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fabbrica vuota

Distributori di materiale elettrico, edile, idraulico, componentistica, attrezzatura, materiali

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Aiutiamo i distributori B2B a migliorare la redditività e la massa margine attraverso più evoluti processi di pricing e con l’adozione di modelli e algoritmi di advanced analytics. Implementiamo con il cliente soluzioni che abbiamo già sviluppato e testato con successo assieme a grandi distributori B2B

Costruzione moderna
Il valore per i clienti

I distributori B2B si distinguono da aziende di altri settori per diversi motivi che includono: l’elevata complessità ed eterogeneità del portafoglio prodotti e clienti, la presenza di forze di vendita ampie e distribuite sul territorio e la progressiva digitalizzazione dei canali di vendita. 
La capacità di gestire in modo evoluto il pricing ed il mix clienti attraverso l’uso dei dati e di modelli di advanced analytics sono capability fondamentali per poter migliorare la redditività più velocemente dei propri concorrenti anche in presenza di limitati tassi di crescita.

Aree di Opportunità

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

Come migliorare redditività e fatturati con il pricing?

Con lo sviluppo di processi di pricing (segmentazione e sistemi di guida) che fanno leva su modelli di machine learning e sulle competenze interne, i distributori B2B possono ridurre la discrezionalità del processo di pricing ed aumentare la redditività tra l’1.5% ed il 4% sul fatturato

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Attraverso l’uso di software di self-service (e.s. Knime, Rapidminer) i distributori possono sviluppare in tempi rapidi ed a basso costo potenti sistemi di machine learning 

Come usare i software di Machine learning per le decisioni per le aree pricing e vendite?
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Come ingaggiare la forza di vendita nei progetti di pricing?

Per sviluppare il pieno potenziale di miglioramento è necessario “ingaggiare” la forza di vendita con le corrette metriche di pricing e con i corretti sistemi di incentivazione monetari / non monetari (gamification).

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Come possiamo adottare un approccio più proattivo verso i clienti? 

Attraverso l’uso di algoritmi è possibile determinare in modo predittivo i clienti che richiedono azioni correttive sulla base del valore attuale / potenziale e variabili comportamentali

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Come aiutiamo i nostri clienti

  • Diagnostica capability di pricing

  • Assessment quantitativo /statistico dei dati storici

  • Sviluppo segmentazione guidata dai dati

  • Pricing power e price risk per segmento

  • Business rules e price target

  • Deal scoring tool

Pricing – insight 

  • Processi decisionali e deleghe

  • Metriche di price index

  • Training e support post avvio

  • Modelli di gamification 

  • Deployment reporting su Power BI o Qlik View /Sense

  • Processi decisionali e deleghe

  • Calibrazione sistemi di incentivazione

Pricing – implementazione ed ingaggio forza di vendita

  • Processi critici 

  • Diagnostica: Processo - Responsabilità - Modello prescrittivo / predittivo -Motivazione all’azione

  • Modelli di churn e di Health Score del cliente 

  • Modelli di margin risk alert per cliente

  • Micro-profilazione cliente su analisi comportamentale

  • Deployment, Training, Supporto post avvio

  • Reporting su risultati

Advance analytics per le decisioni di pricing e commerciali

  • Macro – requisiti per il modello di valutazione

  • Short list fornitori e soluzioni

  • Step 1: Contatto e demo 1 – (5-6 fornitori)

  • Step 2: Demo personalizzata e dati (3 fornitori)

  • Business case quantitativo (ROI, VAN, payback)

  • Scoring e selezione del fornitore

Pricing software selection
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