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Data driven sales e gestione attiva della redditività

Aiutiamo le aziende B2B a migliorare progressivamente la redditività ed il flusso di cassa attraverso processi decisionali nell’area commerciale guidati dai dati  

Alti edifici
Il valore per i clienti

Per anni il focus di molte aziende è stato il perseguimento della crescita, ma cosa fare se i tassi di crescita del settore sono limitati e se l’aumento della quota di mercato non compenserebbe la perdita di marginalità %?
Attraverso l’analisi evoluta dei dati interni ed esterni le aziende possono incrementare in modo significativo la redditività e il cash flow senza necessariamente incrementare la quota di mercato. 

Le sfide

Le principali sfide e decisioni che le aziende devono indirizzare per sostenere la redditività e competere con successo sul mercato.

Segmentazione e targeting clienti

I clienti non sono tutti uguali. Come possiamo usare i dati per raggrupparli in funzione in gruppi omogenei che richiedono approcci differenziati?

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Come possiamo usare i dati per identificare i clienti con le maggiori opportunità di cross o up selling? 

Scoring cliente
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Mix clienti e prodotti

Come possiamo progressivamente modificare il mix di prodotti e clienti per migliorare in modo significativo la redditività?

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Health score dei clienti

Come possiamo usare i dati per identificare i i clienti che richiedono delle azioni preventive per mantenere o migliorare redditività e fatturati?

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Come aiutiamo i nostri clienti

  • Cost to serve analysis

  • Revisione dataset (cost to serve)

  • Reporting di reale redditività

  • Implementazione di reporting di “Margin Waterfall” e di reale redditività

  • Monitoraggio risultati

Reale Redditività

  • Ottimizzazione mix prodotto  / cliente

  • Reporting di prezzo – volume – mix

  • Reporting prescrittivo (score per cliente)

  • Indicatori di margin risk alert

Gestione attiva della profittabilità

  • Algoritmo potenziale di acquisto per cliente

  • Share of wallet

  • Profilazione del cliente (potenziale / share of wallet)

  • Scoring cliente (potenziale di miglioramento)

Gestione attiva del mix clienti

  • Cross & up selling

  • Health score clienti

  • Micro-profilazione cliente su analisi comportamentale

  • Reporting prezzo-volume-mix

Decisioni supportata da modelli prescrittivi 
Risultati attesi
Grafico degli investimenti

Modelli di scoring prescrittivi

Modelli di scoring prescrittivi basati sulla stima del potenziale di acquisto, spent attuale e analisi dei dati comportamentali del cliente

Diagramma del mercato azionario

Reale redditività del cliente 

Calcolo della reale redditività del cliente e modelli di reporting prescrittivi basati su modifiche di livelli di prezzo,  volume e mix

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Computer con il grafico

Margin risk alert

Reporting predittivo su clienti o prodotti con rischio di perdita di marginalità (es. cambiamenti in revenue relativa rispetto a peer, peggioramento del product mix)

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Perché Alyant
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Esperienza: esperienza sul campo in contesti B2B ad alta complessità per lo sviluppo di modelli analitici a supporto delle decisioni commerciali

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Focus sui risultati: approcci orientati al miglioramento delle decisioni commerciali con elevato impatto sulla massa margine

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Integrazione: esperienza nel coinvolgimento attivo di organizzazioni commerciali complesse (da team con meno di 10 a team con più di 500 venditori sul campo)

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