將所有電信資料集中到一個地方
很少有企業必須處理與電信行業企業相同的資料量和複雜性。他們的成功取決於他們在做出明智的業務決策之前提取相關資訊、處理和挖掘資訊以獲取見解的能力。這需要發生在每個抽象級別，從基層 （客戶） 級別一直到整合的組視圖。
唯一可持續地做到這一點的方法就是利用尖端的財務規劃與分析（FP&A）技術來改變這個過程。
常見挑戰
收入分析 （ARPU）
以動態方式評估每用戶平均收入 （ARPU） 是做出更好決策的關鍵。
不透明的客戶資訊
如果您的資料粒度級別不正確，則無法真正瞭解您的電信服務如何在客戶級別影響用戶。這種缺乏可見性導致一刀切的解決方案無法在現代環境中切實應用。
服務產品不理想
如果對收入影響瞭解不足，就無法提供改善的產品，以最佳方式利用您的資源和經驗來滿足市場需求。相反，您被困在關注他人的困境中，因為您無法自己提取原始見解。
動態 ARPU 計算
Cubewise 和 IBM Planning Analytics / TM1 提供動態和高度複雜的工具，幫助您在各個級別進行 ARPU 計算和分析。無論您是評估單個客戶、地區、行業還是客戶群的任何其他部分，您都可以放心，您正在做出以真實資料為後盾的穩健決策。
行銷效果
客戶流失
不透明的客戶資訊
如果您的資料粒度級別不正確，則無法真正瞭解您的電信服務如 何在客戶級別影響用戶。這種缺乏可見性導致一刀切的解決方案無法在現代環境中切實應用。
服務產品不理想
如果對收入影響瞭解不足，就無法提供改善的產品，以最佳方式利用您的資源和經驗來滿足市場需求。相反，您被困在關注他人的困境中，因為您無法自己提取原始見解。
動態 ARPU 計算
Cubewise 和 IBM Planning Analytics / TM1 提供動態和高度複雜的工具，幫助您在各個級別進行 ARPU 計算和分析。無論您是評估單個客戶、地區、行業還是客戶群的任何其他部分，您都可以放心，您正在做出以真實資料為後盾的穩健決策。
利用電信公司業務的複雜性
整理電信公司捕獲的資料不會讓您頭痛。有了正確的技術和自動化，您可以毫不費力地處理和分析整個價值鏈中的每一條重要資訊。
Cubewise可以很好地協助這一點，利用IBM Planning Analytics / TM1的力量，並提供一個可以將您的業務提升到一個新水準的解決方案。現在是時候改善您的運營並以正確的方式使用您的資料了。
Amazon Web Services 案例研究
我們為 Amazon Web Services 提供了一種解決方案，使他們能夠更高效地進行規劃。
今天就來和我們聊聊，攜手共同克服您面臨的挑戰。
當一個系統無法適應不斷變化的商業環境時，所有使用它的人都會感到非常沮喪。當然，工作必須繼續，因此用戶將採取繁瑣的變通方法、試圖簡化和尋找捷徑，而這些做法可能會讓事情變得更糟。
不要向業務流程無法適應快速變化的市場變化妥協。聯繫我們，瞭解實施高效實用的規劃、報告和預測工作流程是多麼容易。
