Metriche: quando i numeri cambiano l’identità di un’azienda

Nel video parto da una frase del sociologo William Bruce Cameron e arrivo ai creator, che seguo come si segue un’azienda: quando le metriche diventano lo scopo, cambiano chi le insegue. Qui racconto la storia di quella frase e di un’idea che economisti, sociologi e antropologi hanno scoperto più volte, e perché riguarda ogni impresa.

Trascrizione del video

William Cameron, un sociologo, nel ’63, scrisse una cosa che mi è sempre piaciuta e che mi è rimasta impressa: «Non tutto ciò che si può contare conta, e non tutto ciò che conta si può contare».

Spesso mi capita di lavorare anche con coloro che fanno dei contenuti online, che fanno di mestiere divulgazione online, gli influencer, che in realtà sono anche delle aziende, e come tutte le aziende hanno bisogno di una strategia dietro.

Il problema però, ed è qui che nasce la riflessione, è che la strategia, troppo spesso e soprattutto in questo settore della comunicazione e della divulgazione, viene sostituita da un’ossessione per le metriche, che da strumenti diventano l’unica bussola.

Quando le metriche guidano il comportamento, e questo vale per gli influencer ma anche per tutte le aziende classiche, finiscono per modificare, per trasformare, per plasmare l’identità.

Ed è qui il problema serio.

Quel modello che funzionava perché era autentico crolla.

Bisogna capire una cosa molto semplice: che una cosa che performa bene non è necessariamente una cosa che crea valore, un elemento che posiziona.

Lo dicevo anche qualche anno fa in un TEDx che ho tenuto: le metriche sono uno dei parametri, non il parametro. Se ottimizzi solo ciò che è facile da contare, rischi poi di perdere esattamente ciò che conta.

Una frase scritta contro la tentazione dei calcolatori

Nel 1963 William Bruce Cameron, professore di sociologia, pubblicò un libro introduttivo dal titolo quasi disarmante, Informal Sociology. A pagina 13, parlando dei dati che servono al suo mestiere, scrisse: «Sarebbe bello se tutti i dati di cui i sociologi hanno bisogno si potessero enumerare, perché allora potremmo farli passare nelle macchine IBM e disegnare grafici come fanno gli economisti. Però non tutto ciò che si può contare conta, e non tutto ciò che conta si può contare» (la traduzione è mia).

Una metrica che diventa obiettivo cambia il comportamento di chi la insegue, e alla lunga ne cambia l’identità.

La frase che cito nel video nasce dunque con un’ironia precisa. Erano gli anni in cui i calcolatori entravano nelle università, e un sociologo ricordava ai colleghi che la parte più interessante del loro oggetto non sarebbe mai entrata nelle schede perforate.

Da allora la frase ha avuto una seconda vita con un’altra firma. Circola attribuita ad Albert Einstein, ma secondo le ricerche di Quote Investigator il primo legame con Einstein compare solo nel 1986, in un libro che peraltro la attribuiva a qualcun altro. Mi piace citarla con il nome giusto anche per questo: una frase sulla differenza tra ciò che si conta e ciò che conta, che gira con la firma sbagliata perché la firma famosa fa più numeri, è quasi una dimostrazione della sua tesi.

Quando una misura diventa un obiettivo, smette di misurare

L’idea che una misura usata come obiettivo si guasti è stata scoperta almeno tre volte, in tre discipline diverse. Nel luglio del 1975, a un convegno della banca centrale australiana a Sydney, l’economista inglese Charles Goodhart osservò che qualunque regolarità statistica tende a crollare quando la si usa come leva di controllo. Parlava della politica monetaria britannica, e degli indicatori che smettevano di comportarsi come prima appena la banca centrale li sceglieva come bersaglio. Il principio prese il suo nome: legge di Goodhart (Goodhart’s law).

Nel 1976 lo psicologo sociale Donald T. Campbell arrivò allo stesso punto partendo dalle politiche pubbliche. La sua formulazione è più dura: più un indicatore sociale viene usato per prendere decisioni, più è esposto a pressioni che lo corrompono, e più tende a deformare i processi che dovrebbe sorvegliare. Campbell la metteva tra le sue leggi «pessimistiche».

La versione che oggi si cita di più è di un’antropologa. Nel 1997 Marilyn Strathern, studiando le valutazioni delle università britanniche, scrisse che quando una misura diventa un obiettivo smette di essere una buona misura. Spesso la si attribuisce a Goodhart; la formula è sua, e lei la riprendeva da un collega che la chiamava, appunto, legge di Goodhart.

Il meccanismo, in tutti e tre i casi, è lo stesso. Finché un numero osserva un’attività, la descrive. Quando diventa il premio, le persone imparano a muovere il numero, perché è più facile che migliorare l’attività.

I chirurghi che evitavano i pazienti più gravi

Lo storico Jerry Z. Muller ha raccolto in Contro i numeri (The Tyranny of Metrics, 2018) decine di casi di questo tipo, dalla scuola alla polizia, dalla medicina all’impresa. Uno dei più chiari riguarda la chirurgia: quando i chirurghi vengono valutati in pubblico sulla mortalità dei loro pazienti, alcuni smettono di operare i casi più complessi e scelgono quelli che migliorano il loro numero.

Non è un sospetto. Uno studio di David Dranove e colleghi, pubblicato nel 2003 sul Journal of Political Economy, ha esaminato le schede di valutazione dei cardiochirurghi introdotte a New York e in Pennsylvania. Hanno portato medici e ospedali a selezionare i pazienti, e hanno peggiorato gli esiti, soprattutto per i malati più gravi. Il numero pubblicato migliorava mentre la cura peggiorava.

Con i creator e i divulgatori succede qualcosa di meno drammatico e molto simile. Un divulgatore comincia a pubblicare per dire una cosa; dopo qualche mese, guardando le statistiche, pubblica ciò che le statistiche premiano. Ogni scelta, presa da sola, è ragionevole. Messe in fila cambiano il tono, i temi, il pubblico, e il modello che funzionava perché era autentico smette di funzionare proprio mentre i numeri crescono.

Un contenuto o un’iniziativa che rende bene nei numeri non è per forza ciò che crea valore o posiziona un’azienda.

Le imprese fanno lo stesso con altri indicatori: i contatti generati dal sito, i contratti chiusi da ogni venditore, il punteggio di soddisfazione dei clienti. Ne parlavo già nel 2022 a TEDxMacerata, quando dicevo che le metriche, nate per orientarsi, erano diventate la misura del valore. È anche il tema di un libro che ho recensito, The Content Trap di Bharat Anand: nel digitale il valore sta nelle connessioni tra persone e prodotti, e chi produce contenuti inseguendo i numeri le perde di vista.

Che cosa contare lo decide chi guida l’azienda

Da tutto questo si potrebbe concludere che bisogna smettere di misurare. Sarebbe la conclusione sbagliata, e Muller non la trae. Il bersaglio del suo libro è la fissazione per le metriche (metric fixation): la convinzione che indicatori standardizzati possano sostituire il giudizio di chi conosce il lavoro, e che il modo migliore di motivare le persone sia premiarle o punirle sui loro numeri. La misura usata da chi fa il lavoro, per capire dove guardare, resta preziosa.

Per un’impresa, il punto delicato è l’ordine delle decisioni. Prima si decide che cosa l’azienda vuole essere e che cosa non vuole fare; poi si scelgono i pochi numeri che dicono se ci si sta andando. Fatto al contrario, sono i numeri a decidere l’identità. È il percorso che vedo più spesso, nelle aziende come tra i creator, e rimetterlo nell’ordine giusto è la prima cosa che faccio quando lavoro su identità e posizionamento.

Le metriche sono uno dei criteri per decidere, non il criterio: ciò che non si conta va giudicato lo stesso, con regole scritte.

In concreto, le regole scritte sono poche frasi che dicono che cosa l’azienda non farà per migliorare un numero. Un’impresa può decidere, per esempio, che non abbasserà i prezzi per aumentare i contatti del sito, o che un venditore non sarà premiato per contratti con clienti che non vuole. Un creator può decidere su quali temi non scriverà, anche se rendono. Sono vincoli che nessun cruscotto suggerisce, e sono proprio quelli che tengono l’identità al riparo dai numeri.

Cameron, in fondo, chiedeva ai suoi colleghi una cosa sola: contare tutto ciò che si poteva contare, senza smettere di guardare il resto.

Cosa fare e cosa non fare

• Scrivere prima che cosa l’azienda è e che cosa non fa, e solo dopo scegliere gli indicatori che lo seguono.
• Tenere pochi indicatori legati a premi e incentivi, e cambiarli quando le persone imparano a muoverli.
• Leggere ogni numero insieme al giudizio di chi conosce il lavoro: il numero dice dove guardare, non che cosa decidere.
• Non giudicare un contenuto, una campagna o un collaboratore solo da ciò che il pubblico clicca.
• Non trattare un indicatore che migliora come la prova che l’azienda va nella direzione scelta.

Fonti

• William Bruce Cameron, Informal Sociology: A Casual Introduction to Sociological Thinking, Random House, 1963, p. 13. Sull’attribuzione a Einstein: Quote Investigator, 2010. https://quoteinvestigator.com/2010/05/26/everything-counts-einstein/
• Charles Goodhart, «Problems of Monetary Management: The U.K. Experience», in Papers in Monetary Economics, vol. I, Reserve Bank of Australia, 1976 (convegno del luglio 1975). https://www.rba.gov.au/publications/rdp/1990/9013/conference-volumes.html
• Donald T. Campbell, «Assessing the Impact of Planned Social Change», Evaluation and Program Planning, 2 (1), 1979, pp. 67-90 (prima versione: Dartmouth College, 1976). https://doi.org/10.1016/0149-7189(79)90048-X
• Marilyn Strathern, «”Improving ratings”: audit in the British University system», European Review, 5 (3), 1997, pp. 305-321.
• Jerry Z. Muller, Contro i numeri. Perché l’ossessione per dati e quantità sta rallentando il mondo, traduzione di Alessia Cantagalli, Luiss University Press, 2019 (ed. orig. The Tyranny of Metrics, Princeton University Press, 2018). https://luissuniversitypress.it/pubblicazioni/contro-i-numeri/
• David Dranove, Daniel Kessler, Mark McClellan, Mark Satterthwaite, «Is More Information Better? The Effects of “Report Cards” on Health Care Providers», Journal of Political Economy, 111 (3), 2003, pp. 555-588. https://doi.org/10.1086/374180