Hvorfor selger noen avdelinger bedre enn andre?
{{ heroCampaignLead }}
Hva forteller salgstallene dine egentlig? Jeg analyserer salgsdata, finner mønstrene som betyr noe, og gjør dem om til et bedre grunnlag for kommersielle beslutninger.
Samtalen er uforpliktende. Vi avtaler tidspunkt som passer.
Lars Henrik Hafstad Karlsson — MBA med spesialisering i business analytics, tidligere project controller på prosjekter i hundremillionersklassen.
De fleste virksomheter har allerede tallene. Det som mangler er ofte svaret på spørsmålet ledelsen faktisk stiller.
Hvorfor selger noen avdelinger bedre enn andre?
Hvilke kunder driver egentlig veksten?
Hva har endret seg i salget?
Hvor mister vi omsetning?
Hvilke produkter eller segmenter bør vi følge tettere?
Hva kan historiske salgstall fortelle oss om utviklingen fremover?
De fleste virksomheter har mer salgsdata enn de får brukt. Standardrapportene viser hva som har skjedd, men de er ikke bygget for å svare på de kommersielle spørsmålene ledelsen sitter med.
En analyse starter med spørsmålet, ser på hvilke data som faktisk finnes, og undersøker hvor det er meningsfulle forskjeller å forfølge.
{{ activeDesc }}
Fire nivåer med ulike spørsmål. De fleste virksomheter har det første på plass.
Tallene for perioden, satt opp mot budsjett og fjorårstall.
Hvilke mønstre og forskjeller bør undersøkes nærmere, og hva betyr de for beslutningen?
Estimater og sannsynligheter der spørsmålet og datagrunnlaget gjør det forsvarlig.
Hva vi kan konkludere med, hva som fortsatt er usikkert, og hva som bør undersøkes videre.
En analyse viser hvor forskjellene er og hvor sterke de er. Den forklarer ikke automatisk hvorfor de oppstod — det krever at vi undersøker videre, sammen med dem som kjenner driften.
Historiske salgstall kan noen ganger brukes til å estimere fremtidige utfall, eller til å identifisere mønstre som henger sammen med et bestemt resultat.
Et estimat er ikke en sikker prognose. Verdien avhenger av spørsmålet, av hvor mye historikk som finnes, og av hvor stabil virksomheten er. Når datagrunnlaget ikke holder, sier jeg det.
Start med spørsmålet.
Vi starter med hva du ønsker å forstå. Deretter ser vi på hvilke data som finnes, og hvilken analyse som faktisk gir mening.
Fortell meg hva du lurer påHva ønsker dere å forstå eller beslutte?
Hvilke relevante data finnes, og hvor gode er de?
Hva viser dataene, og hvilke mønstre eller forskjeller fortjener oppmerksomhet?
Hva kan vi konkludere med, hva er usikkert, og hva bør dere følge opp?
«Jeg er mer opptatt av hvilke spørsmål dataene kan hjelpe deg å svare på, enn av å gjøre analysen mer komplisert enn nødvendig.»
Lars Henrik Hafstad Karlsson
SALGSANALYTIKEREN
De siste fem årene har jeg jobbet med tall som skal brukes til noe. Som project controller i Vassbakk & Stol og assisterende controller i Bonava Norge bygget jeg rapportering, avstemming og oppfølging på prosjekter i hundremillionersklassen — blant annet veiprosjektet E39 Hove–Osli på 373 millioner. Oppgaven var alltid den samme: gjøre spredte data om til oversikter ledelsen kunne beslutte på.
Jeg har en MBA fra GLOBIS University i Tokyo, med tyngde på business analytics og data science — fullført med kullets høyeste karaktersnitt og tildelt skolens Academic Excellence Award. Der bygget jeg prediktive modeller fra grunnen av, og jobbet spesifikt med å oversette modellresultater til anbefalinger folk uten teknisk bakgrunn kan handle på.
Bakgrunnen min er også kommersiell. Jeg har gründet og drevet to selskaper, og presentert for kunder, utviklere, investorer og offentlige aktører. Det er den kombinasjonen jeg tar med inn i analysene: du snakker direkte med den som gjør jobben, og du får svar du kan bruke i et ledermøte.
FRA DATA TIL BEDRE BESLUTNINGER
Se profilen min på LinkedInKorte notater om hva salgstall kan og ikke kan fortelle. Nye notater kommer her, og på LinkedIn.
De største kundene er ikke nødvendigvis de mest lønnsomme. Når du ser bak omsetningen og analyserer margin, kjøpsatferd og ressursbruk, kan bildet av kundeporteføljen endre seg – og kanskje avsløre hvilke kunder du egentlig bør finne flere av.
Les notatet →
Når AI gjør det stadig enklere å analysere og gjennomføre, blir dømmekraft og retning desto viktigere. Intentional Intelligence handler om å kombinere AI med menneskelig intensjon – slik at vi ikke bare kan gjøre mer, men blir bedre til å avgjøre hva som faktisk er verdt å gjøre.
Les notatet →
Omsetning, margin og hit rate ser objektive ut, og det er fristende å lese dem som svar. Men et fall i salget kan ha fem ulike årsaker, og en vekst på 15 prosent kan skjule et problem som først viser seg neste år. Om hvorfor tallene bør leses som et kompass, ikke som fasit.
Les notatet →Taushetsplikten gjelder fra første samtale, uavhengig av signert avtale. Vil du ha den skriftlig, signerer jeg en taushetserklæring før du sender noe — bare si fra. Data kan anonymiseres — kundenavn kan erstattes med ID-er, og analysen blir like gyldig. Data lagres innenfor EØS og slettes når du ber om det — se personvernerklæringen.
En skriftlig analyse med funnene, hva som er usikkert, og hva jeg vil anbefale å følge opp — pluss en gjennomgang der vi går gjennom det sammen. Underlaget følger med, slik at det kan etterprøves internt.
Et avgrenset førsteoppdrag starter på 10 000 kroner eks. mva. Hva det ender på, avhenger av hvor stort spørsmålet er og hvor sammensatt datagrunnlaget viser seg å være.
Derfor settes prisen etter avklaringssamtalen, ikke før: du får et skriftlig tilbud med fast pris og avtalt leveranse, og bestemmer deg da. Ingen løpende timeregning underveis. Et typisk førsteoppdrag er avgrenset til ett spørsmål og tar 1–2 uker.
Da sier jeg det, og vi stopper der — heller det enn en analyse som ser presis ut uten å være det. Ofte kan spørsmålet svares på en enklere måte i stedet.
Du trenger ikke ha en ferdig analysebestilling. Fortell meg hva du ønsker å forstå, og hvilke data dere har tilgjengelig.
Er du klar til å booke, trenger du ikke sende skjemaet først.