eCourier, Cablecom, and Bryan Cave:

eCourier, Cablecom, and Bryan Cave: Delivering Value through Business Intelligence
Visitors to the eCourier Web site are greeted with the words “How happy are you? Take the eCourier happy test today!” Those words and the playful purple Web site represent the company’s customer satisfaction focus. And the company achieves that happiness through its focus on operational business intelligence.
Business intelligence is moving out of the ivory tower of specialized analysts and is being brought to the front lines. In the case of eCourier, whose couriers carry 2,000 packages around London each day, operational business intelligence allows the company to keep real-time tabs on customer satisfaction. “This is a crucial differentiator in London’s competitive same-day courier market, where clients are far more likely to take their business elsewhere than they are to report a problem to their current courier,” says the company’s chief technology officer and cofounder Jay Bregman.
Just one online directory, London Online, shows about 350 listings for courier services.
Before implementing operational business intelligence, eCourier sought to define IT as a crucial differentiator. Cofounders Tom Allason, eCourier’s CEO, and Bregman ditched the idea of phone dispatchers and instead gave their couriers GPS-enabled handhelds so that couriers can be tracked and orders can be communicated electronically. They also focused on making online booking easy and rewarding, and much was invested in user-friendly applications: Customers can track online exactly where their courier is, eliminating the package delivery guesswork.
Today, 95 percent of deliveries are booked online; this means that eCourier needs a much smaller staff for monitoring, tracking, and placing orders, which in turn makes the company more scalable. Bregman says this is notable in a market where many courier companies use telephone dispatchers and guesswork about package whereabouts. Booking and tracking automation—although innovative—did not complete the customer happiness puzzle. Without leadingedge business intelligence, account managers could miss the same issues that plagued other courier services—late deliveries, surly couriers, or even an unnoticed ramp-up in deliveries. “We’re only one delivery away from someone deciding to use a different delivery firm,” says Bregman.
So eCourier started to use software from a company called SeeWhy to try to generate customer data more quickly. “What’s unique about SeeWhy,” says Bregman, “is its ability to report what’s happening with customers instantly.” When a new booking enters eCourier’s database, the information is duplicated and saved into a repository within SeeWhy. The software then interprets the data by comparing it with previous information and trends, and if it notices an anomaly, it takes action. If a customer typically places an eCourier order every Thursday morning between 9:30 and 10:00 and there’s been no contact during that time, eCourier’s CRM team will receive an alert shortly after 10:00 that includes the client’s history and the number of bookings it typically places in a day. Bregman says there’s a fair amount of fine-tuning to get the metrics right. For example, the company had to tweak the system to recognize expected shifts in activity so that it doesn’t send a slew of alerts once the after-Christmas drop in business occurs. Getting that perfect balance of when to send alerts and how best to optimize the system is an ongoing process, he says.
The SeeWhy software is designed to establish a “normal” client booking pattern from the first use, which is deepened with each subsequent booking. A sharp drop-off in bookings, an increase in bookings, or a change in dormant account activity generates an alert that is sent to that client’s account manager; the manager uses the opportunity to problem-solve or, in the case of increased activity, upsell to overnight or international services. “These capabilities have provided a big payoff,” says Bregman. He also believes the system saves his company the expense of having to hire people to monitor “who’s happy and who’s not—we’re able to do a lot more on our customer team with a lot less.”
Other approaches to judging customer dissatisfaction exist. Cablecom, a Swiss telecom company, used SPSS’s statistical software to mine customer data, primarily from trouble tickets—such as the average duration of a ticket, or how many tickets had been opened for a customer over a specific time period—to build a model that could flag when a customer was at a high risk of leaving. “But the model proved to be only about 70 percent accurate,” says Federico Cesconi, director of customer insight and retention.
So Cesconi used SPSS’s Dimensions survey research software to create an online customer survey, and from that he was able to determine that customer dissatisfaction usually begins around the ninth month of service, with the bulk of the customer losses occurring between months 12 and 14. Cesconi then created another survey that he now offers to customers in the seventh month of service, which includes an area where they can type in specific complaints and problems. “Cablecom calls customers within 24 hours of completing the survey,” says Cesconi. “The two approaches together provide the best view of customers ready to bolt, and the best chance at retaining them.” In 2002, global law firm Bryan Cave faced the milliondollar question: How do you make the most money with your resources while simultaneously delivering the highest customer value? The problem was pressing. Clients of the firm, which now has 800 lawyers in 15 offices worldwide, were demanding alternatives to the traditional hourly fee structure. They wanted new models, such as fixed pricing and pricing that was adjusted during a project.
But making money from these new billing strategies required the complicated balance of staffing and pricing. Projects weighted too heavily with a law partner’s time would be expensive (for the law firm) and not optimized for profit. Devoting too little of a partner’s time would leave clients feeling undervalued. Optimizing profit and perceived value had to be achieved by spreading partners’ time throughout a number of cases and balancing the remaining resources needed for a case with the less-expensive fees of associates and paralegals. “Clients are most likely to stay with you if you deliver just the right mix,” says Bryan Cave’s CIO John Alber.
The law firm’s traditional method of analyzing collected fees and profit used a spreadsheet that was complicated and took too long. “Spreadsheets provide a level of detail that can be valuable for analysts,” says Alber, “but the information in a spreadsheet can be confusing and difficult to work with.” Alber says he decided it was better to build an easy-to-understand interface using business intelligence tools. Although the company will not release specific figures, both profitability and hours leveraged—the hours worked by equity partners and all other fee earners at the firm—have increased substantially since the company implemented its first BI tool in 2004, according to Alber. The tools also allow lawyers to track budgets in real time so that they can make adjustments quickly. The BI tools even provide a diversity dashboard, which tracks the hourly mix of women and minorities working on the firm’s cases, a feature the company will license to Redwood Analytics for sale to other law firms. The firm developed this diversity tool to bring transparency to the diversity reporting process required by many clients. In other words, the tools provide Bryan Cave with a method of customizing its fees and helping clients better understand what they get for their money.
As an illustration, Alber points to the customized pricing one lawyer gave to his real estate client. “Developers think in terms of square feet,” says Alber, “and this client couldn’t understand why legal fees for a 400,000-square-foot building might be the same as for a 4,000-square-foot building, though it required the same amount of the lawyer’s time.” So the lawyer used the pricing and staffing modeling tools and historical analysis tools to determine whether it made sense for the law firm to charge clients based on the size of their projects.
He found that while there was risk of underpricing large buildings, the deal volume in small buildings offset that risk for the law firm. The result made per-square-foot pricing possible. “It may be possible that someone with enough willpower or manpower could do that using traditional analysis,” says Alber, “but this lawyer had the information right at his fingertips.” Business intelligence enables “us to be in touch with clients and shift things around in response to what customers are asking,” says Alber. Adopting new and improved project management, pricing, and customer service capabilities required planning, appropriate pacing, and user buy-in. “In today’s environment, you can’t do value innovation without being in touch with the economics of your business, without really understanding where you make money and where you don’t, and that’s what business intelligence tools do,” says Alber. “Our goal,” he says, “is to build the best longterm relationships in the world.”
Source: Adapted from Diann Daniel, “Delivering Customer Happiness Through Operational Business Intelligence,” CIO Magazine, December 6, 2007; Diann Daniel, “How a Global Law Firm Used Business Intelligence to Fix Customer Billing Woes,” CIO Magazine, January 8, 2008; and Mary Weier, “Dear Customer: Please Don’t Leave,” InformationWeek, June 18, 2007.
CASE STUDY QUESTIONS
1. How do information technologies contribute to the business success of the companies depicted in the case? Provide an example from each company explaining how the technology implemented led to improved perf

Kết quả (Việt) 1:

eCourier, Cablecom, và Bryan hang động: cung cấp các giá trị thông qua kinh doanh thông minhKhách truy cập vào trang Web eCourier được chào đón với dòng chữ: "làm thế nào hạnh phúc là bạn? Thi eCourier hạnh phúc ngày hôm nay!" Những từ đó và trang web màu tím vui tươi đại diện cho công ty khách hàng sự hài lòng của tập trung. Và công ty đạt được rằng hạnh phúc thông qua tập trung vào hoạt động kinh doanh thông minh. Kinh doanh thông minh di chuyển ra khỏi tháp ngà của nhà phân tích chuyên ngành và được được đưa đến các đường phía trước. Trong trường hợp của eCourier, couriers có mang 2.000 gói xung quanh thành phố London mỗi ngày, hoạt động kinh doanh thông minh cho phép công ty để giữ cho thời gian thực tab trên sự hài lòng của khách hàng. "Đây là một khác biệt quan trọng trong thị trường cạnh tranh ngày chuyển phát nhanh của London, nơi khách hàng có thêm rất nhiều khả năng để có kinh doanh của họ ở nơi khác hơn là để báo cáo một vấn đề để chuyển phát nhanh hiện tại của họ," nói viên chức Giám đốc công nghệ của công ty và cofounder Jay Bregman. Chỉ là một thư mục trực tuyến, London Online, cho thấy khoảng 350 danh sách cho các dịch vụ chuyển phát nhanh. Before implementing operational business intelligence, eCourier sought to define IT as a crucial differentiator. Cofounders Tom Allason, eCourier’s CEO, and Bregman ditched the idea of phone dispatchers and instead gave their couriers GPS-enabled handhelds so that couriers can be tracked and orders can be communicated electronically. They also focused on making online booking easy and rewarding, and much was invested in user-friendly applications: Customers can track online exactly where their courier is, eliminating the package delivery guesswork. Today, 95 percent of deliveries are booked online; this means that eCourier needs a much smaller staff for monitoring, tracking, and placing orders, which in turn makes the company more scalable. Bregman says this is notable in a market where many courier companies use telephone dispatchers and guesswork about package whereabouts. Booking and tracking automation—although innovative—did not complete the customer happiness puzzle. Without leadingedge business intelligence, account managers could miss the same issues that plagued other courier services—late deliveries, surly couriers, or even an unnoticed ramp-up in deliveries. “We’re only one delivery away from someone deciding to use a different delivery firm,” says Bregman. So eCourier started to use software from a company called SeeWhy to try to generate customer data more quickly. “What’s unique about SeeWhy,” says Bregman, “is its ability to report what’s happening with customers instantly.” When a new booking enters eCourier’s database, the information is duplicated and saved into a repository within SeeWhy. The software then interprets the data by comparing it with previous information and trends, and if it notices an anomaly, it takes action. If a customer typically places an eCourier order every Thursday morning between 9:30 and 10:00 and there’s been no contact during that time, eCourier’s CRM team will receive an alert shortly after 10:00 that includes the client’s history and the number of bookings it typically places in a day. Bregman says there’s a fair amount of fine-tuning to get the metrics right. For example, the company had to tweak the system to recognize expected shifts in activity so that it doesn’t send a slew of alerts once the after-Christmas drop in business occurs. Getting that perfect balance of when to send alerts and how best to optimize the system is an ongoing process, he says. The SeeWhy software is designed to establish a “normal” client booking pattern from the first use, which is deepened with each subsequent booking. A sharp drop-off in bookings, an increase in bookings, or a change in dormant account activity generates an alert that is sent to that client’s account manager; the manager uses the opportunity to problem-solve or, in the case of increased activity, upsell to overnight or international services. “These capabilities have provided a big payoff,” says Bregman. He also believes the system saves his company the expense of having to hire people to monitor “who’s happy and who’s not—we’re able to do a lot more on our customer team with a lot less.”
Other approaches to judging customer dissatisfaction exist. Cablecom, a Swiss telecom company, used SPSS’s statistical software to mine customer data, primarily from trouble tickets—such as the average duration of a ticket, or how many tickets had been opened for a customer over a specific time period—to build a model that could flag when a customer was at a high risk of leaving. “But the model proved to be only about 70 percent accurate,” says Federico Cesconi, director of customer insight and retention.
So Cesconi used SPSS’s Dimensions survey research software to create an online customer survey, and from that he was able to determine that customer dissatisfaction usually begins around the ninth month of service, with the bulk of the customer losses occurring between months 12 and 14. Cesconi then created another survey that he now offers to customers in the seventh month of service, which includes an area where they can type in specific complaints and problems. “Cablecom calls customers within 24 hours of completing the survey,” says Cesconi. “The two approaches together provide the best view of customers ready to bolt, and the best chance at retaining them.” In 2002, global law firm Bryan Cave faced the milliondollar question: How do you make the most money with your resources while simultaneously delivering the highest customer value? The problem was pressing. Clients of the firm, which now has 800 lawyers in 15 offices worldwide, were demanding alternatives to the traditional hourly fee structure. They wanted new models, such as fixed pricing and pricing that was adjusted during a project.
But making money from these new billing strategies required the complicated balance of staffing and pricing. Projects weighted too heavily with a law partner’s time would be expensive (for the law firm) and not optimized for profit. Devoting too little of a partner’s time would leave clients feeling undervalued. Optimizing profit and perceived value had to be achieved by spreading partners’ time throughout a number of cases and balancing the remaining resources needed for a case with the less-expensive fees of associates and paralegals. “Clients are most likely to stay with you if you deliver just the right mix,” says Bryan Cave’s CIO John Alber.
The law firm’s traditional method of analyzing collected fees and profit used a spreadsheet that was complicated and took too long. “Spreadsheets provide a level of detail that can be valuable for analysts,” says Alber, “but the information in a spreadsheet can be confusing and difficult to work with.” Alber says he decided it was better to build an easy-to-understand interface using business intelligence tools. Although the company will not release specific figures, both profitability and hours leveraged—the hours worked by equity partners and all other fee earners at the firm—have increased substantially since the company implemented its first BI tool in 2004, according to Alber. The tools also allow lawyers to track budgets in real time so that they can make adjustments quickly. The BI tools even provide a diversity dashboard, which tracks the hourly mix of women and minorities working on the firm’s cases, a feature the company will license to Redwood Analytics for sale to other law firms. The firm developed this diversity tool to bring transparency to the diversity reporting process required by many clients. In other words, the tools provide Bryan Cave with a method of customizing its fees and helping clients better understand what they get for their money.
As an illustration, Alber points to the customized pricing one lawyer gave to his real estate client. “Developers think in terms of square feet,” says Alber, “and this client couldn’t understand why legal fees for a 400,000-square-foot building might be the same as for a 4,000-square-foot building, though it required the same amount of the lawyer’s time.” So the lawyer used the pricing and staffing modeling tools and historical analysis tools to determine whether it made sense for the law firm to charge clients based on the size of their projects.
He found that while there was risk of underpricing large buildings, the deal volume in small buildings offset that risk for the law firm. The result made per-square-foot pricing possible. “It may be possible that someone with enough willpower or manpower could do that using traditional analysis,” says Alber, “but this lawyer had the information right at his fingertips.” Business intelligence enables “us to be in touch with clients and shift things around in response to what customers are asking,” says Alber. Adopting new and improved project management, pricing, and customer service capabilities required planning, appropriate pacing, and user buy-in. “In today’s environment, you can’t do value innovation without being in touch with the economics of your business, without really understanding where you make money and where you don’t, and that’s what business intelligence tools do,” says Alber. “Our goal,” he says, “is to build the best longterm relationships in the world.”
Source: Adapted from Diann Daniel, “Delivering Customer Happiness Through Operational Business Intelligence,” CIO Magazine, December 6, 2007; Diann Daniel, “How a Global Law Firm Used Business Intelligence to Fix Customer Billing Woes,” CIO Magazine, January 8, 2008; and Mary Weier, “Dear Customer: Please Don’t Leave,” InformationWeek, June 18, 2007.
CASE STUDY QUESTIONS
1. How do information technologies contribute to the business success of the companies depicted in the case? Provide an example from each company explaining how the technology implemented led to improved perf

Kết quả (Việt) 2:

eCourier, Cablecom, và Bryan Cave: Cung cấp giá trị thông qua Business Intelligence
Du khách đến với trang web eCourier được chào đón với những lời "Làm thế nào hạnh phúc là bạn? Hãy hạnh phúc kiểm tra eCourier hôm nay! "Những lời nói và các trang web tím vui tươi thể hiện sự hài lòng của khách hàng trọng tâm của công ty. Và các công ty đạt được rằng hạnh phúc thông qua tập trung vào hoạt động kinh doanh thông minh.
Tri thức kinh doanh được chuyển ra khỏi tháp ngà của các nhà phân tích chuyên ngành và đang được đưa đến các đường phía trước. Trong trường hợp của eCourier, mà giao thông chở 2.000 gói xung quanh London mỗi ngày, hoạt động kinh doanh thông minh cho phép các công ty để giữ các tab theo thời gian thực về sự hài lòng của khách hàng. "Đây là một khác biệt quan trọng trong thị trường chuyển phát nhanh trong ngày cạnh tranh của London, nơi mà khách hàng đang có rất nhiều khả năng để đưa doanh nghiệp của họ ở nơi khác hơn là họ sẽ báo cáo một vấn đề để chuyển phát nhanh hiện tại của họ," giám đốc công nghệ của công ty và đồng sáng lập Jay Bregman nói.
Chỉ cần một thư mục trực tuyến, London Online, cho thấy khoảng 350 danh sách cho dịch vụ chuyển phát nhanh.
Trước khi thực hiện hoạt động kinh doanh thông minh, eCourier tìm cách xác định CNTT là một khác biệt quan trọng. Đồng sáng lập Tom Allason, Giám đốc điều hành của eCourier, và Bregman đã bỏ ý tưởng về điện thoại điều vận và thay vào đó đã cho giao thông bị cầm tay GPS của họ để giao thông có thể được theo dõi và các đơn đặt hàng có thể được truyền bằng điện tử. Họ cũng tập trung vào việc đặt phòng trực tuyến dễ dàng và bổ ích, và nhiều hơn đã được đầu tư trong các ứng dụng sử dụng:. Khách hàng có thể theo dõi trực tuyến chính xác nơi chuyển phát nhanh của họ là, loại bỏ các phỏng đoán giao gói
Hôm nay, 95 phần trăm của việc giao hàng được đặt trực tuyến; điều này có nghĩa rằng eCourier cần một nhân viên nhỏ hơn nhiều cho việc giám sát, theo dõi, và đơn đặt hàng đặt, do đó làm cho công ty mở rộng hơn. Bregman nói điều này là đáng chú ý trong một thị trường mà nhiều công ty chuyển phát nhanh sử dụng các điều phối điện thoại và phỏng đoán về gói nơi. Đặt chỗ và theo dõi tự động hóa-mặc dù sáng tạo-đã không hoàn thành câu đố hạnh phúc của khách hàng. Nếu không có kinh doanh thông minh leadingedge, quản lý tài khoản có thể bỏ lỡ những vấn đề tương tự mà cản các dịch vụ chuyển phát nhanh giao hàng muộn khác, giao thông cáu kỉnh, hay thậm chí là một chú ý ramp-up trong việc giao hàng. "Chúng tôi chỉ có một giao đi từ một ai đó quyết định sử dụng một công ty phân phối khác nhau," nói Bregman.
Vì vậy eCourier bắt đầu sử dụng phần mềm từ một công ty gọi là SeeWhy để cố gắng tạo ra dữ liệu của khách hàng một cách nhanh chóng hơn. "Điều duy nhất về SeeWhy," Bregman nói, "là khả năng của mình để báo cáo những gì đang xảy ra với khách hàng ngay lập tức." Khi đặt phòng mới vào cơ sở dữ liệu của eCourier, các thông tin được nhân đôi và lưu vào một kho lưu trữ trong vòng SeeWhy. Phần mềm này sau đó diễn giải các dữ liệu bằng cách so sánh nó với những thông tin và xu hướng trước đó, và nếu họ thấy có một sự bất thường, nó sẽ hành động. Nếu một khách hàng thường đặt một đơn đặt hàng eCourier mỗi buổi sáng thứ Năm 9:30-10:00 và không hề được tiếp xúc trong thời gian đó, đội CRM eCourier sẽ nhận được một cảnh báo ngay sau khi 10:00 bao gồm lịch sử của khách hàng và số lượng đặt nó thường đặt trong một ngày. Bregman nói rằng có một số tiền hợp lý của tinh chỉnh để có được các số liệu đúng. Ví dụ, công ty đã phải tinh chỉnh hệ thống để nhận ra sự thay đổi dự kiến trong hoạt động để nó không gửi một loạt các thông báo này khi thả sau Giáng sinh trong kinh doanh xảy ra. Bắt được sự cân bằng hoàn hảo khi để gửi cảnh báo và cách tốt nhất để tối ưu hóa hệ thống là một quá trình liên tục, ông nói.
Các phần mềm SeeWhy được thiết kế để thiết lập một mô hình đặt phòng khách "bình thường" từ việc sử dụng đầu tiên, mà trở nên sâu sắc với mỗi lần đặt phòng tiếp theo . Một sắc nét thả-off trong việc đặt, sự gia tăng trong việc đặt, hoặc một sự thay đổi trong hoạt động tài khoản không hoạt động tạo ra một cảnh báo được gửi cho người quản lý tài khoản của khách hàng; quản lý sử dụng các cơ hội để giải quyết vấn đề hoặc, trong trường hợp của hoạt động gia tăng, upsell để qua đêm hoặc các dịch vụ quốc tế. "Những khả năng này đã cung cấp một khoản tiền lớn," Bregman nói. Ông cũng tin rằng hệ thống tiết kiệm công ty ông phải trả giá bằng việc phải thuê người để theo dõi "người ấy hạnh phúc và những người không phải -chúng tôi có thể làm nhiều hơn trong nhóm khách hàng của chúng tôi với ít hơn rất nhiều."
Phương pháp tiếp cận khác để đánh giá sự không hài lòng của khách hàng hiện hữu . Cablecom, một công ty viễn thông của Thụy Sĩ, sử dụng phần mềm thống kê SPSS để dữ liệu khách hàng của tôi, chủ yếu từ vé-như rắc rối như thời gian trung bình của một vé, hoặc có bao nhiêu vé đã được mở cho một khách hàng trong một thời gian cụ thể thời gian để xây dựng một mô hình mà có thể lá cờ khi một khách hàng là có nguy cơ cao để thoát khỏi. "Nhưng các mô hình chứng minh là chỉ có khoảng 70 phần trăm chính xác," Federico Cesconi, giám đốc của cái nhìn sâu sắc của khách hàng và duy trì cho biết.
Vì vậy Cesconi sử dụng phần mềm Kích thước nghiên cứu khảo sát SPSS để tạo ra một cuộc khảo sát khách hàng trực tuyến, và từ đó ông đã có thể để xác định khách hàng đó sự bất mãn thường bắt đầu khoảng tháng thứ chín của dịch vụ, với số lượng lớn của các khoản lỗ của khách hàng xảy ra giữa tháng 12 và 14. Cesconi sau đó tạo ra cuộc khảo sát khác mà bây giờ ông đã cung cấp cho khách hàng trong tháng thứ bảy của dịch vụ, trong đó bao gồm một khu vực mà họ có thế gõ trong khiếu nại và các vấn đề cụ thể. "Cablecom gọi khách hàng trong vòng 24 giờ hoàn thành việc khảo sát," Cesconi nói. ". Hai phương pháp cùng nhau cung cấp tầm nhìn tốt nhất của khách hàng sẵn sàng bolt, và các cơ hội tốt nhất giữ chân họ" Trong năm 2002, công ty luật toàn cầu Bryan Cave phải đối mặt với những câu hỏi milliondollar: Làm thế nào để bạn thực hiện nhiều tiền nhất với nguồn lực của bạn trong khi đồng thời cung cấp giá trị khách hàng cao nhất? Vấn đề đã được nhấn. Khách hàng của công ty, hiện có 800 luật sư trong 15 văn phòng trên toàn thế giới, đã được yêu cầu lựa chọn thay thế cho các cơ cấu chi phí theo giờ truyền thống. Họ muốn mô hình mới, chẳng hạn như định giá cố định và giá cả đã được điều chỉnh trong một dự án.
Tuy nhiên, việc kiếm tiền từ những chiến lược thanh toán mới cần sự cân bằng phức tạp về nhân sự và giá cả. Các dự án trọng quá nặng nề với thời gian một đối tác pháp luật của sẽ đắt (đối với công ty luật) và không được tối ưu hóa lợi nhuận. Dành quá ít thời gian của một đối tác sẽ để lại cho khách hàng cảm thấy bị đánh giá thấp. Tối ưu hóa lợi nhuận và giá trị nhận thức có thể đạt được bằng cách truyền bá thời gian của các đối tác trong suốt một số trường hợp và cân đối các nguồn lực còn lại cần thiết cho một trường hợp với mức phí rẻ hơn các công ty liên kết và các trợ lý. "Khách hàng có nhiều khả năng ở lại với bạn nếu bạn cung cấp chỉ là sự pha trộn quyền," CIO John Alber Bryan Cave nói.
Phương pháp truyền thống của công ty luật của các phân tích, lệ phí thu và lợi nhuận được sử dụng một bảng tính đó là phức tạp và mất quá nhiều thời gian. "Spreadsheets cung cấp một mức độ chi tiết mà có thể có giá trị cho các nhà phân tích," nói Alber, "nhưng thông tin trong một bảng tính có thể gây nhầm lẫn và khó khăn để làm việc với." Alber nói anh quyết định tốt hơn để xây dựng một dễ hiểu giao diện sử dụng các công cụ kinh doanh thông minh. Mặc dù các công ty sẽ không phát hành số liệu cụ thể, lợi nhuận và giờ đòn bẩy-giờ làm việc của các đối tác bình đẳng và tất cả người có thu lệ phí khác tại công ty-đã tăng đáng kể từ khi công ty thực hiện công cụ BI đầu tiên của mình vào năm 2004, theo Alber. Các công cụ này cũng cho phép các luật sư để theo dõi ngân sách trong thời gian thực để họ có thể thực hiện điều chỉnh một cách nhanh chóng. Các công cụ BI thậm chí cung cấp một bảng điều khiển đa dạng, theo dõi những sự pha trộn theo giờ của phụ nữ và dân tộc thiểu số làm việc trên trường hợp của công ty, một tính năng công ty sẽ cấp giấy phép để Redwood Analytics để bán cho các công ty khác của pháp luật. Các công ty phát triển công cụ này đa dạng để mang lại sự minh bạch cho quá trình đa dạng báo cáo theo yêu cầu của nhiều khách hàng. Nói cách khác, các công cụ cung cấp Bryan Cave với một phương pháp tùy biến phí của nó và giúp khách hàng hiểu rõ hơn về những gì họ nhận được cho tiền của họ.
Như một minh hoạ, Alber điểm để các tùy chỉnh giá một luật sư đã đưa ra cho khách hàng bất động sản của mình. "Các nhà phát triển nghĩ về feet vuông," nói Alber, "và khách hàng này không thể hiểu tại sao chi phí pháp lý cho một tòa nhà 400.000-square-foot có thể tương tự như đối với một tòa nhà 4.000 foot vuông, mặc dù nó đòi hỏi cùng một lượng thời gian của luật sư. "Vì vậy, các luật sư sử dụng việc định giá và mô hình nhân sự các công cụ và công cụ phân tích lịch sử để xác định xem nó có ý nghĩa đối với các công ty luật để tính cho khách hàng dựa trên kích thước của các dự án của họ.
Ông thấy rằng trong khi có rủi ro underpricing của các tòa nhà lớn, khối lượng thỏa thuận trong các nhà nhỏ mà bù đắp rủi ro cho các công ty luật. Kết quả thực hiện định giá mỗi mét vuông có thể. "Nó có thể được có thể là một người nào đó có đủ sức mạnh ý chí hoặc nhân lực có thể làm điều đó bằng cách sử dụng phân tích truyền thống," nói Alber, "nhưng luật sư này đã có những thông tin ngay trong tầm tay của mình." Kinh doanh thông minh cho phép "chúng tôi phải liên lạc với khách hàng và thay đổi mọi thứ xung quanh để đáp ứng với những gì khách hàng đang hỏi, "Alber nói. Thông qua quản lý mới và cải tiến dự án, định giá, và khả năng dịch vụ khách hàng kế hoạch cần thiết, tạo nhịp thích hợp, và người sử dụng mua-in. "Trong môi trường hiện nay, bạn không thể làm đổi mới giá trị mà không được liên lạc với kinh tế của doanh nghiệp của bạn, mà không thực sự hiểu biết nơi bạn kiếm tiền và nơi bạn làm không, và đó là những gì các công cụ kinh doanh thông minh làm", Alber nói. "Mục tiêu của chúng tôi," ông nói, "là xây dựng các mối quan hệ lâu dài tốt nhất trên thế giới."
Nguồn: Trích từ Diann Daniel, "Mang Hạnh phúc khách hàng thông qua hoạt động kinh doanh thông minh," Tạp chí CIO, 6 Tháng 12 2007; Diann Daniel, "Làm thế nào một công ty luật toàn cầu sử dụng Business Intelligence để sửa chữa tai ương Thanh toán khách hàng," Tạp chí CIO, 08 tháng 1 2008; và Mary Weier, "Thưa quý khách hàng: Please Do not Leave", InformationWeek, ngày 18 tháng 6, 2007.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU TÌNH HUỐNG
1. Làm thế nào để công nghệ thông tin đóng góp vào sự thành công kinh doanh của công ty được mô tả trong các trường hợp? Cung cấp một ví dụ từ mỗi công ty giải thích làm thế nào các công nghệ thực hiện dẫn đến cải thiện Perf