Kinh doanh bán lẻ thông minh

Chức năng chính, tích hợp, chi phí, lợi ích và hơn thế nữa

vnthietkeweb trình bày tổng quan về các tính năng, tích hợp, các yếu tố thành công, các thành phần chi phí và lợi ích của các giải pháp kinh doanh bán lẻ thông minh.

Các bài viết liên quan:

Thông tin kinh doanh bán lẻ: Định nghĩa và lợi ích

Giải pháp thông minh kinh doanh bán lẻ (BI) được sử dụng để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh cụ thể về bán lẻ và trình bày những hiểu biết liên quan cho những người ra quyết định trong lĩnh vực bán lẻ để:

  • Tăng sự hài lòng của khách hàng và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng.
  • Tối ưu hóa và lập kế hoạch phân loại.
  • Lập kế hoạch cho các chiến dịch tiếp thị.
  • Xác định các cơ hội bán hàng mới, v.v.

Giải pháp BI bán lẻ: Chức năng cốt lõi

Tại vnthietkeweb, chúng tôi điều chỉnh các giải pháp BI bán lẻ phù hợp với các quy trình kinh doanh cụ thể của khách hàng. Ở đây, chúng tôi đã biên soạn một tập hợp các tính năng giải pháp thường được các tổ chức bán lẻ mà chúng tôi hợp tác yêu cầu.

Hợp nhất, xử lý và lưu trữ dữ liệu bán lẻ

  • Tự động nhập dữ liệu bán lẻ (dữ liệu sản phẩm, dữ liệu khách hàng, dữ liệu giao dịch, v.v.) từ các hệ thống nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài không đồng nhất (hệ thống CRM, ERP, POS, hệ thống quản lý chuỗi cung ứng, nền tảng dữ liệu khách hàng, phương tiện truyền thông xã hội, v.v.).
  • Hỗ trợ nhập dữ liệu hàng loạt và thời gian thực (dữ liệu cảm biến từ các cửa hàng truyền thống, dữ liệu giao dịch tài chính, v.v.).
  • Khả năng làm sạch và chuyển đổi dữ liệu bán lẻ tự động (sao chép dữ liệu, tiêu chuẩn hóa, chuyển đổi, v.v.).
  • Lưu trữ dữ liệu bán lẻ có cấu trúc, bán cấu trúc, không có cấu trúc ở bất kỳ kích thước nào trong hồ dữ liệu để đạt được và xử lý thêm.
  • Hợp nhất dữ liệu bán lẻ có cấu trúc cao vào kho dữ liệu ở các định dạng quan hệ, cột và đa chiều được tối ưu hóa cho truy vấn phân tích.
  • Hợp nhất dữ liệu giao dịch và dữ liệu cảm biến trong kho dữ liệu hoạt động để báo cáo hoạt động.

Phân tích và báo cáo dữ liệu bán lẻ

  • Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) để cho phép phân tích dữ liệu bán lẻ đa chiều (ví dụ: bán hàng theo kênh, khu vực, cửa hàng, thương hiệu, danh mục sản phẩm).
  • Khả năng khai thác dữ liệu bán lẻ để áp dụng phân loại, phân tích chuỗi thời gian, phân cụm, v.v. và xác định các mẫu và xu hướng bất thường trong tập dữ liệu khổng lồ (ví dụ: khai thác dữ liệu hành vi của khách hàng để xác định các trình điều khiển bán hàng, trình điều khiển churn).
  • Khả năng máy học để cho phép dự báo (dự báo bán hàng, dự báo nhu cầu, v.v.), lập mô hình kịch bản giả sử (ví dụ: để lập kế hoạch khoảng không quảng cáo), đề xuất ML (mẹo bổ sung hàng tồn kho, vị trí sản phẩm, v.v.), v.v.)
  • Hỗ trợ phân tích dữ liệu bán lẻ theo thời gian thực (gần).
  • Khả năng báo cáo theo lịch trình và đột xuất.
  • Khả năng phân tích và báo cáo tự phục vụ.
  • Khả năng báo cáo di động.

Biểu diễn dữ liệu bán lẻ

  • Các mẫu báo cáo về các bộ KPI đa dạng (lưu lượng truy cập trang web / lượng người truy cập, quy mô giao dịch trung bình, tổng khối lượng bán hàng, tỷ lệ bán qua, tỷ lệ giữ chân khách hàng, tổng số đơn đặt hàng, doanh thu hàng tháng trên mỗi nhân viên, v.v.).
  • Các báo cáo và bảng điều khiển bán lẻ được tạo sẵn cho tất cả các loại người dùng doanh nghiệp (C-suite, người quản lý bộ phận bán lẻ, người quản lý hoạt động bán lẻ, đại diện bán hàng, nhà phân tích kinh doanh, v.v.).
  • Bảng điều khiển bán lẻ tương tác với bộ lọc động, khả năng kéo và thả và giao diện NLP để trình bày dữ liệu nhanh (ví dụ: khả năng xem chi tiết khối lượng bán hàng tổng thể cho khối lượng bán hàng của một thương hiệu, danh mục sản phẩm, SKU cụ thể).
  • Nội dung phân tích được nhúng trực tiếp vào các ứng dụng kinh doanh để sử dụng nhanh chóng.
  • Báo cáo bán lẻ di động và phân trang.

Bảo mật dữ liệu bán lẻ

  • Tự động phát hiện và ghi nhãn dữ liệu bán lẻ nhạy cảm.
  • Bảo mật dữ liệu bán lẻ nhạy cảm với mã hóa dữ liệu ở trạng thái nghỉ và khi đang chuyển và tạo mặt nạ dữ liệu động.
  • Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và dựa trên thuộc tính.
  • Các cấp độ bảo mật dữ liệu bán lẻ có thể định cấu hình (hàng, cột, bảng, không gian làm việc, báo cáo, v.v.).
  • Hỗ trợ các phương pháp nhận dạng người dùng khác nhau (dựa trên mật khẩu, đa yếu tố, dựa trên mã thông báo, v.v.).

Tối ưu hóa khoảng không quảng cáo

  • Theo dõi hàng tồn kho đa kênh và nhiều cửa hàng (hàng tồn kho trên tay, hàng tồn kho ít, vị trí hàng tồn kho, số ngày bán hàng tồn kho, sự chênh lệch hàng tồn kho, hàng tồn kho cũ, v.v.) với khả năng khoan sâu.
  • Phân tích khoảng không quảng cáo dựa trên dữ liệu bán hàng trước đây, nhu cầu dự báo, thời gian dẫn trung bình, điều kiện thời tiết, v.v. (ví dụ: để xác định mức tồn kho tối ưu, ngưỡng số lượng tối thiểu và tối thiểu cấp SKU cho từng danh mục sản phẩm, lập kế hoạch mua hoặc bổ sung hàng tồn kho).
  • Phân tích đầu tư hàng tồn kho (tính toán tỷ lệ vòng quay hàng tồn kho trung bình cho từng thương hiệu, danh mục, SKU, phân tích khả năng sinh lời của hàng tồn kho tổng / ròng, v.v.).
  • Dự báo nhu cầu hàng tồn kho (đối với thương hiệu / sản phẩm / SKU, trên các kênh bán hàng và vị trí cửa hàng) dựa trên các mẫu nhu cầu đã xác định cho từng cửa hàng hoặc phân khúc khách hàng, mức tăng khuyến mại, độ co giãn của giá, tính thời vụ, mức tiêu thụ sản phẩm, hoạt động của đối thủ cạnh tranh, v.v.
  • Kịch bản điều gì xảy ra nếu tồn kho để phác thảo các kế hoạch mua, bổ sung, phân bổ và chuyển hàng tồn kho khác nhau trong trường hợp nguồn cung bị gián đoạn,
See also  Phần mềm quản lý đơn hàng thương mại điện tử

Tối ưu hóa phân loại

  • Đánh giá phân loại sản phẩm với khả năng đi sâu vào cấp SKU dựa trên các KPI như năng suất không gian, lợi nhuận trên mỗi đơn vị, doanh số bán sản phẩm mỗi tuần, mỗi cửa hàng hoặc mỗi giỏ, tỷ lệ sản phẩm hết hàng, v.v.
  • Tự động tính toán tỷ lệ thâm nhập của từng thương hiệu / danh mục sản phẩm / SKU trên các phân khúc khách hàng được xác định trước, kênh bán hàng, vị trí cửa hàng cụ thể, v.v.
  • Xác định các thương hiệu / danh mục sản phẩm / SKU cho thấy tiềm năng tối đa / tối thiểu về khả năng thu hút lưu lượng truy cập.
  • Xác định các SKU / danh mục sản phẩm / thương hiệu có mức thâm nhập tối thiểu để ngừng sử dụng.
  • Tính toán nhu cầu có thể chuyển nhượng dựa trên các yếu tố như lòng trung thành đối với một mặt hàng, tính độc đáo của một mặt hàng, khả năng thay thế, giá trị tổng thể.
  • Tự động lập kế hoạch phân loại tối ưu ở bất kỳ mức độ chi tiết nào (tổ chức, cụm cửa hàng, cấp cửa hàng cá nhân).

Tối ưu hóa giá cả

  • Phân tích giá trị cảm nhận để xác định mức giá mà khách hàng sẵn sàng trả cho một sản phẩm.
  • Phân tích độ co giãn của giá để xác định và điều chỉnh giá cho các phân khúc khách hàng, thị trường cụ thể, v.v.
  • Theo dõi và phân tích điểm chuẩn giá thị trường và chiến lược định giá của các đối thủ cạnh tranh.
  • Phân tích chênh lệch giá.
  • Lập mô hình tối ưu hóa giá động để điều chỉnh chiến lược giá ban đầu, giá khuyến mại, giảm giá cho các sản phẩm và danh mục sản phẩm trên các phân khúc khách hàng.

Phân tích khách hàng

  • Phân tích tần suất mua của khách hàng và mức độ tham gia của khách hàng.
  • Phân tích mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng trên các kênh bán hàng ngoại tuyến và trực tuyến.
  • Phân tích phân khúc khách hàng (phân tích các phân khúc khách hàng hiện tại và thị phần của họ trong chuỗi / cửa hàng, phân tích thành phần giỏ hàng trung bình của các phân khúc khách hàng, chuyển đổi giữa các phân khúc khách hàng dựa trên những thay đổi trong mô hình hành vi, v.v.).
  • Phân tích khả năng sinh lời của khách hàng trên các phân khúc, bao gồm phân tích chuyển đổi khách hàng (giá mỗi chuyển đổi, giá mỗi khách hàng tiềm năng, lợi tức chi tiêu quảng cáo, lợi nhuận từ khách hàng mới, v.v.).
  • Tính toán giá trị lâu dài của khách hàng.
  • Phân tích mức độ tiêu hao của khách hàng để xác định các kiểu dẫn đến tình trạng gián đoạn.
  • Phân tích duy trì khách hàng (phân tích tỷ lệ gia hạn của khách hàng, phân tích chi phí duy trì, v.v.).
  • Mô hình hành vi của khách hàng (chuyển đổi, khuấy động, chi tiêu nhiều hơn / ít hơn, v.v.).

Phân tích nhà cung cấp

  • Phân tích và chấm điểm hiệu suất của nhà cung cấp dựa trên tỷ lệ đáp ứng đúng thời gian, khả năng đáp ứng các biến động của nhu cầu, độ chính xác của lô hàng, v.v.
  • Dự báo rủi ro của nhà cung cấp dựa trên hoạt động của nhà cung cấp trong quá khứ.
  • Đánh giá và điểm chuẩn của nhà cung cấp:
    • Phân loại và so sánh giá cả.
    • So sánh các điều khoản và điều kiện của nhà cung cấp.
    • So sánh lợi nhuận gộp (trên mỗi nhà cung cấp).
    • Chia sẻ của nhà cung cấp trong một loại sản phẩm.
    • Xác định các nhà cung cấp có tiềm năng tối đa.
  • Mô hình kịch bản điều gì sẽ xảy ra để xác định tác động lên giá thành sản phẩm / lợi nhuận do thay đổi nhà cung cấp.

Bán hàng và tối ưu hóa tiếp thị

  • Lập mô hình mối quan hệ sản phẩm dựa trên danh mục và thuộc tính của sản phẩm, tiềm năng ăn thịt lẫn nhau của các sản phẩm, v.v. để xác định các gói sản phẩm phù hợp cho các cửa hàng / nhóm cửa hàng khác nhau trong các mùa hoặc thời gian khác nhau trong ngày.
  • Phân tích hiệu quả bố trí vị trí sản phẩm để tối ưu hóa hàng hóa, bán thêm và bán kèm.
  • Mô hình vị trí sản phẩm tối ưu.
  • Phân tích khuyến mại (đánh giá tác động của bán hàng khuyến mại trên các kênh bán hàng / phân khúc khách hàng, so sánh quy mô và chi phí giỏ hàng có và không có sản phẩm khuyến mại, so sánh tỷ lệ doanh thu sản phẩm khuyến mại trong khi / trước khi khuyến mại, xác định các sản phẩm khuyến mại tối ưu cho từng phân khúc khách hàng, v.v. ).
  • Phân tích hiệu quả khuyến mại.
  • Tối ưu hóa và lập kế hoạch đánh dấu cho từng thương hiệu / danh mục sản phẩm / SKU.
  • Đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing (lượng khách hàng lặp lại, chiến dịch bán hàng, lượng truy cập trang web, v.v.).
  • Đánh giá hiệu quả hoạt động của kênh tiếp thị và mức độ ưu tiên của kênh tiếp thị.
  • Phân tích và tối ưu hóa các chương trình khách hàng thân thiết.
See also  4 Yêu cầu đối với trang web thương mại điện tử để đảm bảo sự hài lòng của khách hàng

Phân tích bán hàng

  • Theo dõi KPI bán hàng (tăng trưởng doanh số, mục tiêu bán hàng, doanh số trên mỗi đại diện, doanh số trên foot vuông, doanh số theo khu vực, khu vực đã bán, doanh số trên mỗi sản phẩm, giá trị mua hàng trung bình, v.v.).
  • Phân tích hiệu suất bán hàng (bán hàng theo kênh, khu vực, cửa hàng, thương hiệu, danh mục sản phẩm, tần suất mua trên mỗi danh mục sản phẩm / thương hiệu, v.v.) và đo điểm chuẩn (nhân viên bán hàng, sản phẩm, kênh bán hàng, v.v.).
  • Dự báo tiềm năng bán hàng cho từng danh mục sản phẩm / SKU dựa trên khai thác dữ liệu lịch sử bán hàng.
  • Phân tích giỏ hàng (theo dõi mức độ phụ thuộc vào mức tiêu thụ, xác định SKU lợi nhuận thấp, v.v.) và phân khúc giỏ hàng theo kích thước và loại của chúng (dành cho người cao tuổi, cho người độc thân, cho gia đình, v.v.).
  • Phân tích hiệu suất của các cửa hàng mới (theo dõi hoạt động của cửa hàng, so sánh các cửa hàng mới với những cửa hàng đã hoạt động, xác định các cơ hội bán hàng tiềm ẩn, v.v.).
  • Dự đoán doanh số cho từng thương hiệu / danh mục sản phẩm / SKU dựa trên phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử và xác định các biến thể theo mùa, lập mô hình kết quả bán hàng.
  • Lập kế hoạch bán hàng với khả năng đi sâu vào một cửa hàng / thương hiệu / danh mục sản phẩm / SKU cụ thể.

Xây dựng Giải pháp BI Bán lẻ với vnthietkeweb

Đội ngũ của vnthietkeweb đã sẵn sàng thiết kế và triển khai giải pháp BI bán lẻ toàn diện để giúp bạn hiểu khách hàng của mình hơn, phân tích hiệu suất bán hàng, tối ưu hóa chủng loại, cân bằng cung và cầu, v.v.

YÊU CẦU MỘT CUỘC TƯ VẤN

Tích hợp cần thiết cho các giải pháp kinh doanh bán lẻ thông minh

Để hiểu cách khách hàng hành xử, các kênh bán hàng khác nhau hoạt động như thế nào và liệu các chiến dịch tiếp thị có hiệu quả hay không, vnthietkeweb khuyên bạn nên quan tâm đến các tích hợp cần thiết:

Phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM)

  • Để xác định các khách hàng và phân khúc khách hàng có giá trị nhất và tập trung các nỗ lực tiếp thị và bán hàng cho phù hợp.
  • Để phân tích mức độ tương tác của khách hàng, mức độ hài lòng của khách hàng, lợi nhuận, mức tiêu hao, v.v. trên các phân khúc khách hàng.

Nền tảng thương mại điện tử

Theo dõi các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi theo thiết bị (PC / máy tính bảng / thiết bị di động), giá trị đặt hàng trung bình, doanh thu và sở thích sản phẩm / dịch vụ theo phân khúc khách hàng, hiệu suất kênh quảng cáo, lợi tức chi tiêu quảng cáo, v.v. để:

  • Phân tích hoạt động bán hàng.
  • Có được cái nhìn sâu sắc về hành vi của khách hàng.
  • Đo lường hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, v.v.

Hệ thống điểm bán hàng

  • Để theo dõi thói quen chi tiêu của khách hàng (phương thức thanh toán ưa thích, thời gian mua hàng, v.v.).
  • Để xác định các gói sản phẩm / dịch vụ phổ biến.
  • Để đo lường hiệu quả xúc tiến.
  • Để đánh giá hoạt động của cửa hàng.

Phần mềm dịch vụ khách hàng

  • Để xác định khoảng trống trong dịch vụ khách hàng, phân loại sản phẩm, v.v.
  • Để tạo và tối ưu hóa các chiến lược giữ chân khách hàng cho các phân khúc khách hàng cụ thể dựa trên việc phân tích các yêu cầu dịch vụ khách hàng cùng với hành vi của khách hàng.
  • Để phân tích tình cảm của khách hàng đối với dịch vụ khách hàng được tối ưu hóa, phân loại sản phẩm của cửa hàng, v.v.

Phần mềm quản lý chiến dịch tiếp thị

  • Để tạo các chiến dịch tiếp thị và tối ưu hóa các hoạt động tiếp thị (bán thêm và bán kèm, chiến lược giảm giá, v.v.).
  • Để đo lường sự thành công của các nỗ lực tiếp thị.

Phần mềm quản lý hàng tồn kho

  • Để phân tích hiệu suất tồn kho và duy trì mức tồn kho tối ưu.
  • Để ngăn chặn doanh số bán hàng bị mất và giảm chi phí hoạt động bằng cách tối ưu hóa các hoạt động chuyển cửa hàng, bổ sung và phân bổ hàng tồn kho.

Phần mềm quản lý nhà cung cấp

  • Để phân tích hoạt động của nhà cung cấp và tiến hành đo điểm chuẩn của nhà cung cấp.
  • Để phân tích hiệu suất sản phẩm của nhà cung cấp (sản phẩm hoạt động trên cùng và dưới cùng của nhà cung cấp).
  • Để thiết lập mối quan hệ nguyên nhân – kết quả giữa hoạt động của nhà cung cấp và chi phí sản phẩm / lợi nhuận / doanh số bán hàng, v.v.

Các yếu tố xác định sự thành công trong lĩnh vực bán lẻ thông minh

Với 33 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và 19 năm trong lĩnh vực bán lẻ, vnthietkeweb đã xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến sự thành công của các giải pháp bán lẻ thông minh.

See also  Tối ưu hóa thương mại điện tử: Ý tưởng thúc đẩy chuyển đổi

Khả năng phân tích và báo cáo tự phục vụ

Người dùng doanh nghiệp với các cấp độ chuyên môn khác nhau về công nghệ có thể dựa vào chức năng kéo và thả, hỗ trợ truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và trang tổng quan có thể tùy chỉnh cao để truy cập dữ liệu một cách độc lập và hỗ trợ việc ra quyết định của họ.

Một tập hợp các trình kết nối nguồn dữ liệu và các API dễ sử dụng

Cho phép tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng CNTT hiện có và giảm chi phí phát triển trong trường hợp bổ sung các nguồn dữ liệu mới.

Quy trình quản lý dữ liệu tự động

Để cải thiện việc ra quyết định bằng cách giảm thời gian nhập, tổng hợp và phân tích dữ liệu bán lẻ và loại bỏ các hoạt động quản lý dữ liệu thủ công dễ xảy ra lỗi.

Trọng tâm bảo mật dữ liệu

Để bảo mật dữ liệu khách hàng và tài chính nhạy cảm cao, hãy đáp ứng các yêu cầu tuân thủ quy định (ví dụ: GDPR) và cho phép truy cập và chia sẻ dữ liệu an toàn ở các cấp độ nhân viên khác nhau với kiểm soát truy cập chi tiết, xác thực đa yếu tố, che giấu dữ liệu động và ẩn danh, end-to-end mã hóa dữ liệu, v.v.

Yếu tố chi phí và lợi ích của việc triển khai kinh doanh bán lẻ thông minh

Chi phí triển khai thông tin kinh doanh bán lẻ rất khác nhau tùy thuộc vào một số yếu tố, chẳng hạn như:

  • Số lượng các nguồn dữ liệu bán lẻ (CRM, nền tảng thương mại điện tử, phần mềm dịch vụ khách hàng, v.v.), khả năng tích hợp của chúng, các mô hình dữ liệu hiện có.
  • Độ phức tạp của dữ liệu bán lẻ (về kích thước, cấu trúc, sự đa dạng, v.v.).
  • Sự phức tạp của việc làm sạch dữ liệu bán lẻ.
  • Mức độ phức tạp của lớp lưu trữ dữ liệu bán lẻ (kho dữ liệu, ổ chứa dữ liệu, hồ dữ liệu, v.v.).
  • Các loại phân tích bán lẻ bắt buộc (sự hiện diện và số lượng thuật toán ML, nếu cần phân tích luồng hoặc dữ liệu lớn, v.v.).
  • Mức độ phức tạp của báo cáo và hiển thị dữ liệu (số lượng và độ phức tạp của báo cáo, bao gồm báo cáo đột xuất, số lượng trang tổng quan, nếu cần trực quan hóa dữ liệu tùy chỉnh, v.v.).
  • Sự phức tạp của hệ thống cho phép người dùng.

Chi phí của một dự án triển khai BI bán lẻ, bao gồm việc phát triển một kho dữ liệu tập trung với các trung tâm dữ liệu để lưu trữ dữ liệu bán lẻ, các khối OLAP, các báo cáo và bảng điều khiển tự phục vụ có thể có giá như sau:

$ 80.000- $ 200.000 – cho các công ty bán lẻ có 200-500 nhân viên

200.000 USD – 400.000 USD – cho các công ty bán lẻ có 500-1.000 nhân viên

400.000 USD – 1.000.000 USD – dành cho các công ty bán lẻ có hơn 1.000 nhân viên

* Phí bản quyền phần mềm KHÔNG được bao gồm.

Việc triển khai trí tuệ kinh doanh bán lẻ cho phép:

Lên đến 150%

tăng doanh số bán hàng do trải nghiệm khách hàng đa kênh được nâng cao

3%

giảm chi phí mua sắm do điều kiện mua sắm được cải thiện

Lên đến 30%

giảm chi phí liên quan đến hàng tồn kho do lượng hàng tồn kho được tối ưu hóa

Giảm thiểu

đánh dấu không cần thiết do lượng quá tải đã bị loại bỏ

Cải tiến

lợi nhuận gộp và giảm thiểu sự phức tạp của kho hàng do tối ưu hóa phân loại

Xem xét các Dịch vụ Chuyên nghiệp để Triển khai BI Bán lẻ của vnthietkeweb

Kể từ năm 2003, vnthietkeweb đã giúp các công ty trong ngành bán lẻ đạt được sự minh bạch trong phân tích và thiết lập báo cáo trên toàn công ty để hỗ trợ họ ra quyết định và nâng cao hiểu biết về khách hàng, cân bằng cung và cầu, cắt giảm chi phí hoạt động và thúc đẩy doanh số bán hàng.

Tư vấn triển khai bán lẻ BI

  • Phân tích nhu cầu BI bán lẻ.
  • Khái niệm giải pháp BI bán lẻ, thiết kế kiến ​​trúc và lựa chọn ngăn xếp công nghệ.
  • Lập kế hoạch triển khai BI bán lẻ (các mốc quan trọng, lập kế hoạch quản lý rủi ro, mô hình tìm nguồn cung ứng tối ưu, xác định KPI để đo lường chất lượng phần mềm BI, v.v.).
  • Tạo trường hợp kinh doanh, bao gồm ước tính chi phí, ước tính ngân sách thời gian.

ĐI ĐỂ ĐƯỢC TƯ VẤN TRIỂN KHAI BI BÁN LẺ

Triển khai BI bán lẻ

  • Phân tích nhu cầu BI bán lẻ và thiết lập các yêu cầu phần mềm BI.
  • Lên ý tưởng và lựa chọn công nghệ cho giải pháp kinh doanh bán lẻ thông minh.
  • Phát triển giải pháp BI bán lẻ lặp đi lặp lại.
  • Bán lẻ giải pháp BI đảm bảo chất lượng.
  • Hỗ trợ và tối ưu hóa sau khi ra mắt.

Về vnthietkeweb

vnthietkeweb là một công ty tư vấn CNTT và phát triển phần mềm có trụ sở chính tại McKinney, Texas. Chúng tôi giúp các công ty vừa và lớn trong lĩnh vực bán lẻ số hóa quy trình phân tích và quản lý dữ liệu của họ, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh với các dịch vụ phân tích và thông minh kinh doanh toàn diện . Được chứng nhận ISO 9001ISO 27001 , vnthietkeweb dựa trên một hệ thống quản lý chất lượng hoàn thiện và đảm bảo rằng việc hợp tác với chúng tôi không gây ra bất kỳ rủi ro nào đối với bảo mật dữ liệu của khách hàng.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *