企业营销费用支出的机遇及挑战
企业营销费用主要包括广告费、促销费、市场调研费、营销人员薪酬等。大部分企业的营销费用占整体销售额的10%-20%。在市场竞争日益激烈的环境下,企业为了获取更多的市场份额和销售额,不断增加营销费用的支出。然而,在营销费用支出的管理方面,很多企业面临着“四大”挑战:难以有效跟踪营销费用的支出情况;难以将营销费用与销售额进行有效关联;难以对营销费用的绩效进行科学评估;难以实现营销费用的精细化管理。
数智化手段为营销费用的支出和管理带来了新的机遇,可以把费用更透明更实时的管起来,严格控制企业不必要的开支,减少浪费,帮助企业更好的规范及管理营销费用的支出报账。首先,可以提高信息处理效率:通过财务数智化技术,可以快速、准确地处理营销费用相关的数据,提高信息处理效率和准确度;其次,实现实时监控:通过财务数智化系统,可以实时监控营销费用的支出情况,掌握费用支出的最新动态;第三,增强数据分析能力:财务数智化系统可以对营销费用数据进行深度分析,帮助企业更好地理解营销费用的支出和效果;第四,提高响应速度:通过财务数智化技术,企业可以迅速响应市场变化,调整营销策略和费用支出。
用友BIP支出云,助力企业营销费用管理精细化
为帮助大型企业解决费用管理难题,用友推出用友BIP支出云,通过数字化支出管理解决方案,提高企业财务管理的效率和合规性,有效控制费用支出,帮助企业实现费用的精细化控制、数据的准确分析和决策的科学支持。
用友BIP支出云提出营销管理与费用报账的一体化应用,助力企业的营销费用支出实现全流程、精细化的管理。
1、支出云与数字营销深度融合
通过数字营销系统与支出报账深度融合,从费用申请、营销活动管控、报账核销、结算支付及数据分析,贯穿整个营销费用的业务过程。
2、用友BIP支出云渗透营销费用管理各业务节点
用友BIP支出云通过营销费用预算、营销费用发生、营销费用报账及分析,覆盖整个营销费用事前、事中、事后的全业务流程,保障营销费用的真实性、完整性。
3、营销信息与费用数据的自如流动
客户信息共享:销售管理系统中的客户信息与费用报账平台进行数据共享,使得费用报账时可以自动关联到相应的客户信息,提高报账的准确性和效率。
订单与费用关联:销售管理系统中的订单信息可以与费用报账平台进行关联,销售人员在销售过程中产生的相关费用可以直接与相应的订单进行关联,方便费用核算和报账。
销售数据分析:销售管理系统中的销售数据可以与费用报账平台的费用数据进行整合分析,帮助企业了解销售活动与费用支出之间的关系,优化销售策略和控制费用成本。
数据统一管理:销售管理系统与费用报账平台可以共享企业的基础数据,如员工信息、部门信息等,确保数据的一致性和准确性。
4、全流程、精细化,打造过程与目标相结合的营销费用管控
BIP支出云以营销费用的精细化管控为目标,将费用管理的维度多元化,并细化各项管控节点的颗粒度。管理的维度、颗粒度包括:费用项目、省区、经销商、连锁系统、门店、产品、预计销量、实际销量、预计发生费用、实际发生费用、增长率、申请金额、批复金额、申请核销金额、批复核销金额、实际核销金额等。
企业营销费用支出管理五大建议
为了帮助企业实现营销费用的优化管理,针对企业的营销支出管理,用友也建议企业制定符合业务发展的相关管理策略。
1、建立完善的营销费用管理制度
企业应该结合财务数智化系统,建立完善的营销费用管理制度,明确营销费用的分类、申请、审批、执行和考核流程。同时,建立相关的风险控制措施,确保营销费用的合理支出。
2、实现营销费用的全面预算管理
通过财务数智化系统,企业可以全面预算管理营销费用,确保费用支出符合企业的战略目标和发展规划。在预算编制过程中,需要充分考虑市场情况和企业的实际情况,确保预算的科学性和可行性。
3、加强营销费用的实时监控
利用财务数智化系统,企业可以实时监控营销费用的支出情况,掌握费用的最新动态。同时,通过对数据的分析和比较,可以及时发现和解决存在的问题,确保营销费用的合理使用。
4、建立营销费用绩效评估体系
为了更好地评估营销费用的效果,企业应该建立绩效评估体系,对营销活动的投入产出比进行分析和评价。通过绩效评估,可以找出营销费用的短板和不合理的支出,为企业优化营销策略提供参考。
5、提升营销团队的财务管理能力
企业应该加强营销团队的财务管理能力培训,让团队成员了解基本的财务管理知识,掌握财务数智化系统的使用技巧。提升营销团队的财务管理能力,有助于更好地管理和优化营销费用的支出。
通过数智手段,企业可以实现对营销费用的精细化管理,提高费用的控制和效益。用友BIP支出云的智能化和全业务场景也能够大大提高员工的工作效率和体验度,实现企业营销费用的优化管理,助力企业的高质量发展。
好文章,需要你的鼓励
随着AI策略成熟,CIO开始重新考虑对公有云的依赖,私有云和本地环境重新受到关注。调查显示,67%的企业领导计划在未来12个月内将部分AI数据迁移至非云环境。主要原因包括成本可预测性、数据隐私保护、安全问题和云集成挑战。对于持续的AI工作负载,购买自有GPU比租用公有云更经济。私有云支出增长更快,预计2025年将有54%的组织在私有云上投入超过1000万美元。
沙特TachyHealth团队开发的32亿参数医疗AI模型Gazal-R1,通过创新的双阶段训练方法在医疗推理任务上超越了12倍大的模型,在MedQA等测试中取得87.1%的优异成绩,展现了精巧训练策略胜过规模扩张的重要启示,为资源有限的医疗AI研究提供了新路径。
本文深入分析了从传统AI发展到AGI过程中可能出现的智能爆发现象。基于AI专家共识的2040年AGI实现预期,文章探讨了七种主要发展路径,重点关注突破性的"登月路径"。智能爆发理论认为,智能可以像原子链式反应一样相互促进,快速产生大量新智能。文章预测2038-2039年可能发生智能爆发,随后在2040年实现AGI,但也指出了关于智能爆发的启动、控制和潜在风险等争议问题。
奥地利维也纳医科大学研究团队开发了RetFiner技术,通过让眼科AI模型同时学习OCT图像和医疗文字描述,显著提升了诊断准确率。该方法采用四种训练任务让AI模型建立图像与文字的深层联系,在三个主流眼科AI模型上实现了2-6个百分点的性能提升,为医学AI发展开辟了新方向。