雲梯賦能 - Blog #Zoho Analytics雲梯賦能 - Blog #Zoho Analyticshttps://www.cloud-empowering.com/blogs/tag/Zoho-AnalyticsMon, 23 Mar 2026 00:53:58 -0700http://zoho.com/sites/<![CDATA[當AI遇到BI：只要問一下，你的數據會為你說話]]>https://www.cloud-empowering.com/blogs/post/Zia在Zoho Analytics中，我們可以用簡單的英文向Zia提出問題，Zia會以報告和圖形化面板的形式提供回答。]]>



在Google上搜尋一個問題，“AI可以做什麼？” 在27億條返回的搜尋結果中，顯示了兩件事：

第一，人們感興趣的。其次，他們感到困惑的。

 

在這篇文章中，我們將從AI如何回答關鍵業務問題，幫助你做出更好的決策開始。我們來看看AI驅動的智能分析助手Ask Zia 能夠讓任何使用者進行深入的銷售分析。


在Zoho Analytics中，我們可以用簡單的英文向Zia提出問題，Zia會以報告和圖形化面板的形式提供回答。Zia是由NLP（自然語言處理）和ML（機器學習）提供支持的AI虛擬人物。無論是銷售、行銷、財務還是技術支援，Zia能夠理解來自各領域的數據及業務術語，並將我們所提出的問題建立最合適的可視化呈現。

 

讓我們從一個簡單的問題開始：

  • Show me the total sales (告訴我總銷售額)

 

Zia已經理解了這個問題，從Zoho CRM交易表中截取金額欄位，並使用KPI元件來顯示銷售額。Zia還自動為元件產生了標題和描述。

 

讓我們進一步向Zia提出我們的問題

  • Show me the monthly sales (告訴我每月銷售情況)

 

上圖顯示了每月的銷售數據。若要查看特定時期的銷售情況，比方說2018年，我們需要做的就是告訴Zia：

Show me the monthly sales in 2018 (告訴我2018年的每月銷售情況)

 

我們可以看到Zia已經理解了這個問題並且僅顯示了2018年的篩選結果。


我們甚至可以要求Zia顯示特定的圖表類型

Show me the monthly sales in 2018 as a bar chart (告訴我2018年的每月度銷售情況以直條圖呈現)


 Zia將曲線圖更改為直條圖。


讓我們進一步按地區檢視銷售額。

Show me the monthly sales in 2018 by location (按地區顯示2018年的每月銷售額 )


而Ask Zia不僅限於Zoho CRM，我們可以分析來自許多其他知名的應用平台的數據，如Salesforce CRM、Microsoft Dynamics、HubSpot CRM等。

我們不必再搬運大量數據來分析我們的業務。有了Zia，你需要做的就是......問！


“最終，BI只是一個數字。它仍然需要一個人對它採取行動。“

好的策略是將BI結合到工作流程中，並持續使用系統來提供建議。例如，“如果客戶有超過30％流失的可能性，請調出流失可能性在20％到30％之間的客戶，制定挽回計劃，打電話給他們…等等。”


我們知道AI將繼續對我們的生活和工作產生巨大影響。管理有時似乎是一項艱鉅的變化，但有一些工具和範例可以幫助我們取得成功。企業AI入門就是問正確的問題，取得正確的數據以及客戶資訊的正確及透明度。

]]>Mon, 12 Aug 2019 12:44:58 +0800<![CDATA[收入分析5大核心優勢，誰的吸金能力最強？]]>https://www.cloud-empowering.com/blogs/post/revenue-analytics我們可能多多少少聽別人提到過，追蹤MRR，ARPU和淨收入等指標對於發展業務至關重要。在這篇文章中，讓我們來深入了解一下，應該從收入分析儀表面板中追蹤的一些關鍵指標。]]>


我們可能多多少少聽別人提到過，追蹤MRR，ARPU和淨收入等指標對於發展業務至關重要。在這篇文章中，讓我們來深入了解一下，應該從收入分析儀表面板中追蹤的一些關鍵指標。

 

營收增長趨勢(與去年相比)


MRR是我們用來追蹤業務健康狀況的絕佳方法。穩定的收入增長可以為企業帶來更多新的機會，例如：異業合作、擴展新地點、增加行銷支出和研發新產品。有此可見，持續的營收增長對企業來說至關重要。若收入增長停滯，我們也必須做出相對的應變。


上圖顯示了當前和上一年度的MRR。這讓我們能夠確定一家企業的進展程度，以及年度目標的達成率及差距。

 

每位顧客平均收入（ARPU, Average Revenue Per User）


ARPU是一項重要的指標，用於傳達我們從客戶那裡獲得的平均收入。也就是說，客戶重覆消費的次數越多，ARPU越高，增長越快。

 

使用數據分析，企業的領導者或銷售主管可以透過主動的指導以積極的方式鼓勵更好的團隊行為，包括：

讓策略更及時

要讓決策對銷售業績產生積極正面的影響，需要定期衡量我們的營收趨勢和客戶保留率，透過數據解讀立即給出的反饋已被證明對於塑造我們的業務進展有很大幫助。

 

做為行動的基礎指導

使用分析能力，管理者可以根據具體數據結果輕鬆進行指導。這也是內部銷售預測成功的最大因素。當我們是一名主管或執教時，分析幫助我們將重點放在做出正確的策略上。

 

展示經過驗證的做法

數據分析可以讓領導者深入了解團隊活動，可以更快速發掘表現最佳的員工正在做的事情，這使得複製和模仿成功的行為變得更快。

 

幫助員工監督他們自己的表現

讓員工透過數據分析來追蹤他們自己的業績表現、承擔更多責任，當業績偏離目標時更多地參與主管互動的過程。

 

提高員工的動力和士氣

透過數據分析，主管或教練可以給予員工更多的指導及應有的關注，並對團隊的成功予以正面評價。當我們能更快看到風險而立即去應變它時，它不會成為痛點、沮喪的根源或導者的時間浪費。

 

這只是Zoho Analytics可以幫助我們分析和改進業務的一小部分。如果我們還需要更多個性化資訊和深度分析，我們可以構建自己的報告和儀表面板，來追蹤對我們業務上的重要指標。

]]>Sat, 06 Jul 2019 19:14:29 +0800<![CDATA[每個高階主管都需要的6個銷售管理儀表面板]]>https://www.cloud-empowering.com/blogs/post/sales-management-dashboards在現在這個資訊爆炸的時代，簡單並快速表達關鍵意見的能力變得相當重要。 特別是在銷售過程中，可以透過條件篩選數據，為我們快速提供業務視圖，好讓我們能依據分析結果採取適合的行動。]]>



在現在這個資訊爆炸的時代，簡單並快速表達關鍵意見的能力變得相當重要。銷售管理儀表面板一直以來都是業務主管用來管理業務團隊的首選。特別是在銷售過程中，可以透過條件篩選數據，為我們快速提供業務視圖，好讓我們能依據分析結果採取適合的行動。

許多企業的業務主管常常會問我，要建立管理業務團隊的儀表面板該從哪裡開始？ 以下分享Zoho Analytics製作的6組銷售主管用來了解業務各個方面的儀表面板範例。


1.潛在客戶漏斗統計分析



這組顯示面板可讓我們了解行銷和銷售團隊如何協同合作。

我們可以選擇依照團隊來追蹤轉化率，好讓我們能夠分析出在銷售流程中的各種優勢和劣勢。例如：行銷產生了潛在客戶，而這些潛在客戶後續有產生訂單嗎？如果答案是否定的，則可能意味著行銷應該增加過濾的條件來進行更多資格確認。反之，如果所有潛在客戶都能快速轉換，行銷則可以投資更多渠道來擴大潛在客戶的收集。

  • 重點關注：確認行銷趨勢和敏捷的進行調整，權責區分，確保涵蓋所有行銷管道。
  • 主要報告：依照來源、需求進行統計分析，潛在客戶轉換率等。
  • 需要看的角色：銷售、行銷

 

2.預測儀表面板


預測通常被視為是大型上市公司的“管理”工具，當然，預測儀表板也適用於任何規模的企業，在銷售過程中的指導、獎勵和發現缺失問題。例如：行銷團隊是否需要產生更多潛在客戶？在什麼階段容易失去了案子？哪些業務人員沒有任何進度？

  • 重點關注：銷售可信度、配額達成，管理可見性，財務可見性
  • 主要報告：按業務人員預測，按團隊預測，按階段預測，按地區預測
  • 需要看的角色：銷售管理、執行團隊、財務 

 

3.銷售排行儀表面板


是一種激勵機制，排行榜是一種用遊戲化方式提升銷售業績的好方法。這可以提升健康的良性競爭，並使業務人員對自己的銷售活動負責。

  • 重點關注：銷售動力，管理，透明度
  • 主要報告：營收，贏得訂單，合約數量，新客戶與現有客戶的訂單比例
  • 需要看的角色：所有銷售、執行團隊、行銷
 

4.競賽儀表面板


追蹤競爭對手統計贏/輸分析的儀表面板，將揭示我們可能需要專注提昇自己的部分。讓業務人員更深層次的定性投入，說明他們如何對抗競爭對手，若失去訂單時，原因為何。

通過這組儀表面板，銷售人員還可以向產品和行銷團隊提供反饋，以幫助他們收集資訊，或改進產品。

  • 重點關注：了解威脅，提供最佳解決方案
  • 主要報告：贏/輸率，競爭對手/沒有競爭對手的訂單，競爭對手定價
  • 需要看的角色：所有銷售代表、產品、行銷、銷售主管

5. KPI和銷售活動儀表面板


使用這組儀表面板可以提高業務人員的紀律。我們認為這是管理銷售的秘訣。

了解銷售機會目前的階段，業務人員是積極工作情況， 誰最近沒有在使用 CRM，以及可用於加強銷售流程嚴謹性的各種權責指標。

  • 重點關注：業務行為、CRM使用情況
  • 主要報告：業務人員的活動（電話、會議、Email往來）、過期的銷售機會、未使用CRM的天數
  • 需要看的角色：全部銷售人員

6.日常營運儀表面板


作為銷售主管，你的時間非常寶貴。使用這組儀表面板，你不必把時間浪費在匯總數據。現在，你可以把時間更多投入在指導業務人員、顯示投資報酬率、控制預算和資源的適時調度。

·  點關注：完全透明，執行溝通

·  主要報告：潛在客戶、銷售、競爭對手、預測、產品庫存水位、帳款結算狀態等

·  需要看的角色：高階主管


有了這些儀表面板，我們就可以專注於獲得更多潛在客戶並完成交易。

Zoho Analytics功能小技巧

更多影片，請看我們的頻道—

【教學】Zoho Analytics連結SalesIQ，發現80%的IT都不知道的事！
【教學】在Zoho Analytics中製作詞雲圖，原來這麼簡單！
【教學】預測分析：在Zoho Analytics中一種新的強大分析功能，兩分鐘，讓數據告訴你！
]]>Wed, 19 Jun 2019 22:42:10 +0800<![CDATA[Caffè Moak來自義大利西西里的傳奇咖啡 – 使用Zoho Analytics完成不可能的任務]]>https://www.cloud-empowering.com/blogs/post/caffe-moak美國現有 3.3 萬家咖啡店，超過50%的成年人每天都喝咖啡，美國市場的咖啡店數量比五年前增加了16%。而擁有咖啡經濟規模100多億美元的義大利咖啡市場，卻有75%的人是習慣在家中喝咖啡，這與其他國家的飲用習慣大不相同。 總部位於咖啡聖地義大利，營業超過60年的 Caffè Moak，如何憑藉著不同的產品系列為不同的為顧客群精心挑選真正義大利濃縮咖的這股熱情，讓自己成為遍佈五大洲的全球咖啡品牌，Zoho Analytics功不可沒。]]>



你知道嗎？在美國超過50%的成年人每天都喝咖啡，但是當一個市場擁有多少家咖啡店算得上是太多了呢？研究人員認為，3.3 萬家可能是一個需要注意的數字。市場研究公司 Mintel 最新發布的報告顯示，2017 年美國市場的咖啡店數量接近 3.3 萬。


作為精品咖啡火起來的主要陣地，過去兩年，紐約、舊金山、奧勒岡波特蘭等人口密集城市地區推動了咖啡館的大量湧現，如今美國市場的咖啡店數量比五年前增加了 16%。

 

如此繁榮的景象並不完全是一件好事。一個顯而易見的事實是，同行競爭正在變得愈發激烈。而擁有咖啡經濟規模100多億美元的義大利咖啡市場，卻有75%的人是習慣在家中喝咖啡，這與其他國家的飲用習慣大不相同。

 

總部位於咖啡聖地義大利的Caffè Moak已經營業超過60年。Caffè Moak能成為“來自義大利西西里的傳奇”，除了重視每一個咖啡豆的特點、使用單一烘焙系統，憑藉著不同的產品系列為不同的為顧客群精心挑選真正義大利濃縮咖的這股熱情，讓Caffè Moak已成為遍佈五大洲的全球品牌，並向65個國家出口咖啡。

 

Caffè Moak正是使用了Zoho Analytics分析來自不同資料源的銷售和營運數據，讓強大的數據可視化和無縫協作幫助高層主管們做出了許多重要的決策。

 

“Zoho Analytics快速、簡單但引人注目的BI平台，使我們更容易導入、集成和分析數據。可視化是這個工具的另一個優勢，儀表板非常吸引人“ - Caffè Moak的IT經理Maurizio Pisana

 

Caffè Moak的主要優勢：

●為銷售團隊提供關於客戶人口統計和購買模式的關鍵訊息，讓數據趨動決策的可用性提高60％
●隨時隨地追蹤供應商付款和信用額度
●實現Caffè Moak數據的協作和深入分析，以更好地了解喜歡不同產品的顧客行為
●進行報告和分析時，大幅減少對技術人員的依賴，從而提高團隊生產力
●在幾分鐘內就可以建立吸引人的報告和儀表板，用於快速市場變化做出決策非常重要

 

]]>Wed, 15 May 2019 19:11:11 +0800<![CDATA[精實革命 – 我們都別在自己騙自己！]]>https://www.cloud-empowering.com/blogs/post/lean_analytics精實數據分析(Lean Analytics) 作者艾利斯泰爾．克羅（Alistair Croll）在書中指出，運用真實數據，透過精實分析學，讓你停止欺騙自己，面對不願面對的真相。精實分析學讓你精確判斷什麼是真相，它不會強迫你依據數據採取行動──但是它可以把數據突顯在最醒目的位置，讓你無法忽視，並且防止你脫離正軌。]]>


精實數據分析(Lean Analytics) 作者艾利斯泰爾．克羅（Alistair Croll）在書中指出，運用真實數據，透過精實分析學，讓你停止欺騙自己，面對不願面對的真相。精實分析學讓你精確判斷什麼是真相，它不會強迫你依據數據採取行動──但是它可以把數據突顯在最醒目的位置，讓你無法忽視，並且防止你脫離正軌。

群組分析有助於企業在客戶的整個生命週期中清晰地看到演變模式，而不是盲目地接觸所有客戶，卻不考量客戶自然週期的經驗值。


除非你跟我一樣看過這本書，否則光憑上面幾句話，也實在讓人難以理解。在本篇文章中，我們列舉幾個運用存放在Zoho CRM中的數據來進行銷售分析的情境，一起來看看精實分析為我們帶來的價值。


客戶保留率

如果我們是提供訂閱式服務的商業模式，使用列表呈現來分析客戶保留率是個很棒的方法。以下是一個範例： 



我們把開始訂閱時間在同一個月的客戶設定為一個群組（即月份為Y軸）。每個群組每間隔1個月即進行一次客戶保留率的統計。 

舉例來說，我們看到2015年1月。有153個新客戶訂閱，而到了下一個月有99.35％的客戶繼續訂閱了，第2個月則有98.69％的客戶持續訂閱…以此類推。 保留率下降意味著客戶沒有續訂，保留率又回升表示離開我們的客戶在中斷後又回來了。 

為了視覺上的快速分辨，保留率100％使用深綠色顯示，有任何下降顏色會逐漸變淺。紅色則表示的保留率低於60%非常危險了。 

這樣不但可以幫助我們跨時間分析數據，同時也讓決策者更容易評估趨勢的變化，並採取必要策略來提高客戶保留率。


業務人員能力

延伸上述客戶保留率的列子，我們還可以依據客戶數量及保留率來評量業務人員的績效。以下是一個範例：



各業務人員每月的客戶保留率，同時也 反應出業務找來的客戶品質以及各業務對客戶的持續服務與照顧，這些都是可以拿來評量的。


潛在客戶轉換率

我們可能有一千個潛在客戶，但並不是所有的潛在客戶都會被轉化為機會（有潛力的交易）。將這些潛在客戶分組進行分析，可以幫助我們追蹤潛在客戶的轉換率以及流失率。以下是一個範例： 



同樣的，我們以建立潛在客戶的時間來分組，第二欄表示潛在客戶的數量，然後每個月統計一次轉換率。透過這份報告，我們可以清楚的看到 最大的轉換率，會出現在我們首次接觸這些潛在客戶的前5個月，然後轉換率便開始逐漸降低。這意味著我們要開始思考提高轉換率的策略了。


贏單率

當我們把潛在客戶轉換為機會（有潛力的交易）後，隨著時間一個月又一個月過去，又有多少機會會獲得最終的勝利？以下是一個範例： 



同樣的，我們以建立機會的時間來分組，第二欄表示機會的數量，然後每個月統計一次贏單率。透過這份報告，我們清楚的看到， 當我們把潛在客戶轉換為機會（有潛力的交易）後，若沒有辦法在2個月內贏得訂單，之後要贏單的機會已經非常低了。 

想要把這些群組精實分析，運用在自己的行業領域嗎？ 免費試用Zoho Analytics！  
]]>Thu, 28 Mar 2019 10:50:31 +0800<![CDATA[打造數據驅動型企業 – 領導者及創新者的逆襲]]>https://www.cloud-empowering.com/blogs/post/zohoanalyticsCRM就像是一個數據庫，與客戶有關的任何數據會從多個不同的來源產生。若能以正確的方式運用這些數據，分析客戶畫像，將有助於企業提昇生產力、利潤和增加銷售。相反的，如果企業空有數據而無法正確分析解讀它，那就真的是英雄毫無用武之地了。]]>

圖片來源：搜狐 

有導入客戶關係管理（CRM，Customer Relationship Management）的企業都知道，CRM就像是一個數據庫，與客戶有關的任何數據會從多個不同的來源產生。若能以正確的方式運用這些數據，分析客戶畫像，將有助於企業提昇生產力、利潤和增加銷售。相反的，如果企業空有數據而無法正確分析解讀它，那就真的是英雄毫無用武之地了。 



我們來看看42歲、有兩個孩子的Eva，身為公司的顧客長（CCO，Chief Customer Officer）是如何藉助Zoho Analytics的數據結合功能幫助她整合了來自Zoho CRM、客服平台Zoho Desk和財務Zoho Books等多個應用平台的數據，讓她全面瞭解公司的業務及做出更正確決策。

上面的報告包含Zoho CRM，Zoho Desk和Zoho Books的數據。( 本文人物及所有顯示數據皆為虛擬，若有雷同純屬巧合。讓我們繼續看下去......) 

還有一些Eva常使用來幫助公司營運提升到新層次的報告： 

交易 vs 客服 vs 發票隨著業務的增長，Eva現在可以立即關聯來自三個不同平台的資訊，以便瞭解專案的規模（交易規模）、提供的售後服務以及收入（發票金額）之間的關係。 


專案 vs 服務統計數據雖然Eva可以在Zoho CRM中查到贏得和失去的專案（訂單）資訊，但關於客戶的諮詢或報修記錄則在另一個平台中(Zoho Desk)。為了取得不同角度的分析，以往Eva必須手動將這些數據整併在一起。現在，透過Zoho Analytics的自動數據結合，輕鬆地能夠在一個地方查看所有內容，並取得對她所有專案的有力見解。 



潛在客戶-發票 銷售漏斗隨著越來越多的專案和客戶數據進入CRM，Eva無法一目了然地衡量銷售流程是否確實有效率。Zoho Analytics的數據結合功能產生漏斗圖幫助提高轉換率。同時也讓Eva即時發現應收卻沒收到的款項。 



依國家/地區分類的營收隨著公司開始拓展國際市場，Eva希望全面瞭解各國的營收狀況。這份報告向Eva提供了發票已收和未收款金額。這將有助於追蹤現金流，同時一目了然看出公司所有業務發展的地區。 



未付款報告使用未付款報告，Eva可以更輕鬆地了解每個客戶的未付款項。 



Zoho Analytics的自動數據結合功能還為Eva提供了其他強而有力的報告，例如“SLA合規與滿意度”、“專案SLA合規與收入影響”。作為企業的管理階層，Eva現在運用數據跟蹤KPI和掌握趨勢，一切以數據為依據來指導團隊和做出決策。 

現在，由於數據驅動決策，Eva在工作上變得輕鬆，生活自然也更加自在了。你也想這樣做嗎？
]]>Fri, 08 Mar 2019 12:45:57 +0800