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揭秘软件厂商转型SaaS模式5大原因

这些新厂商,诸如Salesforce,、NetSuite,和Workday等,凭借他们在技术、增长和快速创新方面的能力和价值,成为软件行业中的宠儿。 2) SaaS业务收益让人难以抗拒 SaaS公司获得新订单的比率比传统软件厂商要高,NetSuite和 Salesforce都比他们的传统软件竞争对手签下订单的比例高。 这些企业都认识到他们未来的业务增长将来自于云计算,并正在为云计算业务配置与之前景匹配的资源。这些大型厂商正在与他们的ISV合作伙伴一起,通过并购,营销/合作营销等方式投资SaaS业务的增长。 某些微软的云计算产品平均每一美元的投资是其传统软件的5倍。这些软件巨人在云计算上的投资能为ISV带来巨大机会。 我们现在明确了判断SaaS企业是否可持续的最核心的4个KPI: 销售成本,即某一笔订单实现盈利所需的月数 月循环收入(MRR)的毛利(刨去服务成本) 客户流失 MRR和合同收入的月增长率 如果你能告诉我这些指标的情况和他们的变动趋势

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你大爷还是你大爷?Oracle可以再造辉煌吗?

不过,当Salesforce以及Amazon为代表的新一批云计算供应商出现了巨额增长后,Oracle最终也不得不承认了自己的错误,从而也走上了自己的云转型之路我们不妨就从此开始,从Oracle当年做的那些 数据来源:Amazon财报 在看见别人的增长与自身的业绩下滑之后,Ellison和Oracle终于认识到了自己的错误,AWS与Salesforce的并非是“假云”,而是真实的服务与产品。 事实证明,Oracle 95亿美元的付出得到了回报,差不多在收购后的两年后,NetSuite就成功将Oracle的云业务塑造成了公司销售额增长的最大推动力。 在截止到2017年11月30日的上一个财季中,Oracle云部门的销售额达到了15.19亿美元,占Oracle整体销售额的15.7%,同比增长44.3%。 软件许可证和产品支持(本地产品服务)占总销售额的81.3%,但同比仅增长9%。硬件和服务收入占总销售额的18.6%,同比保持持平。

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    你知道全球50家SaaS领导企业是哪些吗?

    Oracle收购了CRM领域的NetSuite,不同于Oracle和Salesforce,NetSuite对准中小企业客户。 它为企业支出管理(如订单采购、发票、费用和采购)提供完全统一的财务应用套件。 21) Xero Xero为会计专业人员和小型企业提供云计算软件。其主要功能包括自动银行和信用卡帐户、发票、应付帐款、费用索赔、固定资产折旧、采购订单以及标准业务和管理报告。 24) Xactly Xactly提供一套围绕销售和财务管理设计、建立、管理、审计和优化销售薪酬管理计划的产品。 衡量销售业绩和效率以及员工敬业度。 34) Splunk Splunk 为来自任何应用、服务器或网络设备(包括日志、配置文件、消息、警报、脚本和指标)的数据实时建立索引并使其变得可搜索,以提供运营智能。

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    你真的知道SaaS CRM如何选型吗?

    1 云CRM评估 “ 19世纪80年代,第一个PC端客户关系管理工具诞生,其本质是计算机化的名片夹配合调度系统。时至今日一些CRM仍然是这样。 云计算为什么对CRM方面有更大提升,能够解决数据库不能管理自身数据的短板,但云计算可以。 通常企业选型CRM解决方案会不得不面临几个问题: 1、你需要的是什么样的CRM? 然而NetSuite提出了SFA的一个集成组件:CRM +套件。当然,还有CRM服务,实际名称就是Salesforce。 比如像是Act那样为销售人员提供工具来追踪他们的人脉和线索的系统。还是像NetSuite那样提供分析数据的能力,但使用NetSuite的就不简简单单是销售人员了,他们的上司也可以用。 因为在没有实时可见的供应链中,不能完全的进行订单管理。可见,可扩展性的局限性比较大。

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    原创译文 | 2020年全球云市场报告

    前言 1998年,Netsuite成立,1999年,Salesforce成立。当时,许多技术专家都认为云计算只是一种时尚。 2000-2020年的云计算产业 2000年,顶尖的私有云公司包括Salesforce、Netsuite、Trigo Technologies、EchoSign和Paypal,但没有一家私有云公司的估值达到 除了传统的对外销售人员,我们建议不要雇佣更多的销售,直到你有两或三个负责订单的管理者,在没有多余支持的情况下达到他们的配额。对于入站销售,将招聘与公司的领先速度相匹配。 事实上,大规模的B2B市场,如批发和物流,仍然是不透明的,并且是由中间驱动的,订单和支付通过电子邮件、短信、传真和纸质支票流动。 工作流、业务流程,甚至应用程序开发本身的自动化,将使公司降低错误率并提高生产效率。 我们认为,我们正处于自动化的初级阶段,未来将出现更多新型的且复杂的自动化平台。

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    一步一步教你PowerBI数据分析:制作客户RFM数据分析

    我们需要通过订单日期判断R值,订单ID判断F值,销售额判断M值,客户ID是基础数据,其他的字段就是冗余字段 ? ('度量值'[销售金额], TREATAS( VALUES( '维度_RFM日期'[Date] ) , '事实_订单'[订单日期] ) )) M最小值 RFM M MIN = MINX( ALL('维度 _客户'[客户名称]) , CALCULATE('度量值'[销售金额], TREATAS( VALUES( '维度_RFM日期'[Date] ) , '事实_订单'[订单日期]) )) M平均值 RFM 切片器制作 六、总结 客户RFM分析首先需要根据订单数据来计算RFM的值,其次通过辅助表进行补充动态设定的参数。再次通过RFM的值和最大值、最小值对比使用平均函数进行计算出RFM得分情况。 该模型可以动态根据企业对R,F,M设定不同的权重计算客户的价值。 对于销售分析的指标的分析模型还有动态ABC分析模型,在后续得文章中会给大家展现。 ? 动态ABC分析

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    电商SaaS和ERP的区别在哪?哪个更适合电商业务的企业?

    它负责库存管理、客户订单管理、生产计划管理、物流运输管理、会计管理等方面的信息整合。ERP系统将整个部门的所有数据库整合到一个数据库中,企业所有员工都可以访问。 ERP系统有什么用? 经营一家企业需要兼顾财务、运营、销售和营销的各个方面。ERP系统旨在将这四个方面的操作和流程合并为一个系统。 NetSuite、Oracle、SAP 和 Microsoft Dynamics 等流行的ERP系统是传统的以会计管理为核心的业务管理系统。 为了跟上电商潮流,电子商务解决方案有许多集成,例如: 仓库管理系统 (WMS) 订单管理系统 (OMS) 库存管理系统 (IMS) 供应链管理 (SCM) 产品信息管理 (PIM) 产品生命周期管理 ( 整个多渠道业务与这样一个不灵活的系统联系起来,企业可能会面临平台不合规、商品上架信息错误和其他错误的风险。这些风险都会导致企业失去在亚马逊等市场上销售的权利。

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    国外24款云ERP 软件点评推荐 | 榜单

    3、 订单管理 文档管理流程、电子商务购物车、销售点、报表生成器、返回管理、销售分析、销售订单。 4、财务管理 预算管理、应付账款、应收账款、活动经费、税务管理、资产注册、薪资、分析学。 2、物料管理 高级物料管理、条形码、手持设备、物料处理界面、物料运输、优先订单销售订单分配。 3、 订单管理 订单管理、销售管理概况、需求管理、电子数据交换、预估/报价管理、店面。 8、附加能力 商业智能、计算机辅助设计、文件管理系统、电子商务、电子数据交互、通讯组件、人力资源概况、SmartPlex 移动接入。 9、服务支持 安全、培训策略。 3、订单管理 合作解决方案、零部件维修、协调项目、客户订单、现场服务、销售销售报价。 3、订单管理 配置管理、电子数据传送、打包运输、订单快速录入、返还物料授权、销售订单及信用卡验证、销售订单管理、规模定价。

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    Python与Tableau相结合,万字长文搞定传统线下连锁店数据分析

    2019年第四季度订单量:208548,销售额达到206513981,订单量、销售金额均达到历史峰值。 ? 这里的日销售额呈现周期性规律,也就是有6天销售额处于较高的,有一天的销售额是处于最低的,结合工作日权重,可以看出,巴西人民再周日的购买欲望较低,或者该商圈处于写字楼附近。 ? 4.2.7 工作日的销售情况 周日的销售金额最少。 ? 4.2.7 工作日的订单量 ? 4.2.8 时间段的销售金额、订单量 该商城销售额、订单量在7-20点这个时间段较高,12点有个谷底。 ? 4.2.9 工作日的销售权重 这里只挑选了2019年全年的数据来进行统计。 在Tableau里实现: ? 导出数据到Excel里计算。 挑选1中计算到的最小值 权重=某个工作日的平均值 / 2中选出的最小值 这里的权重越大,表明当日的销售额越多。 ? 可视化: ? 这里可得出的结论:周五的销售权重最大,周日的销售权重最小。

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    明道云任向晖:SaaS行业即将迎来的顿悟 | 腾讯SaaS加速器·CEO说

    但是,做这行的都明白,除非你做了一个完全错误的决定,导致新的扩展没有人使用。你也许可以悲伤地砍掉这个产品。但是遗憾的是,这种极端情况很少见,大多数的叠加总会发展一些客户。 这几年,SaaS公司的销售和研发不知道为这些问题花了多少口水,多少CEO都为了这个问题纠结万分。 于是上面的问题就有很好的解决方案,我们只需要创建一个简单的服务,让渠道管理应用的渠道订单触发生成WMS系统的出货单,从而继续触发TMS的物流单。 北美市场在这个问题上已经达到了极致,因为任何两个产品之间都不存在集成困难,某公司使用Salesforce的销售管理,同时使用Netsuite的ERP,没有任何问题,还有Zapier这样的厂商早就建立好了 Netsuite的集成场景,甚至这个集成场景用Microsoft Flow也没有任何问题,更不用说Slack用户还可以轻松创建一个消息提醒到群组。Slack为什么能够增长这么快啊?

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    以B端系统案例,解析需求调研5个方法

    看看下面的例子: 背景:从销售网站获取到OMS系统(订单管理系统)的订单信息中带着顾客的邮箱。顾客下完单,可能会在销售网站修改邮箱,而此时已经获取到OMS的历史订单中的邮箱是不变的。 需求:顾客若在销售网站修改邮箱,要求已获取到OMS的该顾客的订单中的邮箱也要同步修改。 分析:需求是很明白的,也有它的意义,但有风险。 举例说明: 背景:公司入驻到销售平台后,销售平台会对入驻的店铺的违规行为进行罚款。 需求:业务用户提出需求,将销售平台的罚款数据抓取到订单系统,关联订单数据,以便进行人工分析。 ▐ 五、需求得分权重法 该方法的思路就是将需求质量的维度进行权重,然后对需求进行打分,根据最终得分的多少排列顺序。 ? 那么一旦对需求打了分,就可以用分数*权重,得到最终得分。 注意:负分的要减。并且为了方便计算,分值最好设置0.5-5.0之间,或者0-10之间。这样避免打分的跨度过大出现较大偏差。

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    苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践

    如下图所示: 数据来源丰富:线上线下流量数据、销售数据、客服数据等 业务需求多样: 支撑营销、采购、财务、供应链商户等数据需求 ? ? ? CG = 排序结果的得分求和, discounted 是根据排名,对每个结果得分 * 排名权重权重 = 1/ log(1 + 排名) , 排名越靠前的权重越高。 exactly-once 语义保障 对于销售类数据,不仅要保证数据被处理,还需要保证数据仅被处理一次,涉及销售财务指标数据必须 100% 准确。 第一种方案:Labmda 架构 + Redis 去重 实时去重:一个订单计算后,将订单号写入 Redis,通过比对订单号,保证数据不重复处理。 离线更新:每天凌晨重新计算销售指标,更新前一天指标数据 ?

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    SQL聚合函数功能和用法解析

    假设产品项目经理想了解目前为止商品的总销售额,那么我们可以使用以下的查询脚本: SELECT SUM(数量) AS 总数   FROM ProductOrders   执行语句将返回以下结果: 这次我们可以尝试稍微复杂点的任务:找出北美洲大陆所有订单的金额平均值。注意,我们需要将“数量”列和“单价”列相乘计算出每张订单的金额总数。 例如,假设我们的产品销售经理想了解公司处理了多少张要求购买100个以上产品的订单。 下面是满足这个条件的SQL查询脚本: SELECT COUNT(*) AS ‘大订单数量’ FROM ProductOrders WHERE 数量> 100 返回结果如下: 大订单数量 —— 我们的销售部门目前正在分析小订单的数据。他们想要查询每个所在地的最小订单。这除了要在表达式中计算值外,还需要用到GROUP BY从句来总结所在地的数据。

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    【经验】如何发现销售报告中有错误的数据

    哦,对不起,我马上把本周订单取消(发现问题所在了) 数据的时效性换一句话来说就是离现在越近的数据或规律越具有参考价值。注重数据的时效性是市场快速反应的有力保证。他能有效的节约资金,增加利润。 我们在日常的工作中可以运用权重法来解决数据的时效性的问题。 在目前市场上的进销存管理软件中,都有采购量的建议这个功能,可是大部分(90%以上)都是用平均分析法,而不是权重法,所以就会出现上面的对话中的这种情况。当然平均法也是权重法的一种,只是他的权重值都一样。 在这个事例中,如果该软件系统中的销售值不取平均值,而是取如下的权重值:5%,10%,10%,15%,20%,40%。问题马上就会解决。 销售/市场经理们,丢掉你们身边的计算器吧!

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    吐血整理!万字原创读书笔记,数据分析的知识点全在这里了

    基于统计分析的方法:通过相关性分析去除相关性较高的维度,或通过计算找到具有较高互信息的特征集 机器学习算法:通过机器学习算法得到不同特征的特征值或权重,然后再根据权重来选择较大的特征。 过抽样和欠抽样 增加少数类样本的数量或减少多数类样本的数量 最为常用 正负样本的惩罚权重 少数样本类权重高,多数样本类权重低 不需要对样本进行额外处理,思路更加简单和高效 组合/集成方法 每次训练时使用全部少数类样本和部分多数类样本 重要指标 销售指标: 订单量/商品销售量:订单量用来衡量唯一订单的数量,商品销售量用来衡量商品的总销量 订单金额/商品销售额:两者都是商品总销售收入的评估指标,前者侧重于用户实际付款,包含运费、优惠等, 订单转化率=产生订单的访问量/总访问量 或 产生订单的UV/总UV量 支付转化率:针对先款后货客户的转化评估指标 有效订单量/有效订单金额/有效商品销售量/有效商品销售额:可延伸出有效件单价、有效订单状态率 应用场景 商品数据化运营的主要场景包括销售预测、库存分析、市场分析和促销分析 销售预测主要应用的是销售预测场景,通过对历史数据的分析,预测未来一段时间内企业可能产生的销售额、销售量或订单金额等。

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    HAWQ取代传统数仓实践(十七)——事实表技术之累积度量

    本篇说明如何在销售订单示例中实现累积月销售数量和金额,并对数据仓库模式、初始装载、定期装载做相应地修改。累积度量是半可加的,而且它的初始装载要复杂一些。 一、建立累积度量事实表         执行下面的脚本创建month_end_balance_fact事实表,用来存储销售订单金额和数量的月累积值。 此脚本装载累的月销售订单汇总数据,从每年的一月累积到当月,累积数据不跨年。 三、定期装载         下面所示的month_balance_sum.sql脚本用于定期装载销售订单累积度量,每个月执行一次,装载上个月的数据。可以在执行完月周期快照表定期装载后执行该脚本。 对非可加度量,较好的处理方法是尽可能存储构成非可加度量的可加分量,如构成比例的分子和分母,并将这些分量汇总到最终的结果集合中,而对不可加度量的计算通常发生在BI层或OLAP层。

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    REX:EOS资源租赁平台详解

    REX卖出的销售所得将被添加到用户的rex_fund中。下面测试该命令的使用方法,但由于目前没有排队订单,所以提示无法成功执行订单取消动作。 函数返回成功标志,订单收益,和投票抵押内容。这些将在不同的函数中使用到,用来完成 * 订单处理,收益转账到用户的REX基金并更新用户的投票权重。 /** * @brief 执行用户已填写的sellrex订单并更新投票权重 * * 检查用户是否有在队列内的已填写sellrex订单,执行它然后删除它。 执行时要将订单收益转账给 * 用户的REX基金以及更新用户的投票权重。 这两个动作的调用都报出了“loan price does not favor renting”的错误,在源码中寻找该错误的解释。

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    维度模型数据仓库(十八) —— 迟到的事实

    晚于订单日期进入源数据的销售订单可以看做是一个迟到事实的例子。销售订单被装载进其事实表时,装载的日期晚于销售订单订单日期,因此是一个迟到的事实。 比方说,2015年3月的销售订单金额月底快照已经计算并存储在month_end_sales_order_fact表中,这时一个迟到的订单在3月10日被装载,那么2015年3月的快照金额必须因迟到事实而重新计算 清单(五)-13-1里的脚本创建entry_date_dim视图和销售订单事实表里的entry_date_sk代理键列。 此脚本将三个销售订单装载进销售订单源数据,一个是迟到的在month_end_sales_order_fact中已存在的产品,一个是迟到的在month_end_sales_order_fact中不存在的产品 包括在执行前面的清单(五)-13-4脚本时刚添加的High End Hard Disk Drive销售订单

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