Come funziona
Nessuna fase deve attendere un consulente. Il sistema ti guida dai dati grezzi a raccomandazioni tracciabili.
Fase 1
01Carica i dati
Carica i dati delle transazioni in formato CSV, testo o Excel tramite normali esportazioni. I file vengono archiviati in forma crittografata in Microsoft Azure in Svezia, all'interno dell'UE.
Fase 2
02Conferma le colonne
Il sistema suggerisce il significato di ogni colonna. Tu verifichi e confermi la mappatura.
Fase 3
03Controllo qualità
I dati vengono controllati automaticamente. Gli errori gravi interrompono l'esecuzione; gli scostamenti minori vengono documentati.
Fase 4
04Analisi deterministica
Il motore calcola risultati e potenziale. Ogni cifra è tracciabile.
Fase 5
05Interviste IA
Invia link personali alle figure chiave. I chatbot intelligenti raccolgono il contesto aziendale mentre l'analisi è in corso. A differenza di una riunione programmata, i partecipanti possono interrompere in qualsiasi momento e riprendere in seguito dallo stesso link, senza dover coordinare le agende.
Fase 6
06Report e chat sui risultati
Risultati e interviste diventano un report, una dashboard, una presentazione e un kit per workshop. Un chatbot IA spiega i risultati e aiuta a valutare le iniziative.
Cosa ti serve
- Dati delle transazioni a livello di riga d'ordine o di fattura.
- Una persona che possa confermare il significato delle colonne.
- Facoltativo: persone che possano rispondere alle interviste IA sull'azienda.
Prodotto definito, prezzo fisso
L'analisi standard costa 999 EUR, imposte escluse. È incluso un kit per workshop. Puoi aggiungere un workshop condotto da un consulente o una presentazione al vertice aziendale.
I tuoi dati sono sufficientemente validi?
L'ostacolo più comune non sono i tuoi dati: quasi sempre sono sufficienti. Serve un'esportazione grezza a livello di singola riga dal tuo ERP. In sintesi:
Non servono i nomi reali
Se i nomi di clienti o prodotti sono sensibili, puoi mascherarli sostituendoli con codici a tua scelta, come "Cliente A" o "Prodotto 12". L'unico requisito è la coerenza: lo stesso cliente deve avere sempre lo stesso nome mascherato, in tutto il file e in ogni foglio. Altrimenti non è possibile collegare le righe e trarre conclusioni corrette. È sufficiente indicarci nella fase di mappatura quali colonne sono mascherate.
- Una riga per ogni articolo venduto: righe di fattura o d'ordine, non una tabella pivot o un riepilogo.
- Un anno completo, solare o gli ultimi 12 mesi mobili, per rendere visibili un intero ciclo stagionale e gli effetti sui prezzi.
- Ogni riga indica quando, a chi, quale prodotto, in quale quantità e a quale prezzo è stato venduto.
- Costo unitario, se disponibile: senza questo dato mostriamo i prezzi, ma non i margini.
- I dati grezzi estratti direttamente dal sistema sono preferibili ai file rielaborati. Le colonne possono avere qualsiasi nome: ti aiutiamo a mapparle.
- Excel o CSV, fino a 100 MB per file. Sono ammessi più fogli. I dataset più grandi possono essere suddivisi in più file, ad esempio uno per anno, e uniti con la funzione Estendi storico.
Mostra la richiesta dati dettagliata
Puoi inoltrare la richiesta al tuo controller o all'amministratore di sistema: specifica esattamente come deve essere strutturato il file.
DATA REQUEST – input for pricing analysis (ProfitLens) 1. SCOPE - Transaction data at line level: each row should correspond to a single invoice line or order line (line item), not a whole order or a summary. An order containing five different items is delivered as five separate rows. - Period: one full year – a calendar year or the rolling last 12 months up to the last closed month. Two years enable year-over-year comparison, and four complete quarters give rolling twelve-month values. Feel free to update every quarter: new files can extend the history or replace a previous period, and every analysis is saved as a version so progress can be tracked over time. - All sales within the unit to be analysed. If anything is excluded (entity, country, channel, internal sales) – state what and why. - For larger groups: analyse one coherent business unit, division or market per analysis, with consistent currency and pricing logic. - No aggregation, no pivot tables, no subtotals or section headers. 2. FIELDS PER ROW - Date (REQUIRED) – Transaction date (YYYY-MM-DD). Alternatively year and month as two separate columns. - Customer number (REQUIRED) – Unique key per customer, consistent throughout the file. - Customer name (optional) – The customer's name. - Item number (REQUIRED) – Unique key per product, consistent throughout the file. - Product name (optional) – The product's name. - Quantity (REQUIRED) – Units sold on the line. Negative value for credit notes/returns. - Unit price (REQUIRED) – Net price after discount, in the file's currency. State if it is gross. - Unit cost (recommended) – Standard cost, purchase price or full cost – state which. - Amount (optional) – Line total (quantity × price). - Currency (recommended) – Currency code per row, or state that the whole file is in one currency. - Discount (optional) – As amount or percent – state which. Back-end rebates in their own column. - List price (optional) – Gross price before discount, if available. - Customer segment (recommended) – E.g. industry, size or channel. May be delivered as a separate sheet. - Sales rep (recommended) – Responsible salesperson or sales code. 3. FORMAT - Excel (.xlsx) or CSV (UTF-8). Max 100 MB per file. Larger datasets are split by period (e.g. one year per file); each file is uploaded separately and merged with the previous one via Extend history. For datasets over 100,000 rows, CSV is recommended first – it cuts file size substantially and handles hundreds of thousands of rows without hitting the file limit. - Exactly one header row at the top of each sheet. No merged cells, no empty columns between fields. - Column names may be your system's own – we map them in the next step. - Dates as real dates (YYYY-MM-DD). If only year and month exist, deliver them as two separate columns. - Numbers as numbers, not text. No thousands separators, no currency symbols in cells. One consistent decimal separator. - Negative amounts with a minus sign, not parentheses. - Credit lines and returns must be included and flagged (own column or negative quantity). 4. PRICE AND COST - State clearly whether the price is gross (list price) or net after discount. Never mix in the same column. - If both list and net price exist: deliver both as separate columns. - Discount as amount or percent – state which. Back-end rebates and annual bonuses in their own columns if they exist. - Unit cost: state which cost it is (standard cost, latest purchase price, average full cost) and when it was last updated. - Currency: a column with currency code, or confirmation that the whole file is in one currency. 5. KEYS AND MASTER DATA - Customer number and item number must be the same keys throughout the file. - Real names are not required. Customers and products may be masked (e.g. "Customer A"), but the masking must be consistent: the same customer/product must always carry the same masked name throughout the file and in all sheets. State which columns are masked. - If customer segment, region, channel or sales rep lives in a separate register – deliver it as its own sheet with the customer number as key. - If cost or invoiced outcome sits in another system – deliver it as its own sheet and state which key links it to the transactions. 6. OTHER - The better the data, the sharper the analysis — but the file does not need cleaning. Empty fields, duplicates and odd values are handled and reported in our quality control. - Feel free to add a short note about known data limitations (system migration, incomplete period, reused item numbers).