Kā tas darbojas
Nevienā posmā nav jāgaida konsultants. Sistēma vada jūs no neapstrādātiem datiem līdz izsekojamiem ieteikumiem.
1. solis
01Augšupielādējiet datus
Augšupielādējiet darījumu datus CSV, teksta vai Excel formātā, izmantojot parastu datu eksportu. Faili tiek glabāti šifrēti Microsoft Azure vidē Zviedrijā, ES teritorijā.
2. solis
02Apstipriniet kolonnas
Sistēma iesaka katras kolonnas nozīmi. Jūs pārskatāt un apstiprināt atbilstību.
3. solis
03Kvalitātes kontrole
Dati tiek pārbaudīti automātiski. Būtiskas kļūdas aptur procesu; mazākas novirzes tiek dokumentētas.
4. solis
04Deterministiska analīze
Analīzes dzinis aprēķina rezultātus un potenciālu. Katrs skaitlis ir izsekojams.
5. solis
05MI intervijas
Nosūtiet individuālas saites galvenajiem darbiniekiem. Viedi sarunboti apkopo biznesa kontekstu, kamēr notiek analīze. Atšķirībā no ieplānotas tikšanās dalībnieki var jebkurā brīdī apstāties un turpināt vēlāk, izmantojot to pašu saiti — nav jāsaskaņo kalendāri.
6. solis
06Pārskats un saruna par rezultātiem
Secinājumi un intervijas pārtop pārskatā, panelī, prezentācijā un darbsemināra materiālu komplektā. MI sarunbots izskaidro rezultātus un apspriež rīcības iespējas.
Kas jums nepieciešams
- Darījumu dati pasūtījuma rindu vai rēķinu līmenī.
- Cilvēks, kurš var apstiprināt kolonnu nozīmi.
- Pēc izvēles: cilvēki, kuri var piedalīties MI intervijās par uzņēmējdarbību.
Noteikts produkts, fiksēta cena
Standarta analīze maksā 999 EUR bez nodokļiem. Darbsemināra materiālu komplekts ir iekļauts. Papildus var pasūtīt konsultanta vadītu darbsemināru vai prezentāciju vadībai.
Vai jūsu dati ir pietiekami kvalitatīvi?
Biežākais šķērslis nav jūsu dati — tie gandrīz vienmēr ir pietiekami. Nepieciešams neapstrādāts rindu līmeņa eksports no jūsu ERP sistēmas. Īsumā:
Īstie nosaukumi nav nepieciešami
Ja klientu vai produktu nosaukumi ir sensitīvi, droši maskējiet tos — aizstājiet ar saviem kodiem, piemēram, "Klients A" vai "Produkts 12". Vienīgā prasība ir konsekvence: vienam un tam pašam klientam visā failā un katrā darblapā vienmēr jābūt ar vienādu maskēto nosaukumu. Pretējā gadījumā rindas nevar sasaistīt un izdarīt pareizos secinājumus. Kolonnu atbilstības noteikšanas solī vienkārši norādiet, kuras kolonnas ir maskētas.
- Viena rinda katrai pārdotajai pozīcijai — rēķina vai pasūtījuma rindas, nevis rakurstabula vai kopsavilkums.
- Viens pilns gads — kalendārais gads vai pēdējie 12 mēneši —, lai būtu redzama sezonalitātes un cenu ietekme gada griezumā.
- Katrā rindā norādīts, kad, kam, kāds produkts, kādā daudzumā un par kādu cenu pārdots.
- Vienības pašizmaksa, ja pieejama — bez tās parādām cenu, bet ne peļņas maržu.
- Neapstrādāti dati tieši no sistēmas ir labāki par apstrādātiem failiem. Kolonnu nosaukumi var būt jebkādi — palīdzēsim noteikt to atbilstību.
- Excel vai CSV, līdz 100 MB vienā failā. Var būt vairākas darblapas. Lielākas datu kopas var sadalīt vairākos failos, piemēram, pa vienam gadam katrā, un apvienot ar funkciju Vēstures papildināšana.
Rādīt detalizētu datu pieprasījumu
Droši nosūtiet pieprasījumu savam finanšu kontrolierim vai sistēmas administratoram — tajā precīzi norādīts, kādam jābūt failam.
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.