Abstract
Come si prepara un business plan quando non abbiamo ancora clienti, vendite o dati storici? Vediamo dove trovare informazioni attendibili su mercato e concorrenti, come utilizzarle per costruire le prime previsioni economiche e quale ipotesi mettere alla prova per prima. Una guida pratica, con fonti gratuite, strumenti di ricerca e un esempio concreto di startup SaaS per imparare a distinguere i dati dalle semplici ipotesi.
Il punto di partenza è trattare ogni numero del piano per quello che è: un dato nostro, un dato di altri o un’ipotesi. Fonti pubbliche e concorrenti aiutano a stimare gli ordini di grandezza, e il piano mostra quali numeri pesano di più. Resta da verificare l’ipotesi che spesso si salta: che il problema esista davvero.
Quali informazioni servono prima di fare i conti?
Quando prepariamo un business plan senza dati storici, il primo problema non è fare i calcoli, è capire quali numeri possiamo utilizzare e quanto siano attendibili.
Dobbiamo stimare quanti clienti potremo raggiungere, quanto saranno disposti a pagare, quante vendite riusciremo a realizzare e quali costi dovremo sostenere. E non tutti questi numeri hanno lo stesso valore.
Un preventivo ricevuto da un fornitore è un dato nostro: riguarda il nostro progetto. Il fatturato di un concorrente è un dato di altri: può aiutarci a comprendere il mercato, ma non ci dice quanto venderemo noi. E il numero di clienti che immaginiamo di conquistare? Per il momento è soltanto un’ipotesi.
Per questo, nel nostro foglio di lavoro, conviene scrivere accanto a ogni numero la sua etichetta. La distinzione tra dati nostri e dati di altri è di Alberto Savoia, già Engineering Director e Innovation Agitator in Google, autore di The Right It.
Ci permette di capire su quali numeri possiamo già contare e quali, invece, dobbiamo ancora mettere alla prova.
Dove trovare dati su mercato, clienti e concorrenti?
Chi avvia un nuovo progetto chiede spesso dove trovare dati utili quando non ne ha di propri. Esistono banche dati pubbliche, bilanci aziendali e strumenti online che possono aiutarci. Il segreto è sapere che cosa cercare e scegliere la fonte giusta.
Ecco da dove possiamo cominciare:
- ISTAT: per conoscere la popolazione, le imprese e le caratteristiche economiche di un territorio. Se vogliamo aprire una struttura ricettiva, per esempio, possiamo consultare i dati sul movimento dei clienti negli esercizi ricettivi e studiare arrivi, presenze e stagionalità.
- Eurostat: per confrontare mercati e settori nei diversi paesi europei, facendo attenzione a utilizzare indicatori omogenei e riferiti allo stesso periodo.
- Registro Imprese: per consultare i bilanci delle società e capire quali risultati economici ottengono imprese simili alla nostra. Possiamo anche utilizzare inBalance per confrontare i dati. Alcuni documenti e servizi sono a pagamento.
- Google Trends: per osservare se l’interesse online verso un prodotto o servizio cresce, diminuisce oppure segue un andamento stagionale. La guida ufficiale di Google spiega che l’indice da 0 a 100 misura la frequenza relativa delle ricerche: quindi non ci dice quante persone cercano, né quante comprano.
- Google Scholar: il motore di ricerca per trovare pubblicazioni scientifiche e studi sul comportamento dei consumatori, verificando sempre quando sono stati pubblicati e a quali mercati si riferiscono.
A queste fonti possiamo aggiungere un lavoro molto semplice: studiare i concorrenti, sia quelli diretti, che offrono il nostro stesso prodotto o servizio, sia quelli indiretti, che offrono un prodotto o servizio alternativo al nostro.
Siti, listini, recensioni e condizioni di vendita possono aiutarci a capire quali prezzi vengono proposti e quali problemi incontrano i clienti. Un prezzo pubblicato, però, non dimostra quante persone siano disposte a pagarlo.
Gruppi, forum e commenti ci mostrano come le persone raccontano quei problemi, e con quali parole. Le librerie delle inserzioni di Meta, LinkedIn e Google ci dicono a chi si rivolgono i concorrenti e che cosa promettono.
Anche l’intelligenza artificiale può aiutarci a raccogliere e organizzare i dati. Un numero suggerito dall’AI non diventa attendibile soltanto perché compare in una bella tabella. Dobbiamo sempre poter risalire alla fonte, al periodo e al metodo con cui è stato calcolato.
Queste ricerche ci aiutano a conoscere il mercato. Il passo successivo è trasformarle in previsioni credibili, senza confondere ciò che sappiamo con ciò che speriamo.
Come trasformare quei dati in una prima previsione?
Immaginiamo una startup che voglia sviluppare un software gestionale in abbonamento (un SaaS, Software as a Service), destinato alle piccole imprese. Il servizio costerebbe 50 euro al mese per cliente e il nostro obiettivo è capire se possa diventare un’attività sostenibile, prima di spendere per svilupparlo.
Non abbiamo ancora clienti né dati storici. Da dove cominciamo?
Possiamo partire da alcune ipotesi, costruite utilizzando le informazioni raccolte sul mercato e sui concorrenti. Le ricerche di mercato, quando esistono per il nostro settore, danno un primo ordine di grandezza.
Gli strumenti per le parole chiave, come Ubersuggest, stimano quante ricerche si fanno ogni mese su un termine e quanto costa un clic. La stima del pubblico nelle inserzioni di Meta e LinkedIn indica quante persone potremmo raggiungere. Sono stime: una ricerca resta lontana da un acquisto, e il pubblico raggiungibile non coincide con chi è disposto a pagare.
Supponiamo di investire 12.000 euro all’anno in pubblicità, con un costo medio di 2 euro per ogni visita al sito. Otterremmo così 6.000 visite.
Se ipotizziamo un tasso di conversione del 3%, cioè tre nuovi abbonati ogni cento visite, acquisiremmo 180 clienti nell’arco dell’anno.
A 50 euro al mese, questi clienti genererebbero 9.000 euro di ricavi mensili ricorrenti, se fossero tutti ancora abbonati alla fine dell’anno. Questo non significa aver incassato 108.000 euro durante i primi dodici mesi: i clienti arrivano progressivamente e alcuni potrebbero disdire.
E se il tasso di conversione fosse soltanto dell’1,5%?
Con lo stesso investimento pubblicitario acquisiremmo 90 clienti anziché 180. Il potenziale ricavo mensile ricorrente a fine anno scenderebbe da 9.000 a 4.500 euro, sempre ipotizzando che nessuno abbia disdetto.
Nel frattempo, dovremmo comunque sostenere i costi di sviluppo, hosting, assistenza, amministrazione e gestione commerciale.
Questo esempio, costruito con numeri puramente illustrativi e importi al netto dell’IVA, ci insegna una cosa: basta cambiare un’ipotesi per ottenere un risultato economico completamente diverso.
Per stimare anche le spese iniziali e il fabbisogno finanziario, possiamo partire dall’approfondimento su quanto costa avviare una startup.
Quale ipotesi verificare per prima?
Il piano stesso ci dà una prima risposta: cambiamo un numero alla volta, di quanto è plausibile sbagliarlo, e guardiamo quanto si muove il risultato.
L’abbiamo appena fatto con il tasso di conversione: dimezzandolo, il ricavo ricorrente passa da 9.000 a 4.500 euro.
E se una visita costasse 2,50 euro anziché 2? Le visite scenderebbero a 4.800, i clienti a 144 e il ricavo ricorrente a 7.200 euro.
Prima di inserire un altro numero nel piano, quindi, facciamoci una domanda: da dove arriva questa cifra e quanto siamo disposti a spendere per verificare che sia realistica?
Il business plan non serve a indovinare il futuro, serve a capire quali ipotesi dobbiamo verificare prima di scommetterci sopra i nostri soldi.
Spesso si parte da qui: si cercano i dati, si costruisce la previsione e poi si pensa a come verificarla sul mercato. C’è però un’ipotesi che non compare in nessuna cella del foglio: che il problema esista davvero, per le persone a cui vogliamo vendere.
Ed è la prima da verificare, perché la risposta cambia anche i test da fare.
Le fonti che abbiamo visto servono anche a questo: recensioni, forum e ricerche ci dicono con chi parlare e di che cosa. Come verificare il problema prima di investire, e come costruire poi i test, è il tema dell’articolo dedicato.
Revisionato da: Arlo Canella
Data di pubblicazione: 4 Novembre 2026
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