将所有电信数据集中到一个地方
很 少有企业必须处理与电信行业企业相同的数据量和复杂性。他们的成功取决于他们在做出明智的业务决策之前提取相关信息、处理和挖掘信息以获取见解的能力。这需要发生在每个抽象级别，从基层 （客户） 级别一直到整合的组视图。
唯一可持续地做到这一点的方法就是利用尖端的财务规划与分析（FP&A）技术来改变这个过程。
常见挑战
收入分析 （ARPU）
以动态方式评估每用户平均收入 （ARPU） 是做出更好决策的关键。
不透明的客户信息
如果您的数据粒度级别不正确，则无法真正了解您的电信服务如何在客户级别影响用户。这种缺乏可见性导致一刀切的解决方案无法在现代环境中切实应用。
服务产品不理想
如果对收入影响了解不足，就无法提供优化的产品，以最佳方式利用您的资源和经验来满足市场需求。相反，您被困在关注他人的困境中，因为您无法自己提取原始见解。
动态 ARPU 计算
Cubewise 和 IBM Planning Analytics / TM1 提供动态和高度复杂的工具，帮助您在各个级别进行 ARPU 计算和分析。无论您是评估单个客户、地区、行业还是客户群的任何其他部分，您都可以放心，您正在做出以真实数据为后盾的稳健决策。
营销效果
客户流失
不透明的客户信息
如果您的数据粒度级别不正确，则无法真正了解您的电信服务如何 在客户级别影响用户。这种缺乏可见性导致一刀切的解决方案无法在现代环境中切实应用。
服务产品不理想
如果对收入影响了解不足，就无法提供优化的产品，以最佳方式利用您的资源和经验来满足市场需求。相反，您被困在关注他人的困境中，因为您无法自己提取原始见解。
动态 ARPU 计算
Cubewise 和 IBM Planning Analytics / TM1 提供动态和高度复杂的工具，帮助您在各个级别进行 ARPU 计算和分析。无论您是评估单个客户、地区、行业还是客户群的任何其他部分，您都可以放心，您正在做出以真实数据为后盾的稳健决策。
利用电信公司业务的复杂性
整理电信公司捕获的数据不会让您头疼。有了正确的技术和自动化，您可以毫不费力地处理和分析整个价值链中的每一条重要信息。
Cubewise可以很好地协助这一点，利用IBM Planning Analytics / TM1的力量，并提供一个可以将您的业务提升到一个新水平的解决方案。现在是时候优化您的运营并以正确的方式使用您的数据了。
Amazon Web Services 案例研究
我们为 Amazon Web Services 提供了一种解决方案，使他们能够更高效地进行规划。
今天就和我们谈谈，让我们一起克服挑战。
当系统无法适应不断变化的业务环境时，所有使用它的人都会感到非常沮丧。当然，事情必须继续下去，因此用户将求助于构建繁琐的解决方法、简化和捷径，这些只会让事情顺利进行。
不要接受您的业务流程无法适应快速变化的市场变化。联系我们，了解实施高效实用的规划、报告和预测工作流程是多么容易。
