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采购主管希望他们的采购决策是由从组织的订单历史数据中获得的经验和见解驱动的。购买后数据仅用于会计和调节目的的日子已经一去不复返了。
有成千上万的员工购买亚马逊业务,采购组织意识到他们可以利用这些数据做更多的事情。然而,为了从他们的采购数据中讲述一个故事,组织将需要投资商业智能(BI)工程师、数据科学家和专门的IT人员团队。对于这些专业人士来说,机器学习(ML)仍然只是一个流行词,因为他们还没有看到ML在日常决策中的好处。
Amazon Business Analytics门户通过各种枢纽提供表格式订单历史数据,包括订单、退款和对账报告。虽然这是一种很好的机制,可以查找有关订单的具体细节,但客户告诉我们,他们每个月都要花几个小时来理解数据,并深入了解其组织的支出模式。客户非常依赖CSV下载特性来继续他们的分析。他们本质上需要从数据中获得BI。
为了解决这个问题,我们与亚马逊QuickSight将BI引入组织的亚马逊业务订单数据。Amazon QuickSight是一种快速的云商业智能服务,可以轻松地向组织中的每个人提供见解。作为一项完全托管的服务,QuickSight允许您轻松创建和发布包括ML Insights在内的交互式仪表板。仪表板可以从任何设备访问,并嵌入到您的应用程序、门户和网站中。
由Amazon QuickSight提供支持的Spend Visibility是一款商业智能工具,专为Business Prime小型、中型和企业计划客户提供。它提供了对基于员工订单历史数据的聚合图表和视觉效果的快速访问。这使采购管理员能够从员工的购买模式中获得洞察力,并使他们能够创建指导员工以及最终组织采购行为的策略。
在与众多采购专业人士的交谈中,我们发现他们希望使用订单历史数据的三种主要方式:简单叙述、汇总图表和表格式原始数据。
- 简单的叙述帮助用通俗易懂的语言讲述购买数据的故事。
- 聚合的视觉效果从图表中提供高层次的洞察,能够找到独特的模式和过滤细节。
- 表格数据通过在每个视觉背后展示额外的颗粒信息层来揭示洞察力的根源。
简单的叙述
高层管理人员的一个常见要求是了解他们组织的消费趋势.这些专业人士既没有时间也没有带宽来花几个小时盯着视觉效果,深入研究图表或破译成行的数据。这个问题只会加剧,因为我们在任何采购部门的管理链。
通过使用最近推出的毫升的见解作为Amazon QuickSight的功能,Spend Visibility为采购专业人员带来了机器学习的力量。您通过数小时的手工分析获得的详细级别现在可以嵌入到每个Spend Visibility仪表板的上下文中。花费可视性仪表板的作者得到了一系列机器生成的数据提出见解以简单、自然的语言呈现。这些信息包括最高消费月份、最高消费类别和最高购买产品。要访问Spend Visibility中的Suggested Insights,帐户的作者只需将叙述和见解嵌入到仪表板中,然后发布给组织中的所有读者查看。
聚合的视觉效果
大多数采购决策者需要的不仅仅是简单的叙述来了解员工的购买模式。开箱即用采购指示板in Spend Visibility提供了丰富的kpi、图表、深入分析和过滤功能,使这些领导者能够做到这一点。例如,在设置之后引导购买政策在Amazon Business上,采购专业人员需要能够审核这些政策,并查看它们如何影响实际的采购行为。
公司对支出和购买政策的遵从性只是支出可见性仪表板上的一个视觉效果。该指示板提供了一个水平条形图,显示了在各种类别中花费的金额,并根据公司的策略进一步按首选和限制项目细分数据。通过使用向下钻取功能,您甚至可以识别进行不合规购买的员工,并查看他们购买的确切行项目。
Spend Visibility的作者和读者都可以即时访问各种视觉效果,包括分类支出,用户消费和分组消费.
表格数据
虽然对大多数人来说,简单的叙述和汇总的视觉效果足以讲述完整的采购故事,但总有一些情况需要财务或采购专业人员深入了解问题的根源。在这些情况下,他们需要访问驱动视觉效果和叙述的原始表格数据。
Spend Visibility有助于对数据进行端到端的调查,允许用户从顶部开始,钻取细节,最终访问与上下文相关的原始表格数据的过滤视图。对于那些想要访问用于创建图表的原始数据的人,可以使用任何Spend Visibility可视化右上角的“导出到csv”功能。
2018年10月,亚马逊商业推出了“支出可见性”,作为商业Prime的一部分。
从那时起,更多的功能被添加到支出可见性中,例如计算字段,带有ML见解的自动叙述以及许多其他属性,包括发货状态,PO号码和卖家凭证。这有助于组织构建自定义仪表板,用于跟踪不同卖家的支出、卖家的发货情况以及根据采购订单详细信息进行查找。
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本文由亚马逊商业赞助,由首席产品经理巴拉斯·巴拉苏布拉马尼安撰写。



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