---
id: SI_006
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: vent
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_006
**Seeds:** strategisk | langsiktig | makt | mulighet | vent

### Strategisk analyse: Operasjonell asymmetri via datakraft

Målet er ikke bare effektivisering, men å skape en **maktfordel** for konsulenten. Ved å eie informasjonsgrunnlaget *før* første møte, endres dynamikken fra "spørsmålsstiller" til "strategisk rådgiver". Vi eliminerer den kostbare "blanke ark"-fasen.

**1. Datakilder (The Intelligence Stack)**
*   **Brønnøysund (Enhetsregisteret API):** Obligatorisk. Henter bransjekode (NACE), organisasjonsform, styresammensetning og økonomisk størrelse. *Kostnad: Lav/Gratis via API.*
*   **Proff Forvalt / Bisnode API:** For dypere finansiell helse, omsetningstrender og nøkkeltall. Gir indikasjon på investeringsevne og kompleksitet.
*   **LinkedIn Sales Navigator/API:** Kartlegging av ansattstruktur og nøkkelroller (C-level vs. drift).
*   **BuiltWith / Wappalyzer API:** Identifiserer eksisterende tech-stack (hvilke CMS, e-handel eller analyse-verktøy de kjører i dag).
*   **Fallback:** Ved manglende data, bruk "Reverse Lookup" på domene for å finne sosiale profiler og tekniske fotavtrykk.

**2. Praktisk Design: "Pre-Flight Dashboard"**
Konsulenten mottar ikke en rapport, men et **Decision Support Tool** (f.eks. i Notion eller PowerBI) med:
*   **Baseline Score:** 0-100 % dekning av kjente fakta.
*   **Hypotese-generator:** "Basert på bransje og størrelse: Forvent behov for [Modul X] og [Integrasjon Y]".
*   **Gap-liste:** Spesifikke punkter som *må* avklares (f.eks. "Vi ser SAP i kilder, men mangler oversikt over lokale add-ons").

**3. Automatisering og Skalering**
*   **MVP (Fase 1):** Organisasjonsnummer $\rightarrow$ API-scraping $\rightarrow$ PDF-sammendrag med 5 kritiske hypoteser.
*   **Fase 2:** Integrasjon med CRM/ERP-verktøy som automatisk trigger prosjekt-setup basert på funn.
*   **Makt-grep:** Ved å presentere ferdigtygde data, tvinger du kunden inn i en beslutningsmodus fremfor en forklarende modus.

**4. Go/No-Go Kriterier**
*   **Go:** B2B, etablerte selskaper, standardiserte bransjer. Her er datatilgangen høy.
*   **No-Go:** Private/nystartede selskaper uten digitalt fotavtrykk, eller ekstremt konfidensielle sektorer. Her er "vent" strategien; ikke kast bort ressurser på å jakte spøkelser.

**Neste steg:**
1. Utvikle en Python-prototype som kobler Brønnøysund og BuiltWith til et enkelt dashboard.
2. Definer de 5 "High-Value Hypotesene" som skal genereres automatisk for hver bransjekode.
3. Test på 10 eksisterende kunder for å måle "Gap-reduksjon".