A fő bevételi tényezők azonosítása modern pénzügyi megoldásgyorsítóval
Modern pénzügyi megoldásgyorsító bemutatása
Számos vállalkozás külön rendszerekkel rendelkezik a számlázási, bevételi és felhasználói viselkedési adatokhoz. A különböző adathalmazokkal és a hagyományos elemzési módszerekkel kihívást jelenthet az adatok korrelálása és a bevételnövekedés legfontosabb tényezőinek azonosítása a szervezet számára. Milyen gyakori kihívásokkal kell szembenéznie a lehetséges jövőbeli növekedési pályák számítása során a vállalat számára?
Ügyfélproblémák
- Számlázási és bevételi adatok, amelyek az értékesítési ponttól vagy a viselkedési adatoktól eltérő rendszerekben találhatók
- Nehéz előrejelezni, hogy mi a vezető növekedés– ezt több hely, promóció és márkaadatok okozzák
- Nehéz nyomon követni a hűségprogramok hatékonyságát és rangsorolását
- Adatok importálása több forrásból, például kattintásfolyamból és számlázási adatokból
A Modern pénzügyi megoldásgyorsító megváltoztatja az összes pénzügy működését érintő hatást. A többletértéket úgy hozza létre, hogy kevesebb időt tölt tranzakciós tevékenységek végrehajtásával, és több időt biztosít elemzések nyújtására, hogy jobb üzleti döntéseket hozhassanak a szervezet számára.
Tekintsük át a Modern pénzügyi megoldásgyorsítót 4 pilléren keresztül:
- Pénzügyi elemzés és jelentéskészítés – örökölt rendszerek és eszközök átalakítása a megállapítások és a hatékonyság növelése érdekében
- Stratégia és előrejelzés – előretekintő előrejelzés és stratégiai döntéshozatal
- Üzleti folyamatok automatizálása – nagyobb hatékonyság elérése csevegőrobotokkal és automatizált munkafolyamatokkal
- Kockázat és megfelelőség – A technológia kihasználása a kockázatok mérséklésére és proaktív ellenőrzésére
Modern pénzügyi sikertörténet
A Chipotle az Azure Machine Learning segítségével egyesíti az ügyfélprofilokat, és több adatforrást integrál digitális hirdetési csatornákkal. A Chipotle több adatplatformon is képes volt demográfiai adatokkal és preferenciákkal bővíteni az ügyfélprofilokat. A Chipotle ezeket az elemzéseket arra használja, hogy személyre szabott digitális hirdetési élményt biztosítson az ismert és ismeretlen ügyfelek számára, növelje a digitális megrendeléseket, és növelje az ügyfelek hűségét. Olvassa el a Chipotle teljes ügyféltörténetét
Modern pénzügyi megoldásgyorsító áttekintése
Egy e-kereskedelmi mintaplatform segítségével azonosíthatja a szervezet fő bevétel-generáló tényezőit. A gépi tanulás és a big data-elemzés segítségével összehozhatja és átalakíthatja az adatokat, így létrehozhat és üzembe helyezhet egy gépi tanulási modellt, amely könnyen azonosítja a növekedés tényezőit.
A Modern pénzügyi megoldásgyorsító egyetlen platformon gyűjti össze a Azure Synapse Analytics adatait annak elemzéséhez, hogy a vállalat mely tényezői vezetnek jelenleg a bevétel növekedéséhez.
Az identitás legfontosabb tényezői a bevétel növekedéséhez
- Egyesítse a silózott részlegeket a korlátozott adatfolyamok kiküszöbölésével, és gyorsabb ügyféligény-válaszokat nyújtson a gyors teljesítéshez, a rugalmas kézbesítéshez és a könnyű visszaküldéshez
- Indítsa el a megoldást, és heteken belül elérje üzleti eredményeit az üzembe helyezésre kész, az egyénileg létrehozott kód és a GitHub-architektúrák használatával
Modern pénzügyi megoldásgyorsító műszaki áttekintése
Modern pénzügyi megoldásgyorsító GitHub-adattár
A Modern pénzügyi megoldásgyorsító az Azure Synapse Analyticsre és az Azure Machine Learningre épül, az alábbi előfeltételekkel:
- Hozzáférés azure-előfizetéshez.
- Power BI Pro-licenc (vagy ingyenes próbaverzió).
- Az Azure, a Azure Synapse Analytics, az Azure Machine Learning Services és a Power BI ismerete.
Ebben a megoldásgyorsítóban a következő technológiák lesznek használatban:
- Azure Data Lake Storage fiók
- Azure Synapse Analytics
- Spark-készlet
- Azure Machine Learning szolgáltatás
- Azure Storage-tárfiók neve
- Azure Key Vault
- Azure Application Insights
Bevezetés az üzembe helyezésbe
A Modern pénzügyi megoldásgyorsító azért készült, hogy a fejlesztők számára biztosítsa a szükséges erőforrásokat egy olyan megoldás létrehozásához, amely azonosítja az e-kereskedelmi platform bevételnövekedésének legfontosabb tényezőit az Azure Synapse Analytics és az Azure Machine Learning használatával. Az alábbi architektúradiagramok magas szintű áttekintést nyújtanak arról, hogy mit fog létrehozni ehhez a megoldásgyorsítóhoz:
- Klónozza a Modern pénzügyi megoldás GitHub-adattárát , és keresse meg a könyvtár gyökerét.
- Az üzembe helyezés befejezéséhez tekintse meg az üzembe helyezési útmutatót .
További információk:
Visszajelzés
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: