’interpreta anche
l’intensità della crescita dei ricavi, in quanto un
rallentamento di questa è valutato negativamente dal
mercato finanziario.
La versione più diffusa del modello di Beneish
si basa su otto variabili. Il risultato delle stime,
l’earnings manipulation index (M-score), deriva dalla
seguente relazione lineare:
M-score = – 4,840 + 0.920 x DSRI + 0,528 x GMI
+ 0,404 x AQI + 0,892 x SGI + 0,115 x DEPI – 0,172
x SGAI – 0,327 x LVGI + 4,679 x TATA
dove:
TATA = Total Accruals to Total Assets;
LVGI = Leverage Index;
SGAI = Sales General and Administrative Expenses
Index;
DEPI = Depreciation Index;
SGI = Sales Growth Index;
AQI = Asset Quality Index;
GMI = Gross Margin Index;
DSRI = Days Sales in Receivables Index.
Il modello di Beneish ha avuto un grande successo
internazionale. Parte di tale successo è dovuto ad
una singolare circostanza: un gruppo di studenti
della Cornell University, impiegando il modello,
segnalò la presenza di manipolazioni nei bilanci
di Enron oltre un anno prima del primo rapporto
redatto degli analisti in tal senso. A ciò si aggiunga
che, nel 2002, il Wall Street Journal (25 gennaio
2002) pubblicò la notizia che Arthur Andersen,
già dalla primavera del 2001, era consapevole delle
frodi contabili di Enron, proprio grazie a una
versione personalizzata del modello di Beneish. Lo
stesso Beneish, applicando il suo modello a venti
imprese rivelatesi come le maggiori responsabili
dei grandi scandali finanziari sul finire degli anni
‘90 e i primi anni duemila, verificò che il modello
segnalava la manipolazione circa un anno e mezzo
in anticipo rispetto al suo disvelamento. Anche per
questo, la stessa World Bank consiglia l’impiego del
modello, come pure la Association of Certified Fraud
Examiners (ACFE), mentre prestigiose università lo
insegnano nei loro corsi17.
Nell’applicazione del modello come strumento di
classificazione delle imprese, la scelta del valore di
cut-off in base al quale discriminare i manipolatori
dai non manipolatori gioca un ruolo fondamentale.
Tale scelta chiama in causa il costo e la consistenza
degli errori commessi dal modello. L’analisi, infatti,
resta un’analisi probabilistica, dove l’errore è
ineliminabile.
Esistono due tipi di errore che modelli quali quelli
richiamati possono commettere: considerare
non alterato un bilancio che lo è (errore di tipo
I); considerare alterato un bilancio che non lo è
(errore di tipo II). Evidentemente, l’errore di tipo
I è più costoso per l’investitore. Di questo occorre
tener conto al momento di identificare il punteggio
discriminante (valore di cut-off): ad ogni punteggio
corrisponde, infatti, una diversa combinazione delle
probabilità del verificarsi di errori dei due tipi e
conseguentemente un diverso costo per l’investitore.
Beneish stima i valori di cut-off che minimizzano i
costi attesi degli errori di classificazione, considerando
diversi rapporti fra costo dell’errore di tipo I e
quello di tipo II, laddove, comunque, tali rapporti
dipendono dalle finalità del decisore (investitore,
piuttosto che regolatore del mercato). Così, ad
esempio, per un rapporto fra gli errori di 10:1, il
cut-off che individua le imprese manipolatrici è dato
da un M-score superiore a -1,49, corrispondente
a una probabilità cumulata superiore a 6,85%;
l’adozione di tale soglia comporta una corretta
classificazione del 58% dei manipolatori e del
93.4% dei non manipolatori. Dato un rapporto di
20:1, la soglia passa a -1,78, corrispondente a una
probabilità cumulata superiore a 3,76%, con il
76% di manipolatori e l’86,2% di non manipolatori
correttamente identificati. È evidente che abbassando
il punto di cut-off si riduce il numero degli errori di
tipo I e aumenta quello degli errori di tipo II.
Al di là dei coefficienti individuati e dei valori
di cut-off, che ovviamente risentono del contesto
economico, contabile e normativo nel quale il
modello è stato stimato, può essere utile richiamare i
fattori segnalatisi come più significativi e il segno dei
relativi coefficienti. Guardando alla proposta a otto
fattori, emerge che la probabilità di manipolazione è
legata a:
– incrementi significativi nei crediti verso clienti.
Fermo restando che tale circostanza può non
presentare alcuna patologia, una decisa crescita
da un anno all’altro delle vendite, accompagnata
da un aumento più che proporzionale dei crediti
verso clienti, può essere foriera di azioni di channel
stuffing o di rilevazione di ricavi non «guadagnati»;
– riduzioni apprezzabili del margine lordo sulle
vendite, calcolato come differenza fra le vendite e
il costo del venduto. Una riduzione di tale margine
è indice di scarsa redditività, una condizione che
naturalmente spinge a ritocchi del bilancio;
– aumenti dell’ammontare di attività immateriali
nell’attivo di bilancio. Le attività in parola, infatti,
sono quelle più strettamente legate a scelte di
capitalizzazione di costi privi di utilità futura;
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17
Altri modelli basati sulla
produzione di uno score sono:
F-scores di Piotroski (J. Piotroski,
Value Investing: the use of
historical financial statement
information to separate
winners from loosers, Journal
of accounting Research, 38,
supplement, 2000); Q-scores
elaborato da Penman e
Zhang (S. Penman – X. Zhang
Accounting conservatism,
quality of earnings, and stock
returns, The Accounting Review,
77:2, 2002).
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LO SPECIALE
– marcata crescita delle vendite. La crescita delle
vendite, ovviamente, non è di per sé un indizio di
manipolazione. Tuttavia, intensi fenomeni di crescita
interessano maggiormente le imprese giovani e,
come tali, più bisognose di capitali di credito.
Da qui, la spinta ad abbellire i conti per ottenere
finanziamenti a costi contenuti;
– riduzioni del tasso di ammortamento.
L’allungamento della vita utile, con la conseguente
maggior esposizione al rischio di obsolescenza, ben
difficilmente nasce da motivazioni economiche;
– contrazione dell’incidenza delle spese di vendita,
generali e amministrative sulle vendite. È qui, infatti,
che si annidano costi suscettibili di impropria
capitalizzazione;
– aumento del grado di indebitamento. Il rischio di
violare covenant posti dai creditori aumenta, infatti,
al crescere del ricorso a capitale di terzi;
– incremento del peso degli accrual sul totale
dell’attivo di bilancio. Tale incremento causa la
divaricazione fra reddito operativo e flusso di cassa
operativo corrente in precedenza commentato.
Un diagnostico per le piccole
e medie imprese italiane18
18
Il riadattamento del modello
alla realtà italiana è frutto di
una ricerca condotta insieme al
Dott. Antonio Gattuso, che gli
autori ringraziano.
19
L.J.B., Prevoo, Detecting
Earnings Management: A
Critical Assessment of the
Beneish Model, Maastricht
University, 2007.
20
Elaborazioni degli autori.
21
M.F., McNichols, Research
Design Issues in Earnings
Management Research, Journal
of Accounting and Public Policy,
19, 2000.
14
05_17.indd 14
L’applicazione del modello di Beneish e, più in
generale, di tutti i modelli basati sulla stima di
determinati parametri si scontra con una loro
caratteristica: essere stati costruiti, stimandone i
parametri, sulla base di dati propri di uno specifico
contesto economico e legale, solitamente gli USA.
Il campione originariamente impiegato da Beneish,
ad esempio, si riferisce a bilanci relativi a grandi
società quotate, nel periodo 1987-1993, e tiene
conto di violazioni dei GAAP avvenute dal 1983
in avanti. Poiché il tempo passa e le condizioni di
contesto mutano, è naturale chiedersi se i modelli
proposti dalla ricerca mantengano il loro originario
potere predittivo. Indagini condotte in proposito
hanno rivelato che il modello di Beneish, applicato
sempre ad un campione di società quotate USA, ma
nel periodo 1996-2004, aveva perso parte del suo
potere predittivo, contrariamente a quanto lo stesso
Beneish aveva riscontrato, esaminando alcuni noti
casi di frode contabile scoppiati fra 1998 e il 200219.
Se poi si prende in esame la realtà italiana, i risultati
sono ancora peggiori: il potere predittivo non supera
il 47% e gli errori di tipo I e II sono molto alti,
rispettivamente oltre il 50% e il 35%20.
Per questo, un dato modello non può essere preso
«così com’è» (as is) e applicato alla realtà italiana. Le
logiche del modello, per poter funzionare, devono
essere opportunamente adattate ad un ambiente
nel quale dominano imprese di piccola e media
dimensione (PMI), che redigono il bilancio secondo
quanto previsto dal Codice Civile, integrato dai
GAAP nazionali dell’OIC. Questo adattamento è
stato compiuto da chi scrive, lavorando sulla logica
olistica di Beneish, atteso che «there seems to be
great potential to apply this approach further, with
more extensive modeling of the behavior of specific
accruals»21.
Il riadattamento ha riguardato, anzitutto, la
configurazione degli indicatori contenuti nel
modello. Seguendo l’impostazione di Beneish, gli
indicatori impiegati sono i seguenti:
1) DSRI – Days Sales in Receivables Index
(Crediti vs clientit/Fatturatot)
(Crediti vs clientit-1/Fatturatot-1)
Il numeratore del DSRI è composto esclusivamente
da crediti commerciali.
2) GMI – Gross Margin Index
[(Fatturatot-1 – Costo del venduto t-1)/Fatturatot-1]
[(Fatturatot – Costo del venduto t)/Fatturatot]
Il «costo del venduto» è una grandezza che nasce
dall’analisi dei costi per destinazione. Se i bilanci
non seguono tale logica di analisi, come nel caso
delle PMI italiane, il costo del venduto può
essere approssimato ricorrendo ad alcune delle
semplificazioni richiamate in precedenza.
3) AQI – Asset Quality Index
1 – [(ACt + PPEt)/Totale attivot]
1 – [(ACt-1 + PPEt-1)/Totale attivot-1]
dove:
AC = attività correnti
PPE = immobilizzazioni tecniche materiali.
4) SGI – Sales Growth Index
Fatturatot
Fatturatot-1
5) DEPI – Depreciation Index
[(Ammortamentot-1 / (Ammortamentot-1 + PPEt-1)]
[(Ammortamentot / (Ammortamentot + PPEt)]
Il valore delle immobilizzazioni lorde non è sempre
disponibile nei bilanci italiani e, per questo motivo,
si è preferito mantenere la formula usata da Beneish
per approssimare tale valore.
6) LVGI – Leverage Index
(Totale debitit / Totale attivot)
(Totale debitit-1 / Totale attivot-1)
7) TATA – Total Accruals to Total Assets
(Δ ACt – Δ Disponibilità liquidet – Δ Debiti a
breve terminet – Ammortamentit)
Totale attivot
I debiti a breve termine devono essere riscostruiti
guardando alla durata originaria del debito. Per
questo motivo, ad esempio, le quote di debito a
medio-lungo termine in scadenza entro dodici mesi
non devono far parte dei debiti a breve.
La predittività degli indicatori selezionati è stata
testata su un campione composto da imprese
italiane, costruito con lo stesso metodo impiegato
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circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
LO SPECIALE DI GESTIONE
da Beneish. In primo luogo si è proceduto
all’identificazione del gruppo delle imprese
manipolatrici, basandosi su notizie di casi di
bancarotta fraudolenta e falso in bilancio22.
L’orizzonte temporale preso a riferimento, che
assicurava una totale disponibilità dei dati sugli
archivi on-line, è andato dal 1997 al 2011. Sono state
escluse dalla ricerca: banche e istituti di credito;
assicurazioni; enti pubblici. Questo processo di
ricerca è terminato con una selezione di 28 imprese
manipolatrici.
Il passaggio successivo è stato la costruzione del
gruppo di controllo. Per rispettare una probabilità
a priori (0,28) identica a quella usata da Beneish,
sono state selezionate trentasei imprese di controllo
per ogni impresa manipolatrice. Il risultato finale
conduce a 1.008 imprese per il gruppo di controllo.
L’accoppiamento e la selezione delle trentasei
imprese di controllo ha rispettato questi criteri:
stesso codice ATECO 2007 della manipolatrice;
dimensione di fatturato simile (non oltre il doppio
e non meno della metà della manipolatrice); stessa
forma giuridica; assenza di procedure giuridiche
concorsuali in atto. Al fine di migliorare la qualità
del campione di controllo, sono state eliminate
le imprese che avevano compiuto, nell’anno
considerato, operazioni straordinarie o cambi di
settore d’attività.
Per ogni impresa manipolatrice è stato scaricato:
il bilancio d’esercizio relativo all’anno in cui le
operazioni illecite si erano conclamate; il bilancio
dell’anno precedente. Gli indicatori del modello
sono stati espressi sotto forma di variazione annuale.
Nel caso di condotte fraudolente estese su più
esercizi contabili, come spesso riportato dalle notizie
raccolte, si è fatto riferimento al primo bilancio
del periodo interessato, così da evidenziare la
variazione annuale dal primo momento in cui questa
si genera. Chiaramente, una volta selezionato l’anno
di riferimento per ogni impresa manipolatrice,
l’accoppiamento delle trentasei imprese di controllo
è avvenuto scaricando i relativi bilanci delle
medesime due annualità (quella della manipolazione
e quella precedente). Tutti i bilanci sono stati attinti
dalla banca dati AIDA.
La Tavola 4 riassume i valori delle principali
statistiche descrittive calcolate sui sette indicatori
contabili del modello. Come atteso, i valori
fatti registrare dalle imprese manipolatrici sono
mediamente diversi e molto più alti rispetto al
gruppo di controllo. Inoltre, quattro indicatori
presentano valori mediani superiori all’unità nel
gruppo delle manipolatrici e, contemporaneamente,
valori inferiori a uno nel gruppo di controllo (GMI,
AQI, SGI, LVGI), in linea con le attese, considerato
il tipo di segnale che tali indicatori forniscono.
Partendo da queste premesse, ai singoli indicatori
è stato attribuito uno specifico peso, così da poterli
combinare in una formula generale che consentisse
di pervenire a un punteggio sintetico di valutazione.
I pesi sono stati stimati attraverso l’analisi della
massima verosimiglianza.
Conducendo questa fase, è emerso che il modello
poteva essere semplificato, senza tuttavia
indebolirlo, scartando due variabili: SGI e TATA.
La formula del Manipulation Score, rielaborata per
le imprese italiane che applicano i principi contabili
nazionali, è allora risultata la seguente:
M = -6,2273 + 0,4488 * DSRI + 0,1871 * GMI
+ 0,2001 * AQI + 0,2819 * DEPI + 0,6288 * LVGI [1]
Esaminando la correlazione esistente fra ogni
Tavola 4 – Statistiche descrittive dei diagnostici di bilancio calcolati
sulle imprese manipolatrici e non
22
Tale ricerca è stata compiuta
negli archivi on-line del Sole24
Ore e nella sezione «news» di
Bloomberg.
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CONTROLLO
DI GESTIONE
LO SPECIALE
variabile e la frode contabile (cfr. Tavola 5), la
variabile più legata a tale fenomeno risulta GMI,
che denota manovre sui crediti. Segue AQI, che
indica artificiose capitalizzazioni di costi pluriennali,
e DSRI che capta una più generale tendenza alla
manipolazione contabile quando i margini operativi
si inaridiscono. Infine, con minor capacità predittiva,
la variabile DEPI, che coglie azioni volte a contenere
il peso degli ammortamenti in Conto Economico,
e LVGI, ossia la propensione a falsificare i dati in
aziende maggiormente indebitate. Non significativa
appare, invece, la variabile TATA, che intende
rilevare le componenti del capitale maggiormente
frutto di stime economiche. Allo stesso modo, anche
la crescita del fatturato, segnalata dalla variabile
SGI, non si dimostra una buona determinante delle
manipolazioni di bilancio.
Il passaggio finale per mettere in pratica il modello,
ossia per valutare se l’impresa oggetto di analisi
ha alterato il proprio bilancio o meno, prevede
l’individuazione di un valore soglia (cut-off) M.
Disponendo di tale valore, l’impiego della formula
è semplice. In pratica, si tratta di calcolare ogni
indicatore su cui si basa il modello, impiegando i
bilanci dell’impresa sotto osservazione, e inserire i
valori così ottenuti nell’espressione [1] su riportata.
Se tale valore supera la soglia, il dato contabile è
ritenuto alterato.
Il valore soglia, dunque, è idealmente da ricondursi
a quel valore che meglio riesce a separare il gruppo
delle imprese manipolatrici dal resto del campione.
Tuttavia, come già accennato, vi sono costi, di
ammontare diverso, legati ai possibili errori di
classificazione. Gli errori sono di due tipi: a) Falso
Negativo (FN), ovvero l’errore che consiste nel
classificare come virtuosa un’impresa manipolatrice;
b) Falso Positivo (FP), ovvero l’errore che consiste
nel classificare come manipolatrice un’impresa
che non lo è. Il costo del primo tipo di errore è
evidentemente molto più alto del secondo.
Stimare i costi degli errori di primo e secondo tipo
è complesso; più facile, è ipotizzare il rapporto
che li lega. Il processo adottato da Beneish, basato
Tavola 5 – Coefficienti di correlazione lineare
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Costo FN = 1 – (LLR/GLL) [2]
dove:
– LLR (Loan Losses Recovered) è l’ammontare
medio delle somme recuperate su una posizione in
sofferenza;
– GLL (Gross Loan Losses) è l’intero prestito
erogato.
La formula misura la percentuale del credito vantato
da un finanziatore dell’impresa che verosimilmente
diventa inesigibile a seguito dell’errore di
valutazione compiuto. Essa non considera i costi
legati al processo di recupero, come i costi legali,
di transazione e quelli relativi alla svalutazione del
prestito; ciò porta a una sottostima del risultato. Le
componenti della formula differiscono, comunque,
da caso a caso e sono legate a elementi soggettivi
e ambientali. Un’indagine condotta sul sistema
bancario americano ha evidenziato che, in media,
su un arco temporale di cinque anni, il costo di un
Falso Negativo è circa 0,70 del capitale impiegato
nell’impresa.
Per calcolare il costo del Falso Positivo, sempre
ricorrendo a impostazioni sviluppate nell’ambito dei
modelli di previsione delle insolvenze, si considera
la perdita che una banca subisce sul prestito che
avrebbe potuto erogare considerando solvibile
l’impresa. Tale perdita è mitigata dal rendimento che
il capitale non erogato all’impresa potrebbe fruttare
alla banca impiegandolo in investimenti alternativi.
Si utilizza, quindi, la seguente formula:
Costo FP = r – i [3]
dove:
r è il tasso di interesse che avrebbe dovuto essere
applicato sul prestito che la banca non ha concesso;
i è il tasso di interesse su investimenti alternativi,
generalmente privi di rischio.
A titolo di esempio, si immagini: un tasso
mediamente applicato ai prestiti a medio – lungo
termine del 6%; un tasso relativo a investimenti
alternativi non rischiosi (come i titoli di stato
23
Un contributo fondamentale
è quello di Altman, al quale si è
fatto riferimento. Cfr. Altman, E.
e Eberhart A. C., Do Seniority
Provisions Protect Bondholders’
Investments?, Journal of
Portfolio Management, 1994;
Altman, E., Corporate Financial
Distress and Bankruptcy, 2nd
ed., John Wiley & Sons, New
York, 1993.
16
su calcoli di andamenti di Borsa, soffre di alcune
limitazioni: vale per le sole imprese quotate; non
considera le perdite di un ipotetico creditore,
perché riferito solo a investitori azionari. Modelli
successivi a quello di Beneish, consentono di
superare tali limiti. In questo senso, si può
ricorrere a impostazioni sviluppate nell’ambito
dei modelli di previsione delle insolvenze23,
dal momento che la problematica è molto
simile: invece che stimare la probabilità che si
manifestino, entro un dato periodo, alterazioni
del bilancio, si stima la probabilità che l’impresa
possa rivelarsi, sempre entro un dato periodo,
insolvente. I costi di un errore che comporta
un Falso Negativo sono, allora, stimati con la
seguente formula:
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circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
LO SPECIALE DI GESTIONE
tedeschi), per durate analoghe a quella del prestito,
del 4%. Il costo medio del Falso Positivo per una
banca italiana sarebbe, allora, il 2% del valore del
prestito richiesto. In definitiva, risulta che il costo
del Falso Negativo è 35 volte superiore a quello del
Falso Positivo (0,70/0,02).
Conducendo un processo iterativo, è possibile
stimare i costi netti, di primo e di secondo tipo,
sopportati da un finanziatore per ognuno dei
valori che M può assumere. Procedendo in questo
modo, il valore soglia di M che minimizza i costi
di errata classificazione è -4,14. In sostanza, è
prudente considerare manipolati quei bilanci i cui
valori contabili, elaborati secondo la formula [1]
in precedenza proposta, restituiscono un valore di
M superiore a -4,14. Adottando questa soglia, il
modello costruito identifica correttamente oltre il
92% delle imprese manipolatrici del campione, con
errori del tipo I al 7,14% e del tipo II al 21,60%.
Questi risultati sono, in assoluto, molto positivi e,
comunque, decisamente migliori di quelli forniti
dal modello di Beneish applicato nella sua versione
originale, ossia senza un adeguato ricalcolo dei
pesi assegnati agli indici di bilancio impiegati come
diagnostici.
La correzione dei risultati di bilancio
Riscontrare una scarsa qualità contabile può
condurre l’analista a operare interventi correttivi
dei risultati di bilancio. Gli interventi possono avere
varia ampiezza. Solitamente si realizzano al momento
di riclassificare il Conto Economico, attraverso la
procedura di normalizzazione del reddito. Questa
consiste nell’identificare un reddito depurato dagli
effetti esercitati da una serie di scelte contabili che
rendono il risultato di periodo non adeguatamente
predittivo dei redditi futuri dell’impresa.
Si immagini, a titolo di esempio, che il Conto
Economico dell’impresa Alfa evidenzi, nel corso
degli ultimi quattro anni, i risultati riportati di
seguito:
Reddito
netto
anno 1
anno 2
anno 3
anno 4
5
5
5
-1
La perdita di esercizio dell’anno 4 è riconducibile
a un’ingente perdita su crediti pari a 6, qualificata
dall’impresa come frutto di circostanze straordinarie.
Si supponga ora che, in base all’analisi condotta
sulla qualità contabile, l’analista si convinca che tale
svalutazione sia frutto di una manovra di earnings
management che ha trascurato di operare i necessari
accantonamenti nel corso dei tre anni precedenti
e che si è «riversata», poi, nell’ultimo esercizio.
In sostanza, il reddito dei primi tre anni è stato
sovrastimato per un importo annuo di 1,5; alla fine,
la sovrastima è stata corretta con l’attribuzione di un
costo una tantum nel quarto anno, pari a 6.
Sulla base di questi elementi, è opportuno procedere
a normalizzare il reddito della serie storica,
«spalmando» i costi dell’anno 4 fra gli esercizi di
competenza, come di seguito riportato:
anno 1
anno 2
anno 3
anno 4
Reddito normalizzato
3,5
3,5
3,5
3,5
Componenti anomali
1,5
1,5
1,5
-4,5
5
5
5
-1
Reddito netto
L’utilità della riclassificazione compiuta è di tutta
evidenza. Sulla base delle indicazioni fornite
dall’impresa, è naturale essere portati a ritenere che
il reddito medio normale, a parità di condizioni di
contesto e di strategia, ossia al netto di fenomeni
di discontinuità (straordinari), sia pari a 5. La
normalizzazione, invece, segnala un risultato di
periodo, su cui basare le previsioni, notevolmente
più contenuto (3,5).
Gli interventi correttivi e integrativi possono
giungere fino a una vera e propria riformulazione
del bilancio (restatement) per renderlo attendibile
e comparabile. Il restatement si configura come un
processo che può presentare più fasi e obiettivi. La
prima fase è rappresentata dall’individuazione delle
azioni di manipolazione contabile e dalla stima degli
effetti da queste prodotti. A questa fase, segue quella
di riformulazione del bilancio, con riferimento
alle poste influenzate dalle manovre di earnings
management.
In una prospettiva di analisi di bilancio, il
restatement può spingersi oltre, ricercando
l’allineamento fra i principi contabili adottati
dall’impresa nel tempo. Il cambiamento di tali
principi, infatti, rende difficilmente comparabili
i valori contabili. La comparazione, invece, è il
presupposto di ogni analisi economico-finanziaria,
la quale richiede che l’analista possieda opportuni
termini di confronto rispetto ai quali confrontare
i valori assunti dagli indicatori calcolati24.
L’impiego di opportuni termini di confronto,
peraltro, aiuta anche a individuare gli indicatori
che hanno «the best economic intuition». In questo
senso, la comparazione dei dati è un momento di
fondamentale importanza nel processo di analisi di
bilancio.
Le fasi e gli obiettivi conoscitivi accennati mostrano
che il restatement è un’operazione complessa,
caratterizzata da ampi margini di soggettività.
Restatement attendibili, pertanto, sono solo
quelli imposti dalle autorità di controllo e operati
direttamente dall’impresa sotto il controllo di
soggetti terzi.
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24
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METODI CONTROLLO
E STRUMENTI DI GESTIONE
SMART CONTROL:
COSTRUIRE IL «CONTROLLO»
IN OTTICA COMPETITIVA
D
a qualche anno si assiste alla
ricerca continua di soluzioni
intelligenti in ogni campo della vita
o settore lavorativo: ogni attività
umana soggetta a qualche tipo di criticità o
complessità viene indagata per raggiungere
obiettivi più efficienti e semplici, attraverso
il disegno di nuove soluzioni e la creazione/
utilizzo di tecnologie abilitanti. Mentre questo
concetto di smart activity è annunciato come
la soluzione di numerosi problemi di vita
(ambiente, trasporti, comunicazioni, tecnologia,
ecc..) molto meno frequentemente viene messo
al centro delle analisi e delle applicazioni
in ambito manageriale scientifico moderno,
quasi come se le filosofie di «smarting»
fossero materia estranea o parallela rispetto
alla ricerca economica ed all’applicazione
dei processi di accounting e management
control. L’indagine, l’analisi e le soluzioni di
tipo logico e tecnico in ottica «smart» non
solo sono possibili ma potrebbero rivelarsi
vincenti davanti ad una crescente difficoltà di
competitività, anche internazionale, per molte
imprese di piccola e media dimensione.
Definizione ed origini scientifiche
del concetto «smart»
in ottica di management
Una definizione o una traduzione univoca del
termine «smart» non è rinvenibile in nessun
dizionario, pertanto il suo significato dipende dal
contesto nel quale viene citato e dall’argomento di
trattazione.
Proprio questo adattamento dei suoi contenuti alle
più diverse situazioni reali, rende il concetto di
«smart» prima di tutto una filosofia di pensiero e di
lavoro.
Intelligente, furbo e sveglio sono le tre principali
traduzioni del termine che ben identificano
altrettante caratteristiche fondamentali del lavorare
in ottica smart:
– evitare attività inutili, eccessivamente onerose per
scarsi risultati, eccessivamente ridotte per obiettivi
importanti, facendosi aiutare dalla logica;
– trovare le soluzioni migliori, più efficienti che
accompagnino il minimo sforzo al massimo risultato
per massimizzare il rapporto tra output e input
(misura di rendimento);
– essere pronti velocemente al cambiamento, avere la
capacità di adattarsi alle situazioni in modo rapido,
senza perdere la propria capacità di risposta alle
necessità e ai problemi.
Si ritiene che come in tanti altri ambiti di
applicazione, la filosofia «smart» debba guidare
anche la ricerca teorica e le applicazioni pratiche in
ambito di pianificazione e controllo della gestione
aziendale, individuando alcuni principi guida che
non devono mai essere disattesi. Nel prosieguo si
cercherà di mettere in luce i «nuovi» postulati di
lavoro, i vantaggi e le conseguenze positive in ambito
di Management Control System.
Che il pensiero «smart» sia affascinante anche in
ambito manageriale, non è un’invenzione di chi
scrive ma, al contrario, ha origini storico-scientifiche
molto precise che risalgono al primo dopoguerra.
Nel 1954 Peter Druker, uno dei fondatori del
management moderno, pubblica un libro dal titolo
«The Practice of Managament» nel quale enuncia il
metodo di lavoro S.M.A.R.T.
All’interno della logica Management by Objectives
(MBO) che prevede una gestione aziendale
focalizzata sugli obiettivi da raggiungere piuttosto
che sui metodi con i quali vengono perseguiti,
Druker utilizza l’acronimo per definire le
caratteristiche che gli obiettivi devono avere perché
siano realmente realizzabili:
– Specific. Gli obiettivi devono essere chiari, definiti
e concreti, evitando enunciazioni di massima o
troppo generici che non trovano poi riscontro con
reali misure di confronto.
– Measurable. L’obiettivo deve essere concretamente
quantificabile per poter valutare il suo
raggiungimento e misurare l’entità dell’eventuale
scostamento.
– Achievable. L’obiettivo non può essere
irraggiungibile o eccessivo rispetto alle risorse, alle
competenze ed alle condizioni di effettivo lavoro
dell’azienda. L’impossibilità al raggiungimento
demotiva le persone e riduce la credibilità di ogni plan.
2/2014
19_26.indd 19
di Alessandro Garlassi
Dottore Commercialista,
Consulente aziendale;
Presidente MMCDirezione e controllo
e Luca Fornaciari
Università degli Studi di
Parma, Partner MMCDirezione e controllo
19
25/03/14 09:04
circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
DI GESTIONE
METODI
E STRUMENTI
– Realistic. Un obiettivo deve essere in grado di
stimolare le persone e quindi deve essere vicino alla
realtà. Obiettivi troppo lontani dalle reali e concrete
possibilità di riuscita, rischiano di non essere presi in
considerazione e di diventare «scoraggianti».
– Time Related. Ogni target di risultato deve avere
una dead line precisa ed essere realizzato in un
tempo definito utile programmato a priori in base
alle esigenze dell’azienda. Raggiungere un obiettivo
decisivo fuori tempo può voler dire non averlo
raggiunto.
Infine la programmazione del tempo, consente di
ottimizzare le attività critiche da svolgere.
Se 60 anni fa «smart» rappresentava un metodo di
lavoro, oggi lo stesso termine definisce una diversa
modalità di approccio alle attività di controllo,
che prevede l’utilizzo intelligente di regole capaci
di superare tutte le difficoltà che gli operatori, i
manager, i proprietari ed i direttori di funzione,
sentono come di ostacolo alla reale utilità del
sistema.
Problemi del controllo tradizionale
ed impatto dello Smart Control
sulle attività aziendali
1
Tra le più recenti ed
importanti ricerche scientifiche
si citano la «CITO Research
- Advancing the craft of
technology leadership – Agosto
2013» e «The BI Survey 2013»
analisi condotta da BARC –
Business Application research
center.
20
19_26.indd 20
In questi anni di ricerca scientifica ed applicazioni
pratiche di controllo di gestione presso le aziende di
piccola e media dimensione, ci è resi conto di come
le caratteristiche di complessità di gestione delle
informazioni e della successiva fase di visualizzazione
dei risultati, fossero i veri motivi di insoddisfazione
verso il sistema di controllo e costituissero il vero
ostacolo all’utilizzo concreto e quotidiano dello
strumento per la guida dell’impresa.
Troppo spesso, a parere di chi scrive, la risposta di
strumenti e metodi alle «lamentele» degli operatori
in difficoltà nello svolgere le attività di controllo sono
state sottovalutate o minimizzate secondo la logica
che l’operatore aziendale dovesse avere la cultura e la
capacità di portare avanti attività complesse perché
insite nel suo lavoro di gestione. Come a dire che
la complessità fosse naturale e andasse combattuta
attraverso lo sforzo culturale e operativo di un utente
più esperto, più competente, più efficiente.
L’ottica Smart Control inverte completamente
questa visione accademica che vede l’utente come
dominatore di una complessità ineliminabile o
solo limitatamente risolvibile portando le esigenze
dell’operatore al centro della costruzione del sistema
di controllo.
È il modello di controllo, gli strumenti da utilizzare,
il reporting da costruire che devono adattarsi alle
legittime richieste dell’operatore.
Perché è così importante questa inversione?
Sostanzialmente per due motivi principali: uno
relativo all’ottica esterna di mercato ed il secondo
inerente il forte impatto interno organizzativo.
Competitività – globalizzazione, mercati, clienti
L’internazionalizzazione è realtà consolidata,
i mercati non hanno più limiti territoriali, le
comunicazioni viaggiano in rete in tempo reale, i
clienti sono online e le tecnologie abilitanti riducono
tempi di risposta e di attesa anche nelle aspettative
degli operatori.
Il mercato non accetta ritardi dovuti ad inefficienze
di informazione, richiede continuamente nuove
offerte da fare a prezzi remunerativi ma competitivi,
i clienti non accettano ritardi di consegna o
problemi di qualità potendosi rivolgere a qualunque
competitor nel mondo, le opportunità di mercato
vanno colte nell’attimo in cui si manifestano e non
più attraverso una più statica programmazione di
inizio anno.
Produttività – Sistemi, metodi, tecnologie
Per alcuni reparti le urgenze sono la regola,
le emergenze rischiano ogni giorno di non far
concludere le attività prefissate per le giornate, le ore
di lavoro volano durante la giornata e sempre più
raramente si è in grado di pensare a miglioramenti
di criticità evidenti. Avere tempo oggi è un lusso che
pochi si possono permettere.
La soluzione di problemi risolvibili non può essere
delegata a chi, ogni giorno, è continuamente
coinvolto da attività non previste e non
programmate.
Il controllo «intelligente» da un lato è la risposta alla
velocità dei mercati ed all’aumento della pressione
competitiva e dall’altro rivede alcune tradizionali
attività critiche in ottica utente e non solo in ottica
tecnica.
Pressione competitiva e controllo:
le principali difficoltà riscontrate
L’idea che, in contesti di forte competizione anche
globale, il controllo di gestione e la programmazione
aziendale debbano cambiare alcune logiche base
di creazione del modello e costruzione del sistema
organizzativo, non è una solitaria iniziativa degli autori.
Numerose ricerche scientifiche in riviste nazionali ed
internazionali1, dimostrano, con indicatori statistici,
interviste agli operatori ed interventi teorici,
come a fronte di una sempre maggiore richiesta
di informazioni specifiche sul proprio business in
tempo reale, il sistema di controllo raramente sia
in grado di fornire in tempo utile quanto richiesto.
Decisioni, a volte anche importanti, vengono prese
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E STRUMENTI DI GESTIONE
dai responsabili in assenza di una consapevole
misurazione delle cause e degli effetti che nuove
opportunità e criticità provocano sulle performance
di breve e lungo periodo dell’impresa.
Se la competizione sui mercati aumenta e la presenza
dei competitor, anche esteri, è più pressante, il
controllo di gestione deve aggiungere all’ordine
delle proprie priorità alcune caratteristiche essenziali
richieste dall’ambiente esterno, aprendo la propria
visione dall’interno all’esterno dell’azienda.
Il contatto con aziende di piccola e media
dimensione di questi ultimi dieci anni di lavoro,
hanno consentito agli autori «di toccare con mano»
le profonde trasformazioni aziendali che il mercato
ha imposto attraverso la globalizzazione diffusa e le
tecnologie di rete.
Quotidianamente imprenditori e direttori d’impresa
lamentano ritardi ed eccessi di complessità nel
controllo di gestione causate spesso da una costante
difficoltà di certificazione e visione in tempo utile
dei dati elaborati dai diversi sistemi di controllo
utilizzati. I risultati sono ancora troppo distanti
dall’utilizzatore reale che fatica a rivedersi nelle
logiche di costruzione dei dati e poco si fida di
valori e report spesso troppo tecnici e di difficile ed
immediata comprensione.
L’esperienza degli autori ha consentito di stilare una
«classifica» dei principali problemi che il controllo
di gestione, inteso ed applicato in senso tradizionale,
produce in ambito aziendale. Di seguito si illustrano
le principali problematiche riscontrate in oltre 50
aziende di piccola e media dimensione, dopo il
primo anno di creazione ed utilizzo del sistema di
controllo.
Affidabilità
livello logico, troppo articolato da aggiornare.
La costruzione di dettaglio delle dimensioni, le
misure spesso molto articolate richieste dalla
direzione, l’elemento di configurazione degli
strumenti tecnologici, creano la «paura» che il
cambiamento di qualche elemento possa scombinare
lo stato del sistema di controllo, «finalmente»
funzionante, e richiedere numerosi interventi tecnici
di aggiornamento.
Tra un’inaccettabile banalizzazione dei sistemi di
controllo ed una percezione di complessità eccessiva,
il controllo di gestione deve trovare una risposta
non tanto al proprio interno quanto guardando
direttamente e filtrando le necessità dell’utilizzatore.
Tempi
Al controllo di gestione viene spesso associato il
concetto di ritardo di presentazione dei risultati
ottenuti. Molto spesso i report non sono considerati
pubblicati in tempo utile rispetto alle necessità di
guida e gestione dell’azienda.
Le date prefissate per la presentazione dei report,
vengono frequentemente posticipate o rispettate con
grande difficoltà da parte dei controller responsabili
di organizzare le riunioni.
La corsa contro la scadenza rispetto al
funzionamento fluido del sistema crea un senso di
frequente «pesantezza» del sistema che gli operatori
poco sopportano e male considerano.
Persone demotivate o avverse a qualsiasi attività,
anche aziendale, producono output e risultati
inferiori alle loro potenzialità ed aspettative.
Organizzazione
Il sistema di controllo trasforma i dati di base in
informazioni utili al business, o meglio questa è
l’intenzione. Alla prova dei fatti le elaborazioni che
i sistemi tecnologici producono non sono conosciuti
o condivisi dagli operatori. Più sono numerose le
attività di costruzione dei dati, più il controllo di
gestione è teoricamente utile e funzionante, più il
responsabile si sente «lontano» dalla sicurezza dei
dati e quindi stenta a sentirli come presentabili e
reali.
La catena dei controlli sui valori così costruiti
diventa nel tempo sempre maggiore e la complessità
degli strumenti e dei metodi applicati al controllo
aumenta a discapito proprio di quella semplicità che
si richiede sin dall’inizio.
Il controllo di gestione non è un software e non
funziona con un solo referente.
Molto spesso tra gli operatori serpeggia l’idea
di essere «soli» nel portare avanti un’attività
considerata scontata dagli utilizzatori finali, visti
gli investimenti tecnologici effettuati che da soli
dovrebbero risolvere i problemi del funzionamento
del sistema di controllo.
Solo attraverso una precisa previsione di
collaborazione tra le funzioni contabili, commerciali
e produttive, è possibile creare un sistema che
funzioni realmente. La definizione di tempi di lavoro
precisi, la responsabilizzazione ed il coinvolgimento
delle persone ed infine la configurazione degli
strumenti di lavoro sono tutte attività indispensabili
e non eliminabili.
Utilizzo
Costi – Benefici
Il controllo di gestione è troppo difficile da capire,
troppo complicato da ricordare, troppo complesso a
Il controllo di gestione «costa» spesso troppo
rispetto ai benefici reali che porta in azienda.
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A fronte di un investimento di persone e mezzi
rilevante (software, controller …) i risultati che si
ottengono sono modesti per l’utilizzo concreto che
se ne fa delle informazioni create dal sistema.
Le misurazioni d’efficienza e d’efficacia sono
effettivamente messe a disposizione dal controllo di
gestione che però stenta a diventare decisivo per la
mancanza delle risposte che in termini gestionali si
dovrebbero dare alle criticità o opportunità emerse.
In sostanza se è vero che il sistema di controllo
verifica i dati, esso non spinge l’azienda verso il
futuro attraverso azioni di miglioramento continuo a
causa della sua mancanza di risposte ad analisi anche
correttamente effettuate.
La carrellata dei principali problemi e sensazioni
degli addetti ai lavori fin qui esposta, non vuole in
alcun modo essere esaustiva di tutte le casistiche
aziendali ma pone la base per comprendere come si
debba impostare uno Smart Control che risponda e
risolva in chiave moderna gran parte delle richieste
delle imprese.
Le risposte dello Smart Control
ai problemi del controllo di gestione
di tipo «tradizionale»
Per impostare correttamente un controllo di
gestione di tipo «intelligente», è necessario
innanzitutto conoscere quali sono le regole base a
cui ispirarsi nella scelta delle persone, delle attività
e degli strumenti di lavoro. Ogni qual volta si è
davanti ad una scelta tra diverse alternative, tra
diverse possibili soluzioni o tra diversi costi del
sistema, avere dei postulati che aiutino a prendere
la decisione migliore, è molto utile per distinguere
le buone opportunità rispetto a strade più
articolate.
Le soluzioni smart che di seguito verranno
analizzate, rappresentano anche una risposta alle
problematiche viste nel paragrafo precedente.
Visualizzazione dei modelli
Il modello di controllo è quel documento che
rappresenta e formalizza la visione del Management
Control System che l’azienda ha effettuato.
La sua redazione è la premessa logica al
funzionamento del suo sistema in quanto vengono
definiti gli obiettivi di controllo, elencate e
giustificate le «dimensioni» oggetto di analisi,
individuate le «misure» da calcolare in funzione di
ciascun report di controllo, elencate le fonti dati
da cui attingere i valori, regolarizzati i collegamenti
tra valori e oggetti di controllo, disegnati i report
con i quali analizzare i singoli aspetti di gestione e
definiti i tempi con i quali l’attività di controllo deve
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produrre report periodici.
Il Modello di controllo è, in una parola, il cuore del
sistema. Esso deve essere redatto all’inizio con lo
scopo di allineare tutte le diverse visioni d’impresa
eventualmente presenti in azienda. Esso deve
inoltre comunicare a tutte le persone coinvolte
nel sistema di controllo le scelte effettuate e le
procedure decise.
Come detto, il business è sempre più rapido
nei cambiamenti e sempre più imprevedibile
negli andamenti, pertanto il modello deve essere
costantemente aggiornato a seguito dei cambiamenti
produttivi, organizzativi e di mercato eventualmente
accaduti e precedentemente non previsti.
Il modello di controllo non è quindi una fotografia
una tantum del sistema di controllo ma è strumento
di guida alla visione coerente dell’azienda.
Se e quando vi è una modifica degli affari, una
nuova unità di business, un nuovo reparto, un nuovo
mercato, il documento consente di verificare la
coerenza delle nuove scelte rispetto alla complessiva
situazione aziendale e permette di mantenere il
sistema di controllo flessibile ai cambiamenti.
In molte aziende, spesso, si verifica che il modello di
controllo o non esiste, o esiste ma non è aggiornato,
o esiste ma non è seguito.
Al di la delle facili critiche di cultura aziendale che
vede dare la «colpa» sempre all’organizzazione
aziendale (risposta troppo facile per un consulente)
bisogna porsi la domanda ben più acuta del perché
l’impresa e i suoi responsabili non avvertono
l’esigenza di mantenere viva l’attenzione sul «cuore»
del sistema di controllo.
Le risposte sono, a parere di chi scrive, abbastanza
semplici. Anche quando il modello di controllo
esiste, esso è troppo spesso:
– poco comunicativo, rappresentando un
documento per addetti ai lavori, tecnico, che parla
una lingua che non è operativa e che racconta una
«storia» poco fruibile;
– poco lean con prospetti spesso lunghi o al peggio
prolissi, che vale per tutti e quindi per nessuno e
difficili da consultare;
– poco flessibile in quanto l’aggiornamento prevede
il cambiamento di più parti tra loro non collegate, e
si rischia di cambiare in modo parziale il documento
senza il mantenimento della necessaria coerenza.
Queste criticità sul modello di controllo, non sono
altro che il riflesso della mancanza di utilizzabilità e
complessità descritte in precedenza.
La risposta può e deve essere solo una: la facilità
d’uso, d’aggiornamento e di lettura.
In un mondo nel quale si legge sempre meno e si
guarda sempre di più, dall’utilizzo delle icone in
comunicazione al proliferare di immagini video,
anche il controllo di gestione si deve adeguare,
utilizzando tecniche comunicative molto più
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prossime alle abitudini della vita reale.
Disegnare e non scrivere, porta numerosi
vantaggi a discapito di un dettaglio che deve
comunque rimanere come eccezione per evitare la
banalizzazione del sistema.
Visualizzare le dimensioni, invece che scriverle, far
vedere le persone invece che identificarle per nome
e cognome, disegnare i report invece che raccontarli,
sono tutte pratiche «visual» che vanno in una
direzione user friendly del sistema.
Più il modello è immediatamente espressivo dei
contenuti importanti, maggiore sarà la sua capacità
attrattiva d’uso e minore saranno le scusanti per il
suo mancato utilizzo.
Tavola 1 – Composizione del modello di controllo
Tavola 2 – Confronto tra stili di modelli
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Usabilità ed Intuitività
Molto spesso capita di assistere a demo di strumenti
di controllo estremamente sofisticati, costruiti per
dare risposta a qualsiasi esigenza aziendale. Software
completi, ottimamente funzionanti non criticabili in
nessun aspetto tecnico.
Ma probabilmente a questi elementi di natura
del prodotto, devono essere oggi aggiunti altri e
importantissimi elementi che vedono l’utente al
centro dell’interesse del sistema informatico.
Proprio come nei telefoni o nei tablet la parte grafica
è il segreto per avere successo nei consumi, così
anche nel controllo di gestione la parte di design e
l’interfaccia acquisiscono sempre più importanza.
La domanda che può sorgere spontanea è: perché
oggi si avverte questa necessità mentre in passato
non esisteva?
Le risposte devono essere cercate nei cambiamenti
epocali di vita, del lavoro e della tecnologia anche al
di fuori del controllo di gestione.
I clienti e gli utenti oggi, molto più che in passato,
sono pervasi di design e grafica per rendere più
facile ed appassionante il tempo trascorso con
le diverse devices. La complessità di qualsiasi
transazione o richiesta viene percepita come
qualcosa da eliminare in un contesto in cui le cose da
fare si sono moltiplicate ed il tempo è sempre troppo
scarso.
Guidare l’utente verso una facile comprensione
delle operazioni da svolgere, senza obbligarlo a giri
pindarici in menù troppo complicati, essere mirati
alla soluzione di quella specifica richiesta con quello
specifico tool di lavoro sono uno dei motivi d’uso
reale e quotidiano di ogni strumento applicativo.
Anche il controllo di gestione, i suoi strumenti e le
sue attività devono essere chiare, facili da mettere
in pratica, guidate e, possibilmente, gradevoli da
utilizzare.
In questo senso, in tale ambito si evidenzia con
massima forza le differenti mentalità tradizionale
di prodotto con quella innovativa e smart rivolta
all’utente.
Se una volta il prodotto perfetto doveva essere
utilizzato dall’operatore che aveva l’onere di
adeguarsi a strumenti ritenuti ottimi, oggi è il
sistema informativo che deve adeguarsi alle richieste
dell’utente che, se non soddisfatto, non lo utilizza
con continuità.
Connettività e Performance
Se si chiede a qualsiasi operatore aziendale, quale
risorsa è la più scarsa tra quelle attualmente a
disposizione, quasi tutti vi risponderanno: il tempo.
Le ore di lavoro non bastano mai, le urgenze e le
emergenze continuano a crescere, soprattutto nel
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nostro Paese. La conseguenza diretta di questa
situazione è quella di dover avere le risposte, a
domande anche complesse, in modo immediato
ad ogni semplice richiesta. La conseguenza
indiretta è che gli strumenti di lavoro, le persone e
l’organizzazione in generale necessitano di lavorare
con le massime performance possibili.
Solo un sistema di controllo in grado di rendere
i flussi di lavoro continui e le applicazione
continuamente alimentate consente di non
disperdere energie e denaro.
Nel disegno del modello di controllo, ogni persona
deve essere associata a specifiche mansioni
da svolgersi in modo coordinato e chiaro,
utilizzando determinati software di elaborazione e
comunicazione.
Non si può infatti discorrere di performance senza
parlare di tecnologia e software, elementi centrali
delle efficienze dei metodi di lavoro.
Quali caratteristiche devono avere per potere essere
considerati anch’essi di filosofia smart?
La prima caratteristica è la scalabilità intesa nel
senso di progressività d’uso, delle postazioni, delle
analisi e quindi anche dei costi.
Un programma informatico oggi non può richiedere
giornate di installazione e di apertura postazioni
client: la tecnologia oggi consente soluzioni che
riducono i tempi di intervento a qualche ora e
che aprono le sicurezze in pochi minuti. Altra
caratteristica essenziale, a parere di chi scrive, è
la possibilità di condividere file e procedure, non
tanto grazie all’uso contemporaneo di più postazioni
singole quanto nell’accesso al sistema in mobilità, da
casa o con dispositivi mobili.
Normalmente perseguita attraverso software
strutturati su piattaforme web, la connessione da
casa o da fuori ufficio viene consentita attraverso
una semplice login e password, dopo avere dato i
relativi permessi agli utenti.
Se questa necessità è meno sentita quando si
lavora in una singola azienda, diventa sempre più
importante quando le imprese, per sviluppare
la propria competitività, hanno delocalizzato la
produzione o si sono espanse commercialmente con
stabili organizzazioni all’estero.
Da qualsiasi parte del mondo e senza alcuna
limitazione temporale, ogni lavoratore del gruppo,
può operare sul sistema ed utilizzare gli stessi
strumenti e le stesse logiche della sede principale.
Le differenze culturali piano piano si riducono, gli
usi contabili e di rilevazione del business diventano
condivisi, le misurazioni diventano omogenee e
quindi, infine, il controllo del business in modo
unitario diventa possibile ed a volte effettivo.
In ambienti fortemente competitivi anche le
informazioni tendono a complicarsi diventando di
dimensioni cospicue e a volte straordinarie.
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Gli strumenti tradizionali di controllo di gestione,
fanno fatica a lavorare milioni di righe di vendita
visti da più dimensioni di analisi (più anni, su più
mercati, per più filiali, con centinaia di prodotti).
Lasciando da parte il caso di utilizzo dei big data,
strumenti di analisi di dati destrutturati provenienti
anche da ambienti esterni all’impresa che, a parere
di chi scrive, sono ancora ben lontani da una reale
applicazione per le piccole e medie imprese2, i
software smart devono essere in grado si ridurre gli
spazi necessari all’elaborazione e visualizzazione dei
dati. In questo senso esistono sul mercato diverse
applicazioni capaci di compattare milioni di record
in poche decine di mega byte, facilmente trasmissibili
attraverso la creazione di semplici ed appositi file
(Tavola 3).
Se dal punto di vista del controller e della direzione
questo aspetto può sembrare secondario, certamente
non lo è per il sistema informativo complessivo e
per i costi che il controllo di gestione richiede come
investimento.
Interattività del Reporting
Fino a qualche anno fa, le domande venivano poste
principalmente dall’interno dell’azienda ed, in un
modo o nell’altro e spesso con ritardo, si riusciva a
rispondere al responsabile. Oggi però, in situazioni
di forte competitività e apertura dei mercati, le
richieste originano altrettanto spesso dall’ambiente
esterno: un fornitore della Supply Chain integrata,
un cliente collegato al servizio di assistenza post
vendita, un distributore per conoscere disponibilità
della merce o avere i nuovi listini prezzi.
In questi contesti non è più accettabile dover
aspettare per avere risposte gestionali. Il controllo di
gestione deve poter garantire informazioni in tempo
reale o quantomeno a date prefissate.
Ulteriormente ad ogni interrogazione dei dati, anche
complessa, i sistemi di controllo e reporting devono
riuscire a rispondere in pochissimi istanti.
La navigabilità dei dati deve consentire di procedere
alle analisi dei dati dalla sintesi al dettaglio e
viceversa con un solo click, senza dover rimuovere la
richiesta, uscire dalla visualizzazione e ripetere una
differente query.
I parametri di selezione devono poter essere decisi
sul singolo report in modo da visualizzare le richieste
in modo immediato, con aggiornamento dei risultati
in tempo reale.
Ma queste richieste di interazione diretta sono
risultati possibili da ottenere? Se così è, perché tutte
le aziende non si dotano di queste strumentazioni?
Le risposte sono molteplici ma hanno tutte come
comune denominatore l’offerta di strumenti di
controllo molto ampia che rende molto difficile
decidere per il meglio.
L’asimmetria informativa è talmente ampia che
solo dopo l’uso si riesce a capire se lo strumento
acquistato è davvero smart.
Il consiglio che gli autori si sentono di dare è quello
di propendere per offerte che prevedano un uso
gratuito ovvero una postazione d’uso gratuita prima
di procedere all’acquisto della licenza.
Solo dopo aver toccato con mano e provato la
reale utilità per l’azienda, l’investimento ed il costo
diventano giustificati e di buon senso (Tavola 4).
Conclusioni
Lo Smart Control è un modo di progettare,
realizzare ed utilizzare il sistema di controllo che
prevede l’affiancamento delle necessità dell’utente
alla necessaria e sempre indispensabile tecnica di
controllo. In ambienti competitivi dove i mercati
sono sempre più presenti e le richieste informative
hanno necessità di risposte immediate, strumenti,
metodologie e modelli di lavoro devono adeguarsi e
diventare «intelligenti», diretti e fruibili.
Le procedure, gli strumenti di lavoro ed i report
devono essere organizzati in modo chiaro con
il minimo investimento, garantendo velocità di
ottenimento dei risultati, facilità di gestione dei dati,
l’interattività tra le richieste dell’utente e le risposte
informative.
Tavola 3 – Caratteristiche Smart degli strumenti
Tavola 4 – Caratteristiche dello Smart Reporting
2
Per Big Data si intendono
strumenti capaci di elaborare
e analizzare un insieme
elevatissimo di dati anche
non strutturati in data
base provenienti da fonti
eterogenee quali immagini,
gps o twit e post derivanti
dai social network. Tipici
strumenti di analisi molto
complesse, essi sono utilizzati
soprattutto dalle grandi
multinazionali per esaminare
gli andamenti e le sensazioni
del mercato non direttamente
coinvolto nell’acquisto e non
necessariamente già in contatto
con l’impresa.
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Nel cercare nuove opportunità di vendita in epoca
di globalizzazione degli scambi e dei consumi,
anche il controllo di gestione deve avere nuove
caratteristiche, capaci di spostare l’attenzione dal
passato al futuro per consentire ai manager di
creare strategie, ottenere continui confronti con i
competitor, definire obiettivi operativi e prevedere
scenari di lavoro.
Il sistema di controllo può rivestire un ruolo
fondamentale in questa direzione se riesce a
diventare strumento d’uso quotidiano, capace di
dialogare in modo interattivo con gli utenti e di
trasformare, in tempo reale, grandi volumi di dati in
poche ma decisive informazioni.
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E STRUMENTI DI GESTIONE
MODELIZZAZZIONE DEI FLUSSI
DI CASSA NEL LUNGO PERIODO:
IL METODO «MONTE CARLO»
N
ei processi di determinazione del
Valore Attuale Netto di un’azienda
o di un progetto spesso una parte
troppo significativa è attribuita al
Terminal Value per l’incapacità di incrementare
l’orizzonte temporale della previsione esplicita.
Si propone un modello di esplicitazione dei
flussi di cassa avvallandosi di conclusioni
empiriche di lungo periodo per cui i tassi di
crescita dei ricavi e l’incidenza del costo del
venduto convergono verso quelli di settore a
causa delle spinte competitive.
Issue
Le incertezze sulla crescita dei mercati tradizionali,
l’incremento della concorrenza in quelli emergenti
del Far East unitamente alle incertezze che
pervadono i mercati finanziari mettono a dura
prova le metodologie di valutazione basate
sull’attualizzazione dei flussi finanziari (DCF o
EVA) e quindi della misurazione del valore prodotto
da un’azienda, soprattutto in quei settori in cui
la produzione della gran parte dei flussi di cassa
sono presi in considerazione in maniera implicita
nella stima del Terminal Value determinato con
metodologia sintetica1, detta anche componente
implicita.
Queste caratteristiche sono rinvenibili, per motivi
diversi, in settori come quello della moda oppure in
start up ad alto contenuto innovativo (tecnologia,
internet company, biotecnologie).
Il settore della moda è caratterizzato da un
rinnovamento stagionale del portafoglio prodotti
in cui i criteri di preferenza dei consumatori sono
rappresentati dai fattori estetici e dal messaggio
trasmesso dal brand riguardante lo stile di vita da
esso veicolato. La variabilità legata al gusto dei
consumatori rispetto al rinnovamento stagionale
delle collezioni è mitigata dall’immagine e
l’awareness del brand. Da ciò deriva che le previsioni
esplicite sulle vendite e più in generale dei flussi
finanziari sono ragionevolmente possibili lungo
un orizzonte temporale di uno o al massimo due
anni, in quanto è inverosimile effettuare stime
di vendite analitiche ed attendibili di prodotti
ancora non ideati. Ne consegue che la maggior
parte del valore aziendale è catturato dal Terminal
Value. Le proiezioni esplicite derivano usualmente
dagli strumenti di pianificazione a breve termine
soprattutto di budgeting a cui debbono essere
effettuati i relativi aggiustamenti per poter
evidenziare i flussi di cassa prospettici.
Per avere una previsione delle dinamiche finanziarie
possono essere utilizzate due metodologie:
1) quella indiretta per cui dal budget economico e
da quello degli investimenti, arricchiti da eventuali
altre informazioni finanziarie ed assumption (ad
esempio target di alcuni indici di bilancio come i
tassi di rotazione del magazzino piuttosto che dei
crediti e debiti commerciali, etc.), si elaborano dei
rendiconti finanziari prospettici;
2) la soluzione diretta che prevede invece l’impiego
degli strumenti di previsione finanziaria operativa di
breve termine come gli scadenziari clienti e fornitori
nella loro versione contabile e previsionale. Questa
metodologia si svincola dalle assumption sul capitale
circolante, ma implica un’approfondita governance
dei processi aziendali soprattutto della Supply Chain,
potendo far affidamento su stime attendibili dei
timing mensili di approvvigionamento delle materie
prime, dei tempi di produzione e disponibilità/
spedizione dei prodotti finiti.
In realtà nella pratica spesso si rilevano metodologie
miste in cui nel brevissimo periodo si opera con
strumenti diretti per lo più di estrazione contabile
(scadenziari-ordini) per poi raccordarsi con il budget
finanziario elaborato da quello economico.
Il valore delle aziende in start up ad alto contenuto
innovativo vedono gran parte del valore stimato
determinato dai flussi di cassa più lontani. Per tali
aziende le aspettative di lungo periodo sono di
raggiungere e mantenere a lungo un rimarcabile
vantaggio competitivo e quindi una redditività molto
sopra la media, ma che di converso sposta il grosso
dei flussi di cassa molto in avanti nell’orizzonte
temporale di valutazione e quindi i relativi rischi
associati.
Al contrario, i settori caratterizzati dalla produzione
di redditi elevati e stabili come le public utilities o
i settori che operano su concessioni consentono di
2/2014
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di Stefano Palestini
Studio Integrato
Consulenza Aziendale
1
Solitamente si tratta
dell’attualizzazione perpetua di
un flusso di cassa incrementato
da un fattore costante di
crescita «g» metodologia che
sarà approfondita in seguito.
27
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circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
DI GESTIONE
METODI
E STRUMENTI
Formula 1
2
Il concetto di Equity Duration
non differisce sostanzialmente
da quello elaborato per i titoli
di debito da Macaulay - The
Movements of Interest Rates.
Bond Yields and Stock Prices in
the United States since 1856,
New York: National Bureau of
Economic Research (1938).
3
Per il concetto di Equity
Duration secondo Leibowitz
(1989) si veda A Total
Differential Approach To Equity
Duration – Financial Analyst
Journal Sept. – Oct. 1989.
4
In realtà occorrerebbe
aggiungere anche il valore
delle opzioni di sviluppo (come
la brand extention) come
insegna la teoria delle «opzioni
reali».
5
Theodore Levitt, Exploit the
Product Life Cycle, (Harvard
Business Review nov. 1965)
e Youngme Moon, Break free
from the product life cycle
(Harvard Business Review, May
2005).
6
Porter, Michael (1985)
Competitive advantage:
creating and sustaining superior
performance, New York: The
Free Press.
7
Davis e Stephenson «Ten
Trends to Watch in 2006»
McKinsey Quartly January
2006.
8
Koller, Goedhart Wessels
«Valutation: Measuring
and Managing the Value of
Companies» (4th Edition), John
Wiley and Sons 2005.
9
I parametri che caratterizzano
la funzione logistica sono:
- k: parametro di controllo della
crescita massima, per k<1 si
sposta il massimo gradiente
verso il limite inferiore mentre
per k>1 avviene il contrario
quindi la massima crescita si
avvicina al limite superiore;
k=1 caratterizza una funzione
simmetrica rispetto al punto di
flesso.
- B: è un parametro di controllo
della curvatura.
- m:è il parametro che localizza
il punto di flesso.
Il vantaggio rispetto a una
distribuzione Normale, a cui
somiglia come forma, consiste
nel fatto che il suo insieme di
definizione è compreso tra 0 e
1 e che è facilmente adattabile
alle reali circostanze tramite la
modulazione dei parametri.
10
Si veda la nota 9.
28
27_37.indd 28
incrementare la durata dell’orizzonte temporale in
cui effettuare attendibili previsioni esplicite dei cash
flow, i quali risultano circondati da minori rischi a
causa della stabilità del quadro strategico.
La misurazione della concentrazione dei flussi
di cassa rispetto al periodo di valutazione può
essere realizzata tramite lo strumento dell’Equity
Duration2 3, che rappresenta la durata media
ponderata dell’orizzonte temporale di valutazione
pesato per i flussi di cassa prodotti; chiaramente più
questo valore tende ad allinearsi con il periodo di
valutazione, maggiore è la concentrazione dei flussi
di cassa in avanti nel tempo.
Il valore dell’Equity Duration ha una valenza
autonoma nel misurare il rischio di una valutazione
d’azienda in quanto esprime la distribuzione nel
tempo dei flussi di cassa, che più sono posizionati
in avanti nel tempo maggiore risulta il rischio
intrinseco derivante dalla semplice incertezza che
grava su un lasso di tempo così lungo.
Nei settori della moda di alta gamma e più in generale
nei settori luxury brands la duration potrebbe non
essere particolarmente lunga, in quanto si tratta di
aziende fortemente redditizie con un periodo di
previsione esplicita che risulta molto breve, non più
di uno o due anni. In questo settore un aumento della
duration si verifica quando la redditività si attesta su
livelli medio bassi e sussiste un marchio molto forte,
determinando un elevato Terminal Value attribuibile
soprattutto al valore del brand.
Modelizzazione dei ricavi e teoria
del ciclo di vita dei prodotti
Al fine di ridurre il peso della componente implicita
della valutazione, costituita essenzialmente dal
Terminal Value4, possono essere effettuate delle
proiezioni di medio lungo periodo tenendo conto
del posizionamento del portafoglio prodotti
nei rispettivi cicli di vita 5 e delle dinamiche
che coinvolgono i vantaggi competitivi6 in
quanto superano e «mediano» fenomeni
contingenti, nonché delle prevedibile evoluzioni
macroeconomiche dei mercati di riferimento.
Le analisi delle dinamiche competitive possono
portare all’identificazione di trend di medio lungo
periodo in modo più attendibile che di breve
periodo7. Analisi empiriche8 confermano quello che
sostiene la teoria economica per cui i tassi di crescita
del fatturato nel medio lungo periodo(10 anni dal
1994 al 2003) subiscono un processo di convergenza
intorno ad un tasso di crescita stimato del 5%.
Sostanzialmente viene confermato il comportamento
delle vendite previsto dalla teoria del ciclo di vita
del prodotto, modellabile con la seguente funzione
logistica9:
[1] ������ = �(�) = +
�
[���∗� ��(���) ](���)
il cui andamento è nella prima parte convessa con
rilevanti tassi di crescita, che caratterizzano la fase
di start up e di espansione fino al punto di flesso,
dopo di che la crescita diminuisce assumendo un
Formula concavo
2
andamento
che si appiattisce intorno
al tasso di crescita di convergenza, fase che
contraddistingue la maturità commerciale del
[2] ������ = �(�) = � ∗ � ∗
prodotto.
[
Le conclusioni raggiunte sul trend della redditività
del capitale investito10 mostrano un processo
di convergenza più lento rispetto a quello del
fatturato il che significa che i vantaggi competitivi
inFormula
termini di3marginalità sono conservati più a
lungo, informazione da evidenziare nel momento in
cui nella valutazione di un’azienda si decidono gli
orizzonti temporali di analisi.
Un modello esemplificativo può essere strutturato
� ������� � �
sulla
[3]base
a ~ della
� commercializzazione di due
������� prodotto
��
articoli, uno�stabilmente
che caratterizza
le dinamiche economico finanziarie e la strategia
dell’impresa ed un secondo che va ad affiancare
quello
principale
Formula
4 con un ciclo di vita più breve,
legato ai risultati ottenuti nelle vendite che va alla
ricerca delle esigenze più attuali dei consumatori.
�
�(� ∗ ) � �[�(� ∗ )] ∗ (� � ������
���
b ~ � di ricavo per
La[4]funzione
il prodotto
∗)
∗ )]
�
�(�
�
�[�(�
∗
(�
�
������
��� )
stabilmente commercializzato
La funzione di Ricavo utilizzata è quella esposta
Formula
5
nella
[1] opportunamente
parametrizzata per
rappresentare le assumption del management
�
���
�
tramite
individuati
in nota 9. Se la
[5] ∑i parametri
���� �� ∗ ∑��� ���� �������� ∗ ���
modellizzazione è realizzata dopo alcuni periodi
di commercializzazione del prodotto, la scelta dei
parametri avviene in modo che la funzione possa
Formulai 6ricavi conseguiti.
riprodurre
Riconducendo il modello al settore della moda, il
��
[6] �� di=cui
��si
*�sta
prodotto
tracciando lo sviluppo dei
ricavi è un modello «continuativo» riproposto,
pur con qualche innovazione, in tutte le collezioni,
7
si Formula
tratta dei modelli
cosiddetti iconici, cioè
strettamente legati all’essenza della brand equity.
A [7]
questo
��punto
= ��occorre
*� �� individuare in quale
posizione/fase della curva del ciclo di vita (start
– up, espansione, maturità, declino) si trova
attualmente
Formula 8il prodotto e sovrapporlo allo shape
della funzione di ricavo.
Per
alcune
di prodotti
[8]
��� tipologie
�� = ���
�� + ��realizzare
��� � questi
step è relativamente agevole, ad esempio nel
settore automobilistico la durata commerciale di
un modello è un parametro definito già in sede di
progetto, per altri settori come le macchine utensili
è ragionevolmente prevedibile in quanto dipende
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METODI CONTROLLO
E STRUMENTI DI GESTIONE
dall’evoluzione tecnologica a sua volta strettamente
legata agli investimenti in R&D, infatti fino a che
non vi sono significativi progressi tecnici il modello
rimane sostanzialmente invariato, ancora nel settore
farmaceutico il ciclo di vita è determinato dall’effetto
congiunto della durata dei diritti di protezione
dei brevetti e dalle nuove scoperte effettuate da
parte della concorrenza, anche queste legate agli
investimenti in R&D ma pervase da una elevatissima
imprevedibilità di successo.
La funzione di ricavo [1] rappresenta un approccio
di tipo deterministico assegnando un importo
preciso per ciascun periodo, tuttavia non si può
prescindere dalle condizioni di incertezza che
pervadono l’operatività aziendale, riguardanti
l’ambiente esterno e l’efficacia ed efficienza della sua
organizzazione interna.
Il passaggio successivo di stimare per ciascun
periodo un intervallo in cui è ragionevole attendersi
che possa oscillare il fatturato reale con un certa
«confidenza», la distribuzione dei valori che
costituiscono tale intervallo è approssimabile da una
funzione di tipo «Beta» la cui media è rappresentata
dai valori assunti dalla funzione Logistica.
Nella Tavola 1 è riportata la parametrizzazione della
funzione Logistica (la cui funzione è descritta nella
nota 9) relativa al portafoglio prodotti continuativo,
mentre nella Tavola 2 sono riportati i valori del
fatturato previsti dalla funzione insieme ai relativi
intervalli di variazione stimati con la funzione Beta
ad un livello di confidenza del 95% nonché il limite
superiore ed inferiore che il management si attende
verosimilmente che non potrà essere superato.
Semplificando si può affermare che nel breve e
medio periodo il limite superiore del fatturato è
dato dalla capacità produttiva e più in generale
dalla capacità di aumentarla anno per anno nonché
da un analisi strategica del mercato e della relativa
posizione dell’impresa. Più complessa è la stima del
limite inferiore che non è vincolabile a parametri
tecnici ma è stimabile solo tramite un’analisi
strategica del mercato.
Chiaramente se si trattasse di un’azienda multi
prodotto le relative curve logistiche dovrebbero
essere consolidate al fine di definire i ricavi
complessivi. Al fine di semplificare l’operatività
computazionale è preferibile comporre dei cluster di
prodotti omogenei in modo da operare su portafogli
di prodotti ciascuno con la sua curva logistica
riducendo la complessità analitica. Un fattore
strategico di successo del processo di pianificazione
diviene la scelta della variabile di omogeneizzazione,
che può essere la natura del prodotto, piuttosto che
la fase del ciclo di vita in cui si posiziona o ancora
per durata del ciclo di vita o altra caratteristica di
classificazione commerciale.
In questa maniera si passa dal ciclo di vita del
singolo prodotto a quello dell’azienda.
La funzione di ricavo per il prodotto di
commercializzazione non continuativa
Settori come quelli della moda hanno delle
proprie peculiarità nella struttura dell’offerta dei
prodotti: nelle collezioni coesistono prodotti iconici
commercializzati da più anni, con altri il cui ciclo
di vita può essere brevissimo, anche di una sola
stagione, o protrarsi un po’ più nel tempo sulla
base delle performance di vendita di una serie di
caratteristiche qualitative come la coerenza del
prodotto con il messaggio stilistico delle collezioni
nonché la capacità in termini di stile di soddisfare le
attuali aspettative dei consumatori.
Quindi se si può affermare che non vi è incertezza
nell’introdurre il nuovo prodotto nella collezione
pianificata11, una grossa alea di incertezza circonda
la durata del ciclo di vita del prodotto che
sostanzialmente dipende dal raggiungimento di una
performance minima nelle vendite ed uno stile in
linea con le preferenze dei consumatori e coerente
con l’intera collezione.
Alla luce di tali peculiarità occorre adeguare la
funzione logistica dei ricavi già vista nella [1] tramite
Tavola 1 – Parametri della funzione dei Ricavi
Parametri
Asintoto inferiore Asintoto superiore (A+ C)
Parametro controllo crescita massima : k<1 crescita max vicino limit inf k>1 crescita max vicino limit sup (k=1 funzione simmetrica)
paramtro controllo della curvatura
Punto di flesso A
C
k
50.000.000,00
150.000.000,00
0,53
11
B
m
Questo perché non sussistono
difficoltà tecniche di sviluppo
che ne possano ritardare la
commercializzazione ne la
necessità di investimento non
sostenibili.
0,4
5
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CONTROLLO
DI GESTIONE
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Formula
1
METODI
E STRUMENTI
[1] ������ = �(�) = +
Formula 1
[1] ������ = �(�) = +
�
[���∗� ��(���) ](���)
Formula 2
semplifica la variabile casuale assegnando lo stato
�
[2] ������ = �(�) = � ∗ � ∗
«1» se un generatore di numeri
casuali (compresi
[� + � ∗ � ��(��
tra 0 e 1) è inferiore a 0,7, che corrisponderebbe alla
situazione in cui il 70% dei nuovi prodotti è ancora
attuale l’anno successivo, questa assumption per il
management è facilmente derivabile dai dati storici
Formula 3
sulla composizione delle collezioni.
Il comportamento della distribuzione della variabile
di stato a è formalizzata come segue:
� ������� � �
[3] a ~ �
� ������� � �
la modellizzazione delle condizioni per cui il nuovo
articolo continua ad essere riproposto nella stagione
successiva.
�
[2] ������ = �(�) = � ∗ � ∗
[� + � ∗ � ��(���) ](���)
Formula 2
�
[���∗� ��(���) ](���)
La funzione logistica di ricavo costruita [2] si
differenzia rispetto alla [1] per la presenza di
due variabili di stato a e b, di tipo stocastico che
Formula 3
possono assumere due valori 0 o 1; esse indicano
rispettivamente l’attualità stilistica del modello
rispetto al gusto dei consumatori (variabile a) e la
sua capacità di essere venduto in misura superiore
� ������� � �
[3] a ~ �
ad un obiettivo minimo (variabile b), che potrebbe
� ������� � �
essere anche inferiore al budget. Le due variabili di
stato sono legate da una relazione moltiplicativa12,
per cui entrambe le variabili debbono assumere
Formula 4
valore pari ad 1 per consentire la riproposizione del
modello nella stagione seguente.
La variabile a, in questa esemplificazione, è
∗
∗ )]
�
�(�modellata
) � �[�(�tramite
∗ (�una
� ������
��� )casuale asimmetrica
variabile
[4] b ~ �
∗)
∗ )]
� �(� in�cui
�[�(�
∗
(�
�
������
��� )
gran parte della probabilità
si concentrata
nei primi anni di introduzione del nuovo prodotto,
infatti verosimilmente un articolo di abbigliamento
Formula 5
è generalmente di «moda» per un paio di anni
� sempre più improbabile la sua
poi diviene
���
�
[5] ∑���� �� ∗ ∑��� ���� ����
���� ∗ ���
riproposizione
sul mercato, almeno che non sfoci
in un modello ever green. Il modello qui proposto
Il parametro b è anch’esso una variabile di stato che
assume
valore pari ad 1 nei casi in cui il fatturato
Formula 4
dell’articolo raggiunge un obiettivo minimo per
cui viene riproposto nelle collezioni seguenti, il
suo comportamento è descritto da una funzione di
∗ )]
� di tipo
�(� ∗«Beta»
) � �[�(�
∗ (� � ������
distribuzione F (t*)
parametrizzata
in ��� )
[4] b ~ �
∗
∗
modo che sia simmetrica
) �assicuri
)] ∗rilevante
� �(� ed
�[�(� una
(� � ��������� )
densità di probabilità per scostamenti contenuti
intorno alla media, quest’ultima rappresentata
Formula
dai
valori5assunti dalla funzione logistica dei
Ricavi.�Il fatturato
minimo per continuare
la
�
�������� ∗ ���
[5] ∑���� �� ∗ ∑���
��� ����
commercializzazione
è determinato
dal valore della
funzione di Ricavo [2], ridotto della percentuale di
under-performance ritenuta accettabile dal management
Formula 6
(target Min). Il comportamento della distribuzione della
variabile
[6] �� =di
��stato
*� �� è formalizzabile come segue:
Formula 6
Tavola 2 – Sviluppo della
funzione
dei Ricavi
Formula
7
[6] �� = �� *� ��
T
Limite Sup
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
67.476.944,72
75.192.313,45
89.507.404,03
112.975.303,69
144.613.702,76
177.647.058,82
204.094.971,57
221.124.494,28
230.603.716,81
235.456.733,34
237.835.058,58
��
Limite Sup [7] � Valori Attesi ‐ � = �� *�
95% confidenza Medi
(distribuzione Beta)
Formula 7
Limite Inf
95% confidenza
(distribuzione Beta)
F (t) ‐ Ricavi
[7] �� = �� *� ��
Formula 8
[8] ��� �� = ��� �� + �� ��� �
10
Formula 8
56.230.787,26
62.660.261,21 54.741.296,69
���
�� = ��� �� +
�� ��� �
74.589.503,36
65.162.928,69
94.146.086,41 82.247.963,04
120.511.418,97 105.281.261,40
148.039.215,69 129.330.112,44
170.079.142,97 148.584.647,53
184.270.411,90 160.982.432,79
192.169.764,01 167.883.469,73
196.213.944,45 171.416.549,19
198.195.882,15 173.148.010,84
70.579.225,73
[8]
84.016.078,02
106.044.209,77
135.741.576,53
166.748.318,94
191.573.638,41
207.558.391,01
216.456.058,28
221.011.339,71
223.243.753,45
250000000
200000000
150000000
100000000
50000000
12
In altri termini il legame può
essere interpretato come un
operatore logico «and» oppure
una intersezione tra insiemi.
30
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0
1
2
3
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5
6
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8
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Formula 3
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E STRUMENTI DI GESTIONE
� ������� � �
[3] a ~ �
� ������� � �
Formula 4
[4] b ~ �
�
�
�(� ∗ ) � �[�(� ∗ )] ∗ (� � ��������� )
�(� ∗ ) � �[�(� ∗ )] ∗ (� � ��������� )
I valori assunti dal fatturato sono valutati come
approssimabili
con una funzione di distribuzione di
Formula 5
probabilità «Beta» F (t*)∼ β ; la funzione logistica
�
���
∑����� ��[2]
∗ ∑rappresenta
∗ ���medi della
[5]Ricavo
��� ���� ����
di
i ����
valori
distribuzione E[F(t*)].
In altri settori le variabile chiave di customizzazione
Formula 6
della funzione di ricavo non sono tanto quelle
��
che
possono
[6] �
� = �� *�stimare la durata del ciclo di vita del
prodotto bensì l’epoca della sua introduzione,
come nel settore automotive, dove la durata della
Formula 7
vita commerciale di un modello è definita a priori
ma
una variabilità sull’effettiva epoca
[7] �presente
= �� *� ��
di introduzione del nuovo modello a causa della
complessità tecnica e logistica del progetto; il
Formula 8
settore
farmaceutico è invece condizionato dalla
significativa
che
l’esito dei
[8] ��� �� =incertezza
��� �� + ��
���avvolge
�
progetti di ricerca per nuovi principi attivi13.
Proseguendo nell’esemplificazione si provvederà
a parametrizzare la funzione di Ricavo nella
versione presentata nella [1], quindi in prima
approssimazione si escludono le due variabili di
stato a e b, riportata nella Tavola 3.
La Tavola 4 riporta i valori del fatturato previsti
dalla funzione insieme ai relativi intervalli di
variazione stimati con la Funzione Beta ad un livello
di confidenza del 95%; inoltre espone il limite
superiore ed inferiore che il management ritiene
verosimilmente che non potranno essere superati ed
infine identifica gli obiettivi minimi di fatturato da
raggiungere per proseguire la commercializzazione
nel periodo successivo.
La colonna «Valori attesi – 10%» indica invece il
fatturato minimo necessario (ma non sufficiente)
per proseguire la commercializzazione del
modello, quindi il 10% è il valore assegnato,
nell’esemplificazione, alla variabile targetMin presente
nella [4].
La doppia gestione del tempo T e t’ è necessaria
per chiarificare che T è l’orizzonte complessivo
della valutazione per cui l’introduzione del nuovo
prodottoFormula
avviene1nel periodo 3, che rappresenta il
primo periodo per il ciclo di vita del nuovo prodotto
�
(t’).
[1] ������ = �(�) = + [���∗� ��(���) ](���)
Al fine di ottenere una durata media del ciclo di vita
del nuovo prodotto è effettuata una simulazione
con la metodologia di «Monte Carlo»14 delle due
variabili di stato a e b, ciascuna impiegando la
2
funzioneFormula
di distribuzione
indicata nella [3] e nella
[4]. Altra variabile che viene simulata con il metodo
�
������
= �(�) = � ∗ � ∗
«Monte Carlo» è l’andamento dei[2]
ricavi
all’interno
[� + � ∗ � ��(���) ](���)
del range individuato dal limite superiore ed
inferiore della funzione di ricavo [2] la cui media è
data dai suoi valori puntuali (Tavola 5).
Il numero di scenari ipotizzato è pari a 100, si
Formula 3
tratta di un numero relativamente basso utilizzato a
scopo esemplificativo per non appesantire le attività
computazionali; di solito si simulano dai 1.000 ai
� ������� � �
10.000 scenari.
[3] a ~ �
� �������
� �per ciascuno dei
Le simulazioni sono
effettuata
cinque periodi in quanto è ragionevole che nella
migliore Formula
delle ipotesi
un prodotto di abbigliamento
4
che segue le mode ed i gusti del momento non possa
avere un vita commerciale più lunga.
Sulla base della media dei flussi di cassa prodotti
∗ )]
�
�(� ∗5) periodi
� �[�(�viene
∗ (� � ��������� )
dalla simulazione
[4] b ~ � in ciascuno dei
∗)
∗ )]
�
�(�
�
�[�(�
∗
calcolata la duration [5] del ciclo di vita del (� � ��������� )
prodotto, intesa come la durata ponderata per i
flussi di cassa
medi prodotti dalle cento simulazioni
Formula 5
(un estratto dei risultati sono esposti nella Tavola 6).
�
[5] ∑����� �� ∗ ∑���
��� ���� �������� ∗ ���
Nel modello proposto la durata media della vita
commerciale
del 6nuovo prodotto è approssimabile a
Formula
2 anni.
[6]modello
�� = ��che
*� ��consenta di stimare la
Creare un
lunghezza del ciclo di vita di un prodotto può,
Formula 7
Tavola 3 – Parametri funzione di ricavo nuovi modelli
[7] �� = �� *�
13
��
Parametri
Asintoto inferiore 2.000.000,00
Formula 8 A
Asintoto superiore (A+ C)
5.000.000,00
[8] ��� �� =C��� �� +
�� ��� �
Parametro controllo crescita massima : k<1 crescita max vicino limit inf k>1 crescita max k
0,4
vicino limit sup (k=1 funzione simmetrica)
paramtro controllo della curvatura
Punto di flesso B
m
0,7
3
2/2014
27_37.indd 31
Nel settore farmaceutico
risultano più idonei
applicazioni riguardanti le
opzioni reali al fine di stimare
il valore dell’impresa, tuttavia
così facendo il modello non è
utilizzabile ai fini della gestione
operativa ed in particolare per
la pianificazione finanziaria
non potendo esplicitare i
componenti di cash in e cash
out.
14
Per una descrizione della
metodologia di simulazione
«Monte Carlo» si rinvia
al Capitolo 6 di «How to
Measure Anything» D.W.
Hubbard, 2° Edizione, Wiley
2010; per una valutazione
del limiti di applicabilità
della metodologia si rinvia
al Capitolo 9 di «The Failure
of Risk Management» D.W.
Hubbard, Wiley 2009.
31
25/03/14 09:34
circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
DI GESTIONE
METODI
E STRUMENTI
come si è visto, risultare estremamente laborioso
soprattutto se reiterato per più prodotti in ogni
anno di previsione. Il valore prodotto dallo sforzo
di modellizzazione è di costringere ad individuare
le variabili e le leve che condizionano la vita
commerciale dei prodotti mentre meno significativo
può essere il contributo puntuale dei valori stimati.
Tali difficoltà possono essere superate continuando
Tavola 4 – Sviluppo funzione di ricavo dei nuovi modelli
T
t'
Limite Sup
Limite Sup 95% confidenza (distribuzione Beta)
3
4
5
6
7
0
1
2
3
4
5
2.477.693,53
2.821.165,51
4.217.168,02
6.685.714,29
8.010.047,94
8.328.391,24
Valori Attesi ‐ Medi
Valori Attesi ‐ meno 10%
Limite Inf
95% confidenza
(distribuzione Beta)
1.175.485,63
1.757.153,34
2.785.714,29
3.337.519,97
3.470.163,02
2.053.856,99
3.070.170,81
4.867.314,92
5.831.452,59
6.063.211,98
Limite Inf
F (t) ‐ Ricavi
2.648.085,53
3.958.442,56
6.275.542,22
7.518.627,31
7.817.440,08
2.064.744,61
2.350.971,26
3.514.306,68
5.571.428,57
6.675.039,95
6.940.326,03
1.651.795,69
1.880.777,01
2.811.445,35
4.457.142,86
5.340.031,96
5.552.260,83
9000000
8000000
7000000
6000000
5000000
4000000
3000000
2000000
1000000
0
3
4
5
6
7
Tavola 5 – Simulazione del successo dei nuovi modelli con Metodo Monte Carlo
a= design attuale
#
1
2
3
4
5
99
100
generazi
nr. casuali
b=fatturato >budget*(1‐0,1) generazi
nr. casuali
T=1
1= il prodotto continua ad essere commercializzato
0= il prodotto viene abbandonato
ricavi attesi
generazi
nr. casuali
costo del venduto cash flow prodotto
1
0
1
1
1
0,27
0,86
0,10
0,46
0,63
1
1
1
1
1
0,09
0,50
0,64
0,67
0,74
1
0
1
1
1
2.948.540,82
0,00
3.674.710,55
3.257.434,18
4.150.033,85
0,15
0,87
0,63
0,33
0,89
2.034.493,17
0,00
2.535.550,28
2.247.629,58
2.863.523,36
914.047,65
0,00
1.139.160,27
1.009.804,60
1.286.510,49
1
1
0,38
0,45
1
1
0,47
0,10
1
1
3.279.237,28
3.523.836,29
0,34
0,52
2.262.673,72
2.431.447,04
1.016.563,56
1.092.389,25
59.419.951,92
Tavola 6 – Durata media del ciclo di vita dei nuovi modelli
#
1
2
3
4
5
32
27_37.indd 32
Cash Flow medi prodotti nei Durata Media del progetto 100 scenari
ponderato per i Cash Flow prodotti in ciascun periodo (Duraton)
594.199,52
316.628,29
204.369,03
96.308,47
51.309,12
1.262.814,43
0,47
0,50
0,16
0,31
0,20
1,64 Dico 2
2/2014
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Formula[4]
5 b~�
�
�
�(� ∗ ) � �[�(� ∗ )] ∗ (� � ��������� )
�(� ∗ ) � �[�(� ∗ )] ∗ (� � ��������� )
�
[5] ∑����� �� ∗ ∑���
��� ���� �������� ∗ ���
circolo giuridico - Copyright Wolters
Kluwer
Formula
5 Italia s.r.l.
METODI CONTROLLO
�
���STRUMENTI
Formula[5]
6 ∑����� �� ∗ ∑E
��� ���� �������� ∗ ���
[6] �� = Formula
�� *� �� 9
Formula 6
Formula[6]
7 � = � *� ��
�
�
[7] �� = �� *� ��
[9]
DI GESTIONE
��� ���
��� ��
�� ��� �
=
+
�
�
�
Formula
9proprietà dei logaritmi [1016
applicando sempre
leFormula
ad operare con una sola funzione di ricavo
Formula
7 10
e 11].
appositamente parametrizzata, sottendendo l’ipotesi
��� ���
��� ��
�� ��� �
Formula[7]
8[10]
��� �� � [9]
��� ��
=
+
che mediamente le caratteristiche e le dinamiche
���=���
���*�=��
�
�
�
del portafoglio prodotti (in termini di durata
media
Formula
9
[8] ��� �� = ��� �� + �� ��� �
del ciclo di vita dei prodotti, vendite, redditività,
Formula
��� ���
���8�11
�� ��� �
�
sostituzione di prodotti e ingresso di nuovi) siano
[9] FormulaFormula
=
+
10
�
�
�
realisticamente rappresentate dall’andamento
[8] ��� �� = ��� �� + �� ��� �
[10] � ��� � = ��� �� � ��� ��
puntuale della funzione di ricavo.
�
��� �
Per le aziende il cui il ciclo di vita dei prodotti
��
Formula 10
[11]� =
�
Formula
1
può essere molto breve, anche inferiore all’anno,
11
� ����� = ��� �Nella
��
la possibilità di modellizzare i ricavi nel [10]
medio
Tavola
7Formula
è determinata
l’incidenza del costo
� � ���
[1]
������
=
�(�)
=
+
Formula
12 insieme ai relativi
��(���)
(���)
periodo dipende dalla capacità di continuare
]
[���∗�ad
del venduto dalla funzione [7]
introdurre prodotti di successo nell’orizzonte
intervalli di variazione stimati
���� con la funzione Beta
[12] ��
��� ������
temporale analizzato. Tale capacità deveFormula
essere 11
ad un livello di[11]�
confidenza
�� del 95% nonché il limite
=
�
studiata preliminarmente, in chiave storica per
superiore ed inferiore
che
il management
si attende
“FCFO
(free
cash flow from operation)”:
Reddito operativo ridotto per le imposte ( NOPAT: Net Operated Profit A
netto
variazioneessere
del capitale
circolante, degli investimenti netti e dei flussi apportati della gestione finanzia
capire se tale condizione
è riscontrabile
nel passato
verosimilmente che non della
potranno
superati.
Formula
2
Formulamedio
12 ponderato del capitale; “g”: il tasso di crescita “di tendenza” del FCFO.
�
e poi in un’ottica strategica rivolta a comprendere
��� �
��
�
[11]� =
����
� = �(�) = � ∗ � ∗
se l’azienda dispone per il futuro delle condizioni
[2] ������
[12]
[�
+ �������
∗ � ��(���) ](���)
organizzative ed economiche / finanziarie per
Da un modello deterministico
“FCFO (free cash
flow from operation)”:ilReddito
operativo ridotto per le imposte ( NOPAT: Net Operated Profit After Taxe
continuare nel processo di innovazione di
prodotto.
Formula
12
ad uno statistico
e simulativo:
Metodo
[12]
����
������
netto della variazione del capitale circolante, degli investimenti netti e dei flussi apportati della gestione finanziaria; “Cmp
di Monte Carlo
medio ponderato del capitale; “g”: il tasso di crescita “di tendenza” del FCFO.
Formula 3
Il modello per stimare
l’incidenza
In operation)”:
questa fase
di operativo
elaborazione
modello
si dispone
“FCFO (free cash flow from
Reddito
ridotto perdel
le imposte
( NOPAT:
Net Operated Profit After Taxes) ed al
netto della variazione del
circolante,
investimenti
netti e dei flussi apportati
della gestione finanziaria; “Cmpc”: costo
del costo del venduto
dicapitale
funzioni
chedegli
offrono
la determinazione
puntuale
medio ponderato del capitale; “g”: il tasso di crescita “di tendenza” del FCFO.
dei ricavi e dei costi e dei relativi range probabilistici
� �������del
� �costo del
La modellizzazione[3]
dell’andamento
di variazione (con una confidenza pari al 95%);
a~�
� �������
venduto è basata sul presupposto
che�in� un mercato
queste informazioni però nulla possono dire rispetto
concorrenziale i rendimenti marginali risultano
a come potrebbe distribuirsi il fatturato ed il relativo
decrescenti, derivanti
dalle
pressioni
competitive
dei
costo del venduto intorno alle medie date dalle
Formula 4
competitor, quindi il comportamento del rapporto
funzioni [1], [2] e [6]. Al fine di poter simulare
tra costo del venduto e ricavi tende a convergere
l’andamento delle variabili ricavi e costi è utilizzato
verso quello ritenuto sostenibile nel lungo ∗periodo. ∗ il metodo di Monte Carlo che utilizza l’inversa
�
�(� ) � �[�(� )] ∗ (� � ��������� )
La fase di convergenza
da una
della funzione di probabilità «Beta» che descrive
[4] bè~caratterizzata
�
∗
∗
�
�(�
15 ) � �[�(� )] ∗ (� � ��������� )
tendenziale condizione di steady state in cui è
la distribuzione dei valori dei ricavi e del costo,
riscontrabile un tasso di rendimento sul capitale
corrispondenti ad un insieme di probabilità (che
investito (ROIC) costante,
sono l’argomento della funzione e quindi la variabile
Formula un
5 margine operativo
sostanzialmente costante ed un tasso di rotazione del indipendente) prodotte tramite la generazione di
�
[5] ∑����� �� ∗ ∑���
capitale anch’esso costante.
numeri casuali. Tale procedimento è reiterato per
��� ���� �������� ∗ ���
Un processo di convergenza di questo tipo può
100 scenari per ciascun periodo della simulazione.
essere rappresentato da una funzione esponenziale
La simulazione Monte Carlo (Tavola 8) è applicata
Formula 6
monotona crescente del tipo:
indipendentemente alla simulazione dei ricavi del
costo del venduto, quindi può accadere che in
[6] �� = �� *� ��
specifici casi la simulazione dei ricavi possa attestarsi
in cui la variabile Ct rappresenta il rapporto tra
sui valori prossimi al limite inferiore mentre il costo
il costo del vendutoFormula
ed il fatturato
al tempo t, Co
7
del venduto si posizioni sui livelli massimi stressando
indica invece lo stesso rapporto al tempo zero.
��
il cash flow netto verso i valori minimi in assoluto.
[7]
�
=
�
*�
�
Il parametro x controlla �l’intensità
del processo
La Tavola 9 sintetizza i risultati della simulazione
di convergenza, questo può essere determinato
suddivisa per intervalli di EBIT nel periodo T=1,
assegnando alla variabile
Co8 il valore rilevato nella
Formula
la frequenza relativa più alta pari al 37% riguarda
contabilità al tempo zero (pari a 69.00, fonte
la classe con EBIT compreso tra – 3 milioni e zero
[8]
��� �
�� ��� �
� = ���
contabile rinvenibile nella
Tavola
7),��C+
t è la stima
mentre la seconda classe di EBIT con frequenza
dell’incidenza del costo del venduto al termine
relativa più alta (30%) è quella compresa tra 0 e
del periodo di convergenza (n- esimo periodo) [7]
3 milioni; a livello più aggregato l’EBIT risulta
(stimato pari 83.33 per t=10 nella Tavola 7). Per
maggiore di zero nel 41% dei casi (30% per la classe
poter determinare il parametro x si applica a tutti
tra 0 e 3 milioni, 9% per quella tra 3 e 5 milioni e
i membri il logaritmo e le relative proprietà [8], si
2% per EBIT maggiori di 5 milioni).
divide per n [9] per poi esplicitare la variabile x
I risultati della simulazione effettuati con il Metodo
2/2014
27_37.indd 33
15
Per un approfondimento
sui risvolti della condizione
di steady state si suggerisce
«Nota di Best Practice AIAF
sulla trasparenza del Terminal
Value nelle applicazioni dei
metodi finanziari Discounted
Cash Flow (DCF) e Dividend
Discounted Model (DDM)»
Commissione AIAF: Analisi
Fondamentale –2010.
16
Per facilità si ricorda che il
logaritmo in base e di e è pari
ad 1, cioè l’esponente da dare
alla base per ottenere il numero
dato.
33
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circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
DI GESTIONE
METODI
E STRUMENTI
e 9 sono ripetuti per ciascuno dei 10 periodi che
rappresentano l’orizzonte temporale di simulazione
i cui risultati in termini di flussi di cassa sono
consolidati ed esposti nella Tavola 10, di cui si
determina il valore annuale netto per ciascuno dei
cento scenari elaborati.
La Tavola 11 mostra invece la probabilità di
Monte Carlo rappresentano anche uno strumento di
risk management per quanto riguarda lo «Scenario
Planning» e le relative analisi di sensitività rispetto
alle possibili dinamiche delle variabili contenute
nella pianificazione strategica e operativa anche e
soprattutto per quelle riferite all’ambiente esterno.
Come già detto i risultati riportati nelle Tavole 8
Tavola 7 – Sviluppo funzione dei costi
Funzione esponenziale di convergenza dei costi
C = rapporto tra costo del venduto e ricavi
1,208
0,0210
x=
T
Limite Sup
Limite Sup 95% confidenza (distribuzione Beta)
Valori Attesi ‐ Medi
Limite Inf
95% confidenza
(distribuzione Beta)
C (t) ‐ Incidenza Costi Operativi sui Ricavi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
79,35
81,03
82,75
84,50
86,29
88,12
89,99
91,89
93,84
95,83
75,54
77,14
78,78
80,44
82,15
83,89
85,67
87,48
89,34
91,23
69,00
70,46
71,95
73,48
75,04
76,63
78,25
79,91
81,60
83,33
Costi Fissi
62,46
63,78
65,13
66,51
67,92
69,36
70,83
72,33
73,87
75,43
20.000.000,00
120
100
80
60
40
20
0
1
34
27_37.indd 34
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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METODI CONTROLLO
E STRUMENTI DI GESTIONE
accadimento dei vari scenari di calcolo del Valore
Attuale Netto raggiungibile dall’azienda, in cui è
facile verificare che in 35 simulazioni su 100 il VAN
si è attestato in un range stimato compreso tra gli
80 e 90 milioni di Euro. In tale elaborazione al fine
di non complicare eccessivamente il modello è stata
ipotizzata una stazionarietà del capitale circolante
netto ed anche degli investimenti. Chiaramente tali
Tavola 8 – Simulazione Monte Carlo per il reddito operativo (EBITDA)
SIMULAZINE MONTE CARLO T=1
$62.660.261
Ricavi Attesi
Costi
Operativi
Attesi
Ranges
$63.235.580
Ranges
Incidenza Costi
Operativi Monetari
sui Ricavi
Ricavi Monetari
Limite Sup 75.192.313
Valori Atte 62.660.261
Limite Infe 50.128.209
79%
69%
59%
Scenari
Scenario #
1
2
3
4
5
Ricavi
$
$
$
$
$
99
100
Costi Operativi
Generazione
numeri
casuali
Funzione
"casuale()"
EBITDA
Generazione
numeri
casuali
Funzione
"casuale()"
Breakeven
(Si=1;No=0)
64.226.573,52
67.035.390,06
62.155.147,67
70.357.831,56
55.474.726,41
0,63
0,84
0,46
0,97
0,04
$
$
$
$
$
62.760.795,61
67.008.286,50
64.718.660,77
67.904.700,08
57.018.789,45
0,26
0,62
0,79
0,40
0,27
$
$
$
$
$
1.465.777,91
27.103,56
(2.563.513,10)
2.453.131,48
(1.544.063,04)
$ 66.142.670,02
$ 56.679.684,41
0,78
0,08
$ 68.964.874,19
$ 56.568.945,23
0,92
0,11
$ (2.822.204,17)
$
110.739,18
MIN
MAX
$ (5.520.953,72)
$ 5.704.203,03
1
1
1
1
Frequenza relativa secnari
EBITDA
Tavola 9 – Risultati simulazione Monte Carlo per EBITDA nel periodo 1
frequenze relative
Miilioni Eur Frequency
0,4
0,35
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
<‐5
‐5 / ‐3
‐3 / 0
0 /3
3 /5
>5
6%
16%
37%
30%
9%
2%
100
<-5
-3 / 0
3 /5
Range EBITDA (Mill./Euro)
2/2014
27_37.indd 35
35
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CONTROLLO
DI GESTIONE
METODI
E STRUMENTI
Formula 9
assunzioni hanno una validità meramente didattica
operativo ridotto per le imposte ( NOPAT: Net
in quanto non compatibili con le dinamiche di
Operated
After
ed ���
al netto
��� ��� Profit���
�� Taxes)��
� della
+
del capitale circolante,
degli investimenti
crescita ipotizzate dalle funzioni di Ricavo [2] e del [9] variazione =
�
�
�
netti e dei flussi apportati della gestione finanziaria;
Costo del Venduto [7].
“Cmpc”: costo medio ponderato del capitale; “g”: il
tasso di crescita “di tendenza” del FCFO.
La situazione in cui il tasso di crescita g potrebbe
Conclusioni Formula 10
essere superiore al costo medio ponderato del
capitale è riscontrabile più assiduamente nei casi in
L’esemplificazione
riprodotta
rende
[10]
� ��� � =
��� �evidente
�
���
�
�
�
cui l’orizzonte temporale della previsione analitica
come un approccio tradizionale caratterizzato
è relativamente breve e le previsioni di crescita
dai flussi di cassa previsti in modalità analitica
del business sono ancora significative e comunque
nei primi 2 – 4 anni ed il rimanente orizzonte
temporale coperto
dal Terminal
Value17 sia idoneo superiore al costo del capitale, ecco quindi che
Formula
11
l’allungamento del periodo di previsione esplicita
solo in prossimità di una condizione di steady
può spostare in avanti il posizionamene del Terminal
state18, in quanto un incremento dei flussi di
Value avvicinandolo temporalmente alla situazione
cassa superiore al costo del capitale provoca che
�
di steady state.
��� �
la relazione della rendita perpetua
non
converge
��
[11]�netto,
= �infatti
Inoltre un maggior arco temporale coperto da
verso il valore attuale
se nella [12]
previsioni esplicite sui flussi di cassa stimati
il tasso di crescita g è superiore al costo medio
mediante una metodologia simulativa e stocastica
ponderato del capitale «CMP» la relazione
Formula
12
garantisce una maggior trasparenza sulle variabili
diventa inapplicabile.
che determinano il valore dell’azienda, che
����
[12]
consentono a chi effettua le analisi finanziarie una
������
maggiore consapevolezza sui driver di valore e
“FCFO (free cash “FCFO
flow from
quindi
una loro
revisione
critica. ( NOPAT: Net Operated Profit After Taxe
(free operation)”:
cash flow fromReddito
operation)”: Reddito
operativo
ridotto
per le imposte
netto della variazione del capitale circolante, degli investimenti netti e dei flussi apportati della gestione finanziaria; “Cmp
medio ponderato del capitale; “g”: il tasso di crescita “di tendenza” del FCFO.
Tavola 10 – Simulazione Monte Carlo per determinazione del VAN
40/ 50
50/ 60
60/ 70
70/ 80
80/ 90
90/ 100
100/ 110
0
4
11
26
39
18
2
Frequenza relativa
secnari VAN
frequenze relative
Miilioni Eur Frequency
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
40/ 50
100
60/ 70
80/ 90
100/ 110
Range VAN (Mill./Euro)
Tavola 11 – Risultati simulazione Monte Carlo per il VAN
40/ 50
50/ 60
60/ 70
70/ 80
80/ 90
90/ 100
100/ 110
0
4
11
26
39
18
2
17
Terminal Value calcolato
tramite la capitalizzazione
perpetua dell’ultimo flusso
di cassa, eventualmente
incrementata di un fattore «g».
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Si veda la nota 15.
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Frequenza relativa
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DI GESTIONE
METODI
E STRUMENTI
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di Massimo Negro
Consulente di Direzione
Aziendale, Certified
Management Consultant,
Senior Consultant
AP & Partners –
Consulenti di Direzione
L
a capacità delle aziende di generare
maggiori flussi finanziari e rendimenti
economici positivi, in futuro, sarà
sempre più basata sulla gestione e
monitoraggio di una variabile di business che
sino ad oggi ha avuto una limitata accoglienza
nel management reporting package destinato
al top management. Questa dimensione di
controllo è il «cliente». A tal fine, la funzione
marketing è chiamata a giocare un ruolo
fondamentale nella definizione e scelta degli
strumenti di comunicazione e relazione verso
la clientela, scegliendo tra quelli connotati
da significativa efficacia ed efficienza. Di
questa nuova sfida i marketing manager ne
sono consapevoli, considerando che il 63%
di essi ritiene che in futuro saranno chiamati
con maggior frequenza a gestire metriche
finanziarie ed economiche nella determinazione
e misurazione dei propri obiettivi. Il controllo
di gestione è pertanto chiamato a svolgere un
ruolo di guida e supporto fondamentale, al
fine di concordare con il marketing le metriche
rilevanti e assicurare che i dati necessari per
la loro determinazione vengano raccolti,
elaborati, rappresentati e analizzati sulla base
di un glossario di controllo comune.
Introduzione
Nel 2010 a seguito di una survey condotta a livello
globale che ha visto coinvolti circa 1200 Chief
Financial Officier (CFO) di società operanti in
Europa, Stati Uniti e nel continente Asiatico,
il principale punto di attenzione correlato
alle dinamiche esterne alla gestione aziendale
veniva da questi identificato nella «domanda
dei consumatori». Più importante persino delle
tensioni sul mercato finanziario e delle difficoltà di
reperimento di risorse finanziarie, che andavano ad
occupare il secondo posto nella graduatoria delle
«preoccupazioni» dei CFO.
Mentre, e non a caso, a fare il paio con la
difficoltà nella determinazione della domanda dei
consumatori, tra i principali punti di attenzione,
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questa volta interni alla gestione aziendale, i CFO
segnalavano come critica la capacità di operare dei
processi di forecast efficaci per la determinazione dei
risultati attesi.
Affrontare il tema dei consumi e della domanda
aggregata, per un’azienda significa tradurre queste
variabili macro economiche in una dimensione di
controllo ad essa più vicina e auspicabilmente più
gestibile: il cliente.
In un contesto di tensione e perdurante turbolenza
il nuovo terreno su cui le aziende sono chiamate
a giocarsi il tutto e per tutto è quello su cui si
trovano gli attuali e potenziali clienti (prospect).
Le aziende hanno acquisito nel tempo una
maggiore consapevolezza riguardo l’importanza
di questa rilevante variabile di business, ma
questa consapevolezza si è tradotta in azioni solo
parzialmente concrete riguardo non solo la sua
gestione ma anche alle modalità di misurazione della
stessa.
Eppure una non corretta gestione della dimensione
«cliente» può avere impatti significativi sul Conto
Economico e sui flussi di cassa di un’azienda.
Rob Yanker, partner di McKinsey & Company,
ha effettuato una stima dei costi relativi al
mantenimento di un vecchio cliente, piuttosto
che quelli correlati all’acquisizione di uno nuovo.
Acquisire un nuovo cliente costa dalle cinque
alle dieci volte in più, rispetto al mantenerne
uno già acquisito, mentre recuperare un cliente
perso, perché passato alla concorrenza, costa dalle
cinquanta alle cento volte di più.
Inoltre, secondo la rivista Harvard Business Review
le imprese perdono dal 15 al 35% di clienti ogni
anno. Un 5% di incremento della fedeltà dei clienti
può far crescere il profitto di un punto di vendita dal
60 al 100%. La probabilità di vendere ad un nuovo
cliente è del 15%, quello di vendere ad uno fedele è
del 35%.
Questi dati rendono evidente l’importanza
del mantenimento dei clienti già acquisiti ma,
ovviamente, un’impresa per crescere non può solo
puntare al mantenimento dei clienti attuali e, per
quanto possa essere oneroso, l’azienda deve essere
ed è alla ricerca di nuovi clienti. Peter Drucker, una
delle menti più eminenti del management aziendale,
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METODI CONTROLLO
E STRUMENTI DI GESTIONE
soleva dire che «lo scopo di un’azienda è quello di
creare clienti».
La capacità di spesa dei consumatori, in particolare
in Italia, in questi ultimi anni è significativamente
calata ma non si è azzerata. La capacità di mantenere
gli attuali clienti e, soprattutto, di attrarne di nuovi,
in particolare se appartenenti a fasce di reddito
dotate di più alto potere d’acquisto, è diventata un
tassello imprescindibile nelle strategie aziendali, oggi
molto più che nel passato.
Il cliente e la sua capacità di spesa sono quindi
in cima alle preoccupazioni dei manager ed
imprenditori di tutto il mondo. Ma come si traduce
in termini operativi questa «preoccupazione»
da parte del management e, soprattutto, con
quali principi e regole vengono monitorati da
parte dell’impresa i processi di marketing, il cui
scopo è proprio quello di attrarre clienti verso la
proposizione di valore unica che l’impresa vuole
offrire?.
Creatività vs Produttività
Il marketing sino a pochi anni fa aveva un livello
di attenzione non all’altezza della sua importanza
da parte del management aziendale. Per questo
è sempre stato tra le funzioni meno soggette a
processi di misurazione riguardo efficacia ed
efficienza. Mentre in altre aree si è ormai arrivati
alla realizzazione di metriche e benchmark sempre
più complessi, come ad esempio per i processi
amministrativi dove si è giunti a costruire misure
sempre più dettagliate riguardo la produttività delle
singole attività e utenti, lo stesso non è accaduto
per il marketing. D’altra parte gli stessi marketing
manager hanno da sempre dimostrato una sorta
di insofferenza verso le metriche, rivendicando la
preminenza della «creatività» sulla «produttività»
riguardo i loro processi e contenuti. L’indubbia
complessità che sottende la misurazione delle attività
in questo ambito, è stata più volte accampata come
scusante per non cercare di determinare e misurare
con chiarezza gli obiettivi da raggiungere.
Il Responsabile Marketing di Procter & Gamble ha
affermato – «…Il marketing è un’industria da 450
miliardi di dollari e noi stiamo prendendo decisioni
con meno informazioni e regole rispetto a quelle
che useremo per decisioni da 100.000 dollari in altri
ambiti operativi della nostra impresa».
Ma anche su quest’area la pressione da parte del
top management sta aumentando, il più delle volte
per mere esigenze di cost cutting lineare più che di
reale sviluppo del mercato e di produttività della
funzione. A prescindere dalle reali motivazioni, i
marketing manager sono chiamati sempre più spesso
a dimostrare quale possa essere il ritorno dei costi
che l’azienda andrà a sostenere nella loro area. Una
volta era sufficiente riferirsi al richiamo, anche
artistico, delle campagne pubblicitarie, al prestigio
del testimonial ingaggiato, alla valutazione della
«brand awareness». Oggi ai marketing manager
viene costantemente richiesto di fornire elementi
di valutazione non solo qualitativi ma anche
quantitativi di come le spese di marketing possano
supportare le strategie aziendali e il raggiungimento
degli obiettivi dell’azienda. Non solo, oggi il
marketing è parte fondamentale delle strategie
aziendali e concorre a determinarle. In una survey
condotta a livello internazionale da IBM, il 63% dei
marketing manager intervistati ritiene che il ROI del
marketing diventerà il parametro più importante per
valutarne il successo nei prossimi 3 -5 anni.
Quando il controllo di gestione
non controlla
Se da un lato i responsabili del marketing sono
stati tradizionalmente refrattari a concorrere
a determinare con chiarezza dal punto di vista
quantitativo la rappresentazione finanziaria ed
economica dei processi e dei risultati del proprio
dipartimento, i CFO e i controller hanno dimostrato
spesso di non supportare adeguatamente quest’area
aziendale. Una sorta di concorso di colpa.
Le cause sono diverse. Innanzitutto, e non è solo
una questione terminologica, l’area del marketing è
stata solitamente «letta» come un’area generatrice di
costi d’esercizio e non di investimenti. Il considerare
il marketing un costo da spesare nell’esercizio
porta come logica conseguenza la non misurazione
dei rendimenti attesi. Se il marketing genera costi
d’esercizio e non investimenti, di conseguenza sino
a poco tempo fa, si riteneva non applicabile allo
stesso i principi e le logiche tipiche della definizione
e costruzione del Return on Investment (ROI). Oggi
questa logica si sta progressivamente scardinando e
si registra un’attenzione progressivamente crescente
alla misurazione del ritorno sui costi sostenuti, per
certi versi prescindendo dalla logica formale di
distinzione tra costi d’esercizio e di investimento.
L’azienda chiede di focalizzarsi sull’importanza
dell’attività condotta rispetto agli obiettivi che la
stessa intende raggiungere e la funzione marketing
ha ormai assunto un ruolo chiave nella definizione
delle strategie aziendali e nella gestione operativa.
C’è una seconda causa di origine organizzativa, che
vede una non chiara assegnazione e perimetrazione
delle responsabilità tra i controller e i diversi
responsabili di funzione, tra cui anche i marketing
manager. In molte realtà aziendali, soprattutto quelle
più complesse e articolate, è frequente scorgere una
sorta di «nebbia» che avvolge i processi con cui i dati
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CONTROLLO
DI GESTIONE
METODI
E STRUMENTI
vengono raccolti, elaborati, rappresentati ed infine
analizzati. Nonostante ancora si discuta con grandi
rappresentazioni teoriche sui nessi di dipendenza
funzionale o gerarchica di alcune figure rispetto
al responsabile del controllo di gestione o verso
il responsabile della funzione di business, molto
spesso si perde il vero nocciolo della questione. Non
esiste una configurazione organizzativa ottimale
teoricamente applicabile a tutti i contesti. Ciò che
è importante è che si identifichino con chiarezze
quelle dimensioni di controllo e di analisi che
siano meritevoli di essere misurate e condivise. Su
queste il controllo di gestione e il responsabile della
funzione devono trovare un comune accordo per
giungere alla definizione di un elenco di dimensioni
di business sulle quali costruire un glossario comune
a livello aziendale. Il CFO e il responsabile del
controllo di gestione troppo spesso si accontentano
di analizzare numeri e metriche di natura
eccessivamente aggregata. I costi del marketing
molto spesso restano affogati tra i costi generali, non
ricevendo un’adeguata rappresentazione all’interno
del management reporting package. Il controllo
di gestione non chiede, il marketing manager di
conseguenza non misura.
La terza causa, logica conseguenza delle precedenti,
è la non completezza del modello di controllo
con le dimensioni rilevanti per la misurazione
dei processi di marketing. Negli ultimi anni
dimensioni di controllo quali quelle del «canale
distributivo» e «area geografica» hanno assunto
una crescente importanza nell’ambito del reporting
aziendale, lo stesso dicasi per la misurazione delle
performance della forza vendita. La misurazione
della profittabilità della dimensione «brand» è
stata portata ad un livello di sofisticazione molto
alto. Mentre nuovi e più dettagliati modelli di
controllo hanno visto la luce in questi ultimi anni,
grazie alla disponibilità di strumenti applicativi
dotati di maggiori funzionalità, accompagnati dalla
definizione di processi di allocazione dei costi
indiretti sempre più complessi, il management e il
controllo di gestione hanno spesso dimenticato di
fare i conti con coloro che, parafrasando un noto
detto nel campo delle vendite, consentono ogni mese
che gli stipendi vengano pagati: i clienti.
La dimensione di controllo «cliente» continua a
trovare poca accoglienza all’interno del reticolato
di controllo delle aziende. Molto spesso presente
per puro esercizio teorico nelle rivisitazioni dei
modelli di controllo, risulta avere scarsa applicazione
all’atto pratico. La qualificazione, quantificazione,
il monitoraggio e l’analisi di questa dimensione
presenta diversi elementi di complessità, ma ben
poche aziende sono disposte ad affrontarle.
Basti pensare alle modalità con cui viene definita
e gestita l’anagrafica cliente. In molte aziende,
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anche di grandi dimensioni, è spesso assente la
segmentazione della clientela per tipologie\classi
rilevanti. Classificazione presente in taluni casi
negli applicativi della direzione commerciale, viene
progressivamente a perdersi del tutto nell’ambito
dei processi amministrativi e finanziari. Questo
comporta, come logica conseguenza, che il ciclo
order-to-cash venga raramente monitorato in ottica
end-to-end sulla dimensione «cliente». Profittabilità
per cliente? C’è ancora molta strada da percorrere.
Per quanto concerne le spese per iniziative di
marketing, nel migliore dei casi, queste sono
solitamente associate al concetto di «commesse
d’esercizio», ma la loro gestione è spesso così
parziale che dal punto di vista amministrativo e del
controllo di gestione molte aziende a mala pena
riescono ad avere sotto controllo le spese per eventi
più rilevanti, come quelle per la partecipazione ad
una fiera. D’altro canto non può che essere così,
considerando la scarsa sensibilità che si registra
nella gestione del corredo informativo delle richieste
d’acquisto o degli ordini d’acquisto. Le richieste o
gli ordini per spese di marketing che non nascono
con il corretto corredo informativo, ed è così nella
maggior parte dei casi, sono destinate ad entrare nel
calderone delle diverse spese che trovano generica
accoglienza nei centri di costo del dipartimento….e
li rimangono.
Sistemi applicativi:
un puzzle incompleto
In questo quadro di governo assente o parziale
delle metriche della funzione marketing, occorre
considerare lo stato degli applicativi e correlate
funzionalità oggi a disposizione sia dei marketing
manager sia del controllo di gestione. La realtà è che
nonostante una tendenza ormai affermata e presente
da numerosi anni nella direzione dell’integrazione
dei sistemi, questa si può considerare pienamente
realizzata solo per pochi processi in ottica end-toend. L’area commerciale ha ormai raggiunto un buon
livello di integrazione sia al suo interno che con le
aree aziendali ad essa connesse, ma limitatamente
alla gestione dei processi più squisitamente
transazionali. L’area del marketing rimane spesso
ancora avvolta nelle nebbie della non misurazione.
D’altro canto occorre considerare che una parte
dei processi specifici del marketing considerano
dimensioni e variabili che non sono gestite o gestibili
all’interno dei classici ERP o applicativi generalisti.
Ad esempio la misurazione della notorietà di un
brand o la penetrazione del mercato, così come
la misurazione delle performance dei mezzi
pubblicitari e dei canali di comunicazione basati
sul web richiedono una gestione specifica delle
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METODI CONTROLLO
E STRUMENTI DI GESTIONE
metriche. Per non parlare di forme di marketing
non convenzionale che si vanno affermando sempre
più. Ma evidentemente ha poco senso limitarsi a
calcolare le impression che ha avuto una campagna
pubblicitaria se le stesse non vengono correlate al
costo specifico sostenuto per quella campagna, né al
numero dei nuovi clienti che ha fatto acquisire. Ne
consegue che la sfida dell’integrazione delle basi dati
è ancora ben lontana dall’essere vinta.
La scelta del canale di marketing
più efficace ed efficiente
Nel comunicare la propria proposizione di valore,
l’azienda deve essere presente là dove sono presenti
i propri clienti, attuali e potenziali. L’azienda deve
quindi comprendere che il proprio messaggio di
valore deve essere veicolato usando quelli strumenti
che consentono il più efficace ed efficiente contatto
sia con i propri clienti sia con il prospect target. Un
«entrare in contatto» di natura ben diversa rispetto
al passato, dove la comunicazione era intesa solo in
termini unidirezionali dall’azienda verso il cliente.
L’affermarsi di nuove forme di comunicazione
bidirezionali (siti web, blog, forum, social network)
hanno mutato profondamente le regole di gestione
delle relazioni con i clienti. Si è progressivamente
passati da un marketing che, sin dalla sua nascita era
focalizzato sul prodotto, ad una successiva maggiore
attenzione verso il cliente (customer satisfaction
prima, customer excellence poi), sino a giungere
oggi all’obiettivo di instaurare una relazione ancora
più profonda che vada a raggiungere, come scrive
Kotler, l’anima e i valori del cliente e della società in
cui l’azienda opera (customer affinity).
A differenza delle tradizionali forme di
comunicazione e pubblicità, la cui misurazione
dei rendimenti è di difficile determinazione, e
richiedono spesso il supporto di agenzie di settore,
i nuovi strumenti digitali consentono ai marketing
manager di disporre di metriche e misure più
precise. Le visite ad un pagina web, le visualizzazioni
di un video, gli apprezzamenti e le condivisioni su un
social network sono importanti indicatori che sono
immediatamente a disposizione del management per
valutare il riscontro di un messaggio pubblicitario.
È altresì vero che, in particolare in Italia,
ancorché l’uso del web abbia un tasso di crescita
costantemente significativo, sono molti coloro che ne
fanno un uso limitato. In una delle ultime rilevazioni
pubblicate dall’ISTAT sulle persone tra i 16 e i 74
anni che negli ultimi 3 mesi hanno utilizzato Internet
almeno una volta a settimana nei paesi Ue, l’Italia
ha una percentuale del 51% a fronte di una media
europea del 68%, e ben lontana dalla capolista
Svezia con il 91%.
La sfida dei marketing manager è quindi quella di
scegliere il giusto mix di strumenti di comunicazione
al fine di cogliere il miglior risultato comunicativo\
attrattivo possibile. Per far questo è necessario
introdurre delle valutazioni anche di natura
finanziaria ed economica rispetto ai rendimenti
delle possibili opzioni a disposizione. Per questo è
importante che il marketing manager e il controllo
di gestione abbiano a disposizione i dati necessari
per la costruzione delle metriche che consentano di
valutare e comparare i risultati di ciascun canale di
marketing, in modo da potersi focalizzare solo su
quelli che consentono un ritorno più alto.
Le metriche del marketing
Disporre di dati e metriche di analisi e valutazione è,
quindi, diventata la priorità dei marketing manager.
Questa maggiore attenzione sulle performance
sta portando ad una significativa teorizzazione e
costruzione di indici di misurazione delle attività e
dei risultati anche in quest’area. Mantenendo il focus
sulla dimensione di controllo «cliente», di seguito
si tratteranno due importanti indici relativi alla
misurazione del valore che scaturisce dalla relazione
dell’azienda con i propri clienti.
La prima misura è la «Customer Lifetime Value»
(CLV) che rappresenta il valore che scaturisce dalla
relazione con i propri clienti, determinata sulla base
dei flussi di cassa futuri attualizzati che si prevede
verranno generati dalla propria clientela. Questa
misura consente all’imprese di focalizzarsi non solo
sui ritorni immediati, derivanti dall’acquisizione
di nuovi clienti o dal mantenimento di quelli già
esistenti, bensì di porre enfasi sul valore generato
dalla relazione azienda-cliente nel lungo periodo.
La formula del CLV è basata su tre parametri:
– il margine di profittabilità atteso per cliente;
– il tasso di mantenimento dei clienti nel periodo
considerato;
– il tasso di sconto per l’attualizzazione dei futuri
flussi di cassa.
Alcune considerazioni di ordine pratico riguardo la
costruzione di questa misura.
La prima riguarda l’uso della variabile «cliente».
Non essendo gestibile un calcolo specifico per
singolo cliente, è sufficiente che l’azienda si doti
di analisi aggregate per tipologia secondo criteri
di classificazione a tal fine rilevanti e concordati
con il controllo di gestione. La seconda riguarda
la tipologia di dati da utilizzare che possono essere
anche non prospettici, ma riferiti a performance
passate, solo nella misura in cui il margine di
profittabilità e il tasso di mantenimento hanno
dimostrato un andamento tendenzialmente costante.
È una semplificazione da utilizzare con attenzione
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E STRUMENTI
e da valutare caso per caso. La terza considerazione
riguarda l’orizzonte temporale di analisi che,
solitamente, viene posto cautelativamente a massimo
cinque anni anziché a «vita intera». Questo consente
di disporre di un margine di contingency nella
determinazione della profittabilità attesa.
Correlato al CLV è la misura del «Prospect Lifetime
Value» (PLV) che rappresenta il valore atteso
dall’acquisizione di un cliente potenziale, cioè il
valore atteso generabile da un prospect meno il costo
relativo allo sforzo previsto per la sua acquisizione.
Solo se il PLV è positivo l’impresa dovrebbe
procedere con la spesa pianificata di marketing.
Il concetto di prospect è intuitivo. Un prospect è
qualcuno per il quale l’impresa investirà dei soldi
nel tentativo di acquisirlo come cliente. La spesa
in acquisizione deve essere confrontata non solo
con la contribuzione delle vendite immediate attese
che verranno generate dai nuovi investimenti di
marketing, ma anche con i flussi di cassa attesi negli
anni successivi dalla nuova acquisita relazione (il
CLV).
Come per la precedente metrica, anche per il PLV
l’obiettivo è di porre enfasi sul valore generato dalla
relazione azienda-cliente nel lungo periodo.
Il valore del prospect si ottiene grazie al tasso di
acquisizione (la frazione dei prospect che, a seguito
della spesa di marketing, si stima faranno il primo
acquisto e diventeranno quindi clienti) moltiplicato
per la somma del margine iniziale che l’impresa
realizza sulle vendite iniziali e il CLV, detratto il
valore della spesa per acquisizione (l’investimento
atteso in marketing). Se il PLV è positivo, la spesa
di acquisizione può essere effettuata. Se il PLV è
negativo, la spesa di acquisizione non dovrebbe
essere effettuata. Queste misure consentono
all’impresa, al marketing manager e al controllo
di gestione, di valutare l’efficacia ed efficienza
dei diversi strumenti a disposizione e scegliere
di conseguenza quello che assicura un maggiore
rendimento. Atteso che ogni strumento di marketing
può presentare anche un tasso di acquisizione e una
platea di prospect diversi.
Il marketing manager e il controllo di gestione,
oltre che lavorare sulla previsione dei futuri flussi
e rendimenti, è bene che inizino a lavorare assieme
analizzando e valutando anche le performance di
quanto accaduto nel passato. Le misure da utilizzare
sono costituite dal «costo medio di acquisizione»
e dal «costo medio di mantenimento», nell’ambito
di un dato periodo. Entrambe queste misure
richiedono che i processi aziendali siano strutturati
per conoscere con sufficiente precisione sia le spese
per acquisizione e quelle per il mantenimento, sia il
numero dei clienti acquisiti e quelli mantenuti nello
stesso periodo a cui le spese fanno riferimento. La
determinazione del numero di clienti mantenuti e
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il relativo tasso di mantenimento non è agevole, ma
è bene che le aziende inizino a lavorare su queste
grandezze. Lo stesso dicasi per quanto concerne
la distinzione tra spese di acquisizione e spese di
mantenimento. In alcuni casi questa distinzione è
semplice da poter tracciare perché le aziende sempre
più spesso attuano processi di marketing distinti per
acquisire nuovi clienti anziché per il mantenimenti
dei clienti attuali. Si pensi ad esempio alle campagne
promozionali delle società telefoniche per
l’acquisizione di nuovi clienti mediante la proposta
di offerte speciali per chi proviene da altro operatore
concorrente. Viceversa, ci sono altre forme di
comunicazione di valenza più trasversale, come la
pubblicità istituzionale che mira a far crescere la
consapevolezza del brand e che non è rivolta ad un
target specifico di clientela, attuale o potenziale
che sia. In questo caso è bene che i controller non
si facciano prendere dal virus dell’allocazione a
tutti i costi. È meglio che queste spese non vengano
considerate in nessuno dei due sottoinsiemi delle
spese del marketing, né come spese di acquisizione
né come spese di mantenimento. La pubblicità
istituzionale legata alla brand awareness può essere
misurata in altro modo e con altre metriche, senza
necessità di creare informi calderoni.
Ulteriore metrica di cui oggi si discute sempre
più spesso è il Return On Marketing Investment
(ROMI), conosciuto anche come ROI del marketing.
Questo indicatore è relativamente nuovo e mira a
superare, come già in precedenza evidenziato, il
concetto classico di investimento, focalizzandosi
sulla «produttività dello speso».
Il ROMI è inteso come la contribuzione attribuibile
al marketing, al netto delle spese ad esso riferite,
diviso per le stesse spese di marketing «investite».
La formula per il calcolo è data da:
ROMI = [Reddito incrementale attribuibile
al marketing (€) * Margine di contribuzione (%) –
Spesa di marketing (€)] / Spesa di marketing (€)
I punti di attenzione nell’utilizzo di questa formula
sono immediati. Il più importante di questi è nel
determinare la quota di reddito incrementale
attribuibile al marketing in un dato lasso temporale.
Questo non sempre è possibile con precisione, stante
lo «stato precario» in cui versano le anagrafiche
clienti, e ben poche aziende sono attrezzate per
poter determinare questa grandezza.
Conclusioni
Peter Drucker scriveva che «…lo scopo del
marketing è rendere inutile il processo di vendita».
Un piano di marketing ben congeniato può portare
ad un’azienda dei benefici insperati. Considerando
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METODI CONTROLLO
E STRUMENTI DI GESTIONE
che il management non può più ormai solo limitarsi
ad analizzare i risultati e le prospettive della
propria azienda facendo leva sulle tradizionali
metriche, è indispensabile che non solo all’interno
della funzione marketing ma anche all’interno
del management reporting package destinato al
top management compaiano le metriche dell’area
marketing.
La dimensione di controllo fondamentale per
orientare compiutamente le scelte strategiche di
un’impresa è il «cliente». Non ci si può più limitare
all’uso di dimensioni di controllo che hanno il
difetto di essere delle lenti di ingrandimento di
quanto accade all’interno del perimetro delle
mura aziendali, tralasciando la relazione oggi più
importante su cui porre attenzione, quella tra
azienda e cliente.
È necessario a tal fine che la funzione marketing e
il controllo di gestione lavorino gomito a gomito
nell’individuare le metriche rilevanti per orientare
correttamente le scelte aziendali. Il primo passo deve
essere sicuramente fatto nella direzione di poter
disporre di un’anagrafica cliente che abbia tutto il
corredo informativo utile per poter essere classificata
sulla base delle caratteristiche della proposizione
di valore con cui l’azienda si rivolge al mercato.
Individuare i clienti e classificarli correttamente
sull’intero ciclo del «prospect-to-cash», è questa la
prima sfida.
Il secondo passo deve essere compiuto nella
revisione dei corredi contabili e di controllo di cui
sono oggi dotate le aziende al fine di introdurre la
gestione della dimensione di controllo «cliente».
Non ci si può limitare a contare il numero dei click
su una pagina web, o il numero delle impression;
occorre che l’azienda introduca stabilmente tra i
propri report la profittabilità per cliente.
Terzo passo è nella direzione della formazione
continua della funzione marketing e del
procurement, al fine di assicurare che i processi di
acquisto inerenti la funzione marketing nascono
con il corretto corredo informativo per identificare i
diversi strumenti utilizzati e le loro finalità siano esse
di acquisizione o di mantenimento.
C’è sicuramente del lavoro da fare, ma i benefici non
potranno che essere significativi.
Bibliografia
KOTLER P., KARTAJAVA H., SETIAWAN I. (2010),
Marketing 3.0 – Dal prodotto al cliente all’anima, Gruppo
24Ore.
COVA B., GIORDANO A., PALLERA M. (2012), Marketing
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KOTLER P., ARMSTRONG G. (2009), Principi di
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FARRIS P. W., BENDLE N. T., PFEIFER P. E., REIBSTEIN
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executive should master, Wharton School Publishing.
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CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
IL SISTEMA DI CONTROLLO
DI GESTIONE DI UN’IMPRESA
OPERANTE SU COMMESSA:
IL CASO MONDIALPACK
L
a determinazione del margine di
commessa integrale che include
i costi dei processi operativi di
produzione, logistica e servizi di
supporto costituisce un obiettivo conoscitivo
di grande importanza prodotto dal sistema
di controllo di gestione. Infatti rappresenta
un parametro di valutazione delle molteplici
e convergenti strategie gestionali di politica
commerciale (pricing, compensation della rete
vendita), di ottimizzazione del ciclo operativo
(gestione ore macchina e ore uomo, logistica
interna, logistica interna), di definizione e
valorizzazione dei servizi di supporto (acquisti,
amministrazione, finanza) e più in generale di
misurazione del livello di efficienza ed efficacia
del modello organizzativo aziendale. Inoltre,
costituisce una piattaforma per la definizione
di un sistema di valutazione delle performance
delle unità organizzative coinvolte a vario titolo
nella gestione dei processi operativi.
– ridefinire il modello organizzativo in grado di
ottimizzare la dinamica dei processi operativi,
provvedendo a formalizzare i centri di responsabilità
titolari di singole fasi o segmenti dei suddetti
processi.
Per quanto riguarda le caratteristiche di
funzionamento dei processi operativi, si individuano
due distinte tipologie:
1. attività organizzata e gestita secondo una logica di
commessa (sia materiale che immateriale/servizi);
2. attività organizzata e gestita secondo una logica di
prodotto tipico o standard.
La prima delle due tipologie può comprendere
anche la seconda qualora la commessa venga
concepita come un mero assemblaggio di prodotti
o di parti di prodotto realizzati in modo tipico o
standard.
Le imprese specializzate nella produzione di
packaging (al pari di quelle grafiche, cartotecniche
e tipografiche), presentano le caratteristiche
tipiche della tipologia operante su commessa dato,
che anche se i prodotti realizzati possono essere
riferiti a modelli tipizzati, in realtà vengono posti
in essere processi tipici della gestione di commessa
Premessa
(pianificazione del ciclo produttivo, specifiche e
varianti tecniche, etc.) e comunque l’organizzazione
Il sistema di controllo di gestione deve essere
della produzione è fortemente strutturata
necessariamente impostato e progettato rispetto a
sull’utilizzo delle macchine in termini di tempi
due elementi predefiniti:
produttivi ed improduttivi (attrezzaggio, fermo
– il modello organizzativo;
macchina, etc.).
– la dinamica dei processi operativi.
Pertanto, le procedure e le logiche di progettazione
Il modello organizzativo evidenzia l’articolazione
ed impostazione del sistema di controllo di gestione
delle unità operative e quindi permette di
di un’impresa del settore in oggetto sono quelle
configurare il piano dei centri di responsabilità.
tipiche del modello operante su commessa, tese in
La dinamica dei processi operativi fornisce gli
ultima istanza alla redazione del report economico a
elementi distintivi rispetto ai quali deve essere
strutturato il modello di reporting e quindi, secondo «margine lungo» che addebita alla singola commessa
i costi secondo la seguente articolazione:
una logica speculare, il modello di budgeting.
– costi industriali e commerciali diretti;
È evidente, pertanto, che una corretta
– costi di processo produttivo e
ed efficace implementazione del
logistico afferenti la commessa
DELLOSTESSOAUTORE
sistema di controllo di gestione
L’articolo fa parte
sulla base dei driver di attività
impone la definizione di un
di una serie di interventi
specifici;
lavoro preliminare finalizzato a:
sul controllo di gestione in
– costi di struttura attribuiti
excel,
riferiti
a
contesti
aziendali
– analizzare tutti i processi
differenti per prodotto/processo,
sulla base di driver di utilizzo
operativi aziendali, cogliendo
focalizzando l’attenzione
dei servizi indiretti e della
le relazioni con le unità
sulle tematiche inerenti l’analisi
struttura.
della
dinamica
dei
costi
organizzative preesistenti;
e l’elaboraazione di modelli
di simulazione utili
per l’ottimizzazione
delle decisioni.
45_56.indd 45
2/2014
di Pietro Dalena
Consulente di management
CMC, Dottore
commercialista – Bari
45
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CONTROLLO
DI GESTIONE
CASE
HISTORY
Il modello di controllo di gestione
Le fasi operative finalizzate alla implementazione
operativa del modello di controllo di gestione di
un’impresa operante su commessa sono le seguenti:
1) mappatura dei centri di responsabilità e
definizione del piano dei centri di costo;
2) strutturazione ed organizzazione del sistema
contabile integrato;
3) redazione dei report di centro di costo ed
elaborazione dei parametri extracontabili;
4) redazione dei report economici di commessa a
«margine lungo»;
5) redazione del report economico integrato
«quadrato» con il report economico di contabilità
generale.
Mappatura dei centri di responsabilità
e definizione del piano dei centri di costo
Il piano dei centri di costo costituisce il primo
passaggio della procedura complessiva. Deve
essere formalizzato a seguito della definizione
(o ridefinizione) del modello organizzativo che
evidenzia la mappatura dei centri di responsabilità
che a loro volta costituiscono l’architrave su cui si
fonda la gestione dei processi operativi.
La struttura del piano dei centri di costo deve
prevedere:
– centri di costo diretti di produzione;
– centri di costo diretti di servizi (logistica,
magazzino, etc.);
– centri di costo indiretti di servizi (amministrazione,
commerciale, acquisti, progettazione, finanza, etc.);
– centri di costo indiretti (struttura, direzione
generale, etc.).
Il maggiore livello di articolazione e
approfondimento del piano dei centri di costo
dipende principalmente da due motivi:
1) volontà del management di parcellizzare la
struttura organizzativa, comunque nell’ambito di
un modello gestionale stabile e coerente, per poter
segmentare le attività operative ed evidenziare
in modo chiaro la titolarità delle singole unità
organizzative e dei relativi processi;
2) necessità di individuare driver di processo
puntuali e non generici, da utilizzare anche come
parametro per l’attribuzione delle attività dei costi
generati dai centri di costo indiretti rispetto alle
commesse.
Strutturazione ed organizzazione
del sistema contabile integrato
L’organizzazione del sistema contabile costituisce la
fase di lavoro del modello che consente di definire
46
45_56.indd 46
l’impianto del sistema di rilevazione ed aggregazione
di tutte le componenti reddituali.
Il sistema contabile integrato si compone di diversi
sottosistemi:
1) contabilità generale (produce il conto economico
generale con rilevazione di costi e ricavi per natura);
2) contabilità del personale (elabora il costo del
personale di ciascun addetto associato al proprio
centro di costo di appartenenza);
3) contabilità di magazzino (rileva e valorizza i
movimenti di ingresso e di uscita di materie prime,
accessorie e merci dal magazzino, e la giacenza
disponibile sia a quantità che a valore);
4) contabilità dei beni strumentali (rileva le quota di
ammortamento dei beni strumentali);
5) contabilità analitica di centro di costo (rileva gli
addebiti per costi di prestazioni di servizio e dei beni
strumentali diretti di centro di costo);
6) contabilità di commessa per le attività su
commessa (rileva gli addebiti per costi di prestazioni
di servizio diretti di commessa e gli accrediti per
ricavi di vendita);
7) dati extracontabili (rileva dati di natura quantitativa
che esprimono i volumi di attività dei centri di costo,
misuratori delle prestazioni specifiche e adottabili
anche come driver per l’attribuzione dei costi di
ciascun centro di costo alle commesse).
Il sistema contabile si definisce integrato perché
tutte le componenti (singoli sottosistemi) sono legate
da relazioni tali che le movimentazioni devono
risultare bilanciate e quadrate: in altri termini, le
rilevazioni di ciascun componente reddituale devono
produrre nel sottosistema contabile specifico un
saldo uguale al saldo di contabilità generale.
A titolo di esempio: in un predefinito lasso di tempo,
il totale degli scarichi di magazzino alle commesse,
rilevato dalla contabilità di magazzino, deve essere
uguale al saldo di contabilità generale dato dalla
somma algebrica di giacenza iniziale+acquisti –
giacenza finale.
L’alimentazione del sistema contabile integrato
deve essere preceduta, prima di procedere alla
elaborazione del modello di reporting, dalla
preventiva verifica della quadratura fra i diversi
sottosistemi: in tal modo viene assicurata la
correttezza e congruità del funzionamento
del sistema contabile integrato e la garanzia
dell’attendibilità dei risultati del reporting
gestionale. A tal fine, i principali riscontri da fare
sono riferiti ai seguenti punti:
– costo del personale (contabilità generalecontabilità del personale);
– costo materiali al netto della variazione rimanenze
(contabilità generale-contabilità di magazzino);
– costo servizi industriali (contabilità generalecontabilità di centro di costo-contabilità di
commessa);
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CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
– costo servizi commerciali (contabilità generalecontabilità di commessa);
– costo servizi generali o di struttura (contabilità
generale-contabilità di centro di costo);
– costo beni strumentali (contabilità generalecontabilità beni strumentali-contabilità di centro di
costo);
– ricavi di vendita (contabilità generale-contabilità di
commessa).
Redazione dei report di centri di costo
ed elaborazione dei parametri extracontabili
Verificata la tenuta del sistema contabile, prima di
pervenire alla redazione del sistema di reporting
finale di commessa ed integrato aziendale, occorre
procedere alla elaborazione di report intermedi
finalizzati a:
a) definire il report economico di ciascun centro di
costo, comprensivo di tutte le voci di costo;
b) attribuire il costo del personale diretto di
produzione a commessa e/o a centro di costo;
c) determinare l’attribuzione e ripartizione di
ciascun centro di costo alle singole commesse sulla
base dei driver di riferimento (dati extracontabili)
per i centri di costo di produzione, per il centro di
costo di logistica e per i centri di costo dei servizi
indiretti e di struttura.
Redazione dei report di commessa
a «margine lungo»
A seguito dell’elaborazione del report dei centri
di costo, si perviene alla redazione del report
economico di commessa a «margine lungo». La
struttura del report economico secondo tale schema
non deve essere confuso con le risultanze di una
logica full-cost: infatti la differenza con quest’ultimo
approccio consiste sia nelle modalità di attribuzione
dei costi indiretti sulla base di precisi driver di
attività sia nella circostanza che il management ha
comunque la possibilità di valutare la redditività
e quindi la congruità delle numerose politiche
gestionali facendo riferimento ad una molteplicità di
livelli di redditività.
Redazione del report economico integrato
aziendale «quadrato» con il report economico
di contabilità generale
Infine, procedendo con il «consolidamento» dei
report economici di commessa, si perviene alla
redazione del report economico integrato Finale;
si ribadisce che la «prova» finale della tenuta
del sistema complessivo e della correttezza delle
procedure di rilevazione ed analisi dei costi,
consiste nel riscontro fra il risultato netto indicato
dal suddetto report economico integrato e quello
riportato dal Conto economico di contabilità
generale.
Il caso Mondialpack
Mondialpack è un’azienda specializzata nella
produzione di packaging.
Pur esistendo una tipologia di prodotti predefinita
cosiddetta «a listino», le modalità di gestione
ed esecuzione delle attività che coinvolgono la
totalità del processo operativo sono quelle tipiche
dell’attività su commessa per ciascuna delle fasi
operative:
• acquisizione dell’ordine;
• definizione dei fabbisogni industriali e della
formulazione dell’ordine di acquisto materie prime
ed accessorie;
• organizzazione, programmazione e gestione della
produzione;
• preparazione per la consegna;
• consegna a cliente finale.
Infatti, per ogni ordine cliente uno stesso
prodotto «tipico» subisce rettifiche, adattamenti e
personalizzazioni che impongono attività generatrici
di costo specifico (progettazione, definizione
prototipo, selezione materiali, settaggio macchine,
etc.) tipico di un’attività su commessa.
Quindi, tranne rare possibili eccezioni, non viene
gestita una produzione per il magazzino ma sempre
su commessa con l’ordine cliente che pertanto
attiva tutti i processi a valle. Il modello che si
presenta nelle pagine successive riporta le risultanze
dell’esercizio 2013 in termini sia di raccolta ed
analisi dei dati che di reportistica.
Evidentemente, il sistema di procedure progettato
ed implementato deve permettere di elaborare il
sistema di reporting a cadenza molto più corta
dell’esercizio annuale, possibilmente a periodicità
mensile.
Pertanto, le problematiche, le attività ed il lavoro
di analisi e rielaborazione dei dati deve essere fatto
per ciascuno dei periodi assunti come parametro
temporale e consolidati su base annua.
Piano dei centri di costo
La prima fase del lavoro è stata finalizzata a definire
il piano dei centri di costo (Tavola 1), coerentemente
con quanto rilevato dal modello organizzativo
adottato dall’azienda.
I centri di costo sono stati suddivisi in tre differenti
categorie:
1) centri di costo diretti di produzione e logistica;
2) centri di costo di servizio/struttura;
3) aggregazioni di commesse per area commerciale/
agente.
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47
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CONTROLLO
DI GESTIONE
CASE
HISTORY
I centri di costo diretti di produzione e logistica (1)
costituiscono dei macro-centri (prestampa, stampa,
accoppiamento, foratura,taglio) dato che aggregano
più macchine (impianti per il ciclo produttivo e
automezzi per il ciclo logistico) che a loro volta
identificano singoli centri di costo: ciascuno dei
macro-centri ha un proprio specifico driver di
attività da utilizzare per l’attribuzione a commessa
dei propri costi specifici.
I centri di costo di servizio/struttura (2)
rappresentano le unità organizzative di supporto
(amministrazione, acquisti, etc.) alle fasi operative
ed alle commesse: anche in questo caso, sono stati
definiti i driver diretti che rappresentano la propria
«produzione» di servizi a favore delle commesse e
pertanto devono essere utilizzati per l’attribuzione
dei relativi costi a commessa.
Infine, le commesse (3) sono state raggruppate
in categorie riferite ad aree commerciali/agenti:
evidentemente, anche in questo caso è
necessario evidenziare che il livello di analisi ed
elaborazione del report economico deve essere
dettagliato per singola commessa.
Le commesse sono state acquisite e gestite per la
Tavola 1 – Mappatura centri di responsabilità
descrizione
codice
driver a COMMESSA
CENTRI DI COSTO DIRETTI
PRESTAMPA
STAMPA
ACCOPPIAMENTO
FORATURA
TAGLIO
LOGISTICA IN USCITA
PRES
STAM
ACCO
FORA
zio
LOGI
ORE MACCHINA DIRETTE
ORE MACCHINA DIRETTE
ORE MACCHINA DIRETTE
ORE MACCHINA DIRETTE
ORE MACCHINA DIRETTE
KM PERCORSI
CENTRI DI COSTO INDIRETTI
AMMINISTRAZIONE
ACQUISTI
COMMERCIALE
PROGETTAZIONE GRAFICA
MAGAZZINO
FINANZA
STRUTTURA E DIREZIONE
AMM
ACQ
COM
GRAF
MAG
FIN1
STR
N.RO FATTURE EMESSE
N.RO ORDINI A FORNITORI
FATTURATO NETTO
N.RO MODELLI GRAFICI
N.RO PEZZI PREPARATI
FLUSSO FINANZIARIO CREDITI SPECIFICI
FATTURATO NETTO SPECIFICO
AGENTI/CLIENTI/COMMESSE
COMMESSE AREA AGENTE1
COMMESSE AREA AGENTE2
COMMESSE AREA AGENTE3
COMMESSE AREA AGENTE4
COMMESSE AREA AGENTE5
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
produzione di prodotti di due differenti tipologie:
– imballaggi in carta (buste, contenitori, etc.);
– imballaggi in plastica (contenitori).
Sistema contabile integrato
Definita la mappatura del piano dei centri di costo,
si è proceduto all’impostazione del sistema contabile
integrato.
Sono stati impostati ed implementati i seguenti
sottosistemi:
1. contabilità generale (Tavola 2);
2. contabilità del personale (Tavola 3);
3. contabilità di magazzino (Tavola 4);
4. contabilità di centro di costo (Tavola 5);
5. contabilità analitica di commessa (Tavola 6).
6. dati extracontabili (Tavola 7).
La contabilità del personale rileva i dati di costo
totale e delle ore di presenza (ore MOD) per
ciascuno degli addetti diretti appartenenti ai singoli
macro-centri di costo produttivo (prestampa,
stampa, accoppiamento, foratura e taglio), logistico
ed indiretto ed il relativo costo orario.
Questo ultimo elemento è importante poiché
consente di valorizzare le «ore improduttive» di
ciascun centro di costo (il valore residuale rispetto alle
«ore dirette di commessa») attribuibili a varie cause
(fermo macchina per manutenzione, attrezzaggio per
cambio tipologia di commessa, mancato pieno utilizzo
di capacità produttiva, etc), rilevate dal sottosistema
dati extracontabili (Tavola 7).
La contabilità di magazzino evidenzia le
movimentazioni per ciascuna delle quattro
materie prime più importanti (bobina film, bobina
cartone, inchiostro e solventi, altre materie prime),
evidenziando l’addebito a commessa: la presenza
di diverse materie prime implica la produzione di
articoli differenti (imballaggi in carta e in plastica).
Tavola 3 – Contabilità del personale
cdc
Tavola 2 – Contabilità generale
giac.iniz.materie prime
acquisti materie prime
retribuzioni lorde
oneri sociali
quota tfr
manutenzione
provvigioni
energia
carburante automezzi
trasporti su vendite
prestazioni di terzi
altre utenze
canoni di leasing
ammortamenti
oneri finanziari breve
oneri finanziari medio
costi generali e struttura
organi sociali
materiale di consumo
consulenze
imposte
TOTALE
RISULTATO NETTO
TOTALE A PAREGGIO
48
45_56.indd 48
RICAVI
3.636,52 ricavi di vendita
13.012,56 giac.fin.mat.prime
2.240,51
757,43
134,50
223,08
301,43
820,80
87,58
535,10
210,65
40,08
364,42
1.492,29
402,74
301,55
700,04
231,50
15,45
76,12
798,25
26.382,61
715,01
27.097,62 TOTALE A PAREGGIO
161,11
diretto di produzione (MOD)
114,45
indiretti di reparto (MOI)
€/1.000
COSTI
23.427,65
3.669,97
696,13
diretto di produzione (MOD)
626,35
indiretti di reparto (MOI)
273,15
diretto di produzione (MOD)
209,54
261,30
diretto di produzione (MOD)
204,76
987,60
diretto di produzione (MOD)
927,84
AMMINISTRAZIONE
ACQUISTI
COMMERCIALE
PROGETTAZIONE GRAFICA
MAGAZZINO
STRUTTURA E DIREZIONE
27.097,62
totale
18.883
56,54
TAGLIO
LOGISTICA IN USCITA
33.426
63,61
FORATURA
indiretti di reparto (MOI)
37.940
69,78
ACCOPPIAMENTO
indiretti di reparto (MOI)
20.197
46,66
STAMPA
indiretti di reparto (MOI)
27.097,62
€/1.000
costo
ore presenza MOD
PRESTAMPA
29.369
59,76
102,16
122,80
71,13
95,13
95,65
90,84
175,45
3.132,45
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CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
Tavola 4 – Giacenza iniziale
€/1.000
materia prima: BOBINA FILM
GIACENZA INIZIALE
carichi
ACQUISTI
TOT CARICHI
GIACENZA FINALE
scarichi
8.435,54 CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
8.435,54 TOT SCARICHI
2.101,34
890,54
1.212,00
2.643,45
2.134,76
1.559,57
8.440,32
2.096,56
materia prima: BOBINA CARTONE
GIACENZA INIZIALE
carichi
ACQUISTI
TOT CARICHI
GIACENZA FINALE
scarichi
2.696,76 CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
2.696,76 TOT SCARICHI
879,65
243,65
313,98
799,12
694,76
592,17
2.643,68
932,73
materia prima: INCHIOSTRI E SOLVENTI
GIACENZA INIZIALE
carichi
ACQUISTI
TOT CARICHI
GIACENZA FINALE
scarichi
1.109,23 CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
1.109,23 TOT SCARICHI
421,54
88,98
126,54
365,44
271,98
223,82
1.076,76
454,01
materia prima: ALTRE MATERIE PRIME
GIACENZA INIZIALE
carichi
ACQUISTI
TOT CARICHI
GIACENZA FINALE
scarichi
771,03 CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
771,03 TOT SCARICHI
233,99
69,88
94,54
254,09
201,54
198,29
818,34
186,67
Tavola 5 – Contabilità analitica di centro di costo
€/1.000
PRESTAMPA
energia
manutenzione
ammortamenti
canoni leasing
oneri finanziari medio
252,57
102,60
27,89
52,32
14,11
55,65
STAMPA
energia
manutenzione
ammortamenti
canoni leasing
oneri finanziari medio
751,94
205,20
55,77
392,54
98,43
ACCOPPIAMENTO
energia
manutenzione
ammortamenti
canoni leasing
oneri finanziari medio
285,15
102,60
27,89
121,54
33,12
FORATURA
energia
manutenzione
ammortamenti
canoni leasing
oneri finanziari medio
245,14
102,60
27,89
93,54
21,11
TAGLIO
energia
manutenzione
ammortamenti
canoni leasing
oneri finanziari medio
1.280,20
295,67
62,23
739,09
183,21
LOGISTICA IN USCITA
carburante
manutenzione
ammortamenti
canoni leasing
159,99
87,58
21,43
36,54
14,44
AMMINISTRAZIONE
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
54,84
23,65
6,43
4,45
14,66
5,65
ACQUISTI
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
70,30
41,23
9,43
2,01
11,54
6,09
COMMERCIALE
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
111,75
65,12
4,54
1,98
32,99
7,12
PROGETTAZIONE GRAFICA
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
58,31
34,55
11,32
7,01
MAGAZZINO
prestazioni di terzi
altre utenze
energia
consulenze
ammortamenti
FINANZA
oneri finanziari a breve
45,32
18,54
3,54
12,13
STRUTTURA E DIREZIONE
prestazioni di terzi
altre utenze
costi generali e organi sociali
consulenze
11,11 ammortamenti
oneri finanziari medio
402,74
402,74
5,43
1.248,07
27,56
4,82
931,54
16,93
21,32
245,90
2/2014
45_56.indd 49
49
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CONTROLLO
DI GESTIONE
CASE
HISTORY
La contabilità di centro di costo riporta gli addebiti
dei costi dei servizi industriali e dei beni strumentali
alla totalità dei centri di costo, sia quelli diretti di
produzione e logistica che quelli di servizi/struttura.
La contabilità di commessa rileva i ricavi ed i costi
direttamente imputabili a commessa (provvigioni,
lavorazioni esterne, etc.) che non devono
«transitare» preventivamente dai centri di costo.
Infine, i dati extracontabili riportano i parametri
Tavola 6 – Contabilità analitica di commessa
€/1.000
COMMESSE AREA AGENTE1
ricavi
trasporti vendite
provvigioni
2.266,77
48,55
44,87
COMMESSE AREA AGENTE2
ricavi
trasporti vendite
provvigioni
3.104,55
65,33
COMMESSE AREA AGENTE3
ricavi
trasporti vendite
provvigioni
7.189,55
167,02
140,65
COMMESSE AREA AGENTE4
ricavi
trasporti vendite
provvigioni
5.955,01
144,52
115,91
COMMESSE AREA AGENTE5
ricavi
trasporti vendite
provvigioni
4.911,77
109,68
quantitativi sulla base dei quali procedere
all’attribuzione dei costi dei centri di costo alle
commesse (driver), allo scopo di poter elaborare il
report economico a «margine lungo».
I dati acquisiti, specifici di ciascuna commessa (o
raggruppamento di commessa) rispetto al centro di
costo corrispondente, sono i seguenti:
– ore macchina e ore MOD per i centri di costo
di produzione, distinguendo le ore produttive
di lavorazione dalle ore improduttive: occorre
segnalare che i diversi valori delle ore macchina
fra i centri di costo (Tavola 7) sono determinati dal
numero di turni differenti per centri di costo per
effetto della diversa «velocità» di esecuzione;
– chilometri percorsi per le consegne per il centro di
costo logistica esterna;
– numero fatture emesse per il centro di costo
amministrazione;
– numero ordini a fornitori per il centro di costo
acquisti;
– numero modelli grafici elaborati per il centro di
costo progettazione grafica;
– numero pezzi preparati per la consegna per il
centro di costo magazzino;
– flusso finanziario dei crediti specifici per il centro
di costo finanza;
– fatturato specifico di commessa per il centro di
costo struttura e direzione.
Redazione dei report di centri di costo
ed elaborazione dei parametri extracontabili
Impostato, implementato e soprattutto «quadrato»
Tavola 7 – Dati extracontabili
ORE MACCHINA DIRETTE
CLAG1
PRESTAMPA
STAMPA
ACCOPPIAMENTO
FORATURA
TAGLIO
TOTALE
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
257
353
199
200
504
1.513
379
495
237
212
706
2.029
415
640
371
243
1.209
2.878
471
859
501
492
1.412
3.735
137
923
341
390
1.010
2.801
ORE
FERMO
101
250
111
223
439
1.124
CLAG1
520
641
112
51
1891
1.029,37
2.266,77
CLAG2
870
673
109
55
2702
1.304,60
3.104,55
CLAG3
1.964
2.119
222
99
5030
2.972,48
7.189,55
CLAG4
1.240
1.922
108
87
4478
2.603,33
5.955,01
CLAG5
1.130
1.256
83
55
4661
2.113,97
4.911,77
TOTALE
5.724
6.611
634
347
18.762
10.024
23.428
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
ORE
IMPROD
1.816
3.853
3.258
2.054
2.615
13.596
TOTALE
1.760
3.520
1.760
1.760
5.280
14.080
N.RO
TURNI
1
2
1
1
3
ALTRI INDICATORI QUANTITATIVI
KM PERCORSI
N.RO FATTURE EMESSE
N.RO ORDINI A FORNITORI
N.RO MODELLI GRAFICI
N.RO PEZZI PREPARATI IN CONSEGNA (x1.000
FLUSSO FINANZIARIO CREDITI SPECIFICI
FATTURATO NETTO SPECIFICO
ORE MOD
PRESTAMPA
STAMPA
ACCOPPIAMENTO
FORATURA
TAGLIO
TOTALE
50
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1.650
3.345
2.810
1.534
2.501
11.840
2.245
5.154
3.720
2.011
3.489
16.619
5.913
10.453
9.612
5.561
8.552
40.091
4.760
8.223
7.812
4.012
6.811
31.618
3.813
6.912
6.214
3.711
5.401
26.051
TOTALE
20.197
37.940
33.426
18.883
29.369
139.815
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circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
il sistema contabile integrato, in vista della
redazione del report economico di commessa (o
raggruppamento di commesse) con una struttura
di margine lungo, sono stati definiti due passaggi
intermedi:
1. valorizzazione delle ore MOD di centro di costo a
commessa (Tavola 8);
2. redazione del report economico di ciascun
centro di costo ed attribuzione del relativo risultato
alle commesse sulla base del driver specifico di
riferimento di ciascun centro di costo (Tavole 9 e 10).
La valorizzazione delle ore MOD dirette di
commessa al costo orario di ciascun centro di costo
(Tavola 3 sottosistema contabilità del personale)
permette di attribuire alle commesse il valore
delle ore dirette ed ai centri di costo delle ore
improduttive.
In altri termini il dato di inefficienza, «misurato»
dalla valorizzazione delle ore improduttive, non
viene attribuito alle commesse ma resta addebitato
al centro di costo di appartenenza in aggiunta
a tutti gli altri costi diretti. Successivamente, la
totalità dei costi di ciascun centro di costo viene
attribuita a commessa sulla base del proprio driver
di riferimento (ore macchina).
Redazione dei report di commessa
a «margine lungo»
Definito il report economico di ciascun centro
di costo e valorizzati i driver di attribuzione a
commessa, si è pervenuti alla redazione del report
economico di ciascuna commessa strutturato su
diversi livelli di marginalità (Tavola 11):
• margine sui consumi;
• margine su MOD;
• margine industriale;
• margine di contribuzione;
• margine netto.
Siffatta struttura di costo evidenzia, in termini
di confronto parametrico, il differente grado di
redditività delle commesse (o raggruppamento
di commessa) rispetto a 5 diversi aggregati di
costo, in modo da poter individuare le sacche di
inefficienza generatrici di calo di redditività
specifiche per ogni produzione/commessa.
Il margine sui consumi è determinato al netto
dell’attribuzione del costo del materiale diretto di
commessa: dall’analisi dei report, non si riscontrano
particolari differenze dato che il valore del margine è
compreso fra 43,0% e 47,6%.
Il margine sul MOD è determinato al netto
dell’attribuzione del costo del materiale e del
costo della manodopera diretta produttiva, avendo
residuato sul centro di costo di appartenenza la
parte improduttiva: anche in questo caso, i valori
del margine sono in linea con quelli del margine
precedente, considerando che l’incidenza del costo
MOD si è collocata in un range compreso fra 7,8%
e 8,3%.
Il margine industriale è determinato al netto
del costo del materiale diretto, del costo della
manodopera diretta produttiva e del costo
attribuito dei centri di costo diretti sulla base
dei driver specifici (ore macchina di commessa):
a questo livello di analisi, si riscontrano alcune
differenze dato che la commessa 3 ha fatto registrare
Tavola 8 – Attribuzione e valorizzazione ore MOD
€/1.000
CLAG1
PRESTAMPA
n.ro ore MOD
costo orario
costo totale
STAMPA
n.ro ore MOD
costo orario
costo totale
ACCOPPIAMENTO
n.ro ore MOD
costo orario
costo totale
FORATURA
n.ro ore MOD
costo orario
costo totale
TAGLIO
n.ro ore MOD
costo orario
costo totale
TOTALE
n.ro ore MOD
costo totale
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
ORE
IMPROD
TOTALE
1.650
5,67
9,35
2.245
5,67
12,72
5.913
5,67
33,51
4.760
5,67
26,97
3.813
5,67
21,61
1.816
5,67
10,29
20.197
3.345
16,51
55,22
5.154
16,51
85,09
10.453
16,51
172,57
8.223
16,51
135,75
6.912
16,51
114,11
3.853
16,51
63,61
37.940
2.810
6,27
17,62
3.720
6,27
23,32
9.612
6,27
60,26
7.812
6,27
48,97
6.214
6,27
38,95
3.258
6,27
20,42
33.426
1.534
10,84
16,63
2.011
10,84
21,81
5.561
10,84
60,30
4.012
10,84
43,50
3.711
10,84
40,24
2.054
10,84
22,27
18.883
2.501
31,59
79,01
3.489
31,59
110,23
8.552
31,59
270,18
6.811
31,59
215,18
5.401
31,59
170,63
2.615
31,59
82,61
29.369
11.840
177,83
16.619
253,16
40.091
596,81
31.618
470,38
26.051
385,54
13.596
199,21
139.815
2.082,94
114,45
626,35
209,54
204,76
927,84
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CONTROLLO
DI GESTIONE
CASE
HISTORY
un’incidenza pari al 10,3% del fatturato rispetto ad
un valore medio pari al 16,0%.
Il margine di contribuzione è determinato al netto
dell’attribuzione del costo del materiale diretto,
del costo della manodopera diretta produttiva, del
costo attribuito dei centri di costo diretti e del costo
della logistica e delle vendite: in questo caso, i costi
attribuiti sono in parte diretti e quindi rilevati da
contabilità di commessa (provvigioni e trasporto su
vendite esterno) ed in parte (trasporto su vendite
interno) determinati sulla base del driver specifico
(chilometri percorsi da mezzi interni). Anche in
riferimento a questo livello di marginalità, vengono
rilevate differenze fra le varie commesse che fanno
attestare il valore del margine in oggetto fra 13,2%
della commessa 1 e 21,6% della commessa 5,
ampliando la differenza riscontrata in riferimento al
1° margine (margine sui consumi).
Infine, il margine netto, gravato rispetto all’ultimo
anche dell’addebito dei costi di servizi e della
struttura, che accentua ulteriormente il divario fra
le commesse, in particolare la commessa 1 (12,2%
di costo per un margine netto pari a 1,0%), rispetto
alla commessa 5 (10,9% di costo per un margine
netto pari a 10,6%).
Redazione del report economico integrato
aziendale «quadrato» con il report economico
di contabilità generale
Infine, l’ultima fase dell’implementazione del sistema
di controllo di gestione consiste nella redazione
del report economico integrato finale (Tavola 12)
ottenuto per «consolidamento» dei report settoriali.
Come segnalato in precedenza, la verifica di
correttezza finale dell’intero impianto del sistema
contabile integrato avviene con il raffronto fra il
risultato economico netto del conto economico
di contabilità generale con il risultato netto del
report economico integrato prodotto dal sistema di
controllo di gestione e dalle sue procedure operative
testé illustrate. Nella fattispecie in esame, la verifica
Tavola 9 – Report di centro di costo diretti
(continua a pag. 53)
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CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
ha avuto esito positivo in quanto il risultato netto
(pari a €/1.000 715,01) dei due report è identico.
Evidentemente, questa verifica dimostra
implicitamente l’attendibilità del modello sia nel
complesso sia per ciascuno dei report prodotti
(commessa, centri di costo) che, infine per la
correttezza delle procedure utilizzate.
Pertanto, una volta testato il modello, possono essere
formulate tutte le valutazioni riferite alla correttezza
e congruità delle molteplici politiche gestionali
(pricing, costo di processo produttivo riferito
ai parametri ore macchina e ore uomo, costo di
processo logistico, dimensionamento e performance
operative dei centri di costo di servizio e struttura,
etc.). Peraltro, proprio sulla base della reportistica
prodotta, può essere elaborata una piattaforma di
valutazione delle prestazioni per ciascun centro di
responsabilità attraverso la definizione di una griglia
di KPI specifici legati sia alle performance operative
(dati quantitativi/driver) sia a quelle di natura
reddituale (costo unitario per unità di driver), allo
scopo di integrare le risultanze di natura reddituale
della gestione con gli indicatori di produttività
dell’organizzazione aziendale complessiva.
(segue da pag. 52)
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54
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ATTRIBUZIONE COSTI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
COSTO UNITARIO
N.RO FATTURE EMESSE
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
TOTALE CENTRO DI COSTO
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
costo personale diretto
6.611
641
673
2.119
1.922
1.256
177,64
23,65
6,43
4,45
14,66
5,65
122,80
N.RO ORDINI A FORNITORI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
TOTALE CENTRO DI COSTO
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
costo personale diretto
ACQUISTI
177,64
17,22
18,08
56,94
51,64
33,75
ATTRIBUZIONE COSTI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
0,02687037 COSTO UNITARIO
AMMINISTRAZIONE
FATTURATO NETTO
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
TOTALE CENTRO DI COSTO
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
costo personale diretto
141,43
24,98
24,32
49,52
24,09
18,52
ATTRIBUZIONE COSTI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
0,22307571 COSTO UNITARIO
634
112
109
222
108
83
141,43
41,23
9,43
2,01
11,54
6,09
71,13
COMMERCIALE
N.RO MODELLI GRAFICI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
206,88
20,02
27,42
63,49
52,59
43,37
ATTRIBUZIONE COSTI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
347
51
55
99
87
55
153,96
34,55
11,32
7,01
0,00
5,43
95,65
MAGAZZINO
N.RO PEZZI PREPARATI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
TOTALE CENTRO DI COSTO
prestazioni di terzi
altre utenze
energia
consulenze
ammortamenti
costo personale diretto
153,96
22,63
24,40
43,93
38,60
24,40
ATTRIBUZIONE COSTI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
0,44368876 COSTO UNITARIO
PROGETTAZIONE GRAFICA
TOTALE CENTRO DI COSTO
prestazioni di terzi
altre utenze
materiale di consumo
consulenze
ammortamenti
costo personale diretto
0,00883059 COSTO UNITARIO
23.428
2.267
3.105
7.190
5.955
4.912
206,88
65,12
4,54
1,98
32,99
7,12
95,13
€/1.000
Tavola 10 – Report di centro di costo indiretti
FINANZA
FLUSSO FINANZIARIO CREDITI SPECIFICI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
136,16
13,72
19,61
36,50
32,50
33,83
ATTRIBUZIONE COSTI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
0,00725722 COSTO UNITARIO
18.762
1.891
2.702
5.030
4.478
4.661
136,16 TOTALE CENTRO DI COSTO
18,54 oneri finanziari a breve
3,54
12,13
0,00
11,11
90,84
FATTURATO NETTO SPECIFICO
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
402,74
41,36
52,42
119,43
104,60
84,94
ATTRIBUZIONE COSTI
CLAG1
CLAG2
CLAG3
CLAG4
CLAG5
0,04017858 COSTO UNITARIO
10.024
1.029
1.305
2.972
2.603
2.114
23.428
2.267
3.105
7.190
5.955
4.912
1.423,52
27,56
4,82
931,54
16,93
21,32
245,90
175,45
1.423,52
137,73
188,64
436,85
361,84
298,45
0,06076245
STRUTTURA E DIREZIONE
402,74 TOTALE CENTRO DI COSTO
402,74 prestazioni di terzi
altre utenze
costi generali e organi sociali
consulenze
ammortamenti
oneri finanziari medio
costo personale diretto
CONTROLLO
DI GESTIONE
circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CASE
HISTORY
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300,32
277,67
17,22
24,98
20,02
22,63
13,72
41,36
137,73
22,65
MARGINE DI CONTRIBUZIONE
costo servizi struttura attribuito
COSTI PROCAMMINISTRAZIONE
COSTI PROCACQUISTI
COSTI PROCCOMMERCIALE
COSTI PROCPROGETTAZIONE GRAFICA
COSTI PROCMAGAZZINO
COSTI PROCFINANZA
COSTI PROCSTRUTTURA E DIREZIONE
MARGINE NETTO
417,55
117,24
MARGINE INDUSTRIALE
costi logistica e di vendita
23,82
48,55
44,87
47,95
95,57
44,55
42,15
148,10
COSTI PROCPRESTAMPA
COSTI PROCSTAMPA
COSTI PROCACCOPPIAMENTO
COSTI PROCFORATURA
COSTI PROCTAGLIO
COSTI LOGILOGISTICA IN USCITA
TRASPORTI SU VENDITE
PROVVIGIONI
795,89
378,33
MARGINE SU MOD
costo processo produttivo attribuito
9,35
55,22
17,62
16,63
79,01
973,72
177,83
COSTO PERPRESTAMPA
COSTO PERSTAMPA
COSTO PERACCOPPIAMENTO
COSTO PERFORATURA
COSTO PERTAGLIO
MARGINE SUI CONSUMI
costo manodopera diretta produttiva
MARGINE NETTO
COSTI PROCAMMINISTRAZIONE
COSTI PROCACQUISTI
COSTI PROCCOMMERCIALE
COSTI PROCPROGETTAZIONE GRAFICA
COSTI PROCMAGAZZINO
COSTI PROCFINANZA
COSTI PROCSTRUTTURA E DIREZIONE
MARGINE DI CONTRIBUZIONE
costo servizi struttura attribuito
COSTI LOGILOGISTICA IN USCITA
TRASPORTI SU VENDITE
PROVVIGIONI
MARGINE INDUSTRIALE
costi logistica e di vendita
COSTI PROCPRESTAMPA
COSTI PROCSTAMPA
COSTI PROCACCOPPIAMENTO
COSTI PROCFORATURA
COSTI PROCTAGLIO
MARGINE SU MOD
costo processo produttivo attribuito
COSTO PERPRESTAMPA
COSTO PERSTAMPA
COSTO PERACCOPPIAMENTO
COSTO PERFORATURA
COSTO PERTAGLIO
MARGINE SUI CONSUMI
costo manodopera diretta produttiva
134,34
18,08
24,32
27,42
24,40
19,61
52,42
188,64
489,22
354,88
39,84
65,33
0,00
594,39
105,17
70,71
134,02
53,06
44,68
207,46
1.104,33
509,93
12,72
85,09
23,32
21,81
110,23
1.357,49
253,16
1.212,00
313,98
126,54
94,54
CONSUMI BOBINA FILM
CONSUMI BOBINA CARTONE
CONSUMI INCHIOSTRI E SOLVENTI
CONSUMI ALTRE MATERIE PRIME
890,54
243,65
88,98
69,88
CONSUMI BOBINA FILM
CONSUMI BOBINA CARTONE
CONSUMI INCHIOSTRI E SOLVENTI
CONSUMI ALTRE MATERIE PRIME
3.104,55
1.747,06
COMMESSE AREA AGENTE2
100,0%
57,0%
39,3%
10,7%
3,9%
3,1%
43,0%
7,8%
0,4%
2,4%
0,8%
0,7%
3,5%
35,1%
16,7%
2,1%
4,2%
2,0%
1,9%
6,5%
18,4%
5,2%
1,1%
2,1%
2,0%
13,2%
12,2%
0,8%
1,1%
0,9%
1,0%
0,6%
1,8%
6,1%
1,0%
FATTURATO
consumi materiale diretto
2.266,77
1.293,05
COMMESSE AREA AGENTE1
FATTURATO
consumi materiale diretto
100,0%
56,3%
39,0%
10,1%
4,1%
3,0%
43,7%
8,2%
0,4%
2,7%
0,8%
0,7%
3,6%
35,6%
16,4%
2,3%
4,3%
1,7%
1,4%
6,7%
19,1%
3,4%
1,3%
2,1%
0,0%
15,8%
11,4%
0,6%
0,8%
0,9%
0,8%
0,6%
1,7%
6,1%
4,3%
MARGINE NETTO
COSTI PROCAMMINISTRAZIONE
COSTI PROCACQUISTI
COSTI PROCCOMMERCIALE
COSTI PROCPROGETTAZIONE GRAFICA
COSTI PROCMAGAZZINO
COSTI PROCFINANZA
COSTI PROCSTRUTTURA E DIREZIONE
MARGINE DI CONTRIBUZIONE
costo servizi struttura attribuito
COSTI LOGILOGISTICA IN USCITA
TRASPORTI SU VENDITE
PROVVIGIONI
MARGINE INDUSTRIALE
costi logistica e di vendita
COSTI PROCPRESTAMPA
COSTI PROCSTAMPA
COSTI PROCACCOPPIAMENTO
COSTI PROCFORATURA
COSTI PROCTAGLIO
MARGINE SU MOD
costo processo produttivo attribuito
COSTO PERPRESTAMPA
COSTO PERSTAMPA
COSTO PERACCOPPIAMENTO
COSTO PERFORATURA
COSTO PERTAGLIO
MARGINE SUI CONSUMI
costo manodopera diretta produttiva
CONSUMI BOBINA FILM
CONSUMI BOBINA CARTONE
CONSUMI INCHIOSTRI E SOLVENTI
CONSUMI ALTRE MATERIE PRIME
FATTURATO
consumi materiale diretto
COMMESSE AREA AGENTE3
586,11
56,94
49,52
63,49
43,93
36,50
119,43
436,85
1.392,77
806,66
89,95
167,02
140,65
1.790,39
397,62
77,43
173,28
83,06
51,22
355,28
2.530,64
740,25
33,51
172,57
60,26
60,30
270,18
3.127,45
596,81
2.643,45
799,12
365,44
254,09
7.189,55
4.062,10
100,0%
56,5%
36,8%
11,1%
5,1%
3,5%
43,5%
8,3%
0,5%
2,4%
0,8%
0,8%
3,8%
35,2%
10,3%
1,1%
2,4%
1,2%
0,7%
4,9%
24,9%
5,5%
1,3%
2,3%
2,0%
19,4%
11,2%
0,8%
0,7%
0,9%
0,6%
0,5%
1,7%
6,1%
8,2%
MARGINE NETTO
COSTI PROCAMMINISTRAZIONE
COSTI PROCACQUISTI
COSTI PROCCOMMERCIALE
COSTI PROCPROGETTAZIONE GRAFICA
COSTI PROCMAGAZZINO
COSTI PROCFINANZA
COSTI PROCSTRUTTURA E DIREZIONE
MARGINE DI CONTRIBUZIONE
costo servizi struttura attribuito
COSTI LOGILOGISTICA IN USCITA
TRASPORTI SU VENDITE
PROVVIGIONI
MARGINE INDUSTRIALE
costi logistica e di vendita
COSTI PROCPRESTAMPA
COSTI PROCSTAMPA
COSTI PROCACCOPPIAMENTO
COSTI PROCFORATURA
COSTI PROCTAGLIO
MARGINE SU MOD
costo processo produttivo attribuito
COSTO PERPRESTAMPA
COSTO PERSTAMPA
COSTO PERACCOPPIAMENTO
COSTO PERFORATURA
COSTO PERTAGLIO
MARGINE SUI CONSUMI
costo manodopera diretta produttiva
CONSUMI BOBINA FILM
CONSUMI BOBINA CARTONE
CONSUMI INCHIOSTRI E SOLVENTI
CONSUMI ALTRE MATERIE PRIME
FATTURATO
consumi materiale diretto
COMMESSE AREA AGENTE4
Tavola 11 – Report economico di commessa
247,28
51,64
24,09
52,59
38,60
32,50
104,60
361,84
913,14
665,86
56,79
144,52
115,91
1.230,36
317,22
87,87
232,57
112,16
103,70
414,93
2.181,59
951,23
26,97
135,75
48,97
43,50
215,18
2.651,97
470,38
2.134,76
694,76
271,98
201,54
5.955,01
3.303,04
100,0%
55,5%
35,8%
11,7%
4,6%
3,4%
44,5%
7,9%
0,5%
2,3%
0,8%
0,7%
3,6%
36,6%
16,0%
1,5%
3,9%
1,9%
1,7%
7,0%
20,7%
5,3%
1,0%
2,4%
1,9%
15,3%
11,2%
0,9%
0,4%
0,9%
0,6%
0,5%
1,8%
6,1%
4,2%
COMMESSE AREA AGENTE5
MARGINE NETTO
COSTI PROCAMMINISTRAZIONE
COSTI PROCACQUISTI
COSTI PROCCOMMERCIALE
COSTI PROCPROGETTAZIONE GRAFICA
COSTI PROCMAGAZZINO
COSTI PROCFINANZA
COSTI PROCSTRUTTURA E DIREZIONE
MARGINE DI CONTRIBUZIONE
costo servizi struttura attribuito
COSTI LOGILOGISTICA IN USCITA
TRASPORTI SU VENDITE
PROVVIGIONI
MARGINE INDUSTRIALE
costi logistica e di vendita
COSTI PROCPRESTAMPA
COSTI PROCSTAMPA
COSTI PROCACCOPPIAMENTO
COSTI PROCFORATURA
COSTI PROCTAGLIO
MARGINE SU MOD
costo processo produttivo attribuito
COSTO PERPRESTAMPA
COSTO PERSTAMPA
COSTO PERACCOPPIAMENTO
COSTO PERFORATURA
COSTO PERTAGLIO
MARGINE SUI CONSUMI
costo manodopera diretta produttiva
CONSUMI BOBINA FILM
CONSUMI BOBINA CARTONE
CONSUMI INCHIOSTRI E SOLVENTI
CONSUMI ALTRE MATERIE PRIME
FATTURATO
consumi materiale diretto
522,89
33,75
18,52
43,37
24,40
33,83
84,94
298,45
1.060,14
537,25
51,75
109,68
0,00
1.221,58
161,43
25,56
249,90
76,34
82,20
296,80
1.952,37
730,80
21,61
114,11
38,95
40,24
170,63
2.337,92
385,54
1.559,57
592,17
223,82
198,29
4.911,77
2.573,85
100,0%
52,4%
31,8%
12,1%
4,6%
4,0%
47,6%
7,8%
0,4%
2,3%
0,8%
0,8%
3,5%
39,7%
14,9%
0,5%
5,1%
1,6%
1,7%
6,0%
24,9%
3,3%
1,1%
2,2%
0,0%
21,6%
10,9%
0,7%
0,4%
0,9%
0,5%
0,7%
1,7%
6,1%
10,6%
circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
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55
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circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
DI GESTIONE
CASE
HISTORY
Tavola 12 – Report economico finale integrato
voce
FATTURATO
consumi materiale diretto
CONSUMI BOBINA FILM
CONSUMI BOBINA CARTONE
CONSUMI INCHIOSTRI E SOLVENTI
CONSUMI ALTRE MATERIE PRIME
MARGINE SUI CONSUMI
costo manodopera diretta produttiva
COSTO PERSONALE DIRETTO CDC
COSTO PERSONALE DIRETTO CDC
COSTO PERSONALE DIRETTO CDC
COSTO PERSONALE DIRETTO CDC
COSTO PERSONALE DIRETTO CDC
MARGINE SU MOD
costo processo produttivo attribuito
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
MARGINE INDUSTRIALE
costi logistica e di vendita
COSTI LOGISTICA ATTRIBUITO CDC
TRASPORTI SU VENDITE
PROVVIGIONI
MARGINE DI CONTRIBUZIONE
costo servizi struttura attribuito
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
COSTI PROCESSO ATTRIBUITO CDC
MARGINE NETTO
IMPOSTE
RISULTATO NETTO
centro di costo/sistema contabile
COMMESSA
MAGAZZINO
MAGAZZINO
MAGAZZINO
MAGAZZINO
PRESTAMPA
STAMPA
ACCOPPIAMENTO
FORATURA
TAGLIO
PRESTAMPA
STAMPA
ACCOPPIAMENTO
FORATURA
TAGLIO
LOGISTICA IN USCITA
COMMESSA
COMMESSA
AMMINISTRAZIONE
ACQUISTI
COMMERCIALE
PROGETTAZIONE GRAFICA
MAGAZZINO
FINANZA
STRUTTURA E DIREZIONE
€/1.000
%
23.427,65
12.979,10
8.440,32
2.643,68
1.076,76
818,34
10.448,55
1.883,73
104,16
562,74
189,12
182,49
845,22
8.564,82
3.310,55
309,52
885,33
369,18
323,95
1.422,57
5.254,27
1.098,68
262,15
535,10
301,43
4.155,59
2.642,33
177,64
141,43
206,88
153,96
136,16
402,74
1.423,52
1.513,26
798,25
715,01
100,0%
55,4%
36,0%
11,3%
4,6%
3,5%
44,6%
8,0%
0,4%
2,4%
0,8%
0,8%
3,6%
36,6%
14,1%
1,3%
3,8%
1,6%
1,4%
6,1%
22,4%
4,7%
1,1%
2,3%
1,3%
17,7%
11,3%
0,8%
0,6%
0,9%
0,7%
0,6%
1,7%
6,1%
6,5%
3,4%
3,1%
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circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
SOCIAL MEDIA MEASUREMENT
NELLO SPORT: IL CASO
AREZZO CALCIO
L
’efficace gestione e la valorizzazione
delle attività svolte dalle aziende sui
Social Media richiede un’adeguata
impostazione strategica, nonché
la costante e ponderata misurazione delle
performance conseguite, da effettuarsi non
solamente sulla base di metriche specifiche
(like, share, commenti, fan, follower, views,
retweet, favorite, condivisioni e così via), bensì
anche di metriche di business (ROI in primis).
Il presente lavoro, presentando l’esperienza
in corso nella società Arezzo Calcio, fornisce
un quadro utile che può essere utilizzato
in azienda a supporto della definizione
ed esecuzione della strategia inerente la
presenza sugli spazi sociali della Rete. Un
obiettivo implicito è anche quello di convincere
i manager aziendali che l’effetto dei Social
Media sul business può essere tangibile ed
oggetto di valutazione1.
per la competitività aziendale, sovente «l’uso che si
fa di questi nuovi servizi è strumentale e tattico»3.
In altri termini, raramente le attività svolte dalle
aziende sui Social Media risultano conseguenza di
un’attenta pianificazione – facendo quindi parte di
un ben preciso piano strategico (Social Media Plan)
– né tantomeno vengono integrate con i più ampi
obiettivi di business.
Una simile situazione è in parte riconducibile alle
difficoltà di misurazione dei risultati di tali attività,
non tanto sulla base di metriche specifiche (like,
share, commenti, fan, follower, views, retweet,
favorite, condivisioni e così via)4, quanto di metriche
di business, ovvero in relazione al valore creato in
termini sia economico-finanziari (riduzione dei costi,
aumento dei ricavi, etc.) che non (soddisfazione del
cliente, brand awareness, etc.).
Ciò ostacola molte attività svolte dalle aziende
sui Social Media, in quanto la non disponibilità
di dati e informazioni in merito al ritorno di
tali iniziative spingono a dirottare le scelte di
investimento su differenti impieghi, dal rendimento
Social media e attività aziendali
più elevato (quantomeno sulla carta). In definitiva,
se si considerano le attività sui Social Media quali
Negli ultimi anni un numero crescente di indagini,
investimenti, c’è bisogno di misurarne l’impatto
ricerche e business case evidenzia il ruolo positivo
sulle attività di business (in primis, la rimuneratività:
che i Social Media, e il web in generale, esercitano a
return on investment, ROI).
favore della crescita e dello sviluppo economico ed
Le precedenti considerazioni evidenziano
2
aziendale . Risulta sempre più condiviso, dunque,
l’importanza della misurazione ai fini della
il fatto che i Social Media rappresentano una parte
pianificazione ed esecuzione delle strategie aziendali
essenziale del business, un elemento vitale del
sui Social Media. Senza un’idonea misurazione,
processo di creazione di valore realizzato.
infatti, le attività svolte sugli spazi sociali delle Rete
In effetti, i Social Media aprono enormi
rischiano di non riuscire ad avere un’adeguata
opportunità di crescita e sviluppo per un’azienda
considerazione in ambito aziendale, a discapito della
(indipendentemente dalla tipologia, dalle
stessa competitività del business. In effetti, come
dimensioni, dal settore di appartenenza o dalla sua
sottolineato da Kaplan e Norton teorizzando la
particolare ubicazione geografica), in ogni fase del
Balanced Scorecard: «non si può gestire ciò
proprio processo produttivo (dalla ricerca
che non si può misurare»5.
e sviluppo, al lancio del prodotto, sino
Al contempo, però, riconoscendo
alla sua produzione e distribuzione),
DELLOSTESSOAUTORE
anche che «non si può misurare
e per ogni area organizzativa (in
L’articolo fa parte
ciò che non si può descrivere», la
primis, marketing, commerciale
di una serie di interventi
costruzione di un framework
coordinati dal Prof. Angelo
e assistenza al cliente).
di misurazione non può non
Riccaboni
sul
tema
del
Tuttavia, pur riconoscendo che
cambiamento nei sistemi di
partire che da un’attenta
la presenza sui canali di Social
controllo di gestione e del loro
pianificazione delle attività
impatto nel mondo delle imprese
Media è di vitale importanza
aziendali sui Social Media,
2/2014
57_64.indd 57
di Maria Pia Maraghini
Docente di
Programmazione e
Controllo di gestione,
Università degli Studi
di Siena,
Azar Suleymanov
Università degli Studi
di Siena
e Tiziano Cetarini
Partner Suasum Business
Advisory – Network
di società di servizi
professionali
1 Pur essendo il presente
lavoro frutto dell’impegno
comune dei tre autori, Maria
Pia Maraghini ha curato i le
parti inerenti «Social Media
e attività aziendali» e «Il
Social Media Management
System», Azar Suleymanov si
è occupato di quelle inerenti
«Il controllo delle performance
di gestione dei Social Media
dell’Arezzo Calcio», mentre
Tiziano Cetarini ha provveduto
alla stesura della parte relativa
a «Il ROI delle attività svolte
sui Social Media dall’Arezzo
Calcio». Le conclusioni sono a
cura di tutti gli autori.
2 Fra di esse si citano, a
mero titolo di esempio e
con riferimento al contesto
nazionale: Boston Consulting
Group (2011), Fattore Internet.
Come Internet sta trasformando
l’economia italiana o il
Rapporto annuale Censis/Ucsi
sulla comunicazione (l’ultimo,
l’11°, è stato pubblicato
nell’ottobre dello scorso anno).
3 Vincenzo Cosenza (2012),
“Social Media ROI”, Apogeo
editore, Milano.
4 I Social Media, infatti,
“ritornano” molteplici metriche,
forse troppe, non sempre
omogenee tra di loro e
raramente con un esplicito
collegamento a quelli che sono
gli obiettivi aziendali. Una simile
eccedenza, difformità e non
focalizzazione di dati provenienti
dai Social Media, conduce alla
loro non integrazione con la
reportistica aziendale e, dunque,
alla loro non considerazione
come base attendibile per
prendere decisioni strategiche.
5 Robert S. Kaplan & David P.
Norton (1996), The Balanced
Scorecard: Translating Strategy
into Action, Harvard Business
School Press, Boston.
57
25/03/14 10:55
circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CONTROLLO
DI GESTIONE
6 Vincenzo Cosenza (2012),
“Social Media ROI”, Apogeo
editore, Milano: p. xv.
7 Robert S. Kaplan & David P.
Norton (2008), “Mastering the
Management System”, Harvard
Business Review, January.
8 Kelly Nichole (2012), How to
Measure Social Media: A StepBy-Step Guide to Developing
and Assessing Social Media
ROI, Que Biz-Tech, Pearson
Education, Prentice Hall, New
Jersey.
9 Che siano follower di Twitter
o abbonati ad un canale
YouTube o iscritti a una
newsletter, rappresentano infatti
persone che hanno deciso
di ricevere comunicazioni
dirette dall’azienda a fronte
di un interesse vestito o di
una passione/attrazione.
Ovviamente, un simile
parametro è fortemente
influenzato dalla notorietà
del brand e dalla pressione
media esercitata. Cfr. Marco
Massarotto, www.chefuturo.
it, lunario dell’innovazione
de IlSole24Ore, 1 novembre
2012.
58
57_64.indd 58
CASE
HYSTORY
che deve essere allineata alla più ampia strategia di
business.
In definitiva, al fine di sfruttare appieno e valorizzare
le potenzialità (specie in termini di relazione)
dell’operare sugli spazi sociali del web, le aziende
debbono dotarsi di un approccio strategico ai Social
Media, che si fonda su di un’accurata e costante
attività di misurazione e analisi (Social Media
Analisis). La misura, infatti, non è un obiettivo in
sé, ma un mezzo per prendere decisioni ottimali,
supportando il cambiamento continuo.
Sulla base delle riflessioni sin qui brevemente
richiamate, il presente contributo fornisce un quadro
utile che può essere utilizzato in azienda a supporto
della definizione ed esecuzione della propria
strategia sui Social Media. A tal fine, viene presentata
l’esperienza in corso nella società Arezzo Calcio.
In particolare, l’analisi prende avvio da una breve
rassegna dei principali approcci esistenti relativi
alla pianificazione strategica delle attività aziendali
sui Social Media. L’obiettivo è quello di meglio
capire ed evidenziare gli effetti di tali attività
sulle performance complessive aziendali, nonché
comprendere i processi ad essi sottostanti (ad
esempio, come i fan si trasformano in acquirenti).
Solamente sulla base di una simile consapevolezza,
infatti, possono essere definiti gli obiettivi da
raggiungere, stabilite le relative priorità e, quindi,
costruiti gli indicatori di risultato da monitorare
costantemente per supportare la più efficace
esecuzione delle strategie delineate.
Conseguentemente, l’analisi si concentra sulla
descrizione del processo seguito per la definizione
del quadro (complesso ed integrato) di misure –
sia qualitative che quantitative – da utilizzare per
valutare le prestazioni delle attività svolte sui Social
Media dall’Arezzo Calcio. In particolare, in questa
sede l’attenzione si focalizza su di uno specifico
indicatore, «quello più mitizzato, ma anche quello
meno compreso in riferimento all’investimento in
Social Media marketing»6: il ROI.
Il presente contributo apre ad ulteriori ricerche in
questo campo, dal momento che esiste ancora un
gap nella ricerca esistente relativa alla pianificazione
ed esecuzione delle strategie aziendali sui Social
Media, con particolare riguardo alle società di calcio
italiane. Un obiettivo implicito è anche quello di
convincere i manager aziendali operanti in tale
settore che l’effetto dei Social Media sul business può
essere tangibile ed oggetto di valutazione.
Il Social Media Management System
In linea con quella che è la logica sottostante al
Management System7, la «buona» gestione dei Social
Media in azienda deve prendere avvio dalla puntuale
definizione degli obiettivi da perseguire, i quali
devono essere allineati ai complessivi fini aziendali.
Tali obiettivi devono poi essere «tradotti» in
specifiche azioni da intraprendere per il loro
perseguimento, la cui esecuzione deve essere
costantemente monitorata, così da controllare
adeguatamente (nel senso di «guidare») la traiettoria
strategica seguita (Tavola 1).
Dunque, una più efficace ed efficiente gestione
dei Social Media in azienda richiede anzitutto una
migliore comprensione di «come» le attività ad essa
inerenti impattano sulle performance complessive
aziendali, ovvero delle singole fasi del processo di
trasformazione degli «utenti» del servizio offerto in
«clienti». Solo così, infatti, potranno essere definiti
gli obiettivi da raggiungere in via prioritaria, nonché
individuate le azioni da intraprendere (e quindi, da
incentivare) per il loro perseguimento.
Volendo essere estremamente sintetici, il processo
di trasformazione degli «utenti» dei Social Media
gestiti dall’azienda in «clienti» viene solitamente
rappresentato quale un imbuto (Tavola 2) nel quale
si distinguono quattro fasi concentriche8, ovvero:
1) esposizione (exposure, talvolta denominata anche
popularity);
2) influenza (influence);
3) coinvolgimento (engagement);
4) conversione (conversion).
L’esposizione attiene alla pervasività delle attività
svolte sui Social Media: più grande è il numero di
affiliati alle attività on-line aziendali (che quindi
vedono i vari messaggi lanciati sul web)9, maggiore
diviene la visibilità del marchio e, quindi, la
consapevolezza riguardo ad esso. Una volta che
le persone sono soggette ad esposizione, l’azienda
può iniziare ad influenzarle con diversi contenuti
e messaggi. L’obiettivo è quello di riuscire ad
avvicinarle sempre più all’azienda ed al suo marchio,
sino a renderle partecipi alle varie attività svolte sui
Social Media, rendendo interattiva la comunicazione.
Un simile coinvolgimento promuove e semplifica
l’acquisto dei beni e dei servizi offerti dall’azienda e,
quindi l’effettiva conversione degli utenti in clienti.
In definitiva, quanto più grande è l’esposizione,
tanto maggiori sono i risultati ottenibili in
termini di acquisizione e conversione alla fine
dell’imbuto.
Ovviamente, la fase più importante e delicata di
tutto il processo è quella che conduce al maggiore
e migliore coinvolgimento possibile dei differenti
soggetti esposti alle varie attività svolte dall’azienda
sui Social Media.
Fondamentale in tale passaggio diviene il ruolo
dei cosiddetti «influenzatori», ovvero quei soggetti
(siti web e utenti social) in grado di modificare le
decisioni e le percezioni degli utenti sulla Rete e
sui social network. Essi vengono dunque ad essere
2/2014
25/03/14 10:55
circolo giuridico - Copyright Wolters Kluwer Italia s.r.l.
CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
È importante ribadire, tuttavia, come gli obiettivi
strategici definiti debbano poi essere costantemente
misurati e controllati nella fase di attuazione, così
come le specifiche azioni individuate per il loro
perseguimento.
Come già argomentato, inoltre, le metriche
impiegate per la misurazione non debbono
limitarsi a dei meri indicatori specifici, bensì questi
debbono poi essere normalizzati ed utilizzati per la
determinazione di ulteriori misure capaci di stimare
le performance delle attività condotte in termini
di business, ovvero in relazione al valore creato
dall’azienda. In linea con un simile processo, si tende
a distinguere le interim metrics (misure specifiche)
dalle business metrics.
La Tavola 4 riassume alcune delle principali misure
specifiche utilizzate per la valutazione delle attività
svolte dall’azienda sui Social Media, sia quelle
rivolte ai customer, che quelle più specificatamente
indirizzate agli influencer.
I valori in questione, oltre ad essere estremamente
numerosi, presentano un elevato grado di
eterogeneità, sia fra i differenti indicatori, che fra
le stesse misure calcolate però in relazione a canali
diversi (Facebook, YouTube, etc.). Ciò conduce
ad una loro scarsa utilizzazione a supporto del
processo decisionale aziendale e, in particolare,
della definizione delle strategie di marketing e
i potenziali veri interlocutori per un’azienda che si
voglia muovere sulla Rete.
Gli influenzatori possono ricondividere il messaggio
generato con nuovi utenti, ovvero coloro con
i quali interagiscono sulla Rete. Questo effetto
moltiplicatore (denominato reach) è molto prezioso
dato che in alcuni casi può generare crescite molto
forti in tutti e quattro i parametri richiamati (qualora
il messaggio è positivo)10.
Gli influenzatori possono essere differentemente
classificati:
– sulla base della propria celebrità (popolarità e loro
grado di identificazione con il marchio) o
– a seconda della particolare tipologia. A tal
riguardo, la Tavola 3 elenca e descrive brevemente
i gruppi nei quali vengono solitamente ripartiti gli
influencer.
Solamente una volta acquisita una buona conoscenza
di come le performance di gestione dei Social Media
impattano sui risultati aziendali e sulla qualità dei
propri influenzatori (effettivi e potenziali) potrà
essere efficacemente definita la strategia da porre in
essere al fine di valorizzare la presenza dell’azienda
sugli spazi sociali della Rete. Una simile attività,
come ogni operazione di pianificazione strategica,
è fortemente dipendente dallo specifico contesto
nel quale si realizza e non si presta, dunque, a
generalizzazioni.
C
M
Y
CM
MY
CY
K
CMY
Customer
Audience
Influencer
Audience
Interim
Metrics
Tavole_Maraghini1.pdf 1 20/03/14 15:57
Tavola 1 – Social Media Management System
Tavola 1 - Il Social Media Management System
Business
Metrics (ROI)
10
Come evidenziato da Marco
Massarotto (www.chefuturo.
it, lunario dell’innovazione
de IlSole24Ore, 1 novembre
2012), il Reach rappresenta “la
carica virale di un contenuto
o il metro della sua rilevanza/
attualità”. Occorre distinguere,
tuttavia, il Reach potenziale
(quante persone potrebbero
essere esposte a un messaggio)
da quello reale (quante lo sono
effettivamente).
Fonte: adattato da Robert S. Kaplan & David P. Norton (2008), «Mastering the Management System», Harvard Business
Review, January; Guy R. Powell, Steven W. Groves & Jerry Dimos (2011), ROI of Social Media: How to Improve the
Return on your Social Marketing Investment, John Wiley & Sons, Singapore
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CONTROLLO
DI GESTIONE
CASE
HYSTORY
commerciali. In altri termini, si presenta una
dei ricavi, etc.) che non (soddisfazione del cliente,
situazione analoga a quella molto spesso già vissuta
brand awareness, etc.).
dalle aziende in fase di implementazione dei sistemi
Una simile «traduzione» non è affatto semplice,
ERP, ovvero: troppi dati, ma nessuna informazione.
né tantomeno oggettiva e può essere oggetto di
Nasce quindi l’esigenza di ridurre il numero di dati
molteplici interpretazioni e perplessità. Ai fini
forniti, normalizzarli ed uniformare i diversi Social
della maggiore utilità delle misure individuate,
Media, così da rendere le informazioni prodotte più
deve quindi essere ricercata la massima adesione
spendibili in comunicazione e internamente.
possibile da parte dei decisori aziendali. A tale
A tal fine, risulta particolarmente utile la
scopo, risulta opportuno e necessario calibrare sullo
traduzione delle metriche specifiche che i Social
specifico contesto nel quale si inserisce, l’intero
Media «ritornano» in indicatori di business, che le
processo di definizione del sistema di indicatori in
pongono in relazione al valore creato in termini sia
grado di guidare l’analista e il Social Media Manager
Tavola 2 ‐ Il processo di trasformazione inerente le attività
aziendali sui Social Media
economico-finanziari (riduzione dei costi, aumento
nell’esecuzione del Social Media Plan.
Tavola 2 – Il processo di trasformazione inerente le attività aziendali sui Social Media
Utenti
Clienti
Tavola 3 ‐ Tipologie di inuenzatori sulla Rete e sui Social Network
Tavola 3 – Tipologie di influenzatori sulla Rete e sui Social Network
Influencer type
Related Activity
Consumer‐related influencer
Talk about consumers
Category‐related influencer
Talk about the category
Brand‐related influencer
Talk about the brand
Competitive brand‐related influencer
Talk about competitor brand
Distribution channel‐related influencer
Talk about category‐related distribution partner
External factor influencer
Talk about topics that indirectly relate to the brand
Fonte: Guy R. Powell, Steven W. Groves & Jerry Dimos (2011), ROI of Social Media: How to Improve the Return on your Social Marketing Investment, John Wiley & Sons, Singapore.
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CASE CONTROLLO
HISTORY DI GESTIONE
A supporto di tale passaggio, nelle pagine che
seguono si descrive, il processo seguito dalla società
Arezzo Calcio per la valorizzazione della propria
gestione dei Social Media, nello specifico in termini
di ROI (return on investment).
Il controllo delle performance
di gestione dei Social Media
dell’Arezzo Calcio
L’Arezzo Calcio, è una squadra che milita nel
campionato italiano di Serie D. La presenza della
Società sui Social Media è sempre stata piuttosto
limitata, senza alcuna strategia definita, né una
misurazione delle performance conseguite. Fino
a pochi mesi fa, l’unico canale social sfruttato è
stato Facebook, mediante il quale la Società inviava
messaggi per informare i propri fan sulle ​​prossime
partite ed eventi in generale.
Di recente, l’azienda è diventata più attiva sui
Social Media in seguito all’acquisto di un’apposita
applicazione per le squadre di calcio11 che integra
diverse piattaforme di Social Media come Facebook
e Twitter per interagire con il pubblico. All’interno
dell’applicazione, Arezzo Calcio ha creato una
propria rete di fan.
Le accresciute attività hanno fatto sentire in
azienda il bisogno di meglio incasellarle nell’ambito
del business complessivo, nonché di giustificare
l’investimento ad esse inerente. Per tale motivo,
è stato avviato un processo strutturato di
pianificazione e misurazione delle performance di
gestione dei Social Media.
In linea con quanto descritto in precedenza (Social
Media Management System), il processo ha preso
avvio dalla chiara comprensione di quelli che sono
i generali obiettivi di business. A tal fine sono stati
intervistati i vertici aziendali ed è stato analizzato
quanto ufficializzato sul sito della Società12. Sulla
base di ciò è emerso che due sono i principali
obiettivi del club:
1) aumentare il valore del marchio;
2) massimizzare il ROI.
Tali finalità sono state quindi articolate in sottoobiettivi per l’area Marketing, ovvero:
– brand awareness;
– lead generation;
– fedeltà/conservazione.
La brand awareness mira a rendere il club ed il
suo marchio maggiormente riconoscibili o, da una
differente prospettiva, le persone più consapevoli
della loro esistenza. Essa, dunque, si riferisce
e ricomprende le prime tre fasi del processo di
trasformazione inerente le attività aziendali sui
Social Media, così come in precedenza descritto
(esposizione, influenza e coinvolgimento).
Come in parte già richiamato, ai fini del
potenziamento della brand awareness, fondamentale
è il ruolo dei cosiddetti «influenzatori», i quali
devono essere continuamente stimolati a parlare
del marchio nei Social Media da loro gestiti ed
Tavola 4 – Interim metrics per la misurazione delle performance di gestione dei Social Media
Customer Audience
Action
Measurement
Influencer Audience
Action
Measurement
Exposure
Total reach, eyeballs
Reputation
Positive/negative mentions
Influence
Fans
Frequency
Hourly, daily, weekly, monthly, etc.
Reach
n° of pepople influencers imbrace
Quality
Relevance of the messages to the brand
Engagement Shares, likes, posts, comments
Conversion
Soft/hard leads, revenue, customers
Fonte: Rielaborazione degli autori da: Kelly Nichole (2012), How to Measure Social Media: A Step‐By‐Step Guide to Developing and Assessing Social Media ROI, Que Biz‐Tech, Pearson Education, USA; Guy R. Powell, Steven W. Groves & Jerry Dimos (2011), ROI of Social Media: How to Improve the Return on your Social Marketing Investment, John Wiley & Sons, Singapore.
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11 Nello specifico,
l’applicazione è stata creata
da Inexma, una start-up italiana
specializzata nella produzione
di soluzioni di mobile
marketing.
12 Si veda www.arezzocalcio.
com
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DI GESTIONE
13 Cfr. Paul W. Farris, Neil
T. Bendle, Phillip E. Pfeifer &
David J. Reibstein (2006),
Marketing Metrics: 50+ Metrics
Every Executive Should Master,
Pearson Education, Prentice
Hall, New Jersey.
14 Anche se l’applicazione
recentemente acquistata
dalla Società raccoglie e
analizza tutti i dati dei clienti
da utilizzare per il database
marketing, a causa del fatto
che l’applicazione è diventata
operativa solo nel novembre
2013, è stato impossibile
ottenere tutti i dati necessari.
15 Si confrontino, fra gli altri:
James D. Lenskold (2003),
Marketing ROI: The Path
to Campaign, Customer,
and Corporate Profitability,
McGraw Hill, New York;
Olivier Blanchard (2011),
Social Media ROI: Managing
and Measuring Social Media
Efforts in Your Organization,
Pearson Education, Prentice
Hall, New Jersey.
62
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CASE
HYSTORY
a coinvolgere coloro con i quali interagiscono
sulla Rete nel discutere i risultati del club, le
attività svolte, ecc. In particolare, l’accrescimento
dell’engagement attorno all’azienda ed al suo
marchio presuppone un maggiore «impegno» da
parte dei suoi sostenitori in termini di mettere online fotografie inerenti la Società, partecipare in
occasione di eventi organizzati sui social network da
parte della Società.
Un simile impegno risulta anche di particolare
importanza nel perseguimento del secondo obiettivo
di marketing dell’Arezzo Calcio: la lead generation.
Essa riguarda, infatti, l’acquisizione di contatti
qualificati, riferimenti di potenziali utenti/clienti.
È facile comprendere come i primi due obiettivi
siano strumentali al raggiungimento della terza ed
ultima finalità specifica dell’area Marketing della
Società, ovvero la conversione degli utenti in clienti
e la loro successiva conservazione.
Una volta chiariti gli obiettivi specifici da perseguire
e definiti i driver per il loro perseguimento, è
risultato più agevole esplicitare le azioni da compiere
per la più efficace ed efficiente esecuzione della
strategia inerente la presenza dell’Arezzo Calcio
sulle reti sociali del web. Tali azioni, definite in
riferimento sia alla propria Customer Audience
che a quella relativa agli Influencer, per ovvie
esigenze di privacy non sono oggetto di specifico
approfondimento.
Viene invece dedicata una specifica attenzione
all’analisi dei risultati di tali attività (interim metrics)
e, in particolare, alla loro traduzione in termini di
ROI (business metrics).
Nel riconoscimento del processo di trasformazione
inerente le attività aziendali sugli spazi sociali della
rete, la valutazione delle performance di gestione
dei Social Media di Arezzo Calcio (per il momento
Facebook, Twitter e Youtube), prevede anzitutto il
monitoraggio del grado di pervasività raggiunto
(«Esposizione»).
Come già richiamato in precedenza, l’esposizione,
denominata anche «impressione» o opportunity-tosee (OTS), è definita come il numero di utenti che
vede i vari messaggi lanciati sul web13. Ciò conduce
ad una maggiore consapevolezza del marchio da
Tavola 5 – Esposizione sui Social Media della
società Arezzo Calcio (ottobre-dicembre 2013)
Social Media Platform
Exposure
Facebook
1.500 fan
Twitter
YouTube
90 follower
200 visualizzazioni
parte dei vari utenti. Essa può essere quantificata
sulla base della seguente formula:
Exposure
=
(Reach * Frequency)Channel 1
+
(Reach * Frequency)Channel 2
+
…
+
(Reach * Frequency)Channel n
Dal punto di vista algebrico, dunque, l’esposizione
può essere aumentata coprendo più persone e
creando messaggi più frequentemente sui vari canali
social gestiti.
Per quanto attiene all’esperienza oggetto di esame,
non disponendo di dati sufficienti ed attendibili
in merito alla frequenza, l’esposizione sui Social
Media dell’Arezzo Calcio è stata valutata facendo
riferimento al solo dato inerente la numerosità degli
«affiliati» alle attività on-line aziendali (Tavola 5).
La Società ha poi deciso di valutare congiuntamente
gli altri due driver della brand awarness («influenza»
e «coinvolgimento»).
In particolare, è stato deciso di escludere dalla
valutazione quelle metriche specifiche per
influenzatori, causa la loro scarsa significatività per
il club, principalmente dovuta alla mancanza di
una base dati dei propri fan14. Gli influenzatori che
sono stati in una prima fase analizzati per valutarne
l’inclusione nell’attività di misurazione, sono coloro
che hanno genericamente parlato del club sulla Rete
o di problemi generali legati al settore calcio, dal
momento che la Società non è un’entità businessoriented, è nuova ai Social Media e ha un pubblico
molto eterogeneo.
Inoltre, non sono ancora state definite strategie
specifiche inerenti i propri influencer in termini di
portata, frequenza, reputazione e qualità.
Le metriche impiegate per stimare il coinvolgimento
nelle operazioni svolte sui Social Media dall’Arezzo
Calcio sono dunque le tradizionali misure
solitamente «ritornate» dai vari canali utilizzati
(Tavola 6).
Il ROI delle attività svolte sui Social
Media dall’Arezzo Calcio
Le misure di brand awarness (interim metrics) sono
integrate con altre metriche in termini di business
per stimare il ritorno – in particolare in termini
economico-finanziari (ROI) – degli investimenti fatti
dalla Società nelle proprie attività sui Social Media.
Nello specifico, riconoscendo che la redditività degli
investimenti di Marketing viene calcolata come15:
Marketing ROI
= [ Revenue
– Cost of goods sold (COGS)
– Marketing investment ]
/ Marketing investment
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HISTORY DI GESTIONE
e che gli investimenti in attività sui Social Media
vengono solitamente distinti in16:
Marketing investment = (1) ongoing costs
in Social Media
+ (2) campaign costs
+ (3) set up costs
+ (4) infrastructure costs
completion di Google Analytics, grazie a cui ogni
click sul pulsante «buy» nel negozio «ritorna» un
valore predefinito in termini di entrate.
Sulla base delle seguenti informazioni inerenti le
vendite del trimestre sul proprio negozio online, la
Società ha potuto stimare ricavi per 6.419 € (Tavola
7) a fronte di un costo delle merci vendute (ricavato
dalla contabilità analitica interna) di 1.200€.
Si determina così il ROI degli investimenti fatti
dall’Arezzo Calcio nelle proprie attività sui Social
Media:
Social Media ROI = [Revenue
6.419 €
[Arezzo Calcio]
– Cost of goods sold - 1.200 €
(COGS)
– Marketing
- 4.140 €]
investment ]
4.140 €
/ Marketing
investment
L’indicatore in questione nel periodo considerato
presenta dunque un valore positivo paria al 26%.
Ciò significa che ogni euro investito dalla Società
nelle proprie attività sui Social Media ha generato 26
centesimi di utile.
Qualora invece si optasse per calcolare la redditività
dell’investimento sulla base dei ricavi complessivi
e non dell’utile lordo, si otterrebbe un valore pari
a 1,55 (= 6.419/4.140). Ciò significa che ogni euro
investito nelle proprie attività sui Social Media
la Società ha guadagnato 1,55 €. Ciò dimostra
l’efficacia della campagna di marketing condotta.
gli indicatori di «esposizione», «influenza»
e «coinvolgimento» sono arricchiti con la
determinazione dei costi della campagna (2).
In particolare:
Campaign costs
= (a) cost of exposure
+ (b) cost of influence
+ (c) cost of engagement
dove i singoli addendi sono determinati sommando,
in ciascun caso, il budget complessivo assegnato
alle diverse azioni di esposizione, di influenza e di
coinvolgimento17.
Nel caso dell’Arezzo Calcio:
Costi della = (a) costi di
800 € (annunci
campagna
esposizione:
e volantini allo
stadio)
+ (b) costi di
0€
influenza:
+ (c) costi di
20 € (eventi allo
coinvolgimento: stadio)
Da notare come la Società abbia deciso di
considerare tra i costi della campagna solamente
quei costi effettivamente sostenuti e non anche gli
oneri figurativi quali il rischio associato a messaggi
negativi sui Social Media.
Social Media Measurement
Sommando ai costi della campagna così determinati, a supporto delle strategie di marketing
gli investimenti fatti per l’acquisto di nuovi server e
e commerciale nel settore sport
sistemi informativi, l’ottimizzazione degli strumenti
già posseduti e tutti i costi sostenuti durante
Il quadro descritto dal presente contributo aiuta
il processo di misurazione, l’Arezzo Calcio ha
stimato un investimento complessivo delle proprie
Tavola 6 ‐ La misurazione del coinvolgimento nelle attività svolte sui Social Media da Arezzo Tavola 6 – LaCalcio (ottobre‐dicembre 2013)
misurazione del coinvolgimento
attività sui Social Media pari a 4.140 € nel trimestre
nelle attività svolte sui Social Media da Arezzo
considerato. Nello specifico:
Calcio (ottobre-dicembre 2013)
Marketing
= (1) ongoing
200 €
investment in
costs:
(manut. appl.vi)
Social Media Platform
Metrics
Value
Social Media
[Arezzo Calcio] + (2) campaign 820 €
Likes
2.831
costs:
Comments
491
Facebook
+ (3) set up
3.000 €
User posts
17
costs:
(costi di istallaz)
Shares
6
+ (4)
120 €
16 Cfr. Guy R. Powell, Steven
Twitter
Retweets
Insignificant
infrastructure (apparecchiature
W. Groves & Jerry Dimos
di rete del server)
costs:
(2011), ROI of Social Media:
How to Improve the Return
Embeds
Insignificant
A questo punto per la determinazione del ROI è
on your Social Marketing
Investment, John Wiley & Sons,
necessario conoscere anche l’utile lordo (ricavi – costo
Singapore.
YouTube
Shares
Insignificant
17 del venduto) delle attività svolte sui Social Media.
Si noti che una campagna
per avere un costo preciso,
I ricavi si determinano grazie al collegamento del
deve avere una scadenza
Likes
Insignificant
negozio online di Arezzo Calcio con la funzione goal
certa, altrimenti non può essere
quantificata in termini di costi.
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CASE
HYSTORY
a comprendere come un’accurata impostazione
strategica inerente la presenza sugli spazi sociali della
Rete possa contribuire allo sviluppo delle società
nel settore sportivo, in particolare migliorandone le
attività commerciali e di marketing.
Nello specifico, il contributo evidenzia come
l’efficace definizione ed esecuzione delle strategie
aziendali sui Social Media, oltre a doversi allineare
a quelli che sono i complessivi obiettivi di business,
debba essere supportata da idonei strumenti di
misurazione ed analisi. Tali strumenti non debbono
limitarsi ad impiegare le sole metriche specifiche
generalmente «ritornate» dai vari canali di Social
Media, bensì comprendere anche delle misure in
grado di valutare l’impatto delle attività svolte
sulla gestione aziendale, sia in termini economico
finanziari che non.
In particolare, affinché tali attività possano ricevere
un’adeguata considerazione e idonee risorse,
risulta importante riuscire a misurare la redditività
degli investimenti fatti su di esse (ROI, Return on
investment).
Il presente contributo, sulla base dell’esperienza in
corso nella società Arezzo Calcio, offre un esempio
di misurazione del ROI delle attività svolte sui Social
Media. Una simile quantificazione, dimostrando
l’efficacia della campagna di marketing condotta sui
Social Media, ha consentito alla Società di meglio
giustificare – sia internamente che con i propri
stakeholder – le attività condotte, supportando
anche le eventuali ulteriori future decisioni di
investimento al riguardo.
Bibliografia
Blanchard Olivier (2011), Social Media ROI: Managing and
Measuring Social Media Efforts in Your Organization,
Pearson Education, Prentice Hall, New Jersey.
Boston Consulting Group (2011), Fattore Internet. Come
Internet sta trasformando l’economia italiana.
Censis/Ucsi (2013), XI Rapporto annuale sulla comunicazione.
Cosenza Vincenzo (2012), Social Media ROI, Apogeo editore,
Milano.
Farris Paul W., Bendle Neil T., Pfeifer Phillip E. & Reibstein
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Executive Should Master, Pearson Education, Prentice
Hall, New Jersey.
Kaplan Robert S. & Norton David P. (1996), The Balanced
Scorecard: Translating Strategy into Action, Harvard
Business School Press, Boston.
Kaplan Robert S. & Norton David P. (2008), «Mastering the
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Lenskold James D. (2003), Marketing ROI: The Path to
Campaign, Customer, and Corporate Profitability, McGraw
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Marco Massarotto, www.chefuturo.it, lunario dell’innovazione
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Nichole Kelly (2012), How to Measure Social Media: A StepBy-Step Guide to Developing and Assessing Social Media
ROI, Que Biz-Tech, Pearson Education, Prentice Hall, New
Jersey.
Powell Guy R., Groves Steven W. & Dimos Jerry (2011), ROI
of Social Media: How to Improve the Return on your Social
Marketing Investment, John Wiley & Sons, Singapore.
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Y30EB AZ
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CONTROLLO
DI GESTIONE
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INDICE ANALITICO
C
M
G
P
Controllo di gestione
Indicatori di performance 57
Introduzione in azienda 45
Reporting e (-) 45
Settori (nei) 57
Sistemi di (-) 19
Strumenti per il (-) 5; 19; 27; 38
Gestione
Analisi di bilancio
– obiettivi e strumenti 5
Commesse
– controllo di gestione 45
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Marketing
Clienti
– analisi 38
– fidelizzazione 38
– gestione 38
R
Reporting
Sistemi di (-) 45
Pianificazione aziendale
Pianificazione strategica
– e-business 57
– innovazione 57
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Finanze.
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Prof. a contratto Università di Genova,
dottore commercialista e revisore
legale.
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