Il Machine Learning per individuare i mercati esteri più promettenti

Nell’attuale epoca dei dati, il Machine Learning sta ampliando sempre più il suo campo di applicazione grazie alla capacità di gestire e analizzare enormi quantità di informazioni. Tra le tecniche più note vi è la cluster analysis, che raggruppa elementi simili in “cluster” (o gruppi), all’interno dei quali ogni elemento condivide delle caratteristiche comuni.
Ma in che modo la cluster analysis può supportare la Market Selection?
Come già discusso negli articoli "Misurare le potenzialità di domanda: big data per la market selection" e "Stadi di sviluppo delle importazioni: i casi di Svezia, Emirati Arabi Uniti e Yemen" , questa tecnica può essere impiegata per valutare la potenzialità dei mercati target, individuando quelli in espansione e con maggiori probabilità di successo per l’internazionalizzazione. In particolare, focalizzando l’attenzione sulle determinanti della crescita delle importazioni, è possibile analizzare il ciclo di vita delle importazioni in un determinato paese, così da anticipare i momenti più favorevoli per l’ingresso nel mercato.

Identificare le fasi del ciclo di vita delle importazioni attraverso la cluster analysis

Prendendo come riferimento il ciclo di vita del prodotto, è possibile delineare un percorso analogo per lo sviluppo delle sue importazioni in un paese di interesse. Questo percorso, in linea teorica, si articola in tre fasi principali: latenza, crescita e saturazione.

Sulla base della letteratura e dell’analisi delle serie storiche delle importazioni di vari prodotti in diversi paesi, ci si aspetta che la cluster analysis identifichi tre gruppi di paesi così caratterizzati:

• Paesi in fase di latenza: caratterizzati da una quota di import rispetto al PIL molto bassa, e da tassi di crescita delle importazioni tendenti allo zero;
• Paesi in fase di crescita: presentano una quota di importazioni rispetto al PIL ancora contenuta, ma accompagnata da tassi di crescita delle importazioni molto elevati;
• Paesi in fase di saturazione: mostrano una quota di import rispetto al PIL molto alta, con tassi di crescita delle importazioni bassi.

Da un punto di vista metodologico, le importazioni dei singoli prodotti nei diversi Paesi possono essere classificate in ciascuna di queste tre fasi attraverso l’implementazione della cluster analysis, basata sulle seguenti variabili:

• Quota importazioni a prezzi costanti rispetto al PIL dell’anno 2010;
• Tasso di crescita delle importazioni al netto della crescita del PIL, valutato per gli ultimi tre anni;
• Tasso di crescita delle importazioni al netto della crescita del PIL, valutato per gli ultimi dieci anni.

La procedura di clustering è stata applicata alle importazioni di beni di consumo, per tutti i 150 paesi coperti dalla banca dati ExportPlanning. Una volta implementato, l’algoritmo evidenzia la presenza di tre gruppi di combinazioni paese-prodotto che presentano caratteristiche simili a quelle delineate in via teorica. Tra questi, spicca il cluster “Crescita”, che raggruppa paesi con una quota di import rispetto al PIL ancora bassa, ma tassi di crescita delle importazioni (al netto della crescita del PIL) molto elevati.

Un'informazione particolarmente significativa è data dal fatto che i valori mediani dei tre cluster individuati corrispondono a quanto ci si attendeva a priori essere le caratteristiche dei prodotti appartenenti ai tre stadi possibili di sviluppo delle importazioni. Questo risultato sottolinea l’utilità della cluster analysis: essa fornisce un punto di partenza per classificare i flussi prodotto-paese appartenenti ai diversi stadi di sviluppo delle importazioni di un prodotto, e permette di ottenere delle soglie critiche rispetto alle variabili usate come input. La conoscenza di queste soglie permette inoltre un controllo ex post sull'attribuzione dei diversi flussi ai vari cluster, consentendo di assegnare un grado di certezza alle diverse assegnazioni. Naturalmente, il cluster di maggior interesse è quello relativo ai flussi prodotto-paese in “crescita”. A questo cluster appartengono ben 23000 casi. Di questi, il 70%, circa 15000, sono risultati certi sulla base di una successiva verifica.

Quali sono i mercati con più prodotti in fase di crescita?

Dai risultati dell’analisi, è interessante notare che i paesi con il maggior numero di prodotti le cui importazioni sono in fase di crescita sono il Vietnam, l'Azerbaigian, le Filippine, il Cile e l'India. Questi cinque paesi sono accomunati da molteplici fattori sia economici che istituzionali, tra cui:

• attuazione di riforme finalizzate ad aumentare l’apertura al commercio estero
• un PIL pro capite nel 2019 compreso tra 2000 e 5000 dollari o prossimo a 15000 dollari nel caso del Cile. Questo suggerisce l’ipotesi di due soglie di livello di reddito pro capite oltre il quale possono avviarsi processi di crescita significativi delle importazioni di beni di consumo. Una prima soglia il cui superamento coinvolge prodotti relativamente poveri, e una seconda soglia in cui vengono coinvolti prodotti a maggior valore aggiunto
• fattori demografici che sostengono la crescita del paese e tassi di crescita economici significativi

Di seguito viene riportata una tabella che presenta il numero casi in crescita nei cinque paesi considerati, distinti per macrosettore.

Numero di prodotti classificati secondo il sistema armonizzato (HS) importati per settore dai seguenti paesi nella fase di crescita delle importazioni

La numerosità dei casi di importazioni “in crescita” più elevata riguarda i prodotti per la persona importati dal Vietnam. Ci sono quindi ben 190 casi di flussi di prodotti della persona le cui importazioni del Vietnam risultano “con certezza” nella fase di “crescita”.

Conclusioni

L’utilizzo delle tecniche di machine learning per analizzare grandi quantità di dati è particolarmente utile nell’individuare le fasi del ciclo di vita delle importazioni. In particolare, la fase di crescita consente di identificare i paesi emergenti per l’importazione di determinati beni di consumo, che presentano una domanda significativa per quel prodotto e in cui sono già presenti infrastrutture adeguate a sostenere il commercio e la distribuzione di beni di consumo. La cluster analysis fornisce quindi un primo step per classificare i vari paesi negli stadi di sviluppo delle importazioni di un prodotto, permettendo di individuare i mercati in rapido cambiamento e potenzialmente più promettenti per l’export.