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LIVELLO DI SERVIZIOFRESCHEZZASPRECHI
TIME TO MARKET
SintesiSintesi
Armonizzare i piani Commerciali con i piani di Produzione
di Approvvigionamento e di Distribuzione
DEMAND PLANNING
SI INSERISCE NEL “VARCO” TRA I PROCESSI DI GENERAZIONE DELLA DOMANDA E DI ORGANIZZAZIONE DELLA CONSEGNA
quali i compiti dei “PROFESSIONISTI DELLA DOMANDA”?
• mantenere “vivo” il flusso delle informazioni• fornire supporto metodologico e statistico a MKTG e
VENDITE nell’analisi dei dati di vendita ai fini della definizione degli obiettivi (budget, piani commerciali)
• formulare previsioni di vendita• verificare il progress dei piani commerciali ed il
raggiungimento degli obiettivi attesi
LA PREVISIONE E’ IL MOTORE DELLE OPERAZIONI
DEVE ESSERE CONDIVISA TRA GENERATING DEMAND ED ENSURING SUPPLY
Consensus o collaborative forecast
LE RESPONSABILITA’ DEBBONO ESSERE CHIARAMENTE ALLOCATE
MKTG-VENDITE-TD.MKTG definiscono le iniziative commerciali future e gli obiettivi attesi
DEMAND PLANNING controlla l’avanzamento delle iniziative ed il raggiungimento degli obiettivi
COLLABORATIVE FORECASTCOLLABORATIVE FORECASTsignificato
• CREARE UN NETWORK DI COMUNICAZIONE TRA MARKETING - VENDITE -
SUPPLY CHAIN
collaborative input
• SVILUPPARE LA CAPACITA’ DI QUANTIFICARE, CONDIVIDENDO METODI CHE
CONSENTANO DI VALUTARE L’ATTUALE FASE DEL CICLO DI VITA DEI
PRODOTTI E DI PREVEDERE GLI EFFETTI CONSEGUENTI AI DIVERSI TIPI DI
INIZIATIVA, QUALI:PROMOZIONILANCIO DI NUOVI PRODOTTIMODIFICHE ALLA GAMMA D’OFFERTANUOVI CANALI/CLIENTIPOLITICA RESICAMBIO PREZZIROTTURE DI STOCKPUBBLICITA’
AZIONI DELLA CONCORRENZA
COLLABORATIVE FORECASTCOLLABORATIVE FORECASTsignificato
• CREARE UN NETWORK DI COMUNICAZIONE TRA MARKETING - VENDITE -
SUPPLY CHAIN
collaborative input
• SVILUPPARE LA CAPACITA’ DI QUANTIFICARE, CONDIVIDENDO METODI CHE
CONSENTANO DI VALUTARE L’ATTUALE FASE DEL CICLO DI VITA DEI
PRODOTTI E DI PREVEDERE GLI EFFETTI CONSEGUENTI AI DIVERSI TIPI DI
INIZIATIVA, QUALI:PROMOZIONILANCIO DI NUOVI PRODOTTIMODIFICHE ALLA GAMMA D’OFFERTANUOVI CANALI/CLIENTIPOLITICA RESICAMBIO PREZZIROTTURE DI STOCKPUBBLICITA’
AZIONI DELLA CONCORRENZA
ANDAMENTO MERCATI
OBIETTIVI TOP-DOWN
ANDAMENTO MERCATI
OBIETTIVI TOP-DOWN
LANCIO NUOVI PRODOTTI
PUBBLICITA’
CAMBIO PREZZI
ATTIVITA’ DEI COMPETITORS
MARKETING MARKETING
Demand & Supply Planning Demand & Supply Planning
TECNICHE PREVISIONALITECNICHE PREVISIONALI
COLLABORATIVE INPUT
COLLABORATIVE INPUT
COLLABORATIVEFORECAST
COLLABORATIVEFORECAST
VENDITE VENDITE
PROMOZIONI
NUOVI CANALI/CLIENTI
LISTING/DELISTING
ATTIVITA’ DEI COMPETITORS
BANCHE DATI
SALES ANALYSIS
AVANZAMENTO RISPETTO AD OBIETTIVI
DISPONIBILITA’ PRODOTTI
CRITICITA’ STOCK
DISPONIBILITA’ LOGISTICHE
STOCK DECENTRATI
COLLABORATIVE INPUTCOLLABORATIVE INPUT
FORMULAZIONE DELLA PREVISIONE OPERATIVAFORMULAZIONE DELLA PREVISIONE OPERATIVAFORMULAZIONE DELLA PREVISIONE OPERATIVAFORMULAZIONE DELLA PREVISIONE OPERATIVA
MODELLI DI ANALISI(condivisi)
TRENDS DI PRODOTTO E DI CANALE
B.D. EVENTI
collaborativeinput
PREVISIONI OPERATIVE
BANCA DATI
Seriestorichedepurate
BANCA DATI
Seriestorichedepurate
MODELLI DI BUSINESSINTELLIGENCE
(condivisi)
MODELLI DI CONTROLLOAVANZAMENTO
ORDINI
Iniziative incorso
B.D. EVENTI
Ipotesi previsionali a t = 0
obiettivi + parametri
BANCHE DATI E SISTEMI DI ANALISIBANCHE DATI E SISTEMI DI ANALISI
LA SPECIFICITA’ DEL CONTESTO
Alto Tasso di cambiamento delle SKU
Campionari Stagionali
Multicanalità
HANNO IMPOSTO SOLUZIONI ORIGINALI (= diverse dai modelli std),
CHE CONSENTISSERO DI:
– SOPPERIRE ALLA MANCANZA DI CONTINUITA’ DELLE SERIE STORICHE (SKU)
– TENER CONTO DELL’ESISTENZA DI PIU’ CANALI CON TRENDS DIVERSI
– PRE-VALUTARE I MIX DI CAMPAGNA E DI RITARARLI IN TEMPI BREVI
BANCHE DATI E SISTEMI DI ANALISIBANCHE DATI E SISTEMI DI ANALISI
LA SPECIFICITA’ DEL CONTESTO
Alto Tasso di cambiamento delle SKU
Campionari Stagionali
Multicanalità
HANNO IMPOSTO SOLUZIONI ORIGINALI (= diverse dai modelli std),
CHE CONSENTISSERO DI:
– SOPPERIRE ALLA MANCANZA DI CONTINUITA’ DELLE SERIE STORICHE (SKU)
– TENER CONTO DELL’ESISTENZA DI PIU’ CANALI CON TRENDS DIVERSI
– PRE-VALUTARE I MIX DI CAMPAGNA E DI RITARARLI IN TEMPI BREVI
LOGICHE E SISTEMI BASATI SULL’ANALISI DELLE CONTINUITA’ (trends)
SONO STATE INTEGRATE CON LOGICHE E SISTEMI CHE CONSENTISSERO
L’ANALISI
DELLE DISCONTINUITA’ (eventi-effetti)
DELLE CONTIGUITA’ (influenze e migrazioni)
e DELLE SIMILITUDINI (contesto)
CIO’ HA COMPORTATO L’ACQUISIZIONE DI TECNOLOGIA INFORMATICA PER
L’ANALISI DEI DATI (SAS) CON L’INTRODUZIONE DI SISTEMI DI
DATA MINING
ANALISI MULTIDIMENSIONALI
TALI STRUMENTI SONO STATI INTEGRATI CON I SISTEMI ESISTENTI
LOGICHE E SISTEMI BASATI SULL’ANALISI DELLE CONTINUITA’ (trends)
SONO STATE INTEGRATE CON LOGICHE E SISTEMI CHE CONSENTISSERO
L’ANALISI
DELLE DISCONTINUITA’ (eventi-effetti)
DELLE CONTIGUITA’ (influenze e migrazioni)
e DELLE SIMILITUDINI (contesto)
CIO’ HA COMPORTATO L’ACQUISIZIONE DI TECNOLOGIA INFORMATICA PER
L’ANALISI DEI DATI (SAS) CON L’INTRODUZIONE DI SISTEMI DI
DATA MINING
ANALISI MULTIDIMENSIONALI
TALI STRUMENTI SONO STATI INTEGRATI CON I SISTEMI ESISTENTI
STRUTTURAZIONE BANCHE DATISTRUTTURAZIONE BANCHE DATISTRUTTURAZIONE BANCHE DATISTRUTTURAZIONE BANCHE DATI
NOVITA’!NOVITA’!
LE SKU CAMBIANO MA I PRODOTTI RIMANGONO SOSTANZIALMENTE SIMILI
ciò consente di
DARE CONTINUITA’ ALLE SERIE STORICHE
COSTRUIRE AGGREGATI DI ANALISI OMOGENEI NELL’AMBITO DELLE QUALI INDIVIDUARE COMPORTAMENTI O DINAMICHE STABILI
LE SKU CAMBIANO MA I PRODOTTI RIMANGONO SOSTANZIALMENTE SIMILI
ciò consente di
DARE CONTINUITA’ ALLE SERIE STORICHE
COSTRUIRE AGGREGATI DI ANALISI OMOGENEI NELL’AMBITO DELLE QUALI INDIVIDUARE COMPORTAMENTI O DINAMICHE STABILI
PRODOTTIPRODOTTI
CATALOGAZIONE DEI PRODOTTI ATTRAVERSO
ATTRIBUTI OGGETTIVI DI PRODOTTO
CATALOGAZIONE DEI PRODOTTI ATTRAVERSO
ATTRIBUTI OGGETTIVI DI PRODOTTO
CLUSTERIZZAZIONE CLIENTICLUSTERIZZAZIONE CLIENTI
STATICHE DA ANAGRAFICA CLIENTI
Rete
Canale
Area
Distretto
Zona
…….
DINAMICHE
ABC Rilevanza
PESO PONDERALE (interno/Nielsen)
FASCIA D’ACQUISTO Popolazione-Mix d’acquisto
FEDELTA’
TURN-OVER Migrazioni
CLUSTERIZZAZIONE CLIENTICLUSTERIZZAZIONE CLIENTI
STATICHE DA ANAGRAFICA CLIENTI
Rete
Canale
Area
Distretto
Zona
…….
DINAMICHE
ABC Rilevanza
PESO PONDERALE (interno/Nielsen)
FASCIA D’ACQUISTO Popolazione-Mix d’acquisto
FEDELTA’
TURN-OVER Migrazioni
NOVITA’!NOVITA’!
Dimensioni PrincipaliASSUNTO LORDOmodifiche in portafoglio
ESTRATTO + DEP.TIFATTURATO
UM utilizzabiliKG/PZEUROCLIENTIORDINIR.O.UcoUdi
Allocazione Temporale Ordinidata assunzionedata scadenza (Domanda)data fatturazione
Dimensioni PrincipaliASSUNTO LORDOmodifiche in portafoglio
ESTRATTO + DEP.TIFATTURATO
UM utilizzabiliKG/PZEUROCLIENTIORDINIR.O.UcoUdi
Allocazione Temporale Ordinidata assunzionedata scadenza (Domanda)data fatturazione
OR
IZZO
NTI
FdV KEY ACCOUNTFdV KEY ACCOUNTDISTRIBUZIONEDISTRIBUZIONE
B.U.B.U.
STRUTTURA GERARCHICASTRUTTURA GERARCHICASTRUTTURA GERARCHICASTRUTTURA GERARCHICA
PRODOTTI PRODOTTI
BOTTOMUPBOTTOMUP
TOP DOWNTOP DOWN
GRUPPOGRUPPO
MERCEOLOGIAMERCEOLOGIA
SEGMENTOSEGMENTO
TIPOLOGIATIPOLOGIA
GAMMA D’OFFERTAGAMMA D’OFFERTA
Rete/Canale/ClientiRete/Canale/Clienti
ANAGRAFICHE PRODOTTI
ContinuitàCategory
CARATTERISTICHECARATTERISTICHE
ANAGRAFICHE CLIENTI
EVENTI
VENDITE (sell-in - sell-out)
Comportamento d’acquistoRilevanzaFedeltà
Componente inerzialeComponente impulsiva
TipologiaEstensioneIntensità
ATTRIBUTI OGGETTIVI DI PRODOTTOATTRIBUTI OGGETTIVI DI PRODOTTO
ATTRIBUTI STATICI (ATTRIBUTI STATICI (rete, canale, fdv, magazzino))ATTRIBUTI DINAMICIATTRIBUTI DINAMICI
BASE-LINEBASE-LINEVENDITE INCREMENTALIVENDITE INCREMENTALILANCI E CANNIBALIZZAZIONILANCI E CANNIBALIZZAZIONI
LEARNING-LOGLEARNING-LOG
IL DATO QUANTITATIVO (sia consuntivo che previsionale) VIENE ACCOMPAGNATO DAI PARAMETRI INFLUENTI CHE LO GIUSTIFICANO
per il NORMAL TRADE coperture clientiacquisto mediofrequenze di acquisto
per il TRADE EVOLUTO ponderata trattanti (interna e Nielsen)rotazioni
ciò consente:• IL DIALOGO TRA LE FUNZIONI (previsioni motivate)
• UNA CORRETTA ALLOCAZIONE DELLE RESPONSABILITA’
(MKTG-rotazioni, VENDITE-distribuzione)
• UNA MIGLIORE INDIVIDUAZIONE DELLE ATTIVITA’ CORRETTIVE
PER MODIFICARE ANDAMENTI NON SODDISFACENTI
IL DATO QUANTITATIVO (sia consuntivo che previsionale) VIENE ACCOMPAGNATO DAI PARAMETRI INFLUENTI CHE LO GIUSTIFICANO
per il NORMAL TRADE coperture clientiacquisto mediofrequenze di acquisto
per il TRADE EVOLUTO ponderata trattanti (interna e Nielsen)rotazioni
ciò consente:• IL DIALOGO TRA LE FUNZIONI (previsioni motivate)
• UNA CORRETTA ALLOCAZIONE DELLE RESPONSABILITA’
(MKTG-rotazioni, VENDITE-distribuzione)
• UNA MIGLIORE INDIVIDUAZIONE DELLE ATTIVITA’ CORRETTIVE
PER MODIFICARE ANDAMENTI NON SODDISFACENTI
MODELLI DI ANALISI DELLE SERIE STORICHE ED MODELLI DI ANALISI DELLE SERIE STORICHE ED APPROCCIO PREVISIONALEAPPROCCIO PREVISIONALE
NOVITA’!
NOVITA’!
TECNICHE PREVISIONALI PER IL CONTROLLO AVANZAMENTO
VENDITE DIVERSE PER PRODOTTI CONTINUATIVI E
STAGIONALI
continuativicontinuativi BASE-LINE ANALISI DEI TRENDS
VENDITE INCREMENTALI BANCA DATI EVENTI
NIELSEN/IRI
LANCI/CANNIBALIZZAZIONI
stagionalistagionali ANALISI CAMPIONARIE CLIENTI COMUNI
CLUSTER ANALYSIS FEDELTA’
ANALISI MULTIVARIATE TURN-OVER
TECNICHE PREVISIONALI PER IL CONTROLLO AVANZAMENTO
VENDITE DIVERSE PER PRODOTTI CONTINUATIVI E
STAGIONALI
continuativicontinuativi BASE-LINE ANALISI DEI TRENDS
VENDITE INCREMENTALI BANCA DATI EVENTI
NIELSEN/IRI
LANCI/CANNIBALIZZAZIONI
stagionalistagionali ANALISI CAMPIONARIE CLIENTI COMUNI
CLUSTER ANALYSIS FEDELTA’
ANALISI MULTIVARIATE TURN-OVER
NOVITA’!
NOVITA’!
NOVITA’!
NOVITA’!
PRODOTTI PRODOTTI
VENDITE TOTALIVENDITE TOTALIVENDITE TOTALIVENDITE TOTALI
VENDITE INCREMENTALIVENDITE INCREMENTALI
BASELINE
BASELINE
STRATEGIA DI BREVETERMINE
promozionalità
STRATEGIA DI BREVETERMINE
promozionalità
STRATEGIA DI MEDIOTERMINE
mix d’offerta
STRATEGIA DI MEDIOTERMINE
mix d’offerta
RISULTATO DELLA STRATEGIADI LUNGO TERMINEfase del ciclo di vita
RISULTATO DELLA STRATEGIADI LUNGO TERMINEfase del ciclo di vita
Pressione PromozionaleEfficaciaPressione PromozionaleEfficacia
Modifiche alla gamma d’offertaLanci/CannibalizzazioniInvestimenti pubblicitari
Modifiche alla gamma d’offertaLanci/CannibalizzazioniInvestimenti pubblicitari
PenetrazioneRotazioniPenetrazioneRotazioni
pubblicitàpubblicità
CLIENTI CLIENTI
NUOVI CANALINUOVI CANALI
COMPORTAMENTO DEI CLIENTI turn-over
fedeltàmodalità d’ordinetempi di acquistorichieste di servizio
COMPORTAMENTO DEI CLIENTI turn-over
fedeltàmodalità d’ordinetempi di acquistorichieste di servizio
migrazione tra i canaliconcentrazione/polverizzazione dei pdcruolo e peso dell’intermediazione
migrazione tra i canaliconcentrazione/polverizzazione dei pdcruolo e peso dell’intermediazione
DINAMICHE DI CANALEDINAMICHE DI CANALE
Relazione con i fatti rilevanti
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
W9
80
2
W9
80
7
W9
81
2
W9
81
7
W9
82
2
W9
82
7
W9
83
2
W9
83
7
W9
84
2
W9
84
7
W9
85
2
W9
90
4
W9
90
9
W9
91
4
W9
91
9
W9
92
4
W9
92
9
W9
93
4
W9
93
9
W9
94
4
W9
94
9
W0
00
2
W0
00
7
Actual Average Level Seasonality
Sales Units
Weeks
Promotion
Stock-out
New Listing
COSA SONO:sono tutti quei “fatti” programmati o accidentali che originano discontinuità temporanee o permanenti nelle serie storiche
Sono raggruppabili per tipologia, intensità, estensione edagiscono su: rotazioni distribuzione
Identificare plausibili relazioni di CAUSA – EFFETTO significa realizzare un poderoso strumento di supporto alle decisioni (BUSINESS INTELLIGENCE)
LEARNING LOGLEARNING LOGLEARNING LOGLEARNING LOG
BANCA DATI EVENTIBANCA DATI EVENTINOVIT
A’!NOVIT
A’!
STRUTTURATA IN MANIERA TALE DA COSTITUIRE UN
SISTEMA DI “LEARNING-LOG”
PROMOZIONI
LANCI
PUBBLICITA
VENGONO RAPPRESENTATI IN MANIERA TALE DA POTER ESSERE
ANALIZZATI SU SE STESSI E DA POTER ESSERE CATALOGATI IN
INSIEMI OMOGENEI SU CUI VALUTARE ANDAMENTI DI EFFICACIA ED
EFFICIENZA
STRUTTURATA IN MANIERA TALE DA COSTITUIRE UN
SISTEMA DI “LEARNING-LOG”
PROMOZIONI
LANCI
PUBBLICITA
VENGONO RAPPRESENTATI IN MANIERA TALE DA POTER ESSERE
ANALIZZATI SU SE STESSI E DA POTER ESSERE CATALOGATI IN
INSIEMI OMOGENEI SU CUI VALUTARE ANDAMENTI DI EFFICACIA ED
EFFICIENZA
Promozioni
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
W9
83
6
W9
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8
W9
84
0
W9
84
2
W9
84
4
W9
84
6
W9
84
8
W9
85
0
W9
85
2
W9
90
1
W9
90
3
W9
90
5
W9
90
7
W9
90
9
Actual Sales Average Profile
Sales Units
Weeks
UN CAPITOLO MOLTO IMPORTANTE E’ COSTITUITO DALLE
PROMOZIONIPROMOZIONINOVIT
A’!NOVIT
A’!
• Ex-postIdentificazione delle vendite promo e delle vendite stdCalcolo delle base-line e delle vendite incrementali
• Pianificazione di medio/lungo periodo (budget o pianificazione vendite)
Ipotesi di Pressione Promozionale e di efficacia attesaCalcolo volumi complessivi di vendita
• Programmazione di breve periodoIdentificazione delle SKU e dei Clienti e/o canali oggetto di promozioneStima vendite std e vendite promoStima quota base-line e quota Vendite incrementali
• Ex-postIdentificazione delle vendite promo e delle vendite stdCalcolo delle base-line e delle vendite incrementali
• Pianificazione di medio/lungo periodo (budget o pianificazione vendite)
Ipotesi di Pressione Promozionale e di efficacia attesaCalcolo volumi complessivi di vendita
• Programmazione di breve periodoIdentificazione delle SKU e dei Clienti e/o canali oggetto di promozioneStima vendite std e vendite promoStima quota base-line e quota Vendite incrementali
Programmi promozionali
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
W98
36
W98
37
W98
38
W98
39
W98
40
W98
41
W98
42
W98
43
W98
44
W98
45
W98
46
W98
47
W98
48
W98
49
W98
50
W98
51
W98
52
W98
53
W99
01
W99
02
W99
03
W99
04
W99
05
W99
06
W99
07
W99
08
W99
09
W99
10
Base Event Plan settimane
udvudv
GESTIONE DEL CALENDARIO PROMOZIONALEGESTIONE DEL CALENDARIO PROMOZIONALE (collaborative input)(collaborative input)Budget Budget pressionepressione
efficaciaefficaciascontisconti
ICCCICCC (valutazione economica delle promozioni)(valutazione economica delle promozioni) promozioni-impegni promozioni-impegni promozionalipromozionali
ROI - efficaciaROI - efficacia planningplanning
PREVISIONEPREVISIONE (vendite incrementali rispetto alla base-line)(vendite incrementali rispetto alla base-line)operativaoperativa
GESTIONE DEL CALENDARIO PROMOZIONALEGESTIONE DEL CALENDARIO PROMOZIONALE (collaborative input)(collaborative input)Budget Budget pressionepressione
efficaciaefficaciascontisconti
ICCCICCC (valutazione economica delle promozioni)(valutazione economica delle promozioni) promozioni-impegni promozioni-impegni promozionalipromozionali
ROI - efficaciaROI - efficacia planningplanning
PREVISIONEPREVISIONE (vendite incrementali rispetto alla base-line)(vendite incrementali rispetto alla base-line)operativaoperativa
Systematic Promotion Planning & Evaluation
GESTIONE LANCIGESTIONE LANCI
input OBIETTIVI DI COPERTURA, DI ROTAZIONI, DI TEMPO
AREE DI POSSIBILE CANNIBALIZZAZIONE
Elaborazioni
Verifica che la ponderata / numerica progressiva crescano secondo le attese (sell-in)
Calcolo tasso di abbandono
Verifica ponderate e rotazioni interne con ponderate e rotazioni Nielsen (ex post)
Controllo avanzamento rotazioni
Calcolo previsioni operative
Cannibalizzazioni
GESTIONE LANCIGESTIONE LANCI
input OBIETTIVI DI COPERTURA, DI ROTAZIONI, DI TEMPO
AREE DI POSSIBILE CANNIBALIZZAZIONE
Elaborazioni
Verifica che la ponderata / numerica progressiva crescano secondo le attese (sell-in)
Calcolo tasso di abbandono
Verifica ponderate e rotazioni interne con ponderate e rotazioni Nielsen (ex post)
Controllo avanzamento rotazioni
Calcolo previsioni operative
Cannibalizzazioni
2.Verificare che la ponderata progressiva cresca secondo le attese
Man mano che entrano gli ordini si costruisce la curva progressiva e si vede se cresce secondo quanto pianificato.
Evoluzione ponderatay = -1E-05x3 + 0,0007x2 - 0,0021x + 0,0248
R2 = 0,9908
0,0%
5,0%
10,0%
15,0%
20,0%
25,0%
1 3 5 7 9 11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
settimane 21 - 53 del 2000
Pes
o p
on
der
ale
fatt
o 1
00 i
tr
atta
nti
to
tali
200
0
Campagne Pubblicitarie
0
1000
2000
3000
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5000
6000
7000
8000
W9
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W9
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W9
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0
W9
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W9
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6
W9
91
9
W9
92
2
W9
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5
W9
92
8
W9
93
1
W9
93
4
W9
93
7
W9
94
0
W9
94
3
W9
94
6
W9
94
9
W9
95
2
W0
00
3
W0
00
6
W0
00
9
Actual
Sales Units
Weeks
Amplitude
Initial Level
Residual Level
Broadcasting periods
Sales peaks
Delay
DUE PERCORSI PREVISIONALIDUE PERCORSI PREVISIONALI
Top-downTop-down
Bottom-upBottom-up
CON RICONCILIAZIONE DEI DATICON RICONCILIAZIONE DEI DATI
DUE PERCORSI PREVISIONALIDUE PERCORSI PREVISIONALI
Top-downTop-down
Bottom-upBottom-up
CON RICONCILIAZIONE DEI DATICON RICONCILIAZIONE DEI DATI
PROCESSO TOP-DOWN
La previsione viene elaborata a livello “segmento/rete” e quindi
spaccata ai livelli più bassi attraverso mix proiettate
Previsioni di medio/lungo periodo (budget)
Ipotesi a t = 0
PROCESSO BOTTOM-UP
La previsione viene elaborata a livello “gruppo/canale” e quindi
riaggregata ai livelli superiori
è la previsione operativa.
IN PRESENZA DI UN ALTO TASSO DI CAMBIAMENTO (Campagne) ESISTONO (in
particolare nel N.T.) DELLE SOGLIE DI ACQUISTO (assortimento gestito, valore
dell’ordine) NON PERCEPIBILI ANALIZZANDO IL SOLO POTENZIALE DI
PRODOTTO.
IL PROCESSO TOP-DOWN CONSENTE INOLTRE SIMULAZIONI UTILI AI FINI
DELL’ELABORAZIONE DEI BUDGET.
PROCESSO TOP-DOWN
La previsione viene elaborata a livello “segmento/rete” e quindi
spaccata ai livelli più bassi attraverso mix proiettate
Previsioni di medio/lungo periodo (budget)
Ipotesi a t = 0
PROCESSO BOTTOM-UP
La previsione viene elaborata a livello “gruppo/canale” e quindi
riaggregata ai livelli superiori
è la previsione operativa.
IN PRESENZA DI UN ALTO TASSO DI CAMBIAMENTO (Campagne) ESISTONO (in
particolare nel N.T.) DELLE SOGLIE DI ACQUISTO (assortimento gestito, valore
dell’ordine) NON PERCEPIBILI ANALIZZANDO IL SOLO POTENZIALE DI
PRODOTTO.
IL PROCESSO TOP-DOWN CONSENTE INOLTRE SIMULAZIONI UTILI AI FINI
DELL’ELABORAZIONE DEI BUDGET.
NOVITA’!
NOVITA’!
PROCESSO PREVISIONALEPROCESSO PREVISIONALE
IL PROCESSO PREVISIONALE PUO’ ESSERE DIVISO IN DUE FASI
DISTINTE MA STRETTAMENTE COLLEGATE:
fase “progettuale”
fase di monitoraggio e controllo
PROCESSO PREVISIONALEPROCESSO PREVISIONALE
IL PROCESSO PREVISIONALE PUO’ ESSERE DIVISO IN DUE FASI
DISTINTE MA STRETTAMENTE COLLEGATE:
fase “progettuale”
fase di monitoraggio e controllo
IDENTIFICAZIONEDELLE INIZIATIVECOMMERCIALIE DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVIRISULTATI ATTESIEVENTI/
EFFETTIlancipromozioni
EVENTI/ EFFETTIlancipromozioni
VENDITE sell-in sell-out
VENDITE sell-in sell-out
BUSINESSINTELLIGENCE
BUSINESSINTELLIGENCE
COLLABORATIVEINPUT
STORIA
RISULTATIATTESI
RISULTATIATTESI
EVENTIPIANIFICATI
EVENTIPIANIFICATIFUTURO
EVENTI IN CORSO
RISULTATI OTTENUTI
ORDINI
MODELLI PREVISIONALI
MODELLI PREVISIONALI
PRESENTE
Ipotesi a t = 0
PROMOLANCI
PIANO OPERATIVOCONTROLLO DEGLI OBIETTIVISEGNALAZIONE DISCORDANZE
OPERAZIONI
INTERPRETAZIONEDELLE DISCORDANZE
DATAWHAREHOUSEWHAREHOUSE
DATAWHAREHOUSEWHAREHOUSE GENERATING
DEMANDDEMAND
GENERATINGDEMANDDEMAND
ENSURINGSUPPLYSUPPLY
ENSURINGSUPPLYSUPPLY
FASE PROGETTUALEFASE PROGETTUALE
UNA CAMPAGNA, IL LANCIO DI UN NUOVO PRODOTTO, UNA PROMOZIONE,
RAPPRESENTANO PROGETTI AZIENDALI IN CUI VENGONO INVESTITE RISORSE
PER RAGGIUNGERE DEFINITI OBIETTIVI.
TALI OBIETTIVI POSSONO ESSERE MEGLIO PREVALUTATI ATTRAVERSO
STRUMENTI DI BUSINESS INTELLIGENCE.
LE BANCHE DATI E GLI STRUMENTI DI ANALISI FACILITANO LA BUSINESS
INTELLIGENCE CONSENTENDO DI:
individuare aree di rischio/opportunità (di prodotto e di canale)
valutare il potenziale inespresso (di prodotto e di cliente)
stimare l’impatto di una promozione
stimare l’impatto di un nuovo assetto
FASE PROGETTUALEFASE PROGETTUALE
UNA CAMPAGNA, IL LANCIO DI UN NUOVO PRODOTTO, UNA PROMOZIONE,
RAPPRESENTANO PROGETTI AZIENDALI IN CUI VENGONO INVESTITE RISORSE
PER RAGGIUNGERE DEFINITI OBIETTIVI.
TALI OBIETTIVI POSSONO ESSERE MEGLIO PREVALUTATI ATTRAVERSO
STRUMENTI DI BUSINESS INTELLIGENCE.
LE BANCHE DATI E GLI STRUMENTI DI ANALISI FACILITANO LA BUSINESS
INTELLIGENCE CONSENTENDO DI:
individuare aree di rischio/opportunità (di prodotto e di canale)
valutare il potenziale inespresso (di prodotto e di cliente)
stimare l’impatto di una promozione
stimare l’impatto di un nuovo assetto
FASE PROGETTUALEFASE PROGETTUALE
IN TAL SENSO SONO/SI STANNO SVILUPPANDO MODELLI TEORICI DI
PREVALUTAZIONE
(ipotesi a t = 0, cioè prima che l’evento abbia luogo)
TALI PROTOTIPI HANNO LO SCOPO DI INDICARE POSSIBILI METODOLOGIE DI
INDAGINE DA ATTIVARE PRIMA DELLA DECISIONE.
IL PASSO SUCCESSIVO E’ CHE MKTG, TDMKTG, VENDITE FACCIANO PROPRI
GLI STRUMENTI (volutamente user-friendly)
E PERFEZIONINO LE METODOLOGIE DI VALUTAZIONE FACENDOLE EVOLVERE
A
FASE PROGETTUALEFASE PROGETTUALE
IN TAL SENSO SONO/SI STANNO SVILUPPANDO MODELLI TEORICI DI
PREVALUTAZIONE
(ipotesi a t = 0, cioè prima che l’evento abbia luogo)
TALI PROTOTIPI HANNO LO SCOPO DI INDICARE POSSIBILI METODOLOGIE DI
INDAGINE DA ATTIVARE PRIMA DELLA DECISIONE.
IL PASSO SUCCESSIVO E’ CHE MKTG, TDMKTG, VENDITE FACCIANO PROPRI
GLI STRUMENTI (volutamente user-friendly)
E PERFEZIONINO LE METODOLOGIE DI VALUTAZIONE FACENDOLE EVOLVERE
A
standards aziendalistandards aziendalistandards aziendalistandards aziendali
FASE DI CONTROLLO AVANZAMENTOFASE DI CONTROLLO AVANZAMENTO
IL MONITORAGGIO SISTEMATICO
andamento => obiettivi definitiE’ STATO FINALIZZATO AD INDIVIDUARE E SEGNALARE LE DISCORDANZE IN
TEMPO UTILE PER INTRAPRENDERE AZIONI CORRETTIVE:
di natura commerciale NUOVE AZIONI
RETTIFICA DEGLI OBIETTIVI
di natura operativa RIASSORTIMENTO
ULTIME PRODUZIONI
PREVENZIONE OBSOLETI
LE TECNICHE DI MONITORAGGIO E RIPROIEZIONE SONO DIVERSE IN FUNZIONE
DEI PRODOTTI E DEI LEAD TIME DI REAZIONE.
FASE DI CONTROLLO AVANZAMENTOFASE DI CONTROLLO AVANZAMENTO
IL MONITORAGGIO SISTEMATICO
andamento => obiettivi definitiE’ STATO FINALIZZATO AD INDIVIDUARE E SEGNALARE LE DISCORDANZE IN
TEMPO UTILE PER INTRAPRENDERE AZIONI CORRETTIVE:
di natura commerciale NUOVE AZIONI
RETTIFICA DEGLI OBIETTIVI
di natura operativa RIASSORTIMENTO
ULTIME PRODUZIONI
PREVENZIONE OBSOLETI
LE TECNICHE DI MONITORAGGIO E RIPROIEZIONE SONO DIVERSE IN FUNZIONE
DEI PRODOTTI E DEI LEAD TIME DI REAZIONE.
FASE DI CONTROLLO AVANZAMENTOFASE DI CONTROLLO AVANZAMENTO
prodotti rituali o ad altissima stagionalità
MODELLI DI ANALISI CAMPIONARIA CONSENTONO STIME “A CHIUDERE” CON
PRECISIONE SUPERIORE ALL’ 80% GIA’ A PARTIRE DALLA 4/5 SETTIMANA DI
PREVENDITA.
(Nel caso N.T. ciò è sufficiente per riapprovvigionare e ritarare i mix; per il Grocery
ciò non è sufficiente. Occorrerà migliorare la previsione a t = o)
prodotti continuativi
MODELLI DI CONTROLLO SONO STATI FINALIZZATI AD INDIVIDUARE E
PROIETTARE O FILTRARE ANDAMENTI ANOMALI DELLA DOMANDA A SECONDA
CHE SIANO CONSEGUENTI AL CONCRETIZZARSI DI AZIONI PROGRAMMATE O
DOVUTI AD EVENTI ACCIDENTALI (anticipi/ritardi, nuovi listing/delisting,
promozioni).
I LIVELLI DI ACCURACY OTTENUTI SU MODELLI SPERIMENTALI (Grocery)
SUPERANO L’85%
FASE DI CONTROLLO AVANZAMENTOFASE DI CONTROLLO AVANZAMENTO
prodotti rituali o ad altissima stagionalità
MODELLI DI ANALISI CAMPIONARIA CONSENTONO STIME “A CHIUDERE” CON
PRECISIONE SUPERIORE ALL’ 80% GIA’ A PARTIRE DALLA 4/5 SETTIMANA DI
PREVENDITA.
(Nel caso N.T. ciò è sufficiente per riapprovvigionare e ritarare i mix; per il Grocery
ciò non è sufficiente. Occorrerà migliorare la previsione a t = o)
prodotti continuativi
MODELLI DI CONTROLLO SONO STATI FINALIZZATI AD INDIVIDUARE E
PROIETTARE O FILTRARE ANDAMENTI ANOMALI DELLA DOMANDA A SECONDA
CHE SIANO CONSEGUENTI AL CONCRETIZZARSI DI AZIONI PROGRAMMATE O
DOVUTI AD EVENTI ACCIDENTALI (anticipi/ritardi, nuovi listing/delisting,
promozioni).
I LIVELLI DI ACCURACY OTTENUTI SU MODELLI SPERIMENTALI (Grocery)
SUPERANO L’85%
INPUT Previsioni SAS Miner a livello
Segmento/Mese e Prodotto/Settimana
OUTPUT Previsioni a livello Item/Settimana
FUNZIONALITA
Analisi delle Previsioni elaborate da Enterprise Miner
Confronto di Consuntivi e Previsioni Top Down/Bottom Up a tutti i livelli della
gerarchia prodotti
Gestione dei coefficienti di ripartizione per i livelli della gerarchia prodotti
Gestione dei coefficienti di ripartizione dei gruppi >item
Sistema di Sistema di Gestione Operativa delle PrevisioniGestione Operativa delle Previsioni
Flusso delle informazioniFlusso delle informazioni
Segmento
Prodotto
Tipologia
Gamma
Merceologia
Previsioni Miner
Previsioni
Previsioni Coeff
Previsioni Coeff
Previsioni Coeff
Previsioni
Previsioni
Previsioni
Previsioni
Previsioni
Flusso Top Down Flusso Bottom Up
Informazioni al dettaglio:
MESE - RETE
Prodotto Previsioni Miner
Dettaglio: SETTIMANA - CANALE
Dettaglio: SETTIMANA - CANALE
ITEM Previsioni Coeff
Previsioni di domanda / uscita
fatturato a livello ITEM
AREE DI OPPORTUNITA’ (SOTTOPRODOTTI)
GLI STRUMENTI SVILUPPATI CONSENTONO DI SUPPORTARE MEGLIO I SEGUENTI PROCESSI/ATTIVITA’
BUDGETINGANALISI PORTAFOGLIO CLIENTI/PRODOTTI GROCERYANALISI PRESSIONE PROMOZIONALE ED EFFICACIA PROMOZIONISCHEDA CLIENTEANALISI OPPORTUNITA’/RISCHI DI PRODOTTO CANALEOTTIMIZZAZIONE ASSETTI
AMBIZIONI
INTEGRAZIONE DI TUTTO IL PROCESSO
SCHEMA
AREE DI OPPORTUNITA’ (SOTTOPRODOTTI)
GLI STRUMENTI SVILUPPATI CONSENTONO DI SUPPORTARE MEGLIO I SEGUENTI PROCESSI/ATTIVITA’
BUDGETINGANALISI PORTAFOGLIO CLIENTI/PRODOTTI GROCERYANALISI PRESSIONE PROMOZIONALE ED EFFICACIA PROMOZIONISCHEDA CLIENTEANALISI OPPORTUNITA’/RISCHI DI PRODOTTO CANALEOTTIMIZZAZIONE ASSETTI
AMBIZIONI
INTEGRAZIONE DI TUTTO IL PROCESSO
SCHEMA
OBIETTIVI DI BUutilecrescita reale DEFINIZIONE DEL PIANO DELLE AZIONI COMMERCIALI
ANALISI DEL MERCATOconsumiconcorrenzaprezzi
PERFORMANCE DI PRODOTTOPenetrazioneRotazioni(trend - ciclo di vita)
ANALISI DELLE OPPORTUNITA’/RISCHIDI PRODOTTO E DI CANALE
DEFINIZIONE PRIORITA’ DI AZIONII & R
QUANTIFICAZIONE EVENTIVolumiParametri chiave
CM/BUCM/BU
RIPARTIZIONEDEGLI OBIETTIVIX STRUTTURA MKTGE PER CANALE
VERIFICA DI REALIZZABILITA’DEGLI OBIETTIVI
PROGETTI DI I & R
BUDGETINGBUDGETINGBUDGETINGBUDGETING
PIANO DELLEINIZIATIVEPROMO-PUBBL
VOLUMI ATTESIVARIABILI CHIAVE
RIPARTIZIONE DEGLI OBIETTIVI NEI PRODOTTI, NEI CANALI, NEL TEMPO
CALENDARIO ATTIVITA’ COMM.LI(iniziative, eventi)
CLUSTERIZZAZIONE PRODOTTIcategory (modalità di consumo)
CLUSTERIZZAZIONE DEI CLIENTIassortimento, comportamento di acquisto)
PROFILI TIPICIdinamiche di sviluppo temporale degli eventi
MIXpotenziali per SKU
CONTROLLO AVANZAMENTO
SELL-IN ATTESO
SELL-IN EFFETTIVO
VolumiVolumi
COPERTURE CLIENTI
ROTAZIONI
PEI INIZIATIVE
ALTERAZIONI STOCK DI CANALE
Parametri che lo spieganoParametri che lo spiegano NUOVI OBIETTIVI
NUOVEINIZIATIVE
NUOVI OBIETTIVI
NUOVEINIZIATIVE
PREVISIONI OPERATIVE
PREVISIONI OPERATIVE
FORMAZIONEFORMAZIONE
IL SISTEMA SVILUPPATO E’ UN SISTEMA APERTO
NEL SENSO CHE NON SI CONFIGURA COME UN
“PACCHETTO”CHE A FRONTE DI INPUT FORNISCE OUTPUT PREDEFINITI SECONDO
MODELLI ANCH’ESSI PREDEFINITI
ABBIAMO BANCHE DATI TRA LORO ALLINEATE E CORRELABILI
(sell-in, resi, eventi, Nielsen,…)
ABBIAMO STRUMENTI PER L’ANALISI MULTIDIMENSIONALE
(guide, OLAP)
ABBIAMO STRUMENTI PREVISIONALI EVOLUTI (miner)
FORMAZIONEFORMAZIONE
IL SISTEMA SVILUPPATO E’ UN SISTEMA APERTO
NEL SENSO CHE NON SI CONFIGURA COME UN
“PACCHETTO”CHE A FRONTE DI INPUT FORNISCE OUTPUT PREDEFINITI SECONDO
MODELLI ANCH’ESSI PREDEFINITI
ABBIAMO BANCHE DATI TRA LORO ALLINEATE E CORRELABILI
(sell-in, resi, eventi, Nielsen,…)
ABBIAMO STRUMENTI PER L’ANALISI MULTIDIMENSIONALE
(guide, OLAP)
ABBIAMO STRUMENTI PREVISIONALI EVOLUTI (miner)
SI TRATTA ORA DI SFRUTTARE AL MEGLIO QUESTO POTENZIALE
DURANTE IL PROGETTO, ORIGINARIAMENTE MIRATO AL CONTROLLO
DEGLI ANDAMENTI DELLE VENDITE, CI SI E’ RESI CONTO CHE
QUESTO NON POTEVA ESSERE FATTO IN MANIERA EFFICACE SE NON
PASSANDO ATTRAVERSO UNA DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVI
FORMULATA IN MANIERA COERENTE CON LE MODALITA’ DI
CONTROLLO.
L’OBIETTIVO E’ QUELLO CHE CIASCUN ENTE/FUNZIONE, NEI PROPRI
AMBITI DI COMPETENZA, DEFINISCA DELLE METODOLOGIE DI
LAVORO (che diverranno poi lo std aziendale) E GARANTISCA AL
PROCESSO GLI INPUT NECESSARI AL SUO FUNZIONAMENTO.
SI TRATTA ORA DI SFRUTTARE AL MEGLIO QUESTO POTENZIALE
DURANTE IL PROGETTO, ORIGINARIAMENTE MIRATO AL CONTROLLO
DEGLI ANDAMENTI DELLE VENDITE, CI SI E’ RESI CONTO CHE
QUESTO NON POTEVA ESSERE FATTO IN MANIERA EFFICACE SE NON
PASSANDO ATTRAVERSO UNA DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVI
FORMULATA IN MANIERA COERENTE CON LE MODALITA’ DI
CONTROLLO.
L’OBIETTIVO E’ QUELLO CHE CIASCUN ENTE/FUNZIONE, NEI PROPRI
AMBITI DI COMPETENZA, DEFINISCA DELLE METODOLOGIE DI
LAVORO (che diverranno poi lo std aziendale) E GARANTISCA AL
PROCESSO GLI INPUT NECESSARI AL SUO FUNZIONAMENTO.
DEFINIZIONE DEGLI
OBIETTIVI
DEFINIZIONE DEGLI
OBIETTIVI
OPERAZIONIOPERAZIONI
INTERPRETAZIONE
DISCORDANZE
INTERPRETAZIONE
DISCORDANZE
PIANO OPERATIVOCONTROLLO DELRAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI ESEGNALAZIONE DISCORDANZE
PIANO OPERATIVOCONTROLLO DELRAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI ESEGNALAZIONE DISCORDANZE
CONTROLLO DELL’AVVERARSIDELLE IPOTESI FATTE
proiezioni previsionali
IpotesiSimulazioni
BUSINESSINTELLIGENCE
Ipotesi a t = 0 BUDGETINIZIATIVE COMMERCIALII & R
LOGICHE GENERALIProcessi di Pianificazione e controllo
ILLUSTRAZIONE PARTI REALIZZATE E GIA’ FRUIBILIAnalisi multidimensionaliPrevisioni top-downPrevisioni bottom-upReports generabili
STRUMENTIa cosa servonocome si usano Tabelle pivot
WEB-OLAP Guide
PROPOSTE DI PERCORSI METODOLOGICI per lanci, promozioni, etc
LOGICHE GENERALIProcessi di Pianificazione e controllo
ILLUSTRAZIONE PARTI REALIZZATE E GIA’ FRUIBILIAnalisi multidimensionaliPrevisioni top-downPrevisioni bottom-upReports generabili
STRUMENTIa cosa servonocome si usano Tabelle pivot
WEB-OLAP Guide
PROPOSTE DI PERCORSI METODOLOGICI per lanci, promozioni, etc
PERCORSO FORMATIVO PROPOSTO
Parte informativa Parte informativa
ESEMPI DI IMPIEGO PER ANALISI DI BUSINESS INTELLIGENCE (Demo)
(Esempi di domande/risposte)
• l’analisi dei trends di aggregato, l’analisi dello spostamento dei mix di canale e di prodotto
• quali Insegne/gruppi/clienti portano l’80% del fatturato,• analisi dei trends di volume, chi sale e chi scende,• analisi delle dinamiche prodotto canale,• analisi delle stagionalità tipiche di prodotto/canale,• analisi delle dinamiche di campagna,• analisi delle dinamiche di lancio: come si distribuiscono le vendite di un prodotto di
successo?• è possibile capire già dai primi ordini come evolverà il lancio?• come si imposta l’analisi di cannibalizzazione,• quali prodotti saranno cannibalizzati, quali prodotti sono stati cannibalizzati?• come si relazionano i dati di sell-in e quelli di sell-out?• è possibile analizzare l’evoluzione delle coperture di canale?• come si identificano i prodotti ad alto potenziale poco spinti ed i prodotti a basso
potenziale troppo spinti?• quanto influisce la contenenza pacco nella penetrazione dei canali normal trade e
grande distribuzione?• quali sono gli aggregati temporali più stabili?
ESEMPI DI IMPIEGO PER ANALISI DI BUSINESS INTELLIGENCE (Demo)
(Esempi di domande/risposte)
• l’analisi dei trends di aggregato, l’analisi dello spostamento dei mix di canale e di prodotto
• quali Insegne/gruppi/clienti portano l’80% del fatturato,• analisi dei trends di volume, chi sale e chi scende,• analisi delle dinamiche prodotto canale,• analisi delle stagionalità tipiche di prodotto/canale,• analisi delle dinamiche di campagna,• analisi delle dinamiche di lancio: come si distribuiscono le vendite di un prodotto di
successo?• è possibile capire già dai primi ordini come evolverà il lancio?• come si imposta l’analisi di cannibalizzazione,• quali prodotti saranno cannibalizzati, quali prodotti sono stati cannibalizzati?• come si relazionano i dati di sell-in e quelli di sell-out?• è possibile analizzare l’evoluzione delle coperture di canale?• come si identificano i prodotti ad alto potenziale poco spinti ed i prodotti a basso
potenziale troppo spinti?• quanto influisce la contenenza pacco nella penetrazione dei canali normal trade e
grande distribuzione?• quali sono gli aggregati temporali più stabili?
DEFINIZIONE DI METODOLOGIE STD DI ANALISI DEI DATI AZIENDALI
quando faccio una cosa quali domande debbo pormi, quali risposte debbo fornire, con quali input debbo alimentare il sistema (collegamento con altri progetti aziendali)
METODI E TECNICHE DI OTTIMIZZAZIONE DELLE RISORSE AZIENDALI Budget, SWOT analisys, ottimizzazione piani promoz., ott.ne assetti
•Gruppi di implementazione
DEFINIZIONE DI METODOLOGIE STD DI ANALISI DEI DATI AZIENDALI
quando faccio una cosa quali domande debbo pormi, quali risposte debbo fornire, con quali input debbo alimentare il sistema (collegamento con altri progetti aziendali)
METODI E TECNICHE DI OTTIMIZZAZIONE DELLE RISORSE AZIENDALI Budget, SWOT analisys, ottimizzazione piani promoz., ott.ne assetti
•Gruppi di implementazione
Approccio ACTION LEARNINGApproccio ACTION LEARNING
OBSOLETIPRODOTTI FINITI -50% -95%MATERIALI -30% -50%
LIVELLO DI SERVIZIO VENDITE PERSE 2% 0,5% 0,2%ORDINI MODIFICATI 20% 5% 2%
AFFIDABILITA’ 65-70% 80% 90%PROGR. DI PROD.
OBSOLETIPRODOTTI FINITI -50% -95%MATERIALI -30% -50%
LIVELLO DI SERVIZIO VENDITE PERSE 2% 0,5% 0,2%ORDINI MODIFICATI 20% 5% 2%
AFFIDABILITA’ 65-70% 80% 90%PROGR. DI PROD.
Prima Ora Obiettivo finalePrima Ora Obiettivo finale
ACCURACYACCURACY 60-70% 80-85% 90%ACCURACYACCURACY 60-70% 80-85% 90%
EFFETTI QUANTIFICATIEFFETTI QUANTIFICATI
EFFETTI NON QUANTIFICATIEFFETTI NON QUANTIFICATI
REALISMO DEI PIANI COMM.LI
PERFORMANCE DELLE PROMOZIONI
INDIVIDUAZIONE DEI RISCHI/OPPORTUNITA’ DI PRODOTTO E DI CANALE
REALISMO DEI PIANI COMM.LI
PERFORMANCE DELLE PROMOZIONI
INDIVIDUAZIONE DEI RISCHI/OPPORTUNITA’ DI PRODOTTO E DI CANALE
INUTILI E COSTOSE FORZATUREINCREMENTO DEI RESI
OTTIMIZZAZIONE SPENDING
INNOVAZIONE/RINNOVAMENTO POCO MIRATINON SFRUTTAMENTO DELLE AREE POTENZIALI
INUTILI E COSTOSE FORZATUREINCREMENTO DEI RESI
OTTIMIZZAZIONE SPENDING
INNOVAZIONE/RINNOVAMENTO POCO MIRATINON SFRUTTAMENTO DELLE AREE POTENZIALI