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LIVELLO DI SERVIZIO FRESCHEZZA SPRECHI TIME TO MARKET.

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Presentazione sul tema: "LIVELLO DI SERVIZIO FRESCHEZZA SPRECHI TIME TO MARKET."— Transcript della presentazione:

1 LIVELLO DI SERVIZIO FRESCHEZZA SPRECHI TIME TO MARKET

2 Sintesi Armonizzare i piani Commerciali con i piani di Produzione di Approvvigionamento e di Distribuzione

3 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 nellanalisi 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

4 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 PLANNINGcontrolla lavanzamento delle iniziative ed il raggiungimento degli obiettivi

5 COLLABORATIVE FORECAST significato CREARE UN NETWORK DI COMUNICAZIONE TRA MARKETING - VENDITE - SUPPLY CHAIN collaborative input SVILUPPARE LA CAPACITA DI QUANTIFICARE, CONDIVIDENDO METODI CHE CONSENTANO DI VALUTARE LATTUALE FASE DEL CICLO DI VITA DEI PRODOTTI E DI PREVEDERE GLI EFFETTI CONSEGUENTI AI DIVERSI TIPI DI INIZIATIVA, QUALI: PROMOZIONI LANCIO DI NUOVI PRODOTTI MODIFICHE ALLA GAMMA DOFFERTA NUOVI CANALI/CLIENTI POLITICA RESI CAMBIO PREZZI ROTTURE DI STOCK PUBBLICITA AZIONI DELLA CONCORRENZA

6 ANDAMENTO MERCATI OBIETTIVI TOP-DOWN LANCIO NUOVI PRODOTTI PUBBLICITA CAMBIO PREZZI ATTIVITA DEI COMPETITORS MARKETING Demand & Supply Planning TECNICHE PREVISIONALI COLLABORATIVE INPUT COLLABORATIVE FORECAST 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 INPUT

7 FORMULAZIONE DELLA PREVISIONE OPERATIVA MODELLI DI ANALISI (condivisi) TRENDS DI PRODOTTO E DI CANALE B.D. EVENTI collaborative input PREVISIONI OPERATIVE BANCA DATI Serie storiche depurate MODELLI DI BUSINESS INTELLIGENCE (condivisi) MODELLI DI CONTROLLO AVANZAMENTO ORDINI Iniziative in corso B.D. EVENTI Ipotesi previsionali a t = 0 obiettivi + parametri

8 BANCHE 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 DELLESISTENZA DI PIU CANALI CON TRENDS DIVERSI – –PRE-VALUTARE I MIX DI CAMPAGNA E DI RITARARLI IN TEMPI BREVI

9 LOGICHE E SISTEMI BASATI SULLANALISI DELLE CONTINUITA (trends) SONO STATE INTEGRATE CON LOGICHE E SISTEMI CHE CONSENTISSERO LANALISI DELLE DISCONTINUITA (eventi-effetti) DELLE CONTIGUITA (influenze e migrazioni) e DELLE SIMILITUDINI (contesto) CIO HA COMPORTATO LACQUISIZIONE DI TECNOLOGIA INFORMATICA PER LANALISI DEI DATI (SAS) CON LINTRODUZIONE DI SISTEMI DI DATA MINING ANALISI MULTIDIMENSIONALI TALI STRUMENTI SONO STATI INTEGRATI CON I SISTEMI ESISTENTI

10 STRUTTURAZIONE BANCHE DATI NOVITA ! LE SKU CAMBIANO MA I PRODOTTI RIMANGONO SOSTANZIALMENTE SIMILI ciò consente di DARE CONTINUITA ALLE SERIE STORICHE COSTRUIRE AGGREGATI DI ANALISI OMOGENEI NELLAMBITO DELLE QUALI INDIVIDUARE COMPORTAMENTI O DINAMICHE STABILI PRODOTTI CATALOGAZIONE DEI PRODOTTI ATTRAVERSO ATTRIBUTI OGGETTIVI DI PRODOTTO

11 CLUSTERIZZAZIONE CLIENTI STATICHE DA ANAGRAFICA CLIENTI Rete Canale Area Distretto Zona ……. DINAMICHE ABCRilevanza PESO PONDERALE (interno/Nielsen) FASCIA DACQUISTOPopolazione-Mix dacquisto FEDELTA TURN-OVERMigrazioni NOVITA !

12 Dimensioni Principali ASSUNTO LORDO modifiche in portafoglio ESTRATTO + DEP.TI FATTURATO UM utilizzabili KG/PZ EURO CLIENTI ORDINI R.O. Uco Udi Allocazione Temporale Ordini data assunzione data scadenza (Domanda) data fatturazione ORIZZONTI FdV KEY ACCOUNTDISTRIBUZIONE B.U. STRUTTURA GERARCHICA PRODOTTI BOTTOM UP TOP DOWN GRUPPO MERCEOLOGIA SEGMENTO TIPOLOGIA GAMMA DOFFERTA Rete/Canale/Clienti

13 ANAGRAFICHE PRODOTTI Continuità Category CARATTERISTICHE ANAGRAFICHE CLIENTI EVENTI VENDITE (sell-in - sell-out) Comportamento dacquisto Rilevanza Fedeltà Componente inerziale Componente impulsiva Tipologia Estensione Intensità ATTRIBUTI OGGETTIVI DI PRODOTTO ATTRIBUTI STATICI () ATTRIBUTI STATICI (rete, canale, fdv, magazzino) ATTRIBUTI DINAMICI BASE-LINE VENDITE INCREMENTALI LANCI E CANNIBALIZZAZIONI LEARNING-LOG

14 IL DATO QUANTITATIVO (sia consuntivo che previsionale) VIENE ACCOMPAGNATO DAI PARAMETRI INFLUENTI CHE LO GIUSTIFICANO per il NORMAL TRADEcoperture clienti acquisto medio frequenze di acquisto per il TRADE EVOLUTOponderata 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 APPROCCIO PREVISIONALE NOVITA !

15 TECNICHE PREVISIONALI PER IL CONTROLLO AVANZAMENTO VENDITE DIVERSE PER PRODOTTI CONTINUATIVI E STAGIONALI continuativi continuativi BASE-LINEANALISI DEI TRENDS VENDITE INCREMENTALIBANCA DATI EVENTI NIELSEN/IRI LANCI/CANNIBALIZZAZIONI stagionali stagionali ANALISI CAMPIONARIECLIENTI COMUNI CLUSTER ANALYSISFEDELTA ANALISI MULTIVARIATETURN-OVER NOVITA !

16 PRODOTTI VENDITE TOTALI VENDITE INCREMENTALI BASE LINE STRATEGIA DI BREVE TERMINE promozionalità STRATEGIA DI MEDIO TERMINE mix dofferta RISULTATO DELLA STRATEGIA DI LUNGO TERMINE fase del ciclo di vita Pressione Promozionale Efficacia Modifiche alla gamma dofferta Lanci/Cannibalizzazioni Investimenti pubblicitari Penetrazione Rotazioni pubblicità

17 CLIENTI NUOVI CANALI COMPORTAMENTO DEI CLIENTI turn-over fedeltà modalità dordine tempi di acquisto richieste di servizio migrazione tra i canali concentrazione/polverizzazione dei pdc ruolo e peso dellintermediazione DINAMICHE DI CANALE

18 Relazione con i fatti rilevanti

19 COSA SONO: sono tutti quei fatti programmati o accidentali che originano discontinuità temporanee o permanenti nelle serie storiche Sono raggruppabili per tipologia, intensità, estensione ed agiscono su: rotazioni distribuzione Identificare plausibili relazioni di CAUSA – EFFETTO significa realizzare un poderoso strumento di supporto alle decisioni (BUSINESS INTELLIGENCE) LEARNING LOG

20 BANCA DATI EVENTI NOVITA ! 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

21 Promozioni UN CAPITOLO MOLTO IMPORTANTE E COSTITUITO DALLE

22 PROMOZIONI NOVITA ! Ex-post Identificazione delle vendite promo e delle vendite std Calcolo delle base-line e delle vendite incrementali Pianificazione di medio/lungo periodo (budget o pianificazione vendite) Ipotesi di Pressione Promozionale e di efficacia attesa Calcolo volumi complessivi di vendita Programmazione di breve periodo Identificazione delle SKU e dei Clienti e/o canali oggetto di promozione Stima vendite std e vendite promo Stima quota base-line e quota Vendite incrementali

23 Programmi promozionali W9836W9837W9838W9839W9840 W9841W9842 W9843 W9844W9845W9846W9847W9848W9849W9850W9851W9852W9853W9901W9902 W9903W9904W9905W9906 W9907 W9908W9909W9910 BaseEventPlan settimane udv

24 GESTIONE DEL CALENDARIO PROMOZIONALE (collaborative input) Budget pressione efficaciasconti ICCC (valutazione economica delle promozioni) promozioni-impegni promozionali ROI - efficaciaplanning PREVISIONE (vendite incrementali rispetto alla base-line) operativa Systematic Promotion Planning & Evaluation

25 GESTIONE 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

26 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 ponderata y = -1E-05x 3 + 0,0007x 2 - 0,0021x + 0,0248 R 2 = 0,9908 0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% settimane del 2000 Peso ponderale fatto 100 i trattanti totali 2000

27 Campagne Pubblicitarie

28 DUE PERCORSI PREVISIONALI Top-downBottom-up CON RICONCILIAZIONE DEI DATI

29 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 dellordine) NON PERCEPIBILI ANALIZZANDO IL SOLO POTENZIALE DI PRODOTTO. IL PROCESSO TOP-DOWN CONSENTE INOLTRE SIMULAZIONI UTILI AI FINI DELLELABORAZIONE DEI BUDGET. NOVITA !

30 PROCESSO PREVISIONALE IL PROCESSO PREVISIONALE PUO ESSERE DIVISO IN DUE FASI DISTINTE MA STRETTAMENTE COLLEGATE: fase progettuale fase di monitoraggio e controllo

31 IDENTIFICAZIONE DELLE INIZIATIVE COMMERCIALI E DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVI RISULTATI ATTESI EVENTI/ EFFETTI lanci promozioni VENDITE sell-in sell-out BUSINESS INTELLIGENCE COLLABORATIVE INPUT STORIA RISULTATI ATTESI EVENTI PIANIFICATI FUTURO EVENTI IN CORSO RISULTATI OTTENUTI ORDINI MODELLI PREVISIONALI PRESENTE Ipotesi a t = 0 PROMO LANCI PIANO OPERATIVO CONTROLLO DEGLI OBIETTIVI SEGNALAZIONE DISCORDANZE OPERAZIONI INTERPRETAZIONE DELLE DISCORDANZE DATAWHAREHOUSE GENERATINGDEMAND ENSURINGSUPPLY

32 FASE 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 limpatto di una promozione stimare limpatto di un nuovo assetto

33 FASE PROGETTUALE IN TAL SENSO SONO/SI STANNO SVILUPPANDO MODELLI TEORICI DI PREVALUTAZIONE (ipotesi a t = 0, cioè prima che levento 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 aziendali

34 FASE DI CONTROLLO AVANZAMENTO IL MONITORAGGIO SISTEMATICO andamento => obiettivi definiti E 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.

35 FASE 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 L85%

36 INPUTPrevisioni SAS Miner a livello Segmento/Mese e Prodotto/Settimana OUTPUTPrevisioni 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 Gestione Operativa delle Previsioni

37 Flusso delle informazioni Segmento Prodotto Tipologia Gamma Merceologia Previsioni Miner Previsioni Coeff PrevisioniCoeff PrevisioniCoeff Previsioni Flusso Top DownFlusso Bottom Up Informazioni al dettaglio: MESE - RETE Prodotto Previsioni Miner Dettaglio: SETTIMANA - CANALE Dettaglio: SETTIMANA - CANALE ITEM PrevisioniCoeff Previsioni di domanda / uscita fatturato a livello ITEM

38 AREE DI OPPORTUNITA (SOTTOPRODOTTI) GLI STRUMENTI SVILUPPATI CONSENTONO DI SUPPORTARE MEGLIO I SEGUENTI PROCESSI/ATTIVITA BUDGETING ANALISI PORTAFOGLIO CLIENTI/PRODOTTI GROCERY ANALISI PRESSIONE PROMOZIONALE ED EFFICACIA PROMOZIONI SCHEDA CLIENTE ANALISI OPPORTUNITA/RISCHI DI PRODOTTO CANALE OTTIMIZZAZIONE ASSETTI AMBIZIONI INTEGRAZIONE DI TUTTO IL PROCESSO SCHEMA

39 OBIETTIVI DI BU utile crescita reale DEFINIZIONE DEL PIANO DELLE AZIONI COMMERCIALI ANALISI DEL MERCATO consumi concorrenza prezzi PERFORMANCE DI PRODOTTO Penetrazione Rotazioni (trend - ciclo di vita) ANALISI DELLE OPPORTUNITA/RISCHI DI PRODOTTO E DI CANALE DEFINIZIONE PRIORITA DI AZIONI I & R QUANTIFICAZIONE EVENTI Volumi Parametri chiave CM/BU RIPARTIZIONE DEGLI OBIETTIVI X STRUTTURA MKTG E PER CANALE VERIFICA DI REALIZZABILITA DEGLI OBIETTIVI PROGETTI DI I & R BUDGETING PIANO DELLE INIZIATIVE PROMO-PUBBL VOLUMI ATTESI VARIABILI CHIAVE

40 RIPARTIZIONE DEGLI OBIETTIVI NEI PRODOTTI, NEI CANALI, NEL TEMPO CALENDARIO ATTIVITA COMM.LI (iniziative, eventi) CLUSTERIZZAZIONE PRODOTTI category (modalit à di consumo) CLUSTERIZZAZIONE DEI CLIENTI assortimento, comportamento di acquisto ) PROFILI TIPICI dinamiche di sviluppo temporale degli eventi MIX potenziali per SKU CONTROLLO AVANZAMENTO SELL-IN ATTESO SELL-IN EFFETTIVO Volumi COPERTURE CLIENTI ROTAZIONI PEI INIZIATIVE ALTERAZIONI STOCK DI CANALE Parametri che lo spiegano NUOVI OBIETTIVI NUOVE INIZIATIVE PREVISIONI OPERATIVE

41 FORMAZIONE 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 ANCHESSI PREDEFINITI ABBIAMO BANCHE DATI TRA LORO ALLINEATE E CORRELABILI (sell-in, resi, eventi, Nielsen,…) ABBIAMO STRUMENTI PER LANALISI MULTIDIMENSIONALE (guide, OLAP) ABBIAMO STRUMENTI PREVISIONALI EVOLUTI (miner)

42 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. LOBIETTIVO 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.

43 DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVI OPERAZIONI INTERPRETAZIONE DISCORDANZE PIANO OPERATIVO CONTROLLO DEL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI E SEGNALAZIONE DISCORDANZE CONTROLLO DELLAVVERARSI DELLE IPOTESI FATTE proiezioni previsionali Ipotesi Simulazioni BUSINESS INTELLIGENCE Ipotesi a t = 0 BUDGET INIZIATIVE COMMERCIALI I & R

44 LOGICHE GENERALI Processi di Pianificazione e controllo ILLUSTRAZIONE PARTI REALIZZATE E GIA FRUIBILI Analisi multidimensionali Previsioni top-down Previsioni bottom-up Reports generabili STRUMENTI a cosa servono come si usano Tabelle pivot WEB-OLAP Guide PROPOSTE DI PERCORSI METODOLOGICI per lanci, promozioni, etc PERCORSO FORMATIVO PROPOSTO Parte informativa

45 ESEMPI DI IMPIEGO PER ANALISI DI BUSINESS INTELLIGENCE (Demo) (Esempi di domande/risposte) lanalisi dei trends di aggregato, lanalisi dello spostamento dei mix di canale e di prodotto quali Insegne/gruppi/clienti portano l80% 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 lanalisi 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 levoluzione 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?

46 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 LEARNING

47 OBSOLETI PRODOTTI FINITI-50% -95% MATERIALI-30%-50% LIVELLO DI SERVIZIO VENDITE PERSE 2% 0,5%0,2% ORDINI MODIFICATI20%5%2% AFFIDABILITA 65-70%80%90% PROGR. DI PROD. PrimaOraObiettivo finale ACCURACY ACCURACY60-70%80-85%90% EFFETTI QUANTIFICATI

48 EFFETTI NON QUANTIFICATI REALISMO DEI PIANI COMM.LI PERFORMANCE DELLE PROMOZIONI INDIVIDUAZIONE DEI RISCHI/OPPORTUNITA DI PRODOTTO E DI CANALE INUTILI E COSTOSE FORZATURE INCREMENTO DEI RESI OTTIMIZZAZIONE SPENDING INNOVAZIONE/RINNOVAMENTO POCO MIRATI NON SFRUTTAMENTO DELLE AREE POTENZIALI


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