越来越多的公司遵循以客户为中心的方法，并将客户置于其业务活动的中心。这对于了解客户旅程并创造最佳客户体验以保持行业竞争力非常重要。 CRM 系统对此做出了重大贡献，它使公司能够为其部门（例如销售）提供必要的、与销售相关的客户信息。因此，CRM 解决方案是全面客户视图的工具。 引入CRM系统使客户获取和客户支持变得更容易 如果 CRM 软件满足此要求并且您做出了正确的 CRM 选择，则 81% 的销售员工确认 CRM 的引入对销售有显着帮助（Major，2008）。因此，CRM 系统是客户对公司成功忠诚并进而实现可持续经济成功的关键因素。当您考虑到保留现有客户比获取新客户便宜五倍时，这一点就变得更加重要（Tödtmann，2008）。您可以在这里了解CRM 系统是否适合您的公司。 找到合适的 CRM 系统并不容易，实施 CRM […]
现代贸易，尤其是 B2B 批发目前面临着需要克服的重大挑战。在商品管理的帮助下，应优化供应链，并管理中断和中断的供应链的要求。在客户需求不断增加和新冠疫情导致原材料短缺的环境中，库存管理的首要目标必须是提高供应链的透明度。另一个重要组成部分是，作为与更全面的ERP 系统无缝交互的一部分，必须能够在库存管理中使用算法甚至人工智能方法来优化您自己的交易流程。 批发商的商品管理 目录 新商品管理系统的主要目标 仓库管理 库存管理和ERP软件有什么区别？ 应用软件或商品管理系统的开发 库存管理系统的成本 不同商品管理系统的优缺点 总结与推荐 新商品管理系统的主要目标 库存管理应该做什么？ 商品管理系统一词和商品管理主题简单解释一下： 商品管理是贸易公司的核心工作之一。从狭义的定义来看，商品管理涉及物料流动和货物交换的管理、计划和控制。商品管理既承担外部任务，即与客户和供应商的任务，也承担内部任务，作为分支机构与分支机构之间货物转移的一部分。 商品管理的核心目标通常被列为六点： 库存管理的任务是采购正确的产品 库存管理的任务是采购正确的数量
物流和高效的仓库管理日益成为公司的竞争因素。只有能够交付给客户的商品才能被出售并产生销售额。在经济周期（供应链）的所有领域，仓库管理系统都会遇到并处理库存。无论是采购、生产还是分销。 仓库管理的世界在不断变化。随着创新的不断进行，越来越多的企业软件应用程序和功能进入市场，以帮助公司改进其仓库流程。供应链负责人面临的问题是如何创建与 ERP 系统或其他业务软件应用程序的连接，以及仓库管理系统 (WMS) 是否应该或可以在商品管理系统中独立工作 。 通过语音选择 物流和高效的仓库管理日益成为公司的竞争因素。只有能够交付给客户的商品才能被出售并产生销售额。在经济周期（供应链）的所有领域，仓库管理系统都会遇到并处理库存。无论是采购、生产还是分销。 仓库管理的世界在不断变化。随着创新的不断进行，越来越多的企业软件应用程序和功能进入市场，以帮助公司改进其仓库流程。供应链负责人面临的问题是如何创建与 ERP 系统或其他业务软件应用程序的连接，以及仓库管理系统 (WMS) 是否应该或可以在商品管理系统中独立工作 。 关于语音控制拣选您应该了解的知识 本出版物涉及现代拣选系统——语音拣选。 目录 语音控制拣选细节 分步拣货流程
云计算日益成为IT 架构的标准和核心组成部分。新冠大流行进一步显着推动了云的使用。多年来，云计算一直被视为与数字化、数字化转型和企业 IT 直接相关。实践表明，在使用新的云ERP软件时，必须解决数字化、云计算以及IT架构设计的问题。 您的公司准备好迎接云了吗？ 目录 什么是云计算？ 数字化、数字化转型和基于云的公司之间的联系 云计算的定义——最重要的术语解释 云计算提供商 – 哪些提供商发挥作用？ 借助云计算为数字化奠定基础 选择正确的 ERP 云架构和基础设施 云计算——它到底是什么？ 作为数字化的一部分，云计算是否是企业优化成本和变得更加灵活的有利方式，这一问题已不再有争议。许多实际应用、投资回报率证据和研究早已证明了这一点。尽管如此，充分利用云并最大化投资回报比简单地选择云计算要复杂得多。 云可以采取多种形式——从公共云、私有云到混合云和多云。一些云作为托管服务提供，而另一些则提供通常与附加服务相结合的基础设施。云可以使用多种技术构建，包括裸机服务器、虚拟机、应用程序容器、系统容器等，而许多公司同时使用多种类型的云和云服务，即所谓的多云策略。 由于采用策略多种多样
过去为实现公司业务流程自动化而开展的举措最初以 ERP 系统和工作流系统（所谓的 BPM 系统、业务流程管理系统）为主。这些系统和软件使用户能够自动执行简单的重复流程。通常，这些是在系统或软件内发生的活动和过程。 机器人过程自动化 目录 什么是机器人过程自动化？ 机器人过程自动化需要哪些要求？ 先前解决方案（ERP 软件）的局限性，可能需要机器人流程自动化 机器人流程自动化 RPA 如何工作？ 通过使用 RPA 的想法节省成本 RPA 机器人流程程序如何运作？ 摘要：什么时候应该使用
组织中的流程始终与数据、文本、图像、共享和批准有关。通常使用文档管理系统来组织这些工作。工作流程和发布机制是流程优化的关键词。 办公室里的两名女士看着屏幕并搜索 DMS 目录 DMS选型——最大的5个错误（文档管理系统） 选择和实施DMS时必须避免这5个错误 第1点——技术要求不明确 第 2 点 – 未定义的组织框架条件 第 3 点 – 不遵守法律规定 第 4 点
对于企业来说，权衡云计算或基于云的解决方案（云解决方案）的优缺点变得越来越重要。领先的 ERP 软件提供商和云公司，尤其是美国的公司，正在将越来越多的程序迁移到公共云。这不可避免地迫使 ERP 用户应对其影响。这些对于企业来说并非无足轻重。如果ERP 软件安装在本地，但标准 Office 解决方案（例如 Office 365）在云中运行，则获得详细概述尤其值得。 ERP云计算 目录 什么是云计算？ 比较 云计算的好处 云计算的缺点 简要介绍公司的公共云风险 概括 什么是云计算？ 云计算描述了完全托管在互联网上并通过网络浏览器提供给用户的计算机系统，例如：例如苹果的
数字化已经成为一个永恒的话题。新技术和应用软件正在征服市场，并且提供的范围每天都在增加。这些宣传了许多优势并代表了数字化转型。此时，公司很快就会面临这样的问题：是否需要进行调整以及调整到什么程度，以确保产品和/或服务的长期成功销售。过去的大流行还表明，在情况需要时，企业必须多快地适应新的挑战。此时已经在使用数字商业模式（例如在线商店或应用程序）的企业家在大流行期间更容易继续产生销售。 数字化的优势 优势和机会多种多样，旨在确保公司的长期成功。它们的范围从新的商业模式到社交媒体的引入再到公司的变革。家庭办公、软件即服务、新技术和工业 4.0 等主题越来越多。视频会议也已成为许多公司的标准配置。 下面我们概述了数字化的十一个优势。 目录 保持竞争力 提高客户满意度 开辟新的目标群体 知识传输 新产品/服务 可持续性 拓展商业模式 销售额增加 提高雇主吸引力 数据的使用 优化业务流程 概括 保持竞争力
为了在市场上长期成功地建立一家公司，需要能够持续盈利的商业模式。然而，由于市场不断变化，企业也被迫适应新的需求。数字商业模式是长期成功的因素为了在市场上长期成功地建立一家公司，需要能够持续盈利的商业模式。然而，由于市场不断变化，企业也被迫适应新的需求。哪种模式适合您自己的公司？它是如何成功实施的？回顾过去，经济的发展是从第一次工业革命开始的。我们现在正处于工业革命的第四阶段，这也代表着第二次数字革命。不难看出，数字化不仅仅是一种短暂的趋势，而是从模拟世界到数字世界的转变。这几乎影响到生活的所有领域，第一代人完全在数字环境中成长。整个社会的需求正在发生变化。对于公司而言，这意味着重新思考服务、推动创新和开发新概念。营销和销售还必须适应数字化变革才能继续销售产品。在某些情况下，这种变化会带来新的经营理念。因此，任何公司都无法逃脱这种发展，应该战略性地规划和实施数字化商业模式，作为长期成功的因素。为了探讨数字商业模式的主题，我们澄清了该术语，研究了其优点和功能，列出了不同的选项并定义了成功因素。工业革命信息图目录：1.什么是数字化商业模式2.数字商业模式有哪些好处？3.数字化商业模式有哪些特点？4.有哪些数字商业模式？5.如何开发数字商业模式？6.成功因素七、结论什么是数字商业模式？在数字化的过程中，这个词一次又一次地出现：数字商业模式。为了保持竞争力，建议公司测试自己的流程、程序等，并在必要时将其数字化。 但新的商业模式也应该发挥重要作用 但我们什么时候才能真正谈论数字商业模式呢？目前没有统一的定义，因为数字商业模式可能非常多样化和复杂。尽管如此，有一个框架至少可以建立统一的理解。当公司使用数字技术创建产品和服务，然后在线向相关目标群体提供产品和服务时，我们就称之为数字商业模式。重点始终是客户利益。该公司的服务可以完全以数字方式提供，例如通过流媒体服务，或者仅以数字方式传输，例如通过旅游门户网站。提供的类型分为三个领域：物理产品和数字产品定义了以产品为中心的服务提供。如果只提供服务，我们称之为以 俄罗斯电话号码 服务为中心的产品。如果在平台或流程的帮助下提供创建数字产品或服务的机会，则这种方法描述了以流程为中心的业务模型。数字商业模式有什么好处？对于公司主动发起的每一次变革，都应该提前明确其带来的好处。在此基础上，可以做出支持或反对引入或改变的决定。如果有明确传达且易于理解的好处，就更容易激励每个参与变革的人积极参与。新的收入来源新的数字商业模式可以实现新的或以前未使用的销售潜力。例如，通过网上商店等新的销售渠道，可以同时销售更多商品，并且使用户更容易获取商品。一些公司还通过自己的专业知识货币化，例如以包含某些主题的策略或建议的电子书的形式。利用数字商业模式的新收入来源新目标群体数字商业模式的使用开辟了接触新目标群体的机会。通过有针对性的营销和协调销售，可以根据潜在的新客户的需求来满足他们的需求。客户利益消费者的利益应该始终是关注的焦点。 操作和处理是否简单直观？ 所有重要信息都可用吗？如果满足这些点，顾客就会体验到满意的购物体验。例如，通过在线商店或应用程序，可以随时获得产品和服务。买家不再依赖商店的营业时间。因为只有满意的客户才会付费并推荐他们自己的公司、所提供的产品和服务。通过数据提高效率数字业务模型支持使用新技术收集数据。然后对这些数据的评估可以创建买家档案。营销人员可以在此处展示协调的广告。如果消费者购 爱沙尼亚 电话号码列表 买行为出现趋势，您可以立即做出反应。可扩展性数字商业模式是可扩展的商业模式。随着业务的增长，与模拟业务相比，所需的物理基础设施要少得多，从而使初始费用保持在可控范围内。此外，可以通过数字渠道接触到更多的国内和国际潜在买家。进入门槛低实施数字商业模式的成本明显低于模拟商业模式。最初需要的物理基础设施较少。因此，进入这个市场的门槛很低，竞争也越来越激烈。缺点尽管使用数字商业模式带来了所有优势和机遇，但也应考虑到其缺点。客户需求的变化越来越快——期望同样快速的反应和适应。如果在一定时间内没有发生这种情况，客户就会转向竞争。容忍的限度越来越小。因此，公司必须时刻关注市场的发展，以便能够在必要时做出反应。由于客户关系越来越短、忠诚度越来越低以及客户生命周期价值不断下降，争夺目标群体青睐的斗争日益激烈。但不仅要监控目标群体，还要监控市场。数字商业模式使新供应商更容易进入，从而加剧竞争。
在当今快节奏的数字世界中，公司必须适应才能取得成功。数字销售的可能性为增长、盈利和成功开辟了新的机会。但您如何利用这些机会并带领您的公司成功走向未来呢？在这篇博文中，我们将向您介绍最重要的策略和数字工具，您可以利用它们利用数字销售的可能性来实现业务成功。 数字化转型与运营4.0 从理解数字销售是什么到利用技术和自动化，我们将引导您完成过渡到数字世界的关键步骤。为销售的未来做好准备，加入我们，迈向更快的增长和持久的成功。 简短的摘要 数字销售工具可帮助销售专业人员利用数字渠道从不断增长的数字销售趋势中受益。 数字销售为公司提供了更大的客户便利性、更大的全球影响力和数据驱动的洞察力，从而在竞争激烈的市场中取得更大的成功。 向数字环境的有效过渡需要全面的内容营销策略、个人品牌和社交媒体展示、技术和自动化的使用以及团队之间的协作，以提供更好的客户体验。 目录： 1.数字化销售的本质 2.数字化销售对企业的重要性 3.转向数字发行 4、销售与服务团队整合 5.数字销售、传统销售和数字营销的比较 6.数字销售成功的必备工具 七、总结 数字化销售的本质 无论是 B2B 公司还是 B2C
在当今快节奏的数字世界中，优质的客户服务比以往任何时候都更加重要。公司必须适应新技术并整合数字渠道，以满足并超越客户的期望。 数字化转型和客户服务 如何提高客户满意度并从而提高销售额 在这篇博文中，您将了解数字客户服务的演变、其优势、有效策略的关键组成部分、最佳使用渠道以及如何衡量和优化数字客户服务绩效。深入挖掘 2023 年数字客户服务的潜力！ 简短的摘要 2023 年利用数字客户服务的力量来提高可访问性、个性化和数据驱动的见解。 利用社交媒体、实时聊天、聊天机器人和自助服务门户等渠道打造成功的客户体验。 监控关键指标并实施持续改进策略，以优化数字客户服务绩效。 目录： 1.数字化客户服务的演变 2.实施的优点 3、关键部件 3.数字化客户服务渠道的使用 4.衡量和优化性能 5.最佳实践 六、总结 数字化客户服务的演变
我们生活在一个数据驱动的世界，公司和组织依靠数据分析来做出明智的决策、优化流程并获得竞争优势。在这篇博文中，我们将介绍数据定义、流程、数据类型、技术和数据分析工具，它们可以帮助您获得有价值的见解并增加您在任何领域的成功。 数字化转型和数据分析 简短的摘要 数据分析是从定量和定性数据中识别模式、趋势和见解的过程。 借助各种工具和方法，公司可以实现利润最大化、优化运营并确保客户满意度。 数据分析最重要的工具包括Excel、SQL、Python/R编程语言以及图表或图形等可视化工具。 目录： 1.数据分析：定义和含义 2.数据类型 3主要数据分析技术和方法 4.数据分析过程 5.数据分析必备工具和软件 六、总结 数据分析：定义和含义 数据分析包括各种技术和工具，例如： B. 清理、分析、解释和可视化数据。该数据提供了对业务绩效的深入了解。数据分析在医疗保健、金融、娱乐和营销等众多行业中发挥着至关重要的作用，帮助企业做出更明智的决策并保持在各自领域的前沿。 数据分析与数据分析不同，数据分析指的是整个数据管理周期，而不仅仅是分析部分。 什么是数据分析？ 数据分析的核心是检查原始数据以提取有意义的信息并从数据中得出模式、趋势和见解。该过程可以使用多种分析技术应用于定量和定性数据，例如：
