Opportunità ed obiettivi del progetto
Il cliente è un’importante azienda del settore manifatturiero con un fatturato superiore ai 200 m € ed un elevato numero di codici prodotto da gestire.
L’azienda dispone di un portafoglio prodotti differenziato e serve clienti in settori e per applicazioni diverse tra loro. L’analisi dei dati dimostrava come la reale marginalità ed i livelli di prezzo variavano in modo significativo anche per ordini vinti con prodotti e tipologie di clienti simili.
Le decisioni sui prezzi non erano supportate da strumenti e metodi quantitativi e si basavano in buona parte sull'esperienza del venditore che negoziava il prezzo per la specifica opportunità di vendita partendo da un prezzo di riferimento (listino).
Fig 1: Ordini vinti – valore dell’ordine e reale redditività (% su valore dell’ordine).
Il management team intuì che un miglioramento dei processi di pricing avrebbe potuto incrementare sia la marginalità sia i volumi ed avere un impatto significativo sul conto economico.
Attività ed approccio di progetto
Alyant ha collaborato con il cliente fin dalla fase preliminare di valutazione del potenziale impatto economico dell’iniziativa. L’approccio di progetto ha previsto 4 step principali.
Fig 2: fasi e tempistiche del progetto
1. Quick Assessment (2 settimane)
L’Assessment si è basato su un framework di diagnostica che Alyant ha sviluppato e migliorato nel corso degli anni. Le attività hanno incluso una serie di interviste, uno workshop con il team di lavoro e un’analisi quantitativa (statistica) dei dati di vendita degli ultimi 24 mesi. La mancanza di un metodo comune e di uno strumento in grado di fornire un’indicazione precisa del margine target in funzione delle “caratteristiche della specifica opportunità di vendita è stata identificata come l’area di opportunità prioritaria ed a maggiore impatto.
2. Segmentazione e fattori discriminanti per i livelli di pricing
Ogni venditore utilizzata un proprio metodo per le decisioni. L’obiettivo di questa fase è stato duplice:
Definire i criteri per segmentare i clienti in funzione della propensione a pagare
Identificare gli altri fattori discriminanti per il pricing e che dipendono dalla specifica opportunità (es valore della commessa, pressione competitiva ecc.)
Con il team del cliente abbiamo identificato i fattori che potevano essere stati considerati nel modello (Fig. 3).
Fig. 3: lista di potenziali fattori discriminanti per il pricing considerati nell'analisi
La selezione dei fattori discriminati importanti per il pricing si è basata su due attività tra loro complementari:
Analisi statistica dei dati storici (transazioni vinte e perse) supportata da strumenti di Advance analytics (Fig 4)
Input dal management e dal gruppo di lavoro (attraverso delle sessioni di lavoro)
Fig: 4: Esempio di analisi statistica dei fattori discriminanti per il pricing
L’analisi statistica dei dati ha permesso di evidenziare i fattori con un impatto statisticamente significativo sul livello di prezzo (margine) e di escludere quelli che avevano un impatto poco rilevante.
Questi risultati sono stati poi però analizzati in modo critico con il coinvolgimento attivo del management e di venditori esperti interni all'azienda.
Questa attività ha permesso di identificare i criteri per la segmentazione ed i fattori principali da considerare per la specifica opportunità di vendita.
3. Segmentazione per il pricing e livelli pricing minimi e massimi
Partendo dai risultati dello step 2 di progetto, abbiamo applicato dei metodi quantitativi per definire la segmentazione per pricing. Essa di fatto raggruppa tutte le possibile transazioni (ordini o deal) in gruppi che si carattarizzano per un livello di marginalità simile. Questo approccio permette di minimizzare la complessità in quanto la profondità della segmentazione è sviluppata solo dove necessario (Fig 5).
Fig 5. Esempio di segmentazione
Per esempio, il margine target per un ordine su un cliente industrial a basso potenziale per un "sistema" sarà molto diverso da quello per un ordine su un cliente ad alto potenziale, per dei componenti elettrici.
Assieme al team del cliente abbiamo inoltre sviluppato il processo per aggiornare annualmente la matrice pricing se necessario ed in funzione della risposta sul campo o per tener conto di altri input (es crescente pressione competitiva su una linea prodotto).
4. Design e rilascio dello strumento - fase pilota
In questa fase abbiamo definito i requisiti funzionali per lo sviluppo di uno strumento in grado di supportare il processo decisionale di pricing e di fornire un livello di prezzo target.
Il venditore poteva poi adattare e negoziare il prezzo finale sulla base della propria esperienza e conoscenza. La notevole differenza rispetto alla situazione di partenza era che ora, le decisioni dei diversi venditori erano supportate da un approccio comune, coerente con gli obiettivi del management e guidato dai dati (Fig. 6)
Fig: 6: principali step decisionali supportati dal sistema pricing
Il gruppo di lavoro ha poi lavorato con la funzione IT per definire e condividere i requisiti funzionali e supportare la fase di sviluppo e di test sui sistemi coinvolti (ERP, CRM). Con il nuovo strumento sono stati inoltre adattati e migliorati i processi di delega (per prezzi fuori dal range minimo / massimo) ed la reportistica sul pricing.
In questa fase è stata rilevante l’attività di training e di comunicazione verso tutti gli interlocutori coinvolti nel processo decisionale.
Risultati
Incremento del reddito operativo sul fatturato del 1,5 % dopo 6 mesi e del 2.5 % dopo 12 mesi
Incremento del fatturato del 5% nell'anno successivo al progetto
Miglioramento del mix clienti: maggiore focus su clienti e opportunità di vendita a maggiore redditività
Lancio di un piano di azione sui clienti con elevati scostamenti dai margini target
Feed-back ed azioni correttive verso i venditori con i maggiori scostamenti dai prezzi target
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