کاربردهای هوش تجاری به تفکیک صنایع

گروه‌های مختلفی از کاربران از سیستم‌های هوش‌تجاری بهره می‌برند، از متخصصان کنترل گرفته تا متخصصان مالی،‌کارشناسان فروش و اعضای هیأت مدیره. بخش‌هایی که بیشتر از همه از سیستم‌های هوش‌تجاری استفاده می‌کنند شرکت‌های بازرگانی، بانک‌ها و بخش‌های مالی، مخابرات و شرکت‌های تولیدی/صنعتی می‌باشند.
   
اهداف خرده فروشی  

  پیش بینی (Forecasting) : با استفاده از مرور داده ها در سیستم های هوش تجاری می توان نیاز مندیها را پیش‌بینی کرد و بر اساس پیش‌بینی‌های انجام گرفته، نیازمندیهای انبار را با دقت بیشتری تعیین نمود.

سفارشات و تجدید فروش، خرید و تدارکات (Ordering and Replenishment) : در سیستم های هوش تجاری، با استفاده از اطلاعات، تصمیمات در مورد اقلام سفارش داده شده و  مقادیر آنها سریعتر اخذ می شوند.
بازاریابی (Marketing) : با استفاده از هوش تجاری تراکنش های مشتریان را می توان بررسی کرد.(چه محصولی فروخته شده است و چه کسی آن را خریده است؟)
تجارت کالا (Merchandising) : سیستم های هوش تجاری‌، تجارت صحیح را برای بازار در هر لحظه از زمان تعریف می کنند. بعلاوه این سیستم ها می توانند برنامه انبارداری را با توجه به نیاز مشتریان بهینه کنند. .

توزیع و تدارکات کالا (Distribution and Logistics) : سیستم های هوش تجاری فرآیند توزیع و حمل و نقل محصولات را با افزایش کمی آنها با کیفیت مدیریت می نمایند.
مدیریت حمل و نقل (Transportation Management ) : سیستم های هوش تجاری، زمانبندی توزیع محصولات سفارش داده شده را با توجه به توانایی شرکت می تواند تنظیم نمایند.
برنامه ریزی انبار (Inventory Planning) : سیستم های هوش تجاری به شناسایی نیازمندی های انبار و متعاقباً، اطمینان از سطح معینی از سرویس دهی کمک می نمایند.

بیمه    

 تحلیل ادعاهای خسارت و حق بیمه (Claims and Premium analysis) :   سیستم‌های هوش تجاری امکان تحلیل جزئیات ادعاهای خسارت و حق بیمه در طول زمان را بر اساس محصول، سیاست بیمه،‌ نوع ادعا و سایر مشخصات فراهم می‌کنند.

 تحلیل مشتریان (Customer Analysis) : سیستم های هوش تجاری نیازمندی های مشتریان و الگوهای استفاده از محصولات را  تحلیل می نمایند، برنامه ریزی بازاریابی را با توجه به مشخصات مشتریان توسعه می دهند و ریسک پذیری را در مورد مشتریان در کسب و کار مورد نظر مورد بررسی قرار می دهند و در نهایت سرویس های ارائه شده به مشتریان را بهبود می دهند.
تحلیل ریسک (Risk Analysis) : سیستم های هوش تجاری بخش های پرخطر و پر ریسک بازار را شناسایی می‌کنند و فرصت های موجود در بخش‌های خاص از بازار را تعیین می نمایند، همچنین بخش های مختلف بازار را که می توانند به یکدیگر مربوط باشند را به یکدیگر ارتباط می دهند و سعی می نمایند تا  ادعاهای خسارت پی در پی را کاهش دهند.
بانکداری

    تحلیل سودبخشی مشتریان (Customer Profitability Analysis) : سیستم های هوش تجاری می توانند  سودبخشی کلی هر مشتری را در زمان حال و در دراز مدت تعیین نمایند و مبنایی را برای فروش پر منفعت تر پیشنهاد می نمایند. علاوه بر این فروش را برای مشتریان  پرسود بیشینه می کنند و هزینه ها را برای مشتریان  کم‌سود کاهش می دهند. از این گذشته  روشهایی را جهت بیشینه نمودن سود محصولات و سرویس های جدید فراهم می آورند.

مدیریت اعتبار (Credit Management) : سیستم های هوش تجاری  بر اساس رده و نوع مشتری، الگوهای پیشروی به سمت مشکلات اعتباری را پیدا می‌کنند و از این طریق به مشتریان جهت اجتناب از مشکلات اعتباری و مدیریت باقی مانده اعتبار هشدار می دهند. علاوه بر این ابزارهای هوش تجاری اسناد اعتباری بانک ها را بررسی می نمایند و اتلاف اعتبار را کاهش می دهد.
 فروش شعب (Branch Sales) : سیستم های هوش تجاری‌ فرآیند خدمات به مشتریان را بهبود می بخشد. بعلاوه هوش تجاری عملیات پیشنهاد Cross Selling به مشتریان را امکان پذیر می نماید و از این گذشته فرآیند  پشتیبانی به مشتری را بهبود می بخشد که در نهایت به افزایش وفاداری مشتری می انجامد.
مخابرات  

   شناسایی و تقسیم‌بندی مشتریان (Customer Profiling and Segmentation ) : سیستم های هوش تجاری می توانند مشخصات محصولات پر منفعت و دسته های مشتریان سودآور را تعیین می نمایند. این ابزارها مشخصات مشتریان را با جزئیات و به طور یکپارچه ارائه می دهند و در نهایت نیازمندیهای آتی مشتریان را مشخص می نمایند.

پیش‌بینی نیازمندیهای مشتریان (Customer Demand Forecasting ) : هوش تجاری به کمک ابزارهای قدرتمند و متدولوژی های کارآمد نیازمندیهای فردای محصولات و سرویس‌ها را پیش بینی می نماید،‌ روش‌هایی برای تحلیل رویگردانی مشتریان فراهم می‌کند و به ابقای مشتریان کمک می‌نماید.
صنایع تولیدی   

فروش (Sales) : سیستم های هوش تجاری داده های حاصل از عملیات تراکنش های هر مشتری را  تحلیل می نمایند

پیش‌بینی   (Forecasting) : سیستم های هوش تجاری برای این دسته از صنایع می تواند نیاز مندیهایشان را پیش بینی و احتیاجات انبارهایشان را  تعیین نمایند.
سفارشات و تامین قطعات (Ordering and Replenishment) : در سیستم های هوش تجاری با استفاده از اطلاعات، تصمیمات در مورد اقلام سفارش داده شده و مقدار آنها سریعتر اخذ می شوند.
خرید (Purchasing) : سیستم‌های هوش تجاری می‌توانند به مراکز توزیع کمک کنند که حجم‌های بیشتر توزیع را مدیریت نمایند.
توزیع و تدارکات کالا (Distribution and Logistics) : سیستم های هوش تجاری فرآیند توزیع و حمل و نقل محصولات را با افزایش کمی آنها با کیفیت مدیریت می نمایند.
مدیریت حمل و نقل (Transportation Management ) : سیستم های هوش تجاری زمانبندی توزیع محصولات سفارش داده شده را با توجه به توانایی شرکت می تواند تنظیم نمایند.
برنامه ریزی انبار (Inventory Planning) : سیستم های هوش تجاری به شناسایی نیازمندی های انبار و متعاقباً، اطمینان از سطح معینی از سرویس دهی کمک می نمایند.
    

     
منبع : واحد کسب و کار هوشمند مگفا