Utilizzo di piattaforme SaaS per quotazioni accurate per nuove attività

utilizzo di piattaforme saas per quotazioni accurate per nuove attività
Fonte immagine: Cledara

Per molti decenni, le aziende sono sopravvissute prima dell'era dei computer, facendo preventivi per affari utilizzando solo registri cartacei e cartacei e libri di cassa, quindi perché qualcuno dovrebbe aver bisogno di un software per computer specifico per produrre preventivi per clienti nuovi e potenziali?

In effetti, si potrebbe sostenere che molte aziende potrebbero sopravvivere senza computer, anche al giorno d'oggi, a parte magari usarle per la posta elettronica, e si può fare con uno smartphone economico. Prendi qualcosa come un autolavaggio: alcuni ragazzi e ragazze che lavorano sodo nel piazzale di una stazione di servizio in disuso che danno una volta le auto per meno di $ 10. Hai solo bisogno di acqua calda, secchi, spugne, guanti di gomma e nessuna avversione per bagnarti come parte del tuo lavoro. Una scatola da scarpe piena di biglietti verdi pieghevoli viene divisa dopo che le spese generali sono state pagate, e questo è il giorno fatto.

Se solo tutta la vita fosse così semplice. Con la crescente disponibilità di conoscenza al giorno d'oggi attraverso i social media e più canali di notizie di quanti se ne possano contare, alla fine tutti conoscono gli affari di tutti gli altri. Non passerà molto tempo prima che la società Z scopra che la società Y le sta addebitando il X% in più rispetto al suo concorrente più vicino per fornire beni o servizi. Ecco perché le quotazioni ora devono essere più competitive che mai: troppo alte e ti escludi dal mercato; troppo basso e potresti finire per lavorare con zero profitti o addirittura in perdita. Qui è dove Software CPQ entra nel suo.

Abbracciare gli alberi per gli informatici

CPQ è l'acronimo di Configura preventivo preventivo. È una piattaforma SaaS (software as a Service) basata sull'intelligenza artificiale che utilizza un'architettura di elaborazione ad albero decisionale basata su regole. L'albero decisionale utilizza l'apprendimento automatico (ML) per gestire le interrelazioni altamente complesse tra la miriade di fattori che possono influenzare il prezzo finale di un preventivo e i processi coinvolti nell'arrivare a tale cifra. Per continuare con l'analogia dell'autolavaggio, immaginiamo che Acme Car Wash sia una rete in franchising che gestisce 500 punti vendita in 38 stati degli Stati Uniti.

Ai fini del marchio aziendale, il prezzo di un autolavaggio di base è fissato ovunque nel paese. Dì $ 7.99; ma esiste una struttura tariffaria dinamica per gli extra, dipendente da fattori socio-economici e geografici. Immagina che una cera e un aspirapolvere interno di un'auto a Beverly Hills potrebbero costare al conducente $ 15 in più, ma lo stesso servizio non avrebbe quel prezzo a Detroit, dove le persone non sono così ricche. Forse $ 9.99 sarebbero la fascia alta per vac e cera a Motor City. Quei prezzi alti non si lavavano. Ma la sede centrale di Acme deve in qualche modo elaborare la struttura dei prezzi ottimale per ogni filiale.

Lavare auto o pulire soldi?

È noto che l'attività di autolavaggio, con la sua pronta movimentazione di denaro e la scarsa registrazione degli scontrini, è stata utilizzata da criminali e persino funzionari corrotti per ripulire il denaro dai guadagni illeciti. Ora ci sono severi controlli sull'emissione delle ricevute e sull'emissione delle vendite in una cassa, piuttosto che sulla mazzetta piegata di banconote nella tasca posteriore dei jeans. Tali cose richiedono tempo amministrativo, quindi deve essere considerato un fattore che influisce sul prezzo finale di qualsiasi servizio.

In effetti, per garantire che l'attività rimanga redditizia e che i dipendenti siano sufficientemente ricompensati per rimanere fedeli, è necessario calcolare tutte le spese generali e i costi per ogni stato o regione, quindi è possibile produrre un listino prezzi al dettaglio per i servizi del punto vendita. Ma immagina la complessità. In Kentucky, le tariffe aziendali potrebbero essere più alte che in Alabama, quindi i prezzi del Kentucky devono coprire quella spesa extra. Tuttavia, gli stati meridionali più caldi e asciutti, dove le auto rimangono più pulite, vedono meno affari rispetto a luoghi come il New Jersey, dove forti piogge e fango possono far sembrare un veicolo un'auto da rally dopo un solo viaggio a Walmart! 

Poi ci sono i salari medi per regione da tenere in considerazione, i diversi prezzi dell'energia per riscaldare l'acqua, le tasse locali variano e una miriade di altri problemi che incidono sul risultato finale Media Prezzo Order Value (AOV) per ogni punto vendita. L'intelligenza artificiale in una piattaforma CPQ, una volta programmata correttamente all'inizio, può tenere conto di tutti questi fattori interrelati e produrre una ripartizione dettagliata dei calcoli e creare un prezzo ottimale per i servizi, ramo per ramo. Queste cifre vengono quindi visualizzate su una dashboard di facile comprensione, consentendo ai senior manager di prendere decisioni commerciali sensate basate su una solida business intelligence.

Adattarsi al cambiamento con un clic del mouse

Forse la caratteristica più potente di una piattaforma CPQ è il fatto che può ricalcolare il prezzo dato da quotare quando viene apportata la modifica più piccola a un componente apparentemente piccolo del tutto più grande, ma può anche suggerire se tale modifica è effettivamente fattibile tramite Indicatore Chiave Di Prestazione (KPI). Confronta questo con gli scenari "What If" che possono essere eseguiti su un modello finanziario di fogli di calcolo.

Ad esempio, immagina che un contabile presso la sede centrale di Acme scopra che il salario minimo in un determinato stato aumenterà del 10% a partire da una certa data. Ciò significherà un aumento del 10% del costo del lavoro per tutte le filiali in quello stato. Un foglio di calcolo potrebbe semplicemente visualizzare questa nuova figura modificando una cella. Tuttavia, una piattaforma CPQ potrebbe anche essere programmata per fornire un avviso sulle fasce di età del salario minimo per stato. Il CPQ mostrerebbe quindi che il nuovo salario minimo si applica solo alle persone di età superiore ai 21 anni. In questo caso, il CPQ potrebbe mostrare un'infografica e un testo per prevedere cosa accadrebbe se i nuovi dipendenti fossero part-time di età inferiore ai 21 anni, in quanto tale la nuova legislazione potrebbe essere aggirata. Un foglio di calcolo non può farlo, non importa quanto siano complesse le formule create all'interno delle sue celle.

Come fa un'azienda a cavarsela senza CPQ?

Beh, lo fanno, ovviamente. Ma quante entrate potenziali stanno emorragiando quelle aziende senza nemmeno saperlo? Questa è la bellezza di una piattaforma CPQ, non solo consente ai venditori di stabilire preventivi di prezzo, ma suggerisce anche scenari di miglioramento creando scenari predittivi dinamici.

CPQ – è l'indovino finanziario del futuro. Incrocia il suo palmo con l'argento, saranno soldi ben spesi.

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