---
id: SI_008
model: mistralai/mistral-large-2512
seeds:
  04_risiko: blindsone
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_008: **Strategisk blindsone-angrep på CRM/ERP-discovery**

**Kjerneinnsikt:** Vi utnytter **kortsiktig konkurransefordel** ved å automatisere det kundene *ikke vet* vi kan hente – før første møte. Målet er å **implementere en 80/20-løsning** som reduserer manuell innsats med 60% innen 3 måneder, mens vi kartlegger blindsonene i dataene.

---

### **1. Datakartlegging: Offentlige + skjulte kilder**
**Juridisk trygt (uten samtykke):**
- **Brønnøysundregistrene** (API): Eierskap, styremedlemmer, revisor, bransjekode (NACE), regnskapsdata (om tilgjengelig).
- **Altinn** (API): Organisasjonsstruktur (via Enhetsregisteret), næringskoder, ansatte (antall, ikke navn).
- **SSB** (åpen data): Bransjestatistikk, gjennomsnittlig lønn, turnover.
- **Proff.no/Enhetsregisteret** (skraping via API): Omsetning, ansatte, historiske endringer.

**Krever samtykke (men kan automatiseres):**
- **LinkedIn API** (med kundeaksess): Ansatte per avdeling, teknologi-stack (via jobbanonser), nøkkelpersoner.
- **Kundens egne systemer** (via pre-møte-integrasjon): Eksport fra ERP/HR-systemer (f.eks. Visma, SAP) via standardiserte API-er eller Power BI-eksport.
- **Google Places API**: Fysiske lokasjoner, åpningstider, bransjespesifikke data.

**Blindsoner å adressere:**
- **Interne prosesser** (kan ikke hentes automatisk) → Løsning: Be om én fil: *"Last opp ditt nåværende org-kart + 3 mest kritiske prosesser"* (framet som "spar tid på møtet").
- **Systemlandskap** → Bruk **Wappalyzer**-skanning (via kundens nettside) for å identifisere teknologier.

---

### **2. Strukturering: "Discovery Dashboard" for konsulenten**
**MVP-utforming (før møte 1):**
1. **Organisasjonsprofil** (automatisk generert):
   - Navn, org.nr, bransje, ansatte, omsetning, eierskap.
   - *Eksempel:* "Bedrift X (50 ansatte, helsebransje) har 3 datterselskaper. Siste regnskap viser 20% vekst."
2. **Systemlandskap** (delvis automatisert):
   - Identifiserte systemer (f.eks. "Bruker SAP FI, men ikke HR-modul").
   - *Fargekoding:* Grønt = bekreftet, gult = antatt, rødt = ukjent.
3. **Møteagenda-scorer** (dynamisk generert):
   - *Eksempel:* "Høy prioritet: Kartlegg SAP-integrasjoner (basert på LinkedIn-data). Lav prioritet: Ansatte <100 → hopp over HR-detaljer."
4. **Kunnskapshull** (automatisk markert):
   - *Eksempel:* "Mangler data om lagerstyring → spør om dette i møte 1."

**Min-viktig vs. nice-to-have:**
| **Kritisk** (må ha)       | **Nice-to-have** (hentes hvis tilgjengelig) |
|---------------------------|---------------------------------------------|
| Org-struktur (ansatte/avdelinger) | Nøkkelpersoners LinkedIn-profiler          |
| Eksisterende systemer     | Historiske regnskapsdata                    |
| Bransjespesifikke prosesser | Kundens nettside-innhold (for kontekst)    |

---

### **3. Intelligent møteplanlegging**
**Scoringssystem (1-10) for hva som må spørres om:**
- **Størrelse:** >200 ansatte → +5 poeng for HR/prosess-spørsmål.
- **Systemer:** Bruker SAP → +3 poeng for integrasjons-spørsmål.
- **Bransje:** Helse → +4 poeng for compliance-spørsmål.
- **Data tilgjengelighet:** 100% automatisert → -2 poeng (færre spørsmål).

**Eksempel:**
- *Bedrift A (10 ansatte, detaljhandel, bruker Visma):*
  - Scorer 3 (lav prioritet for HR, høy for salgsprosesser).
  - Møteagenda: Fokus på salgsflyt og Visma-integrasjoner.
- *Bedrift B (500 ansatte, helse, bruker SAP):*
  - Scorer 9 (høy prioritet for HR, compliance, SAP-konfigurasjon).
  - Møteagenda: Dype spørsmål om personaladministrasjon og GDPR.

---

### **4. Minimal kundeinvolvering**
**To input-punkter før møte 1:**
1. **"Last opp org-kart"** (framet som: *"Dette sparer oss 2 timer i møtet"*).
2. **"Beskriv én prosess du hater"** (framet som: *"Vi løser dette først"*).

**Psykologisk triks:**
- Bruk **anker-effekten**: Si *"Normalt bruker vi 10 timer på dette, men med din fil tar det 2 timer"* → kunden føler de sparer 8 timer.

---

### **5. Iterasjon: Automatisert oppfølging**
- **Under prosjektet:** Når nye avdelinger kartlegges, send automatisk e-post: *"Vi har oppdatert ditt dashboard med data fra [kilde]. Bekreft eller korriger her [lenke]."*
- **Fallback:** Hvis data mangler (f.eks. liten bedrift uten offentlige data), generer en **sjekkliste** basert på bransje-standard (f.eks. "Typiske prosesser for detaljhandel").

---

### **6. Risiko: Graceful degradation**
| **Manglende data**       | **Fallback**                                  | **Trigger**                          |
|--------------------------|-----------------------------------------------|--------------------------------------|
| Org-struktur             | Be om org-kart + bransje-standard             | <50 ansatte                          |
| Systemlandskap           | Wappalyzer-skanning + spør i møte 1           | Ingen LinkedIn-data                  |
| Regnskapsdata            | Bruk SSB-gjennomsnitt for bransjen            | Ikke tilgjengelig i Brønnøysund      |

---

### **Go/No-Go-kriterier**
**Fungerer best når:**
- Organisasjonen har >10 ansatte (under dette er data ofte mangelfulle).
- Bransjen er regulert (helse, finans) eller har standardiserte prosesser (produksjon, detaljhandel).
- Kunden bruker et kjent ERP/CRM-system (SAP, Visma, Dynamics).

**Faller sammen når:**
- Bedriften er nyoppstartet (<2 år) eller har komplekse eierskapsstrukturer (f.eks. holdingselskaper).
- Bransjen er svært spesialisert (f.eks. oljeplattform-leverandører).

---

### **Neste steg (konkret MVP)**
1. **Bygg en "Org-Scanner" (2 uker):**
   - Integrer Brønnøysund + Altinn + LinkedIn (med kundeaksess).
   - Output: En PDF med organisasjonsprofil og systemlandskap (f.eks. via Power BI).
2. **Test på 5 pilotkunder (1 måned):**
   - Mål: Redusere discovery-møter fra 5 til 2 timer.
   - Juster scoringssystemet basert på feedback.
3. **Automatiser møteagenda (2 måneder):**
   - Koble dashboardet til kalenderverktøy (f.eks. Outlook) for å generere møteplaner automatisk.

**Fase 2:**
- Legg til **AI-drevet gap-analyse** (f.eks. "Basert på bransjen din, mangler du sannsynligvis X-modul").
- Integrer med **kundens egne systemer** via standard-API-er (f.eks. Visma API).