Hvordan finne hundrelappene som kundene ikke legger igjen når de handler? 31. mai 2017 Make Data Smart Again

01 EY og prising 02 Gjennomføring av prisingsprosjekter 03 Bruk av analytics og teknologi i prosjektene 04 Funn fra prosjektanalyser 05 Oppsummering og Q&A

EYs tjenester er basert på bransjespesifikk erfaring, og vi etterstreber å levere målbare og langsiktige resultater for våre kunder Hvem er EY? 152 38 230 000 2 500 1 700 Hvem er vi? Advisory Lønnsomhetsforbedring Butikkeffektivisering Verdikjedestyring Innkjøpsforbedring Teknologidesign og implementering Virksomhetsstyring 400+ Nils Kristensen Stine Selje Sunde Page 3

Effektiv prissetting krever forståelse av sammenhenger mellom forretningsstrategi, kostnader, ressursutnyttelse og kundeforventninger EYs rammeverk for effektiv prising Pris vedlikehold Prisstrategi Prisarkitektur Prisimplementering Prisanalyse og -rapportering Vi forenkler prisingsprosesser ved å koordinere aktiviteter, prosesser og mennesker gjennom en helhetlig tilnærming Page 4

En vanlig måte å jobbe med pris på i dag er å forstå kundenes verdioppfattelse av varer og tjenester de får og prise i henhold til denne Fra produktdrevet verdiskaping Produkt Kostnad Pris Verdi Kunder Produktutviklere lager høykvalitetsprodukter og legger til tilleggsfunksjoner og -tjenester Produktinvesteringene gjør at produktet pådrar seg store kostnader Virksomheten summerer kostnadene for å beslutte «target»- priser og volumer Markedsføring involveres for å vise kunden at høykvalitetsproduktene er verdt premiumpriser Kun en liten andel av kundene ser verdien av produktforbedringene som rettferdiggjør premium-priser til kundedreven verdiskaping Produkt Kostnad Pris Verdi Kunder Verdibaserte selskaper utfordrer produktutviklere til å lage produkter og tjenester som kan produseres til en lav nok kostnad for å betjene markedssegmentet lønnsomt til «target»-pris Utfordringen er å skape verdi kostnadseffektivt og overbevise kjøperne til å betale proporsjonalt med den verdien Page 6

Vi jobber med prising hos en stor retailaktør i Norden som deriblant driver servicemarkedstjenester for kapitalvarer Servicemarkedstjenester omfatter vedlikehold og reparasjon av varer etter kjøp og innebærer derfor et planleggbart behov og uplanleggbart behov Varene vi jobber med har behov for periodisk vedlikehold og utgjør derfor det planleggbare behovet Reparasjonene kan enten være av mekanisk art eller skyldes direkte skader og utgjør det uplanleggbare behovet Markedet er komplekst da tjenestene utføres på vegne av flere involverte aktører Page 7

Omsetning Formålet med prosjektet er å benytte pris som virkemiddel for å sikre konkurransekraft og realisere økte bruttomarginer Når vi jobber med prising forsøker vi å løse kundens utfordringer, og arbeidet med prisstrategi hos kunden skal: 1 Maksimere markedsutnyttelsen i valgte segmenter 2 Sikre posisjon og konkurransekraft på både kort og lang sikt 3 Realisere økte bruttomarginer over tid Betalingsvillighet etter produktalder Behov for service over tid Page 8

Behov Vi benytter avansert analyse for å oppnå innsikt som leder til anbefalinger og handling for våre kunder For å drive bedre beslutninger hos kundene er det behov for å stille de rette spørsmålene først og deretter søke innsikt i dataen Tilbakekobling, prestasjons- og kunnskapsdeling Datainnsamling Analytisk forståelse Analytisk tolkning Innsikt Intern data Ekstern data Beregninger Trender Signaler Hva Hvorfor Hva så? Hva nå? Handling Page 10

Verktøy i dette prosjektet Kategorier Eksempler Mean Median 1.0 0.0 1.5 1.2 2.0 2.4 2.5 3.6 3.0 4.8 3.5 4.0 For bistå kunden med prissetting benytter vi mange nivåer av analyser Business Intelligence Grunnleggende statistikk Viderekommen statistikk og analyse Avansert analyse Rapportering Deskriptiv analyse Prediksjonsanalyse Preskriptiv analyse Summary for Daily Sales A nderson-darling Normality Test A -Squared 1.34 P-Value < 0.005 Mean 2.6355 StDev 1.8029 V ariance 3.2505 Skew ness 0.08519 Kurtosis -1.52271 N 40 Minimum 0.1100 1st Q uartile 0.8775 Median 2.7550 3rd Q uartile 4.2350 Maximum 5.4600 95% C onfidence Interv al for Mean 2.0589 3.2121 95% C onfidence Interv al for Median 1.1364 3.6654 95% Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 1.4769 2.3150 ETL Aggregering og categorisering Mønstre og utliggere ANOVA Regresjon og avansert statistikk Prediktiv modellering Simulering Optimering Alteryx Tableau SPSS Modeler PowerSim Page 11

Datakilder For å forstå dataen og kundens effektivitet i prising har vi en grundig analytisk tilnærming Dataforvaltning Rapportering 1.linje ERP DVH Dataimport Datamapping Analytisk datasett Simulering & optimering Eksternt Komplett salgshistorikk Analytisk modellering Prediksjonsmodellering Datavalidering Visualisering EY Pricing Analytics Page 12

Ulike datakilder settes sammen i Alteryx slik at man oppnår en komplett analysefil for området man skal analysere her eksempel fra ett spesifikt markedsområde Påkobling masterdata Påkobling av tilleggsinformasjon til transaksjonsdata Påkobling av data fra annen kilde Sammenstilling av to ulike datakilder Omgjøring av tekstfiler (fra PDF) til rett tabellformat Sammenkobling mot komplett analysefil av transaksjonsdata Påkobling av transaksjonsdata fra ulike ERPsystemer Tilleggsinformasjon Tilleggsinformasjon Tilleggsinformasjon Påkobling av masterdata Komplett analysefil Page 13

En detaljert price waterfall hjelper oss med å forstå hvor hundrelappene lekker og hvor det er potensial for å forbedre bidragsmarginen Rabatter som fremkommer på faktura Rabatter som ikke fremkommer på faktura Varekost Page 15

Margin-% Kunden har liten kontroll på avgitt rabatt og oppnådd bidragsmargin på varene, og det er et stort potensial knyttet til å redusere avgitt rabatt Bidragsmargin og avgitt rabatt ved salg av deler i ettermarked Bidragsmargin over marginmål Bidragsmargin under marginmål Under break-even Ved å innføre grense for tillatt rabattbånd på varene ligger det betydelige beløp å hente i direkte EBIT-effekt for kunden, og nye retningslinjer vil gi flere prosentpoeng økning på bunnlinjen Rabatt-% Page 16

Snitt margin-% varer Det er mye variasjon knyttet til oppnådd margin, timepris og avgitt rabatt for de ulike lokasjonene hos kunden Lav rabatt Middels rabatt Høy rabatt Ingen rabatt Snitt realisert timepris Page 17

Basert på innsikten vi oppnår i analysene bygger vi en simuleringsmodell som skal bistå kunden når de skal ta strategiske beslutninger og finne effekten av strategiene Første steg i arbeidet med å bygge en simuleringsmodell er å definere et kausalt kart Page 18

Simuleringsmodellen viser fire ulike strategiske tiltak kunden kan innføre og hvilken effekt tiltakene vil ha på omsetning og margin Page 19

Prosjektet forventer en økning i topplinje på 3-4 % ved å prise riktig, øke markedsandeler og gjennomføre strakstiltak hvor aktøren i dag taper potensiell omsetning, dette vil gi markant forbedring av selskapets marginer Forventet fordeling omsetningsvekst i 2018 Page 20

SPØRSMÅL?

TAKK FOR OSS!