ProfitLensConsulting
Začať1 999 EUR999 EUR

Ako to funguje

Žiadny krok nečaká na konzultanta. Systém vás prevedie od surových údajov až po odporúčania s dohľadateľnými podkladmi.

  1. Krok 1

    01Nahrajte údaje

    Nahrajte transakčné údaje ako CSV, textový súbor alebo Excel pomocou bežných exportov. Súbory sa ukladajú šifrovane v Microsoft Azure vo Švédsku, v rámci EÚ.

  2. Krok 2

    02Potvrďte stĺpce

    Systém navrhne význam jednotlivých stĺpcov. Vy priradenie skontrolujete a potvrdíte.

  3. Krok 3

    03Kontrola kvality

    Údaje sa kontrolujú automaticky. Závažné chyby spracovanie zastavia; menšie odchýlky sa zdokumentujú.

  4. Krok 4

    04Deterministická analýza

    Analytický modul vypočíta zistenia a potenciál. Každé číslo je dohľadateľné.

  5. Krok 5

    05AI rozhovory

    Pošlite osobné odkazy kľúčovým ľuďom. Inteligentné chatboty zbierajú obchodný kontext počas analýzy. Na rozdiel od naplánovaného stretnutia môžu respondenti rozhovor kedykoľvek prerušiť a neskôr pokračovať cez ten istý odkaz – bez zlaďovania kalendárov.

  6. Krok 6

    06Správa a chat k výsledkom

    Zo zistení a rozhovorov vznikne správa, dashboard, prezentácia a podklady na workshop. AI chatbot vysvetľuje výsledky a diskutuje o opatreniach.

Čo potrebujete

  • Transakčné údaje na úrovni položiek objednávok alebo faktúr.
  • Osobu, ktorá dokáže potvrdiť význam stĺpcov.
  • Voliteľne: ľudí, ktorí môžu odpovedať na otázky o podnikaní v AI rozhovoroch.

Jasne definovaný produkt, pevná cena

Štandardná analýza stojí 999 EUR bez dane. Podklady na workshop sú zahrnuté. Workshop vedený konzultantom alebo prezentáciu pre vedenie si môžete doobjednať.

Sú vaše údaje dostatočne kvalitné?

Najčastejšou prekážkou nie sú vaše údaje – tie takmer vždy postačujú. Potrebujete nespracovaný export z ERP na úrovni jednotlivých položiek. V skratke:

Skutočné názvy nie sú potrebné

Ak považujete názvy zákazníkov alebo produktov za citlivé, pokojne ich zamaskujte – nahraďte ich vlastnými kódmi, napríklad „Zákazník A“ alebo „Produkt 12“. Jedinou podmienkou je konzistentnosť: rovnaký zákazník musí mať vždy rovnaké zástupné označenie v celom súbore aj na každom hárku. Inak nie je možné riadky prepojiť a vyvodiť správne závery. V kroku priradenia stĺpcov nám stačí uviesť, ktoré stĺpce sú maskované.

  • Jeden riadok na každú predanú položku – položky faktúr alebo objednávok, nie kontingenčnú tabuľku či súhrn.
  • Jeden celý rok – kalendárny rok alebo posledných 12 mesiacov – aby bolo možné zachytiť sezónnosť a cenové vplyvy počas roka.
  • Každý riadok uvádza, kedy, komu, aký produkt, v akom množstve a za akú cenu bol predaný.
  • Jednotkové náklady, ak sú dostupné – bez nich zobrazíme cenu, ale nie maržu.
  • Surové údaje priamo zo systému sú lepšie než upravené súbory. Stĺpce môžu mať ľubovoľné názvy – pomôžeme vám ich priradiť.
  • Excel alebo CSV, najviac 100 MB na súbor. Viacero hárkov nie je problém. Väčšie súbory údajov môžete rozdeliť do viacerých súborov, napríklad po rokoch, a zlúčiť ich pomocou funkcie Rozšíriť históriu.
Zobraziť podrobné požiadavky na údaje

Požiadavky pokojne pošlite svojmu kontrolérovi alebo správcovi systému – presne určujú, ako má súbor vyzerať.

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).