نقش کلان داده در مدیریت درآمد و صورتحساب – AI Time Journal

برای پیشرفت در عصر دیجیتالی فزاینده، کسب‌وکارها به نوآوری‌ها و فناوری‌های نوظهور تکیه می‌کنند تا خود را نسبت به سایر رقبا در بازار برتری دهند.

امروزه یکی از مهم‌ترین ادغام‌های فناوری در هر کسب‌وکاری در بازارها و صنایع مختلف، داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل است. بر اساس یافته‌های Statista، ارزش بازار جهانی داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل کسب‌وکار در سال 2018 برابر با 168.8 میلیارد دلار بود. از آن زمان، کسب‌وکارها برای ایجاد بینش تجاری مفید و همگام شدن با تحول دیجیتال، به داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل تجاری متکی هستند.

الف نظرسنجی Statista نشان داد که درآمد، که منجر به بیش از 50 درصد از پاسخ‌دهندگان می‌شود، تحول دیجیتال، صمیمیت با مشتری، و اهداف نظارتی و انطباق برای سایر مشاغل، محرک‌های کلیدی کسب‌وکار برای پذیرش داده‌ها و تحلیل‌ها هستند. از نظر درآمد، کلان داده و تجزیه و تحلیل کسب و کار، بسته به محصولات و خدمات ارائه شده، نقش بسزایی در مدیریت درآمد کسب و کار و صورتحساب دارند.

این پست به برخی از روش‌هایی که کلان داده‌ها می‌توانند به مدیریت درآمد کسب‌وکار و صورت‌حساب کمک کنند، نگاهی می‌اندازد:

بینش تجاری ارزشمند

فرآیندهای مدیریت درآمد شامل مقادیر زیادی داده برای هر کسب و کاری است. وقتی مدل‌های مختلف صورت‌حساب و اشتراک را در نظر می‌گیرید، این مجموعه داده‌ها حتی پیچیده‌تر می‌شوند، جایی که داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل وارد می‌شوند. جدا از خودکارسازی و ساده‌سازی فرآیندها، تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا محصولات یا خدمات خود را بهبود بخشند. شرکت‌ها می‌توانند از نرم‌افزار صورت‌حساب اشتراک و نرم‌افزار صورت‌حساب تکراری استفاده کنند SOFTRAX برای کمک به پیگیری تمام سطوح صورت‌حساب، که مخصوصاً در بین شرکت‌هایی که محصولات یا خدمات دیجیتالی ارائه می‌دهند رایج است. گذشته از مدیریت و مدیریت درآمد و داده‌های مربوط به صورت‌حساب، SOFTRAX همچنین به ترجمه همه این داده‌ها به گزارش‌های سفارشی، داشبوردهای غنی از ویژگی‌ها و KPI کمک می‌کند.

این به تیم ها و کارمندان اجازه می دهد تا به روش های قابل هضم تری به داده ها دسترسی داشته باشند و به آنها امکان می دهد تصمیمات آگاهانه تری در مورد پیشنهادات محصول و خدمات، کمپین های بازاریابی، قیمت گذاری و استراتژی های تعامل با مشتری بگیرند. سیستم مدیریت درآمد SOFTRAX چه اشتراک، چه ابری یا صورت‌حساب مکرر، ویژگی‌ها و عملکردهایی را برای کمک به پشتیبانی از نیازهای کسب‌وکار و اختصاص زمان و منابع به سایر موارد رشد کسب‌وکار، مانند استراتژی‌های تولید درآمد، ارائه می‌کند.

مدیریت زنجیره تامین و موجودی

گذشته از ارائه بینش های قابل هضم و ارزشمند تجاری، استفاده از داده های بزرگ و تجزیه و تحلیل برای مدیریت درآمد و صورتحساب نیز می تواند به ساده سازی زنجیره تامین و عملیات موجودی کمک کند. در پست قبلی داده‌هایی را ذکر کردیم تجزیه و تحلیل GM Insights نشان‌دهنده افزایش مداوم هوش مصنوعی در خرده‌فروشی و همچنین استفاده از هوش مصنوعی برای تسهیل تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای بهبود زنجیره تامین و مدیریت موجودی است. برای مثال، با تجزیه و تحلیل درآمد و داده‌های مبتنی بر صورت‌حساب، کسب‌وکارها می‌توانند اطلاعات تاریخی فروش، فصلی بودن، روند بازار و سایر عوامل را برای پیش‌بینی تقاضای آینده برای محصولات بهتر درک کنند.

حتی فراتر از صنعت خرده‌فروشی، این بینش‌ها می‌تواند به کاهش ریسک سرمایه‌گذاری بیش از حد در محصولات خاص کمک کند و به تیم‌ها در مورد اینکه چه محصول، خدمات یا تغییراتی در قیمت‌ها باید انجام دهند تا تبدیل‌ها اتفاق بیفتد و کارایی کلی کسب‌وکار را بهبود بخشد، آگاه شود. با استفاده از داده های بزرگ و تجزیه و تحلیل برای مدیریت درآمد، کسب و کارها همچنین می توانند هزینه ها را با تمرکز بر محصولات و خدماتی که با تغییر نیازها و ترجیحات مشتری هماهنگ هستند، کاهش دهند.

تجربه مشتری شخصی

در نهایت، استفاده از داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل در مدیریت درآمد و صورت‌حساب می‌تواند به کسب‌وکارها در اولویت‌بندی تجربه مشتری، تعامل و شخصی‌سازی کمک کند. مثال غول تجارت الکترونیک آمازون، این شرکت دائماً خریدهای گذشته، تاریخچه مرور و حتی حرکات ماوس را تجزیه و تحلیل می کند تا محصولات متناسب با ترجیحات هر مشتری را توصیه کند. به نوبه خود، این منجر به نرخ تبدیل بالاتر و رضایت مشتری می شود. به همین ترتیب، کسب‌وکارها می‌توانند از داده‌های جمع‌آوری‌شده در مورد درآمد و صورت‌حساب استفاده کنند تا بفهمند مشتریان بسته به زمان سال و سایر عوامل خارجی بیشتر به چه چیزهایی علاقه‌مند هستند و رویکردهای خدمات مشتری را بر این اساس تنظیم کنند.

با استفاده از داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل، کسب‌وکارها می‌توانند ترجیحات مشتری و عادت‌های خرید را بهتر پیش‌بینی کنند تا تجربیات بسیار شخصی‌سازی شده ایجاد کنند و در بازار رقابتی فزاینده برجسته شوند. تمرکز بر شخصی‌سازی همچنین مشتریان را بیشتر درگیر و وفادارتر به شرکت یا برند شما نگه می‌دارد و بدون در نظر گرفتن بازار یا صنعت، طول عمر را تضمین می‌کند.