Hoe het werkt
Geen enkele stap hoeft op een consultant te wachten. Het systeem begeleidt u van ruwe gegevens naar herleidbare aanbevelingen.
Stap 1
01Gegevens uploaden
Upload transactiegegevens als CSV-, tekst- of Excel-bestand met gewone exports. Bestanden worden versleuteld opgeslagen in Microsoft Azure in Zweden, binnen de EU.
Stap 2
02Kolommen bevestigen
Het systeem stelt voor wat elke kolom betekent. U controleert en bevestigt de kolomkoppeling.
Stap 3
03Kwaliteitscontrole
De gegevens worden automatisch gecontroleerd. Ernstige fouten stoppen de verwerking; kleinere afwijkingen worden vastgelegd.
Stap 4
04Deterministische analyse
De analyse-engine berekent bevindingen en verbeterpotentieel. Elk cijfer is herleidbaar.
Stap 5
05AI-interviews
Stuur persoonlijke links naar sleutelfiguren. Intelligente chatbots verzamelen bedrijfscontext terwijl de analyse loopt. Anders dan bij een geplande afspraak kunnen deelnemers op elk moment pauzeren en later via dezelfde link doorgaan — zonder agenda’s op elkaar af te stemmen.
Stap 6
06Rapport en resultatenchat
Bevindingen en interviews worden omgezet in een rapport, dashboard, presentatie en workshoppakket. Een AI-chatbot licht de resultaten toe en bespreekt initiatieven.
Wat u nodig hebt
- Transactiegegevens op orderregel- of factuurniveau.
- Iemand die kan bevestigen wat de kolommen betekenen.
- Optioneel: mensen die AI-interviews over het bedrijf kunnen beantwoorden.
Vast product, vaste prijs
De standaardanalyse kost 999 EUR exclusief belasting. Een workshoppakket is inbegrepen. U kunt een workshop onder begeleiding van een consultant of een directiepresentatie bijboeken.
Zijn uw gegevens goed genoeg?
Uw gegevens zijn meestal niet de belemmering — ze zijn vrijwel altijd toereikend. Wat u nodig hebt, is een ruwe export op regelniveau uit uw ERP-systeem. Kortom:
Echte namen zijn niet nodig
Als klant- of productnamen gevoelig zijn, kunt u ze gerust maskeren — vervang ze door eigen codes zoals "Klant A" of "Product 12". De enige voorwaarde is dat u dit consequent doet: dezelfde klant moet altijd dezelfde gemaskeerde naam hebben, in het hele bestand en op elk werkblad. Anders kunnen de rijen niet worden gekoppeld en kunnen we niet de juiste conclusies trekken. Geef bij het koppelen van de kolommen eenvoudig aan welke kolommen gemaskeerd zijn.
- Eén rij per verkocht artikel — factuur- of orderregels, geen draaitabel of samenvatting.
- Eén volledig jaar — een kalenderjaar of de afgelopen 12 maanden — zodat seizoensinvloeden en prijseffecten over een heel jaar zichtbaar worden.
- Elke rij laat zien wanneer, aan wie, welk product, hoeveel en tegen welke prijs is verkocht.
- De kostprijs per eenheid, indien beschikbaar — zonder die informatie tonen we prijzen, maar geen marges.
- Ruwe gegevens rechtstreeks uit het systeem werken beter dan bewerkte bestanden. Kolommen mogen elke naam hebben — we helpen u ze te koppelen.
- Excel of CSV, maximaal 100 MB per bestand. Meerdere werkbladen zijn geen probleem. Grotere datasets kunnen worden opgesplitst in meerdere bestanden, bijvoorbeeld één jaar per bestand, en worden samengevoegd met Historie uitbreiden.
Toon het gedetailleerde gegevensverzoek
Stuur het verzoek gerust door naar uw controller of systeembeheerder — het beschrijft precies hoe het bestand eruit moet zien.
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).