Reducing Overhead and Risk for the Manufacturing Industry

Reducing Overhead and Risk for the Manufacturing Industry

Considerations are vast in the reduction of overhead and risk for the manufacturing industry. Especially when you’re looking at adapting your business to dynamic market shifts. We are here to help simplify the process.

What Is Overhead and Risk in the Manufacturing Industry?

In simple terms, overhead is the sum of ongoing business expenses not associated with the production process.

  • Manufacturing overhead such as plant costs, salaries
  • Selling and administrative costs
  • Corporate salaries

Risk refers to the risks incurred by manual processes, which can be broken down into three key areas. These are:

  • Ease of management of complex pricing strategies
  • Eliminating the friction from quoting and negotiations
  • Reducing the manpower required to manage rebates

Requirement 1: Make It Easier for My Team to Manage Complex Pricing Strategies

Reducing overhead and risk requires acknowledgment of the common complex pricing strategies businesses face. As businesses have become increasingly advanced, so have their pricing strategies. Processes and systems often remain the same while more and more elements are added to the pricing strategy and tactics, resulting in a lack of integration and automation of key systems. These often lead to businesses being unable to manage their pricing strategies effectively. The more bloated and complex the pricing strategy becomes, the greater the risk of getting prices, accruals, or payouts wrong.

Using Dynamic Pricing to Reduce Overhead and risk

Dynamic pricing, at its core, involves continuously adjusting prices to meet real-time supply and demand. This can happen in minutes as advanced pricing software analyses the market you reside in and adjusts accordingly. To put it into perspective, Amazon is one of the largest retailers in the world utilizing dynamic pricing. They update their prices every 10 minutes according to a great many predefined criteria and the market as a whole.

There are many distinct benefits to dynamic pricing and few drawbacks. First of all, contrary to popular belief, it gives you far greater control over your pricing. With automated dynamic pricing, it might seem as though you’ll no longer have control over the many complex elements that your pricing strategy is composed of. When in fact, you gain access to far more options to improve your pricing. For example, you can compare your prices in real time against your competitors and adjust accordingly, as well as gain a clearer understanding of your current supply and demand.

Many businesses worry that dynamic pricing will send the wrong message to their customers and clients, and that seeing prices rise and fall will eventually be harmful for their brand. However, dynamic pricing can help to strengthen a brand’s image. By setting a base price for profitability, the brand can launch seasonal and promotional offers without losing profit – not to mention the increased levels of service that come part and parcel with dynamic pricing.

What’s more, switching your complex pricing system when considering how to reduce overhead and risk will help you to save money in the long run. Not only will the reduction of manual tasks cut down your overhead, but dynamic pricing often leads to increased sales and profit because of the powerful insight it brings. A fantastic example of this is when Walmart adopted dynamic pricing. They now alter their prices nearly 50,000 times in a single month, which led to an increase in global sales of 30% on its implementation during 2013.

Pricefx’s PriceBuilder supports price policy definition, the setting up of price guidelines, calculations and simulations of gross, special and net prices. It allows you to integrate with price lists, Excel, business intelligence, ERP and CRM systems seamlessly to make adjustments in real time. The software specializes in mapping out pricing strategies and conducting automated monitoring of them.

PriceBuilder allows you to define a pricing strategy specifically tailored to your business and your customers by using a wide array of available factors. It centralizes your pricing based on global, regional, customer, segment, or any other business hierarchy levels, all within one application. What’s more, you can dynamically segment your customer bases according to market, cost-plus, value-based or mixed pricing strategies. It also allows you to create real-time pricing simulations to test the effect discounts and special offers have on your margins.

All of which is achieved by the three-step PriceBuilder process.

Implement

PriceBuilder allows you to quickly analyze pricing logic, define calculation schema and load all relevant pricing data. You can also automate data flows with the help of scheduled data loads or Pricefx PFX Platform.

Execute

It gives you the ability to grow with ease as your business expands, while supporting new business units, products, currencies and markets with varied calculation methods.

Results

Achieve fast, intuitive and self-sufficient definitions and executions of price calculation schemes.

Requirement 2: Eliminate the Friction from Quoting and Negotiations

One of the more difficult elements of pricing when considering how to reduce overhead and risk is quoting and negotiations. At this stage, both parties are attempting to raise their position in order to achieve the best outcome. However, the manufacturing industry often incurs significant overheads during this process due to several reasons.

Long CPQ cycles (configure, price, quote) can have incredibly detrimental effects on the negotiation process. The longer spent manually configuring and pricing, the more overhead costs you will incur. What’s more, the less automated and integrated this process feels, the more likely you are to lose deals. Lost deals are another risk as a customer or client could pull out for a great number of reasons at any stage during the sales process. This will not only lead to a loss of potential profits, but it will also increase your overhead as a new sale must now be made in replacement.

One more way in which quoting and negotiations can cause overhead and risk is through discounts. With complex pricing strategies and a lack of dynamic pricing, even if a discount leads to a sale, it can actually be detrimental to the business’s profits. Often businesses will reduce their fees and offer discounts in order to bring in new clients. However, these clients are now paying less than you need to make the desired profit and are more likely to expect a discount in the future. To make matters worse, these types of clients often fail to appreciate the value in the work you do, demanding more work, which will further increase your overhead and reduce profit further.

Typically, these issues are sustained by a reliance on rigid legacy, home grown or manual quoting processes. Negotiations and quoting, like pricing, need to be dynamic and adaptable. A business who refuses to move away from these legacy systems will most likely continue to make the same mistakes and increase overhead and risk in the future.

Utilizing Fully Automated Quote Generation and Dynamic Discount Approval Workflows

By adopting fully automated quote generation and dynamic discount approval workflows, you can mitigate the overhead and risk brought on by legacy processes. Pricefx’s QuoteConfigurator solution supports your sales and back office teams with CPQ, calculation and simulation capabilities. The goal of this software is to be a fast and error-free response to price inquiries and reduce your overhead.

Within QuoteConfigurator, you can set the price and margin limits of your products based on list price, volume price and many other distinct categories. It provides seamless integrations with SAP C4C, Salesforce, Microsoft Dynamics and any other CRM solution you are working with. QuoteConfigurator’s dynamic segmentation works based on conformity checks, dependencies, and other factors relevant to your company, allowing you to segment prices dynamically. All of which allows your sales team to access similar customer purchases and products to up-sell and cross-sell to increase the sizes of all their sales.

QuoteConfigurator can achieve all this by following its three-step process.

Implement

QuoteConfigurator quickly analyzes your current quote and deal management process, then defines the required price attributes and parameters to construct a logic. You can set up advanced team workflows for timely quote approvals.

Execute

It allows you to respond to requests far faster and offer price quotes with greater accuracy and confidence than ever before.

Results

You can utilize the quick, industry-leading CPQ, embedded configurations, and price calculations, all supported by contextual inline analytics and optimized AI-driven pricing guidance.

Requirement 3: Reduce the Manpower Required to Manage Rebates

Rebates are a best practice but managing rebates often requires a significant amount of finance manpower and many valuable resources are wasted whilst processing them. The bulk of issues stem from manual workflows for tracking, validating and issuing rebates, and failing to deliver fast and reliable results. All the time spent on manually trawling through data creates both overhead and risk. Many of the programs used to manage rebates are complex and require a thorough understanding of the software as well as your full attention for extended periods of time.

When considering how to reduce overhead and risk in regard to managing rebates, businesses should look towards purpose-built functionality for end-to-end incentive performance management. More specifically, this involves utilizing management software that automates the rebate management process in order to massively reduce overhead to track, accrue, credit, and payout rebates. As you see the overhead and cost fall, your business will become far more automated and streamlined. Not only will this free up untold amounts of manpower and hours, but it will also establish a system of full transparency across your rebates. Whilst this may initially seem like just an added bonus, it yields incredible long-term benefits for your business such as an improved brand image, increased profitability and more future potential for growth.

Adapting to Automated Rebate Management

With a more integrated and automated rebate management system in place, you will start to see profitability rise as overhead costs fall. RebateManager by Pricefx is a rebate management solution that powers the definition, management and calculation of payments of special off-invoice conditions, including rebates and credits. What’s more, it establishes full transparency across the entire price waterfall.

Within RebateManager, you can manage approvals in one centralized location and transfer them from your pricing software to your accounting systems with ease. It allows you to create custom dashboards and set user roles, entitlements and audits with absolute transparency. RebateManager has the ability to build rebates, bonuses and any other off-invoice agreements based on your products, volume and many more categories right within the module. Finally, you can set custom review and approval processes and simply integrate them with your CRM and other payment systems.

RebateManager follows a dedicated three-step process.

Implement

RebateManager can quickly analyze current or envisioned off-invoice condition frameworks, then set up your rebate library for immediate use.

Execute

You can optimize net prices, manage accruals and payouts, and perform periodical reviews of your rebate library, then make adjustment and additions based on changing customer relationships and market conditions.

Results

Make use of centralized definition, maintenance, accruals, simulation and triggering of the payout process for all off-invoice and special conditions.

Special thanks to @Duncan Hendy from Pricefx

Drawing A Value Map-Benefit Perceptions

Value mapping

Value Maps provide a useful framework that helps visualize a product’s positioning in the market.

Building on our basic computer system example, the experience of Alpha Computers shows how internal misperception can skew value analysis and how an accurate value map can suggest profit-building actions. Alpha supplied advanced computer networking systems and prided itself on its engineering skills and its ability to deliver high technological performance at a reasonable cost. Unfortunately, much to its surprise, Alpha had begun losing market share.

To help diagnose the problem, Alpha built the value map shown in Exhibit 4-3, based on their internal understanding of how customers perceived benefits and price in its market. Perceived price was believed to be straightforward since industry prices were scrutinized carefully by outside analysts, published routinely, and highly transparent. Also, the mix of volume discounts, rebates, and payment terms offered by computer makers was on average fairly standard. Alpha was also comfortable with its internal understanding of the benefit attributes that drove customer systems choice: It believed customers chose networking systems based primarily on processor speed and system reliability.

No alt text provided for this image

Using its internal views on benefits and price, Alpha plotted itself and its key rivals—Ace Computer, Keycomp, and Baseco—on the value map. Alpha saw itself in a value-advantaged position, meaning it should have been picking up rather than losing market share. Ace was the obvious premium competitor, ranking highest in price as well as in system speed and reliability. But compared to Keycomp, Alpha’s computers were not only cheaper but also faster and more reliable. Company managers were stumped to find an explanation for their server’s disappointing market performance. Why were they losing share instead of gaining share as their value map would seem to predict they should?

Alpha faced a common problem. It understood its products well, but not its customers. Although managers thought technical superiority was important, they never took the time to research carefully what attributes customers considered when choosing network servers. To determine exactly what perceived benefits drove customer choice, Alpha’s marketing department stepped back from its assumptions and commissioned a market study. Sixty buyers in Alpha’s targeted customer segment were interviewed about their criteria for selecting a network server supplier.

The first steps were to understand clearly which benefits were important to the market and to compare Alpha’s relative performance in those areas against the competition. Using conjoint analysis, Alpha identified the key buying factors that were important to the marketplace. The results, shown in Exhibit 4-4, revealed that system speed was indeed very important. The next factors, in order of importance, were professional services (the technical skills of the sales and professional staff), system interoperability (the ability to communicate with other systems), and system reliability.

No alt text provided for this image

Further insights arose when Alpha compared its performance against the competition based on these key factors. While system speed was important, as Exhibit 4-5 shows, all of the main players were comparable on this attribute. Alpha’s slight system speed advantage over Keycomp was not a critical factor in driving customer decisions because both met minimum requirements. However, there was a distinct gap in other benefits, such the perceived quality of professional services and system reliability. In these areas, which were the key differentiating factors of customer choice, Keycomp performed much better than Alpha.

No alt text provided for this image

Exhibit 4-6 shows a more accurate value map based on customer perception of benefit attributes and the performance of suppliers against those attributes. Since Keycomp scored well on attributes most important to customers, it sits in a value-advantaged position despite its higher price, which explains why that company was gaining market share. Alpha has shifted into a value-disadvantaged position since it performed relatively poorly on the attributes most closely linked to buying decisions. The reasons for Alpha’s poor market performance were now clearer.

No alt text provided for this image

Armed with these fresh insights, Alpha began a crash program to tackle its problems. Many of its customers faced compatibility problems linked to their enterprise resource planning (ERP) system, as well as configuration and energy usage problems. These problems were corrected with a minor rewrite of the software and the introduction of a standardized configuration tool. Reliability problems from an earlier generation continued to taint the market’s perception of Alpha’s new system, so the company mounted an aggressive marketing campaign to demonstrate the reliability of the latest model. And finally, the sales and professional staff were given new training and improved configuration tools that simplified the sales process and better-matched customer integration requirements.

Within six months, Alpha shifted its position on the value map dramatically, as shown in Exhibit 4-7. Customer perception of the benefits of Alpha’s new systems improved so much that it was able to increase its price by 8 percent and regain 5 percent of market share. The price and volume increase more than doubled the company’s operating profits in this product line.

The key to success is often gaining a clear understanding of the real attributes driving customer choice and their relative importance.

No alt text provided for this image

What does the Alpha Computer case show us about managing value?

  • First, the key to success is often gaining a clear understanding of the real attributes driving customer choice and their relative importance. Trusting internal perceptions of which attributes drive customer choice, rather than information from the customers themselves, can be a fatal mistake.
  • Also, in many situations, softer, nontechnical attributes like perceived reliability, support quality, and the ease of doing business can match or outrank measurable technical features in the minds of customers, especially when several suppliers can meet most customers’ minimal technical requirements.

Channel partners create an added complexity to understanding a company’s value position. These intermediaries run the gamut from retailers and distributors, who simply include a company’s products on their shelves or in their catalogues, to value-added resellers (VARs), who perform a wide range of services linked to the product, such as design, modifications, installation, and maintenance. Whatever the relationship, the channel partner becomes an integral component in the delivery of benefits and value to the customer and must therefore be carefully managed.

When dealing with channel partners, a company must face an unavoidable conflict: Its partners’ economics often are based on getting the best price from their suppliers, suggesting that it would be smart to play down a product’s actual benefits when dealing with their suppliers. But a partner must also actively promote the product to its own customers—in other words, emphasize these same benefits. These conflicts and dilemmas make it more difficult for the supplier to get an accurate reading of end-user demand, as well as a true measurement of the benefits being delivered to and through its channel partners. Although the water here is murkier, a company must endeavour to use the same standards for understanding the benefits delivered to and through its channel partners as it does in other situations.

The Price/Volume Trade-Off, Price Elasticity

Price Elasticity

All businesses have to choose … between price and quantity sold. … That’s the fundamental truth behind the demand curve, … but how do you balance these two factors? This inevitably leads us to the age-old question of the price/volume/profit trade-off, that is also called price elasticity: If I lower my price, can I increase volume enough to generate more operating profit? Exhibit 1 explores how that trade-off works—or, more accurately, does not work. If a business takes steps that effectively reduce average prices by 5 percent, how much of a volume increase would be necessary to break even on an operating profit basis?

Based on global 1200 average ecomomics
Exhibit 1

With economics similar to the Global 1200 average, a 5 percent price decrease would require a 17.5 percent volume increase, not to increase operating profits but just to break even. Such an increase is highly unlikely. For a 5 percent drop in price to generate a 17.5 percent volume rise would require a price elasticity of –3.5:1. That is, every percentage point drop in price would have to drive unit volume up by 3.5 percent. Experiences in real markets show price elasticities commonly reach a maximum of only –1.7:1 or –1.8:1. On rare occasions, usually for consumer items purchased on impulse, it might be as high as –2.5:1. In the real world, –3.5:1 price elasticity is extremely rare. Thus, the basic arithmetic of decreasing price to increase volume to increase profits just does not add up. Note that you should do this calculation using the economics of your own business to confirm how the price/volume/profit trade-off works for you.

1. So the first reason pricing is so important is that profits are extremely sensitive to even minute changes in prices.

2. The second reason managing pricing is so important is because even if nothing changes internally, most companies, whether selling to consumers or to businesses, face unprecedented downward pressure on prices. If nothing is done, these external forces will depress prices and erode profits quickly.

3. The last reason why building a price advantage in your business is so important goes beyond profit economics or market forces to the spirit, heart, and pride of an organization.

Source : From the book of Price Advantage

Pricefx Fiyatlama Sorununu Nasıl Çözer Ve Kar Kayıplarını Nasıl Tespit Eder ?

Fiyatlama ve kar kayıpları

Doğru fiyatlama ve devamında kardaki artış. Doğru fiyatı tanımlamak aslında basit ama uygulamak zor. Doğru fiyatlama stratejisi için fiyatın doğru hesaplanması ve konumlandırmanın iyi yapılmış olması gerekiyor. Fiyatlama temelde maliyet+ yada rekabet bazlı olarak yapılıyor. Ancak fiyatlamanın en önemli işlevi ise işletmenin operasyonun karının temel belirleyicisi olmak.

Kar kayıplarını tespit etmek için liste fiyatından fatura fiyatına ve cepte kalan fiyata yani “Pocket Price” ulaşana kadar karın azalmasına sebep olan indirim ve rebate’lerin (Geri ödemeler) bilinmesi ve …. Fiyat şelalesi aşağıda gördüğünüz bir bar grafik. Liste fiyatından fatura fiyatına kadar olan alanda “İndirim ve promosyonlar” yer alıyor. Fatura fiyatından cep fiyatına kadar olan alanda yani “off-invoice” alanında rebate’ler yer alıyor.

Yazımın bu son bölümünde cep fiyat analizini ve cep fiyat şelalesini en hızlı ve esnek bir şekilde kullanmanızı sağlayacak olan çözümümüz PriceFx ‘den bahsedeceğim. PriceFx, bünyesinde 100’den fazla makine öğrenimi algoritması barındırdan yüzlerce hatta binlerce ürünün belirlediğiniz kurallara göre fiyatlamasını yapabilen, istediğiniz segmentasyonda karlılığınızı anlık olarak görüntüleyebilen, ve en önemlisi de karınızın nerelerde sızıntıya uğradığını görüntüleyebilen bir Saas çözümüdür. Reputazyon olarak PriceFx’in Türkiye strateji ortağı olduğumuzu belirtmek istiyorum. Bu ortaklık sayesinde Türkiye’de fiyatlama ve karlılık konusunda sıkıntıları olan orta ve büyük çapta B2B yada B2C formatında çalışan işletmelere danışmanlık ve destek veriyoruz. 

PriceFx 7 modülden oluşuyor ve ihtiyacınıza göre istediğiniz modülden başlayabiliyorsunuz. Sloganı ise 3F. Yani Fast, Flexible ve Friendly. Yazılımı istediğiniz esneklikte özelleştirebiliyorsunuz.  SAP’nin gold partneri olduğumuz için ERP sistemi SAP olunca çok daha hızlı şekilde entegre edebiliyoruz. Oracle vb diğer ERP sistemlerine de hızlıca entegre olabiliyoruz. Bu hızın sonucu olarak normalde 18 ay olan sektör ortalamasının çok altında bir süre olan 18 haftada entegrasyonu tamamlayabiliyoruz ve hızlıca kullanmaya başlayabiliyorsunuz. Sistem aylık ödeme sistemine dayanıyor ve devam etmek istemezseniz sistemi kullanmayı bırakabiliyorsunuz. Şunu da belirtmek de büyük fayda var, müşteri elde tutma oranmız (customer retention rate) 98%. Bu oranın büyük bir başarı olduğunu takdir edersiniz.

PriceFX sadece fiyatlama ve karlılık üzerine çalışıyor ve şirket satın almaları ile her geçen gün daha da fazla yapay zeka kullanımı ile kullanıcılarının işlerini daha da fazla kolaylaştırıyor. 

Yapılan araştırmalara göre kar kayıpları bir işletmenin toplam cirosunun yaklaşık %4,4 üne, başka bir araştırma da brüt karın yaklaşık 2,5%’ine ulaşabileceğini gösteriyor. Bu kar kayıplarını engelleyebilmenin anahtarı da her bir işlem bazında karlılığı kontrol edebilmekten geçiyor. PriceFx’in üstün işlem bazında karlılık gösterimi sayesinde karınızın kasada kalmasını sağlayabiliyorsunuz. 

Fiyatlama için PriceAnalyzer ve PriceBuilder beraber yada ayrı ayrı çalışabiliyor. Kar kayıplarının tespit edilmek için PriceOptimizer modülünü kullanabiliyorsunuz.

Mehmet Sarı

Arelyz Yapay Zeka Çözümleri

Fiyat Şelalesi ile Fiyatı %1 Artırmanın Karlılığa Olan Etkisini Görmek

Fiyat Şelalesi ile Fiyatı %1 Artırmanın Karlılığa Olan Etkisini Görmek

Yazının bu bölümünde gelir/kay kayıplarının nasıl ortaya çıkarılabileceğinden ve fiyat şelalesi kavramından bahsedeceğim. 2000’li yılların başında McKinsey & Co bir yaklaşım olarak “Cep Fiyat Şelalesi” konseptini tanıttı. Aşağıda bir örneğini bulabilirsiniz.

“Pocket Price” yani “Cep Fiyatı yada işlem fiyatı” nın tanımını şu şekilde yapabiliriz. “Cep fiyatı”, ilgili tüm indirimler, promosyonlar ve ödenekler/giderler muhasebeleştirildikten sonra müşteri tarafından belirli bir işlemde ödenen efektif fiyatın bir ölçüsüdür.

Cep fiyatı/işlem fiyat şelalesi”, bir şirketin fatura tutarının müşteri tarafından ödenen gerçek tutar yani işlem fiyatına ulaşana kadar nasıl aşındığını gösterir. Fiyat şelalesinin nasıl kullanılacağını da yazının ilerleyen bölümünde açıklayacağım.

1’in gücü:

Karı artırmak için birkaç faktör var. Aşağıdaki grafik, karı artırmak için gerekli faktörleri ve yukarı yönde arttıklarında kara olan etkilerini gösteriyor. Çalışma 2,463 şirketin verilerine dayanıyor.

Gelişmiş fiyatlandırmanın kaldıraç ve getirisi yüksektir. Örneğin, hacimde% 1’lik bir artışın ve fiyatta% 1’lik bir artışın kar sonuçlarını karşılaştırın. Ortalama ekonomiye sahip bir şirket için, birim hacmi% 1 iyileştirmek, fiyatta bir düşüş olmadığı varsayılarak, işletme kârında% 3,3 artış sağlar. Hacim kaybı olmadığı varsayılarak fiyatta% 1’lik bir iyileşme, işletme karını % 11,1 artırır. Fiyat üzerinde yapılacak olan bir iyileştirme, hacim arttırarak yapılacak bir iyileştirmeye oranla işletme karlılığı üzerinde 3 ila 4 kat daha fazla etkiye sahip.

Kar kaldıraçlarının kıyaslaması

No alt text provided for this image
Grafik 1. Kar kaldıraçlarının operasyon karlılığı üzerine etkisi

Grafik 1. Kar kaldıraçlarının operasyon karlılığı üzerine etkisi

Bu grafikten çıkartılacak en büyük sonuç, fiyat karlılık üzerinde etkisi en büyük olan faktördür.

Aşağıdaki başka bir çalışma ise 1500 S&P şirketinin verilerinden elde edilmiştir. Burada yine hacim kaybı olmadığı varsayılarak fiyatta %1’lik bir iyileşmenin işletme karını %8 artıracağından bahsediyor. Bu çalışma içerisinde yer alan şirketlerin sabit ve değişken maliyet oranları diğer işletmeler için kıyas kabul edilebilir. Değişken maliyetleriniz %68’in, sabit maliyetleriniz yüzde 20’nin üzerinde ise maliyet oranlarınızın iyi yada kötü olduğu yönünde bir değerlendirme yapabilirsiniz.  Kaldıraç etkisinin fiyat şelalesi üzerindeki etkileşimini birazdan daha net göreceğiz.

Operasyon karlılığı kaldıracı

No alt text provided for this image
Grafik 2: Operasyon karlılığı kaldıracı

Cep fiyat şelalesi kullanımını büyük bir avantaja dönüştürmenin en önemli yolu, bu yaklaşımı sadece ortalama olarak değil,

  • Ürün
  • Müşteri
  • Konum
  • Satış temsilcisi
  • Ve her bir işlem

Bazında inceleyebilmektir. Bu sayede müşterileri iyi yada kötü müşteriler olarak ayırabilir, onları segmente edebilir, satış temsilcilerinin/yöneticilerinin performanslarını daha ölçülebilir olarak izleyebilir ve onların da kar artırımı çalışmalarında daha önemli noktalara konsantre olmaları sağlanabilir. Satış temsilcileri/yöneticileri az yada çok kar üreten müşterilerini daha çok tanıdıkça fatura sonrası promosyon ve indirimleri yönetme konusunda daha da etkin bir şekilde kurallar koyabilir ve kar sürecinin daha iyi işlemesini sağlayabilir.  

Fiyatlandırma sorunları nadiren basittir ; genellikle çeşitli, karmaşıktır ve bir işletmenin birçok yönüyle bağlantılıdır. Ancak çoğu yönetici, fiyatlandırma sorunlarının çoğunu idare ederken, birçoğu bu en temel yönetim disiplininin kilit bir yönünü gözden kaçırır: “işlem fiyatı yönetimi”. Pek çok yönetici, farkında olmadan, ürünün tüketici ile buluştuğu noktada işlem düzeyinde masada önemli miktarlarda para – potansiyel kâr – bırakmaktadır. Çoğu şirket fatura fiyatını bir raporlama ölçüsü olarak kullanır, ancak fatura ile cep fiyatı/gerçek işlem fiyatı arasındaki farklar, kârın önemli ölçüde azalması anlamına gelebilir.

Bu sorun iki temel kavramı uygulayarak ele alınabilir. Cep fiyat şelalesi ve cep fiyatı bandı. Bu 2 yaklaşım şirketlere ürün fiyatlarının fatura fiyatı ile fiili işlem fiyatı arasında nerede aşındığını gösterir ve şirketlerin bu seviyedeki kullanılmayan fırsatları yakalamasına yardımcı olur.

Yöneticiler genellikle cep fiyatına odaklanmada sorunlar yaşarlar çünkü muhasebe sistemleri, fatura dışı indirimlerin çoğunu müşteri veya işlem bazında toplamaz. Örneğin, ödeme koşulları indirimleri faiz gider hesaplarına gömülebilir, ortak reklam giderleri şirket çapındaki promosyonlara ve reklam kalemlerine dahil edilebilir ve müşteriye özel navlun, diğer tüm ticari nakliye giderleriyle birlikte toplanabilir. Bu kalemler şirket çapında toplandığı ve muhasebeleştirildiği için, çoğu yöneticinin müşteri bazında veya işlem bazında bunları düşünmek zordur.

Cep fiyat şelalesi

No alt text provided for this image

Fiyat şelalesi nin nasıl kullanıldığını bu yazımda da anlatmaya çalıştım.

Gelir ve Kar Kayıpları Nasıl Önlenebilir?

Gelir ve Kar Kayıpları Nasıl Önlenebilir?

Günümüzün artan rekabet koşulları ve pandeminin yeni normali içerisinde şirketlerin gelirleri dikkate alındığında dikkatin en çok yoğunlaşması gereken konunun gelir ve kar kayıpları ‘nın oluştuğu noktaları tespit etmek olduğunu düşünüyorum. Bu noktada sorulması gereken 5n sorusundan iki tanesi,

  • Gelir kayıpları nasıl tespit edilir ?
  • Kar kayıpları nasıl önlenebilir ?
  • Tespit edilen noktalarda şirketler neler yapabilir ?

Büyük veri ne kadar büyük ?

SAP, Oracle vb. büyük ERP sistemleri içindeki veri setlerinin incelenmesi için bu büyük verinin temiz olması ve olabildiğince iyi okunabilecek kalitede olması gerekir. Evrenin oluşum teorisinden hareketle ben, büyük veriyi büyük patlamadan önceki büyük gaz bulutuna benzetiyorum. Çok büyük, dağınık ve düzensizlikleri barındırıyor. Aksiyona dönüşmesi için tepkimeye girmesi, patlaması ve galaksiler, evrenler ve yıldızlar oluşturması gerekiyor. Veriler, okunamadığı ve eylemlere dönüştürülecek ilhamı veremediği sürece bir gaz bulutundan fazlası değil. 

Anlamlandırma

Bilanço ve gelir tabloları içindeki rakamlar yer yer birçok küçük verinin konsolide olarak toplanması ile oluşuyorlar. Bu tablolar hazırlanırken büyük veriye çok da ihtiyaç duyulduğu söylenemez. Ancak büyük veri, kar yada gelirin analiz edilmesi ve kar kayıpları ‘nın tespit edilmesi noktasında bir çok fayda sağlıyor.

  • Bir ürün pazarlama aktivitesinde esnekliği hesaplanmayan bir indirim uygulanabilir. 
  • Aynı ürün birden fazla müşteriye farklı fiyatlar ile satılabilir. 
  • Bir ürünün rekabetteki fiyatları daha düşük olabilir.
  • Faturalandırmadan sonra verilen rebateler (geri ödemeler) tablolarda yeterince iyi görünmeyebilir.

Yukarıda saydığım gerekçeler ile şirketler satış gelirlerinden kayıp yaşarlar.

Ben bu noktada o can alıcı soruları soruyorum arkadaşlarıma:

  • Peki diğerlerine kıyasla düşük fiyattan ürün alan müşterilere uygulanan bu indirim gerçekten gerekli miydi?
  • Kampanyada uygulanan indirim ne kadar gerekliydi? Fiyat esnekliği neydi? Gerekenden fazla bir indirim uygulanmış olabilir mi?
  • Hangi müşteriler iyi, hangileri kötü? Referansınız nedir?
  • Müşterileri kar yada satış gelirlerine göre analiz ettiniz mi?
  • Kar kayıpları ‘nızın nerelerde oluştuğunu biliyor musunuz?
  • Yukarıdaki sorulara cevap verebilmek için sağlıklı bir analiz sisteminiz var mı?

Büyük verinin belirli bir bölümü ile bile ilgilenseniz, zamanınızın büyük bölümünü kaybetmiş olursunuz. Büyük veri yapay zeka destekli yazılımlar ile çok hızlı, kolay ve esnek bir şekilde analiz edilebilir. Nasıl mı? Bir sonraki yazımda nasıl sorusuna cevap vereceğim.

 Benim ilgi alanım daha çok büyük işletmeler. Kobi ölçeğindeki işletme sahipleri ile yaptığım görüşmelerde tespit ettiğim konular ise şunlar:

Kar kayıpları ‘nın bilinirliği

  • Sabit ve değişken gider maliyetleri tam olarak bilinmiyor, tahmin edilse bile bu değerlerin iyi yada kötü olduğunu saptayabilecek ekonomi odaklı bir referans noktası bulunmuyor.
  • Toplam satış gelirlerinden maliyet kalemleri düşüldüğünde geriye kalması beklenen brüt karın neden yıl sonunda kasada olmadığı bilinmiyor.
  • Kar kayıpları, gider kalemleri içinden sadece rakamlara bakılarak tespit edilemiyor.
  • Bütün rakamları anlamlandırabilecek olan veri kaynakları yeterince iyi kalitede kayıt altında tutulamadığı için verilerin söylemek istediği mesajlar alınamıyor.
  • Müşteri segmentasyonu yapılmıyor. Uzun yıllar boyunca fiyat eksenine göre satın alma yapan müşteriler iyi müşteri olarak adlandırılıyor.
  • Yapılan promosyon çalışmaları büyük oranda geçmişten gelen alışkanlıklar ve mevcut rekabet ortamının genel kabulüne göre yapılıyor.
  • “Müşterim beni neden seçsin?” sorusuna cevap verilemiyor. Bu cevap verilemediği için gelirden vazgeçmeye sebep olan indirimlerin gerçekten gerekli olup olmadığı soru işareti olarak kalıyor. 

Mehmet Sarı

Arelyz Yapay Zeka Çözümleri

Finans Alanında Yapay Zeka Ile Karınızı Nasıl Artırabilirsiniz ?

Finans Alanında Yapay Zeka Ile Karınızı Nasıl Artırabilirsiniz ?

Kar ve Satış Geliri Dengesi

Finans alanında yapay zeka uygulamaları karınızın maksimize edilmesi noktasında ihtiyacınız olacak can alıcı çözümler olarak öne çıkıyor.

Finans alanında yapay zeka uygulamaları var mıdır?

Evet, gelişen makine öğrenimi ile birlikte finans alanında yapay zeka uygulamarı vardır ve her geçen gün daha da gelişmektedir.

Finans alanında yapay zeka ile karınızı nasıl artırabilirsiniz ?

İşletmelerin satış yaparken karlarının bir bölümünü indirim yada rebate (fatura dışı geri ödemeler) ile kaybeder. Kar kayıp noktalarının tespit edilmesi zordur, çünkü işletmeler bu kar kayıplarını muhasebeleştirdiklerinde veriler konsolide edilir ve bu önemli noktalar bir yığın içine atılmış olur. Bu zorluğu aşabilmenin temel adımı işlem bazında yani yapılan her satışta karlılığı gözlemleyebilecek yazılım alt yapısına sahip olmaktır. Bu yazılımlar makine öğrenmi ile ürünlerin fiyatlamalarını rekabet ve maliyet odağında hızlı bir şekilde yapabilir ve satış gerçekleştiğinde uygulanan indirim ve rebateleri görüntüleyebilir. İşletmeler bu sayede karın nerelerde kaybolduğuna kolayca odaklabilir. Gerekli önlemleri alabilir. Alınan önlemlerin genel dünya ortalamasında %3 oranında karlılıkta iyileşme sağlandığı görülmüştür. Arelyz olarak karınızı nasıl artıracağınız konusunda işletmelere danışmanlık ve çözümler sunuyoruz.

Büyük veri ne kadar büyük?

Bir pazarlama uzmanı olarak büyük veri konusunda araştırmaya başladıkça gördüklerim, beni hep bir metot belirlemeye itti. (Aşağıda bahsedeceğim konular aslında veri madenciliğinde bazı teknik terimleri adresliyor ama teknik konuşup konuyu dağıtmaya gerek yok diye düşünüyorum)

  1. Elimdeki veri güvenilir bir veri mi ? Her veriyi başka bir departmanın farklı bakış açısına göre eşitlemeye kalkınca tek bir referans noktası almak daha iyi olacak galiba diye düşünmeye başladım.
  2. Veriyi işleyebilecek gerekli donanıma sahip miyim ? Baktım ki sadece binlerce satırlık Excel satış dosyalarını birbirleri ile eşleştirmeye çalışmak bile saatler alıyordu. Çoğunda bildiğim duaları okuyup umarım kilitlenmez diye ümit ediyordum. Bilgisayarın kilitlenmesi riskini düşürmek için Outlook dışında bir uygulama bile kullanamıyordum. Sonra veri madencilerinin neden Shrek bilgisayarı (ebatları çok büyük olduğu için bu adı verdim) kullandıklarını anlamam uzun sürmedi. 
  3. Verileri işledim, donanım da yetti, peki bu veri seti bana hangi mesajı vermeye çalışıyor? Bu yüzden anlam çıkarmamı kolaylaştırması için dashboard yani gösterge panelleri oluşturmam gerekti. Bu da tamam.
  4. Baktım ki hala, veri ile sağlıklı iletişim kuramıyorum görselleştirmem gerektiğini fark edip BI programları kullanmaya başladım. Bence en zor kısım burasıydı. Çünkü bu nokta “state of art” noktası. Rakamların vücut bulup el hareketleri ile bir şeyler anlattığı nokta.
  5. Şirketin kullandığı sadece 1 tane sistem olsa da tüm veri oraya aksa keşke hayali. Bu bir hayal, çünkü ERP sistemleri aslında birbirinden bağımsız onlarca yazılımın üzerine inşa ediliyor. Satış verilerini segmente etmek istedikçe başka bir CRM datası veri tabanına yolum düştü.
  6. Farklı mahallelerin delikanlıları olan CRM veri havuzu ile satış veri havuzunu birleştirmeye başlayınca bu veri havuzlarında yüzmeye başladım. Boyum bu havuzun yüksekliğine yetti ve veriyi anlamlandırıp doğru soruları sormaya başladım.

Doğru cevabı almak için doğru soruyu sormaya başlamak beni bir süre mutlu etti ama içimdeki büyüyen huzursuzluğu anlamak için biraz daha zaman gerekliydi. Mutluydum ama çok uzun sürmedi ve şöyle bir anda buldum kendimi: Tamam doğru soruları soruyordum ama cevaplar başka veri havuzlarının içindeki yapraklara her sabah yazılıyordu ve sadece akşama kadar kalıyordu. Bu kısa sürede cevabı bulmaya çalışıp bulsam bile veri akmaya devam ettiği için cevaplar da değişebiliyordu.

Doğru sorulara doğru cevapları verebilmek için hiç durmadan sormaya devam etmek gerekiyor. Basit yöntemler ile sabah başlayıp akşama kadar keşfettikleriniz sadece o günün sonuçları olarak kalabiliyor. Yani bu büyük veri ile baş etmek imkansız. Bunu da yazılımların yapması gerekiyor ve yapay zekanın da işin içinde olması gerekiyor.

Finans alanında yapay zeka

Finans alanını doğru tanımlamak gerekirse finans alanından kastım karlılık. Karınızın hangi noktalarda kaybedildiğinin tespit edilmesi. Sadece tespit etmek değil aynı zamanda önlem tavsiyeleri de almak da önemli. Hedeflediğiniz karı yakalayabilmek için hangi indirimleri vermemeli yada satış fiyatınınız ne kadar olmalı? gibi soruların yanıtlarını bulmalısınız.

Gün içinde yapılan onlarca belki yüzlerce satış işleminin her birisinin içinde karınızda erezyonlar oluşur. Satış gelirinden indirimler, primler, özel iskontolar ve pazarlama giderleri derken karınız azalır. Bu erezyon noktaları ERP sistemleri içinde sadece raporlanabilir. Yapay zeka ile tüm kaçak noktaları tespit edilebilir ve hedef kar için satış fiyatı ne olmalı sorusuna net bir cevap verilebilir. Bunun yanında sorgulayıcı bakış açısı ile acaba kampanyalarınızda gerçekten bu indirimi vermenize gerek var mıydı? BU indirimi vermeden yada daha az bir indirim uygulayarak da kampanyadan aynı etki alınabilir miydi? Simülasyonlar ile bu sorulara cevap verilebiliyor. Bunun için büyük veriden yararlanan yapay zeka’ya ihtiyaç duyuyoruz.

Kar kaçaklarının nasıl tespit edilebileceğini bu yazımda anlatmaya çalıştım.