STRATEGIA

Cicli competitivi e giochi di movimento nell’era digitale

Il mondo del business vive un’epoca straordinariamente turbolenta, fatta di minacce certe e opportunità incerte. In questo contesto, diventa essenziale comprendere quanto meglio possibile le logiche di mercato sottostanti e predisporre di conseguenza le strategie più efficaci.

Alessandro Arbore, Enrico Valdani

Dicembre 2020

Cicli competitivi e giochi di movimento nell’era digitale

Tutto scorre, sempre più rapidamente. Oltre 25 anni fa Richard D’Aveni introduceva l’espressione hyper-competition per descrivere gli scenari quanto mai vibranti e turbolenti che emergevano negli anni ’90 (D’Aveni, 1994).  Poi è arrivata la rivoluzione digitale, che ha amplificato quei trend anno dopo anno. Siamo ormai negli anni ’20 e quel mondo iper-competitivo è diventato, al tempo stesso, un mondo iper-connesso.

Molte cose sono cambiate, come mai prima, ma i principi cardine del confronto strategico rimangono ancora preziosi (Porter & Heppelmann, 2014). In questa prospettiva, il paradigma digitale ha aggiunto momento e velocità ai cosiddetti “cicli competitivi”, benchmark concettuale introdotto ormai anni fa, ma tuttora valido e utile per comprendere e gestire le dinamiche di mercato (Valdani, 2003; Valdani & Arbore, 2013).

L’idea dei cicli competitivi, in estrema sintesi, sposa un’idea analoga ai corsi e ricorsi storici di Vico, ma applicata al mondo delle imprese (Figura 1). È una prospettiva circolare in cui ogni ciclo inizia con lo status quo di un settore, con gli incumbent che si sfidano frontalmente utilizzando fattori critici di successo ben noti alle forze in campo.

Qualunque sforzo faccia leva su armi e strategie già consolidate nell’arena può essere definito come una “guerra di posizione” o “gioco di posizione”. Per sua natura, il gioco di posizione è di tipo win-lose: i contendenti si spartiscono la torta con classiche manovre di attacco e contrattacco volte alla conquista di quote di mercato. Spostando l’attenzione dalle quote alla profittabilità, tuttavia, questi scenari possono portare a escalation competitive di tipo lose-lose.

Presto o tardi, ci insegna la storia, lo status quo verrà infine scardinato dalle manovre non convenzionali di qualche impresa rivoluzionaria, facendo evolvere il nostro ciclo competitivo a un nuovo stadio: quello del “gioco di movimento”. Questo può essere intrapreso tanto da un vecchio leader, particolarmente lungimirante, quanto da un nuovo sfidante, comparso dal nulla o proveniente da altri settori, come si vedrà negli esempi proposti. In questi ultimi casi, generalmente, gli incumbent saranno presi di sorpresa e incapaci di reagire in tempi rapidi. Come ricorda un vecchio proverbio africano, è il coccodrillo che non vedi quello che ti ucciderà.

La filosofia del gioco di movimento è ben descritta da un’espressione di Sun Tzu, il celebre autore dell’Arte della Guerra: l’obiettivo è vincere senza combattere. Queste strategie, infatti, sono essenzialmente di due tipi, ovvero di market creation o di market regeneration. In quanto tali, possono essere win-win: il gioco di movimento del food delivery, ad esempio, ha creato uno spazio di mercato del tutto nuovo e profittevole per molte aziende. Analogamente, Apple ha completamente reinventato il mercato dei telefoni cellulari (market regeneration), rilanciando un’industry che prima di allora si stava pericolosamente avviluppando nella trappola delle commodity.

Qualora un gioco di movimento raggiunga il successo sperato, si aprirà inevitabilmente una nuova stagione, quella del “gioco di imitazione”. In questa fase, l’innovatore e gli inseguitori si confronteranno facendo leva, rispettivamente, su vantaggi di prima e di seconda mossa. Presto o tardi, però, il cerchio si chiuderà e quella che era iniziata come una rivoluzione diventerà il nuovo status quo, con strategie di posizione tutte incentrate su armi che in partenza erano innovative e che ora rappresentano la nuova ortodossia. Così Netflix, comparsa dal nulla nello status quo antecedente, oggi si deve difendere da Amazon, Apple, Disney e tanti altri che si aggiungono man mano alla partita con prezzi sempre più aggressivi e scenari sempre più simili al gioco di posizione. E tutto scorre, fino a che un altro gioco di movimento, con la sua distruzione creativa, sancirà l’inizio del ciclo successivo.

È importante sottolineare, infine, che ogni rivoluzione può portare con sé benefici inesplorati, ma anche grandi rischi e ingenti perdite. In questo senso, nel bilanciamento necessario fra opportunità e minacce, un buon manager deve sapere quando è il momento di avviare la sua rivoluzione, quando unirsi alla rivoluzione di altri o quando è invece il momento di mantenere la pace.

 

I GIOCHI DI MOVIMENTO IN UN MONDO IPER-CONNESSO

Chiarito che a tendere dobbiamo puntare al gioco di movimento, ma che nel breve dobbiamo saper giocare altrettanto bene anche quello di posizione e di imitazione, proveremo ora a sintetizzare le principali opzioni innovative che un’azienda può esplorare oggi. Avviare un gioco di movimento significa trovare modalità del tutto nuove per creare valore, sfidando anzitutto il modo consolidato – dal tempo e dai successi – con cui guardiamo al nostro settore, al nostro business e ai nostri clienti.

Come nella celebre espressione di Archimede, i punti d’appoggio su cui un’impresa può far leva per avviare la propria rivoluzione sono tanti quanti quelli che il suo management riuscirà a immaginare. Per mettere un minimo d’ordine, tuttavia, proveremo di seguito a organizzare una lista, non esaustiva, di opzioni particolarmente interessanti nell’era digitale. L’obiettivo è di indirizzare l’attenzione creativa e innovativa di chi legge in funzione della ridefinizione del proprio business model. È proprio questa, infatti, una delle alternative più dirompenti per vincere senza combattere.

Ricordiamo che un business model è generalmente definito come la modalità con cui un’azienda crea, trasferisce e cattura valore in un mercato. In un mondo iper-connesso, i giochi di movimento incentrati su questa dimensione possono essere classificati come in Figura 2, sottolineando che le opzioni non sono né le uniche, né mutualmente esclusive. Possono, al contrario, essere sinergiche.

Nuovi modelli data-driven e AI-based.

Giochi di movimento di questo tipo hanno attirato l’attenzione di molti in questi anni, ma le sfide e le competenze richieste per il successo non sono banali. Volendo rendere semplice una storia assai complessa, le tappe essenziali sono tre: (1) raccogliere grandi quantità di dati; (2) trasformare i dati in informazioni di valore mediante opportuni algoritmi; (3) monetizzare le informazioni per trasformarle in flussi di ricavi in grado di coprire i costi e generare profitti.

Per quanto i tre step possano sembrare banali, ciò che si osserva talvolta è un modello di questo tipo: si iniziano ad accumulare dati di ogni tipo e poi si prega affinché i profitti cadano dal cielo, confondendo un po’ la Silicon Valley con Las Vegas. Un efficace esempio di successo è quello del canale televisivo The Wheather Channel (Gupta, 2018), azienda che con l’avvento di Internet e degli smartphone non era più in grado di generare profitti attraverso la vendita di spazi pubblicitari. Il management ha ridefinito il proprio business sfruttando la grande quantità di dati proveniente dall’utilizzo delle sue app, offerte gratuitamente. Elaborando e incrociando questi dati, anche grazie all’intelligenza artificiale, si è iniziato a disporre di informazioni preziose per retailer e inserzionisti relative a come il meteo possa influenzare i comportamenti d’acquisto. In questo modo l’azienda è riuscita a trasformare nuovamente il valore delle previsioni meteo in valore monetario. Naturalmente, per affinare con successo i tre passaggi occorrono nuove conoscenze, nuove infrastrutture e nuovi network di alleanze. Nel caso appena menzionato, ad esempio, si era avviata una partnership con IBM, divenuta poi proprietaria dell’azienda.

La Tabella 1 ci ricorda che le informazioni generate dagli algoritmi possono essere: (i) utili a creare più valore per i clienti attuali, in termini di efficacia nel soddisfare meglio i benefici “core” (ad esempio Google che fornisce risultati di ricerca sempre più rilevanti) oppure nel soddisfare benefici aggiuntivi (ad esempio le informazioni sul traffico in tempo reale per i clienti BMW); (ii) utili a ridurre i costi, ovvero informazioni per aumentare l’efficienza dei flussi produttivi, della logistica, degli investimenti in pubblicità online, delle attività di supporto al cliente o di qualunque altro processo automatizzabile; (iii) utili a creare valore per terze parti, ovvero informazioni preziose per inserzionisti pubblicitari, consulenti, venditori di altri settori e così via, come appunto nell’esempio di The Weather Channel.

La monetizzazione dell’informazione, ovvero il terzo e ultimo step, nei casi (i) e (ii) potrà avvenire sia attraverso una maggior capacità di attrarre nuovi clienti (offrendo maggiori benefici e/o minori costi), sia attraverso l’incremento del loro lifetime value: maggiori margini, nuove opportunità per il cross-selling di servizi complementari, minor propensione all’abbandono. Nel caso di valore generato per terze parti, invece, la monetizzazione potrà avvenire mediante modelli di vendita delle informazioni rilevanti o di spazi pubblicitari profilati, ovviamente nel rispetto della legge e della fiducia dei propri clienti, asset quanto mai cruciale in un mondo interconnesso.

Vale la pena ricordare che gli ingredienti distintivi in ogni passaggio non sono solo le nuove competenze analitiche, ma ancora la creatività (“art & science”): creatività nell’immaginare nuove modalità per raccogliere i dati, nuove possibilità per incrociare e modellizzare i dati e strade innovative per monetizzare il tutto e moltiplicare le opportunità economiche. Da questo punto di vista, il valore trasversale e intersettoriale di alcune informazioni rende il gioco minaccioso anche per la sua capacità di espandersi oltre i confini tradizionali della concorrenza. Ciò, tra l’altro, risulterebbe ancor più facile proprio in funzione della capacità di costruire contestualmente un brand forte e sinonimo di fiducia.

Nello scenario più vantaggioso per il fist mover, in cui i dati siano proprietari e non facilmente copiabili o acquisibili sul mercato, il gioco di movimento basato su big data e intelligenza artificiale può innescare circoli virtuosi difficilmente scardinabili dagli inseguitori, quanto meno nel breve periodo. Per quanto detto sopra, infatti, l’innovatore potrebbe ottenere un vantaggio di scala, di scopo e di apprendimento continuo (si veda anche Iansiti e Lakhani, 2020). Il circolo virtuoso è chiaro: più dati possono migliorare gli algoritmi dell’intelligenza artificiale, il che può portare a ulteriori vantaggi di costo e/o di valore per il cliente, attraendo ulteriori volumi, ovvero ulteriori dati e apprendimento, con i relativi vantaggi economici.

Nella logica dei giochi competitivi, tuttavia, lo scenario non è necessariamente di tipo “the-winner-takes-it-all”, ovvero di dominio o fallimento. Una domanda importante è la seguente: esiste un punto oltre al quale disporre di più dati non aumenta il valore per il cliente o per l’azienda? (Hagiu e Wright, 2020). Concettualmente, si tratta di capire quale sia il valore marginale del dato e quanto esso decada rapidamente, caso per caso. Per i nuovi sistemi di guida autonoma, ad esempio, avere sempre più dati permette di migliorare costantemente i benefici offerti, benefici tra l’altro preziosi perché legati alla sicurezza personale. Al contrario, per un sistema che deve prevedere le nostre preferenze giornaliere per il riscaldamento domestico (gli autori citano Nest, ad esempio), sono sufficienti pochi dati per avere un’adeguata accuratezza nell’output, rendendo presto il valore marginale di ulteriori dati quasi nullo, ovvero rendendo molto più basse le barriere al gioco di imitazione e la coesistenza di più concorrenti.

 

Nuovi modelli di revenue multi-source e multi-layer

Per illustrare questa fattispecie, la storia migliore è probabilmente quella di Amazon. Il revenue model con cui Jeff Bezos parte nel 1995, lanciando la sua libreria online, è quello della vendita indiretta, in cui il guadagno è legato al mark-up. A questo modello, già nel 2000 affianca il cosiddetto agency model, trasformando il noto brand in un marketplace aperto a terze parti, aggiungendo cioè ulteriori flussi di ricavi legati a commissioni di intermediazione. Nel 2005, poi, il management sperimenta e aggiunge con successo anche il modello su sottoscrizione, lanciando il celebre servizio Prime. Oltre a rappresentare una fonte di ricavi aggiuntiva, l’idea rappresenta un potente acceleratore per le entrate provenienti dall’e-commerce.

Nel 2006 si è sperimentato un ulteriore revenue model, ovvero il pay-per-play per i video in streaming, sia per compensare le minori vendite di DVD, sia per incoraggiare le sottoscrizioni a Prime. Il 2007 è stato l’anno del modello blade-and-razor per l’editoria elettronica, in cui il Kindle rappresenta il rasoio, ovvero il dispositivo da vendere a un prezzo di penetrazione, e gli e-book la lama, con margini ben più alti rispetto ai libri tradizionali.

Questo passaggio, a ben vedere, è da considerare strategico anche da un altro punto di vista, poiché ha rappresentato il primo ingresso di Amazon nel layer hardware. Negli ecosistemi digitali, infatti, è utile distinguere tra layer hardware e software, ovvero dispositivi fisici e interfacce utente (sistemi operativi, app, pagine web). In questa logica, Amazon ha cercato di espandere il proprio controllo sul layer harware, al di là del Kindle, anche con gli insuccessi dei dispostivi Fire Phone e Fire Tablet.

Questi insuccessi sono legati a un gioco di imitazione intrapreso senza particolari elementi distintivi, in un contesto già affollato e ben presidiato in ogni fascia di prezzo. Al contrario, nel 2014, era poco presidiato l’ambito della Smart Home e dell’Internet delle cose. Da lì, qualche anno fa, l’aggiunta di un ulteriore modello, con il lancio dell’assistente vocale Alexa (layer software) e con la vendita diretta dei vari dispositivi Echo (layer hardware). Questi, a loro volta, supportano sia i revenue model del commercio elettronico (wholesale e agency), sia un ulteriore revenue model, aggiunto nel 2011: quello della pubblicità online, oggi tra i loro business a maggiore crescita, insieme ai servizi AWS per le aziende.

In sintesi, facendo perno sulla fiducia e sugli asset man mano sviluppati, Amazon ha saputo moltiplicare i propri modelli di revenue, costruendoli attorno al cliente e non attorno ai tradizionali confini settoriali. Dalla loro crescita si coglie l’essenza di un’ulteriore intuizione di Sun Tzu: “Una volta colte, le opportunità si moltiplicano”. I moltiplicatori, oggi, sono la rete, la conoscenza e la fiducia.

 

Servitization e nuovi modelli outcome-based

Un articolo del Financial Times del 2013 raccontava di un interessante gioco di movimento intrapreso da alcuni ex dirigenti di una multinazionale tedesca in risposta alle sfide della crisi economica precedente. La loro azienda produceva costose attrezzature per la risonanza magnetica, sempre più difficili da vendere a ospedali e cliniche con budget ridotti. Videro quindi una nuova opportunità per ridefinire il business model: anziché vendere le macchine, pensarono di vendere il loro outcome, ovvero le immagini della risonanza (da qui le espressioni “modelli outcome-based” e servitization, in cui si trasforma la vendita di un prodotto in quella di un servizio). L’idea aveva un enorme potenziale, ma per realizzare i giochi di movimento, spesso, buona parte della sfida sta nella dimensione organizzativa interna, prima che nel responso del mercato. Di fatto, non riuscendo a superare le resistenze aziendali al cambiamento, i tre executive lasciarono la multinazionale per avviare la loro start-up. Nacque così Medneo, oggi un “medical service provider” di successo, i cui primi claim sintetizzavano l’essenza dei giochi di movimento outcome-based: “Buy clinical images instead of equipment” e “Radiology as a Service”.

Come ricorda Gupta (2018), questo approccio ha diversi benefici. L’acquirente, ad esempio, saprà che il venditore sarà più motivato a offrire un prodotto efficiente e affidabile in quanto l’accordo verte ora sul risultato. Ciò aumenterà il grado di fiducia e dunque la propensione a instaurare una relazione. Ne beneficerà anche l’orientamento manageriale del venditore e i suoi processi di innovazione, che non guarderanno più al prodotto in sé, ma all’ottimizzazione dei risultati, ovvero ai benefici per il cliente. Da ultimo, in caso di beni estremamente costosi o nei mercati più poveri, questo gioco può essere vincente in termini di accessibilità alla propria offerta, non richiedendo più esborsi iniziali proibitivi, almeno per alcuni segmenti di domanda o in alcune fasi del ciclo economico.

Un’ulteriore espressione usata talvolta per descrivere questi modelli è “access over ownership”: i clienti possono avere accesso ai benefici offerti da un particolare prodotto senza esserne proprietari. Quando questo concetto incontra i giochi di movimento introdotti al prossimo punto –ovvero quelli basati sulle piattaforme di business— ecco che prendono forma tutte quelle strategie di mercato che fanno leva sulla cosiddetta sharing economy.

 

Nuovi modelli platform-based e multi-sided (inclusi quelli per la condivisione di asset)

Non esiste, in realtà, una definizione univoca di piattaforma. La sua accezione più ampia richiama quel concetto di ecosistema ricordato sopra parlando di Amazon: una piattaforma, in tale prospettiva, sarebbe un sistema articolato di prodotti e servizi complementari e collegati fra loro offerti da un’azienda ai propri clienti, in genere coinvolgendo anche terze parti. Una definizione meno ampia è quella proposta invece da Cusumano, Gawer e Yoffie (2019). In particolare, un’impresa rappresenta una piattaforma transazionale quando crea valore mettendo in contatto fra loro domanda e offerta per determinati beni o servizi, ovvero facilita interazioni e transazioni riducendo le asimmetrie informative fra le parti.

Per sua natura, quindi, il successo di questo gioco è agevolato nei mercati frammentati, che siano una pluralità di autisti (Uber), di locatari (Airbnb), di venditori di oggetti usati (eBay) o di ristoranti (Just It), solo per citare alcuni esempi. Il valore creato mettendo in connessione le diverse parti viene quindi catturato mediante l’applicazione di commissioni di intermediazione o con modelli su sottoscrizione, tra le modalità più frequenti.

Le piattaforme di questo tipo possono essere soggette a esternalità di rete indirette o cross-side: più utenti saranno iscritti a Uber in una città, più saranno gli autisti interessati a unirsi alla piattaforma in quella città; il che aumenterà ulteriormente la capacità di attrarre nuovi passeggeri e quindi nuovi autisti, alimentando un circolo virtuoso per il first mover o potenzialmente vizioso per l’imitatore. È necessario sottolineare, tuttavia, come ciò sia vero solo in assenza del cosiddetto “multi-homing”: laddove le parti possano aderire a più piattaforme, senza eccessivi costi addizionali, allora il gioco di imitazione sarebbe tutt’altro che scongiurato e il vantaggio di prima mossa per esternalità di rete verrebbe completamente eroso.

Si aggiunga che, sebbene le piattaforme di business siano sempre esistite (un classico esempio sono le Pagine Gialle), la rivoluzione digitale ha reso molto più semplice la loro creazione e la loro scalabilità, spesso con bassi investimenti iniziali (Cusumano et al, 2019). Ciò rappresenta un vantaggio in fase di esplorazione delle nuove opportunità, ma può essere specularmente un ulteriore svantaggio in fase di difesa, proprio perché chiunque, con investimenti limitati e in assenza di significative esternalità di rete, può dar vita a un’offerta concorrente, specializzandosi magari su particolari categorie di utilizzatori o particolari benefici ricercati.

Sul fronte delle opportunità, va ricordato che i lati del mercato che una piattaforma può connettere non sono necessariamente due. Si parla, in questi casi, di mercati multi-laterali o multi-sided. Si pensi a Facebook, pagina nata come comunità one-sided, poiché connetteva semplicemente persone con altre persone. Sviluppata questa base di utenti, si sono poi aggiunti altri lati alla piattaforma, ovvero altri spazi di business: il lato degli inserzionisti pubblicitari, il lato dei content provider e il lato degli sviluppatori di applicazioni, che hanno moltiplicato i flussi di ricavi.

In questo gioco, quindi, divengono essenziali le capacità di integrazione, di orchestrazione e di coordinamento fra le diverse parti, affinché la piattaforma rimanga attraente e vincente per tutti i soggetti coinvolti. L’obiettivo non è più quello di massimizzare il valore per l’utente, ma quello di massimizzare il valore per l’intero ecosistema, ovvero di creare gli incentivi migliori per tutti.

Da ultimo, è altrettanto importante sottolineare i tre aspetti più critici di questo gioco. Con particolare riferimento alle piattaforme transazionali, l’azienda perde il pieno controllo sull’esperienza finale dei propri clienti e, dunque, sulla loro soddisfazione. Basti pensare a Groupon: la soddisfazione dei suoi clienti è demandata all’esperienza che essi avranno presso i partner di una determinata offerta, con leve di controllo limitate. Il problema sarà tanto maggiore quanto più l’architettura della piattaforma sarà aperta, ovvero quanto maggiori saranno i gradi di libertà lasciati ai partner (ricordiamo che una piattaforma più aperta, al tempo stesso, ha il vantaggio di attrarre più partner esterni, con un trade-off da gestire attentamente). Un secondo aspetto critico sta nelle possibilità di disintermediazione: se il nostro ruolo è quello di facilitare l’incontro fra domanda e offerta, una volta avvenuto il contatto, le parti potrebbero escluderci dalle transazioni successive. Anche in questo caso, le possibilità di arginare il problema sono limitate, rappresentando una debolezza strutturale che, comunque, non compromette necessariamente la profittabilità del modello. Il terzo aspetto critico attiene allo sviluppo della cosiddetta massa critica, ovvero il raggiungimento di una base utenti sufficientemente ampia da attivare i circoli virtuosi di cui si è detto. Rimandando ad altri lavori per gli approfondimenti specifici, qui possiamo ricordare che la fase di lancio dovrà porsi espressamente questa priorità, mettendo in secondo piano il conseguimento dei profitti e persino dei ricavi. A tal fine, ad esempio, l’impresa può decidere di sussidiare in perdita uno dei lati della piattaforma, pro tempore o per sempre, per attrarre così le altre parti e avviare con queste la generazione di utili.

 

 

CONCLUSIONI

Quella dell’iper-connessione è un’epoca straordinariamente turbolenta, fatta di minacce certe e opportunità incerte, di aziende che dal nulla scardinano mercati consolidati e infiammano le borse, per tornare spesso a essere poco o nulla, più o meno rapidamente. In una frazione dei casi, al contrario, emergono giganti apparentemente inarrestabili, che espandono il loro dominio in un numero crescente di business. In questo contesto, diventa essenziale comprendere meglio le logiche sottostanti ai nuovi cicli competitivi.

Quelle stesse condizioni che facilitano oggi il gioco di movimento — come, ad esempio, la scalabilità dei business digitali, le minori barriere di accesso al cliente e ai capitali o la rapidità fulminea del passaparola online — possono rendere anche più complessa la sua difesa, sia rispetto all’imitazione (Didi che soppianta Uber in Cina), sia rispetto alla rivoluzione successiva (Google che eclissa i precedenti successi di Yahoo).

Al tempo stesso, come ricordato, i giochi di movimento nell’era digitale possono dar vita a ingenti vantaggi di prima mossa se coesistono ulteriori condizioni: ad esempio, elevate esternalità di rete, barriere al multi-homing e un valore marginale dei dati che non decresca troppo rapidamente. In simili circostanze, si è detto, le economie di scala, di scopo e di apprendimento di cui può godere l’innovatore tendono a consolidarne le posizioni e ad allargare il suo dominio.

Resta, in ogni caso, l’incredibile volatilità ambientale di cui si diceva all’inizio. In contesti così poco prevedibili, sebbene il gioco di movimento rimanga quello associato alle maggiori opportunità, è anche quello con i maggiori rischi di fallimento. Seguendo una logica finanziaria, l’impresa deve gestire questo trade-off bilanciando sapientemente le diverse opzioni: con una prospettiva di portafoglio, deve condurre simultaneamente più giochi strategici differenti. Non si tratta, ad esempio, di scegliere tra innovazione o imitazione: occorre fare entrambe. In un dato momento, ci saranno fronti da reinventare o da creare ex-novo, con giochi di movimento più o meno rischiosi. Allo stesso tempo, ci saranno fronti a cui unirsi, intraprendendo i giochi di imitazione più opportuni. E ci saranno fronti e flussi di ricavi ben consolidati da difendere e proteggere, focalizzandosi su efficienza senza sosta e perfetta esecuzione, armi essenziali per il gioco di posizione.

Amazon può essere vista come un buon esempio di questo tipo. È nata da un gioco di movimento con il quale ha saputo reinventare la vendita di libri. Al tempo stesso, però, costruisce poderose armi di difese per proteggere il business dell’e-commerce dagli attacchi frontali in gioco di posizione, grazie a un’ossessiva ricerca di efficienza nelle operations, nella logistica e nel data management, a cui si aggiungono le economie di scala e di scopo rapidamente sviluppate. Contemporaneamente, però, dimostra grande abilità anche nel gioco di imitazione. Da un lato, ad esempio, l’azienda è velocissima nell’imitare i venditori del proprio marketplace appena i dati suggeriscano l’opportunità di vendere direttamente una nuova referenza. Sul fronte dei prezzi, invece, vengono utilizzati algoritmi di monitoraggio dei concorrenti per imitarne istantaneamente eventuali ribassi. E sono ancora i dati a suggerire prontamente l’imitazione pura dei prodotti da offrire con la private label “AmazonBasic”. Tra le partite giocate sapientemente, poi, non mancano quelle dell’imitazione innovativa (o incrementale), come nel caso di Amazon Advertising, che apprende dai leader per il display advertising, ma offre anche opzioni distintive in virtù della possibilità unica di raggiungere fisicamente a casa i propri clienti. Ma poiché tutto (s)corre, quotidianamente leggiamo come Amazon, contemporaneamente, continui a testare senza sosta nuovi giochi di movimento, ad alto e a basso impatto, con un approccio strategico liquido e induttivo finalizzato a guidare, anziché subire, i prossimi cicli competitivi.

 

 

Alessandro Arbore, Ph.D., è SDA Professor of Practice e Direttore del Knowledge Group Marketing & Sales presso SDA Bocconi School of Management, già Direttore dell’Executive Master in Marketing and Sales, in collaborazione con Esade Business School.

 

Enrico Valdani è Distinguished Professor presso SDA Bocconi School of Management. Professore Emerito e fondatore del Dipartimento di Marketing presso l’Università Bocconi, ove ha ricoperto anche il ruolo di Presidente e Direttore del Cermes, Centro di Ricerca Marketing e Servizi.

 

 

Indicazioni bibliografiche

 

Cusumano, M.A., A Gawer, A., & A Yoffie, D.B. (2019), The Business of Platforms, HarperCollins, New York.

D’Aveni, R. (1994), Hypercompetition, Free Press, New York.

Gupta, N. (2018), Driving Digital Strategy, Harvard Business Review Press, Boston.

Hagiu, A. e Wright, J (2020), “Quando i dati creano un vantaggio competitivo e quando no”, Harvard Business Review Italia, gennaio-febbraio.

Iansiti, M. e Lakhani, K.R. (2020), Competing in the Age of AI, Harvard Business Review Press.

Porter, M. E. e Heppelmann, J. E. (2014), “How Smart, Connected Products Are Transforming Competition”, Harvard Business Review, 92, 64-88.

Valdani, E. (2003), Competition Based View. I giochi competitivi di movimento, imitazione e posizione, Etas, Milano.

Valdani, E. e Arbore, A. (2013), Competitive Strategies: Managing the Present, Imagining the Future, Palgrave Macmillan, U.K.

Commenta scrivi/Scopri i commenti

Condividi le tue opinioni su Hbr Italia

Caratteri rimanenti: 400