ProfitLensConsulting
Alusta1999 EUR999 EUR

Kuidas see toimib

Ükski etapp ei oota konsultandi järel. Süsteem juhatab sind algandmetest jälgitavate soovitusteni.

  1. 1. samm

    01Laadi andmed üles

    Laadi tehinguandmed üles CSV-, teksti- või Exceli-failina, kasutades tavalist andmeeksporti. Faile säilitatakse krüpteeritult Microsoft Azure’is Rootsis, Euroopa Liidus.

  2. 2. samm

    02Kinnita veergude tähendus

    Süsteem pakub välja iga veeru tähenduse. Sina vaatad seosed üle ja kinnitad need.

  3. 3. samm

    03Kvaliteedikontroll

    Andmeid kontrollitakse automaatselt. Tõsised vead peatavad töötluse, väiksemad kõrvalekalded dokumenteeritakse.

  4. 4. samm

    04Deterministlik analüüs

    Mootor arvutab leiud ja potentsiaali. Iga näitaja on jälgitav.

  5. 5. samm

    05Tehisintellektiintervjuud

    Saada võtmeisikutele isiklikud lingid. Nutikad vestlusrobotid koguvad analüüsi ajal ärikonteksti. Erinevalt kokkulepitud koosolekust saavad vastajad igal hetkel pausi teha ja hiljem sama lingi kaudu jätkata — kalendreid pole vaja sobitada.

  6. 6. samm

    06Aruanne ja tulemuste vestlus

    Leidudest ja intervjuudest valmivad aruanne, töölaud, esitlus ja töötoamaterjalid. Tehisintellekti vestlusrobot selgitab tulemusi ja aitab algatusi arutada.

Mida vajad

  • Tehinguandmeid tellimuserea või arve tasemel.
  • Inimest, kes saab kinnitada veergude tähenduse.
  • Soovi korral inimesi, kes saavad vastata tehisintellektiintervjuudes ettevõtte kohta esitatud küsimustele.

Kindel toode, kindel hind

Standardanalüüs maksab 999 EUR ilma maksudeta. Töötoamaterjalid on hinna sees. Lisada saab konsultandi juhitud töötoa või esitluse juhtkonnale.

Kas sinu andmed on piisavalt head?

Enamasti pole takistuseks sinu andmed — neist peaaegu alati piisab. Vaja on toorandmete eksporti ERP-süsteemist üksikute ridade tasemel. Lühidalt:

Pärisnimesid pole vaja

Kui klientide või toodete nimed tunduvad tundlikud, võid need maskeerida — asenda need oma koodidega, näiteks „Klient A“ või „Toode 12“. Ainus nõue on järjepidevus: samal kliendil peab alati olema sama maskeeritud nimi kogu failis ja igal töölehel. Vastasel juhul ei saa ridu omavahel seostada ega õigeid järeldusi teha. Märgi lihtsalt veergude seostamise etapis, millised veerud on maskeeritud.

  • Üks rida iga müüdud artikli kohta — arve- või tellimuseread, mitte liigendtabel ega koondkokkuvõte.
  • Üks täisaasta — kalendriaasta või viimased 12 kuud —, et näha terve aasta hooajalisust ja hinnastamise mõju.
  • Iga rida näitab, millal, kellele, millist toodet, kui palju ja mis hinnaga müüdi.
  • Ühiku omahind, kui see on olemas — ilma selleta näitame hindu, kuid mitte marginaali.
  • Otse süsteemist võetud algandmed on paremad kui töödeldud failid. Veergude nimed võivad olla mis tahes kujul — aitame need seostada.
  • Excel või CSV, kuni 100 MB faili kohta. Mitu töölehte sobib hästi. Suuremad andmestikud saab jagada mitmeks failiks, näiteks üks aasta faili kohta, ja ühendada funktsiooniga „Pikenda ajalugu“.
Näita üksikasjalikku andmepäringut

Võid päringu saata oma kontrollerile või süsteemiadministraatorile — selles on täpselt kirjas, milline fail peab olema.

DATA REQUIRED FOR THE PRICING ANALYSIS

File format: Excel (.xlsx/.xls) or CSV; CSV is recommended above 100,000 rows.
One row = one order/invoice line (item position), not an entire order.

Columns needed (column names can be in any language — you confirm which
column is which yourself):
• Date (transaction date, ideally including year and month)
• Customer (customer ID or name)
• Product/service (item ID or name)
• Quantity
• Revenue per line (amount before/after discount, as invoiced)
• Unit price or list price, if available
• Cost per line or purchase price (optional, but enables margin analyses)
• Discount per line (optional, if discounts are not already in revenue)

Currency: all amounts in one currency, or a column with the currency code.
Coverage: ideally at least 12 months of completed transactions; multiple
years enable better comparisons. Larger groups: choose one coherent business
unit or market at a time, rather than the entire group in a single file.

Do not include personal data. Remove or replace names of individuals in the
columns you upload.