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。
常见痛点
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
了解哪些营销活动正在推动真正的结果以及原因。
市场已经饱和
电信行业是出了名的竞争激烈且在很大程度上商品化，这使得通过营销实现差异化变得更加重要。但是，如果您没有跟踪和评估广告系列效果的方法，那么您肯定会落后。
相关性与因果关系
跟踪产生影响是棘手的，并且依赖于明智的数据生成和分析过程。没有它，您就有可能将成功归因于相关因素，而不是确定负责推动变革的驱动因素。这使得你无法复制你辛苦工作所取得的成功。
基于驾驶员的营销分析
Cubewise 和 IBM Planning Analytics / TM1 可以帮助您制定工作流程，通过跟踪幕后的核心驱动因素的所有复杂性，为您的营销效果提供真正的洞察。通过将所有数据集中在一个位置，您可以获得前所未有的见解，使用它们来推动您的营销并一次又一次地提供更好的结果。
客户流失
识别业务中的漏洞，以提高留存率和客户生命周期价值。
留住客户很困难
电信客户的生命周期价值非常重要。客户提出更换提供商往往伴随着激烈的矛盾，企业必须努力留住他们获得的客户。如果您发现客户流失率过高，则可能会面临基础设施未充分利用的风险，从而造成巨大的固定成本漏洞。
情绪不佳
您的流失率越高，您的公司在市场上的知名度就越差。确定客户流失的原因并采取正确的措施来缓解这些因素，是在整个客户群中保持良好声誉和积极前景的关键。
复杂的客户流失分析
Cubewise 提供了详细的客户流失分析工具，可以检查您业务的各个方面，并确定导致客户寻找其他地方的那些因素。通过挖掘这些数据中的这些因素，您可以采取一些措施来应对它，从而加强您企业的客户生命周期价值 （CLTV） 并利用您已经投资的客户获取成本。
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。
今天就来和我们聊聊，携手共同克服您面临的挑战。
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。
不要向业务流程无法适应快速变化的市场变化妥协。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。
