Risiko- og mulighetsanalyse

1. Oppdrag, metode og datagrunnlag

Målet er å gi et beslutningsgrunnlag som balanserer potensielle gevinster (muligheter) mot vesentlige risikoer - og å vise hvordan analysen faktisk blir gjort i praksis.

1.1 Avgrensning

Analysen dekker etablering av en ny avdeling (lokale, drift og marked) de første 12 månedene. Den inkluderer ikke verdivurdering av hele konsernet, skatteoptimalisering eller detaljerte kontraktsforhandlinger.

1.2 Arbeidsprosess (hva som gjøres i hvilken rekkefølge)

1. Steg A - Rammer: Definere beslutning, mål, tidshorisont og minimumskrav (f.eks. maks tap i pilot).
2. Steg B - Datainnhenting: Hente nøkkeltall (demografi, inntekt, renter, leiepriser, lønn) og samle interne tall (snittbillett, kapasitet, historikk).
3. Steg C - Mulighetskartlegging: Vurdere marked, segmenter, samarbeid og lokasjon - og konkretisere hva som er 'muligheter' med anslag på effekt.
4. Steg D - Risikokartlegging: Lage risikoregister (finansielt/operasjonelt/marked) med årsak, konsekvens og indikatorer.
5. Steg E - Sannsynlighet/konsekvens: Score risikoer, visualisere i matrise og identifisere 'topprisikoer'.
6. Steg F - Tiltak: Definere risikoreduserende tiltak, ansvar og tidsplan - samt hva som er akseptabel rest-risiko.
7. Steg G - Scenario- og økonomimodell: Bygge 3 scenarier (lav/basis/høy) og teste break-even, likviditet og robusthet.
8. Steg H - Anbefaling: Konkludere med go/no-go, foreslå oppstartsmodell (pilot/gradvis) og kriterier for neste beslutningspunkt.

1.3 Nøkkeltall brukt i caset (eksterne kilder)

Merk: Tallene over er brukt som rammebetingelser. Når vi går over i økonomi og tiltak, er flere elementer antakelser (f.eks. størrelse på lokale, felleskostnader og finansieringsmargin). Disse er tydelig merket.

2. Identifisering av muligheter

Muligheter defineres som forhold som kan gi høyere omsetning, bedre margin, lavere risiko eller raskere vekst enn 'standard' ekspansjon - forutsatt at de realiseres med konkrete tiltak.

2.1 Markedspotensial - slik estimeres etterspørsel

Vi bruker en enkel topp-ned + bunn-opp tilnærming:

• Topp-ned: Befolkningsgrunnlag, inntektsnivå, pendling og vekst (gir pekepinn på kjøpekraft og trafikk).
• Bunn-opp: Kapasitet (timer/stoler), snittbillett og realistisk utnyttelse (gir robust økonomi).
• Konkurranse: Prisposisjonering (lavpris vs fullservice) og differensiering (opplevelse, booking, fargekompetanse).

Eksempel på rammeinnsikt for Drammen:

• Drammen har 105 879 innbyggere (3. kvartal 2025) og forventes å vokse til 107 711 i 2030. Pendlingen (23 261 ut / 18 550 inn i 2024) tyder på betydelig daglig bevegelse gjennom byen, som er relevant for sentrumsnære tjenester.
• Median husholdningsinntekt etter skatt er 619 000 kr (2023), som indikerer et marked med rom for fullservicebehandlinger - men også prispress fra lavprisaktører.

2.2 Konkret mulighetsliste (med 'hvorfor' og hvordan den måles)

3. Kartlegging av risikoer

Risikoregisteret bygges ved å beskrive hver risiko som en testbar hypotese: hva kan gå galt, hvorfor, og hva blir konsekvensen. Deretter knyttes risikoen til indikatorer og tiltak.

3.1 Kategorisering brukt i caset

• Finansielle risikoer: leie, investering, likviditet, rente, lønn, margin.
• Operasjonelle risikoer: bemanning, kvalitet, driftssystemer, sykefravær, leverandører.
• Markedsrisiko: etterspørsel, konkurranse, prispress, lokasjon, omdømme.

3.2 Bransjeobservasjoner som påvirker risikobildet (eksterne funn)

For å vurdere bemannings- og kapasitetssikkerhet legger vi inn bransjeindikatorer. Fafo (på oppdrag for NFVB) viser bl.a. at det var rundt 18 400 sysselsatte i frisør- og velværebransjen i 2022, og at andelen selvstendig næringsdrivende lå rundt 27-28 % i perioden 2015-2022. Rapporten beskriver også betydelig mobilitet ut av bransjen (om lag 4 600 personer fra 2015 til 2022, omtrent én av fire av de sysselsatte i 2015).

3.3 Risikoregister (før tiltak) - utdrag

Skala: P = sannsynlighet (1-5), K = konsekvens (1-5). Score = P x K. Fargene er en enkel prioriteringshjelp (rød = høy, gul = middels, grønn = lav).

4. Vurdering av sannsynlighet og konsekvens

For at scoring ikke skal bli 'synsing' blir skalaen definert med konkrete terskler og eksempler.

4.1 Definisjoner brukt i caset

4.2 Risikomatrise (før tiltak)

Tolkning: Vi prioriterer tiltak på risikoer i rødt felt, deretter gult. Målet er ikke å eliminere all risiko, men å redusere risiko til et nivå som er akseptabelt gitt forventet gevinst.

5. Risikoreduserende tiltak

Tiltak beskrives slik at de kan gjennomføres og følges opp: hva, hvem, når, kost, og hvilke indikatorer som viser om tiltaket virker.

5.1 Tiltaksplan for de 6 mest kritiske risikoene

5.2 Tidlige varsellamper (eksempel)

• Utnyttelse (kapasitetsgrad): Under 45 % i uke 6-8 = tiltakspakke på markedsføring/tilbud og vurdering av kostnadsnivå.
• Snittbillett: Under 850 kr i måned 2 = for mye 'kun klipp' -> styrk pakker/oppgraderinger.
• Omdømme: Google rating under 4,4 etter 40 anmeldelser = kvalitetsgjennomgang og forbedring av kundeopplevelse.
• Bemanning: Gjentatte avlysninger pga. fravær = behov for backup-ressurs eller reduksjon i åpningstid (midlertidig).

6. Scenarioanalyse og økonomisk robusthet

Her illustreres hvordan vi tester om beslutningen tåler variasjoner i kundetilgang, pris og kostnader. Modellen er bevisst enkel og transparent slik at den kan etterprøves.

6.1 Forutsetninger (utdrag)

6.2 Break-even (etter oppstartsmåneder)

Når markedsføringskostnaden normaliserer seg (fra måned 7 i modellen) er faste kostnader ca. 152 962 kr per måned. Med varekost 8 % gir det break-even rundt 175 kunder per måned (ca. 6.7 kunder per dag), som tilsvarer omtrent 56 % kapasitetsutnyttelse i modellen.

6.3 Scenarioresultat (EBITDA per måned)

Tolkning: Basis-scenario går omtrent i null i oppstarten, men blir positivt når utnyttelsen stabiliseres rundt 65 %. Lav-scenario gir vedvarende underskudd og krever endring i leie/bemanning eller tydeligere posisjonering. Høy-scenario gir robust lønnsomhet.

6.4 År 1 - oppsummering per scenario

7. Anbefaling for beslutning

Anbefalingen bygger på både muligheter og risiko - og legger opp til at beslutningen tas i to trinn (pilot -> full etablering) for å redusere startrisiko.

7.1 Anbefalt etableringsstrategi

Hvorfor pilot?

• Økonomimodellen viser at lønnsomhet krever ca. 56 % kapasitetsutnyttelse over tid. En pilot gir mulighet til å teste om Drammen-lokasjonen kan levere dette uten å låse seg i full kostnadsbase.
• De høyest scorede risikoene er etterspørsel (R1), rekruttering (R3) og omdømme (R6). Pilot adresserer alle tre ved å redusere eksponering og gi rom for læring.
• Markedsdata for Drammen peker på prime retail leie i størrelsesorden 5 100-5 500 NOK/m²/år i sentrale områder. En fleksibel løsning reduserer leierisiko i oppstart.

7.2 Go / No-go kriterier (konkrete terskler)

• Etter 8 uker: Minst 45 % utnyttelse, minst 4,4 i rating, minst 30 % gjentakende kunder.
• Etter 24 uker: Minst 55 % utnyttelse, snittbillett >= 900 kr, stabil bemanning (ingen kritiske avlysninger).
• Kontraktskrav: Leiekost (inkl. felles) <= 14 % av omsetning ved 65 % utnyttelse (målt over 8 uker).

7.3 Konklusjon i caset

Med de gitte rammetallene er etablering i Drammen attraktiv dersom virksomheten kan nå og stabilisere utnyttelse rundt 60-65 % innen 6-9 måneder. Samtidig er risikoen ved full leiebinding og full bemanning fra dag 1 betydelig. Derfor anbefales en pilotmodell som trappes opp basert på målbare kriterier.

8. Kilder og referanser (utdrag)

Dokumentet bruker en kombinasjon av offentlige kilder og forenklede antakelser. Der antakelser brukes (f.eks. felleskost, finansieringsmargin og lokalestørrelse), er dette merket som antatt og kan enkelt byttes ut med kundens faktiske tall.

• SSB Kommunefakta Drammen (folketall, framskriving, pendling)
• KommuneProfilen - Husholdningenes inntekt 2023 (median inntekt etter skatt, byer; datagrunnlag SSB)
• SSB - Lønn (yrke 5141 Frisører; 2024)
• Norges Bank - Rentebeslutning desember 2025 (styringsrente 4,0 %)
• Malling & Co - Market Report Summer 2025 (indicative rents Drammen; retail prime 5 100-5 500 NOK/m²/år)
• Cutters - prisinformasjon (hårklipp 499 kr)
• Sofiemyr Frisør AS - PRISLISTE 2025 (eksempel på fullservice prispunkt)
• Fafo-rapport 2024:08 - Frisør- og velværeundersøkelsen 2023 (bransjeprofil; sysselsetting og mobilitet 2015-2022)