改进您的退货与退款处理流程

优化 Oracle Fusion SCM 退货流程的 6 步指南。
改进您的退货与退款处理流程

优化 Oracle Fusion SCM 中的退货与退款处理

该平台帮助您发现退货与退款流程中隐藏的延迟和返工循环,精确定位导致周期时间延长和运营成本增加的低效步骤。通过获取洞察,您可以简化运营、减少处理错误并提高整体客户满意度。

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为什么优化退货与退款处理流程至关重要

在当今竞争激烈的市场环境下,高效的退货与退款处理不仅关乎运营成本,更是提升客户满意度和品牌忠诚度的关键驱动力。对于使用 Oracle Fusion SCM 的企业而言,如果处理不当,退货管理的复杂性会迅速增加,导致严重的财务流失和声誉受损。每一次退款延误、每一笔错误的库存调整以及冗长的退货周期,都会侵蚀客户的信任,加重您的运营负担。

请考虑其连锁反应:缓慢的退款流程会阻碍客户再次购买;而退货处理不力会导致库存计数不准确,使资金被锁定在无法转售的货物中,或延迟其重新进入供应链的时间。这些低效环节会通过增加人力成本、潜在的坏账核销和错失销售机会,直接影响您的利润。优化 Oracle Fusion SCM 中的这一流程,意味着要确保从客户发起请求到最终解决的每一笔退货,都能遵循最高效、最合规的路径。这种前瞻性的方法有助于将潜在的负面客户体验转化为增强信任和实现卓越运营的契机。

流程挖掘如何释放退货流程效率

流程挖掘为您在 Oracle Fusion SCM 中实际执行的退货与退款处理提供了一个无与伦比的视角。流程挖掘不再依赖假设或零星的经验证据,而是分析由 Oracle Fusion Cloud Order Management Returns 系统生成的事件日志,为每个“退货案例 ID”创建数据驱动的可视化地图。这种端到端的视图让您可以精确地观察退货如何从“发起退货请求”流向“货物检验”,再到“退款处理”或“换货发出”,直至最终“关闭退货案例”。

通过将真实流程可视化,您可以立即识别出偏离预定路径的行为、发现隐藏的瓶颈,并揭示传统分析方法经常遗漏的返工循环。例如,您可能会发现很大一部分“货物检验”活动之后紧跟着“需要重新检验”,这表明初始检验方案或项目描述存在问题。或者您可能发现“退款批准”阶段经常发生延误,这暗示了特定的审批工作流或资源受限。流程挖掘通过量化这些洞察,揭示每个活动和流程变体的准确周期时间,利用具体数据帮您找出低效的根本原因,并解答“如何改进退货与退款处理”的问题。这种客观分析是精简运营和确保遵守服务水平协议 (SLA) 的关键。

退货与退款流程改进的核心领域

通过对 Oracle Fusion SCM 退货数据进行流程挖掘,可以获得以下具体且可操作的改进建议:

  • 加速周期时间:识别导致过度延误的活动或环节,例如冗长的审批步骤或货物到达仓库后的流转缓慢。通过优化这些环节,您可以显著“缩短退货与退款处理周期”,从而更快地解决客户问题。
  • 增强合规性与政策执行:发现偏离既定政策的情况,例如在未经过妥善检验或批准的情况下处理退款,或通过非标准渠道处理退货。这些洞察对于维护财务诚信和满足监管合规至关重要。
  • 优化资源分配:了解哪些部门或员工因特定的退货类型或流程步骤而负担过重。这有助于做出更合理的排班决策和培训规划,提升团队整体效率并减少职业倦怠。
  • 减少返工与异常:精确定位返工发生的环节,如需要多次检验的物品或频繁出现的“退款金额重新计算”步骤。消除这些异常情况可以减少手动工作量和错误率。
  • 提升客户满意度:通过解决延误和错误的根本原因,您可以提供更快速、更准确的退款或换货,直接增强客户忠诚度,并减少有关退货状态的客户咨询。

预期结果与可衡量的收益

实施通过流程挖掘识别的改进方案,可为 Oracle Fusion SCM 中的退货与退款处理带来显著且可衡量的收益:

  • 周期时间显著缩短:预计退货从发起至关闭的平均处理时间将减少 15-30% 或更多,从而提高客户满意度并加快资金回笼。
  • 成本节约:通过消除低效环节、减少手动返工和优化资源利用,可以显著降低处理退货的相关运营成本,包括人力、行政开支和资产核销带来的节省。
  • 合规率提升:确保更高比例的退货严格遵循既定政策和监管要求,最大限度降低财务风险和审计复杂性。
  • 增强客户忠诚度:更快速、更透明的退货处理可直接转化为更优质的客户体验,建立更深厚的信任并促进重复购买。
  • 更好的库存管理:精简退货处理可确保货物得到准确核算,并能及时重新入库或处置,从而实现更精准的库存水平并降低持有成本。

开启退货流程优化之旅

理清 Oracle Fusion SCM 中复杂的退货与退款处理可能看起来困难重重,但借助流程挖掘,您可以获得一条清晰的、由数据驱动的改进路径。这种方法让您能够超越主观推测,看清流程运行的真实面貌。拥抱流程优化不仅仅是在解决问题,更是在构建一个更具韧性、更高效、以客户为中心的退货运营体系。现在就开始探索这些洞察如何应用于您的 Oracle Fusion SCM 环境,开启退货流程的转型之旅吧。

退货与退款处理 退货管理 退款管理 客户服务 仓库运营 Compliance 客户满意度 库存管理 物流

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

客户等待退款时间过长,导致不满和差评。退款处理的延误直接影响客户忠诚度并损害品牌声誉,同时还会造成不必要的资金占用。ProcessMind 会分析 Oracle Fusion SCM 中的端到端退货与退款处理流程,识别导致延误的具体活动和操作人员。通过将瓶颈和变体流可视化,它可以精准定位退款缓慢的根本原因,从而实施针对性改进以缩短解决时间。

退货由于初始数据录入、检验或退款计算中的错误,往往需要多次人工干预或重复处理。这种返工显著增加了运营成本,并延长了每个退货案例的总处理时间。ProcessMind 能够勾画出“退货与退款处理”中的所有返工循环,重点展示返工发生的环节和原因(例如反复执行“计算退款金额”或重新检验),从而指出 Oracle Fusion SCM 中的培训需求或系统集成问题。

许多退货案例超出了既定的处理或退款发起服务水平协议 (SLA),导致客户投诉和潜在的经济损失。不合规通常意味着流程执行和监督存在系统性问题。ProcessMind 会自动检测 Oracle Fusion SCM 退货与退款处理流程中偏离定义退款 SLA 和政策执行规则的情况。它会突出显示持续违反目标的特定案例和流程路径,以便进行主动干预和政策强制执行。

退货的实际路径可能差异巨大,导致结果不可预测、培训负担增加,且难以扩大运营规模。临时步骤或未经批准的捷径可能会损害合规性和效率。ProcessMind 揭示了从“启动退货请求”到“退货案例关闭”的“退货与退款处理”中所有实际流程变体。它量化了每种变体的频率和影响,帮助标准化流程,并识别 Oracle Fusion SCM 中的最佳实践或异常偏差。

如果无法清晰掌握退货商品或退款申请的处理进度,客服人员就难以提供准确的信息更新,导致进线量激增并引起客户不满。这种不透明性阻碍了企业主动解决问题的能力。ProcessMind 为 Oracle Fusion SCM 中的每一个“Return Case ID”提供从发起到解决的全流程实时视角。它使企业能够跟踪“Item Received at Warehouse”和“Refund Processed”等 activity,让客服人员能够掌握精确的状态更新。

与手动操作、处理时间延长和争议解决相关的隐性成本推高了管理退货的总支出。这些未优化的流程侵蚀了利润和运营预算。ProcessMind 可以量化退货与退款处理流程中每个步骤的时间和资源消耗。通过识别 Oracle Fusion SCM 中耗时严重的瓶颈和低效交接,它能帮助组织精简运营并降低单笔退货的处理成本。

“物品检验”和“退货状况评估”活动可能过于漫长、冗余或不一致,导致退款审批延迟或评估错误。这会影响客户满意度和库存准确性。ProcessMind 可以分析“退货与退款处理”中检验相关活动的持续时间及顺序。它能识别检验耗时过长或后续出现返工的模式,揭示优化 Oracle Fusion SCM 中检验工作流的机会。

“退款审批”步骤往往成为关键瓶颈,延误整个退款流程。这可能是由于审批人负担过重、缺少文档或审批层级复杂造成的,进而影响“退款 SLA 目标日期”。ProcessMind 精确指出“退货与退款处理”中“退款审批”活动引入显著延迟的环节。它能识别导致瓶颈的具体经办人、部门或条件,以便在 Oracle Fusion SCM 中进行针对性的资源分配或流程重新设计。

“申请退款金额”与“实际退款金额”之间的差异可能引发客户纠纷,并需要手动对账,从而增加了复杂性和成本。这通常指向政策执行不一致或计算错误。ProcessMind 可以追踪退货与退款处理流程中从“申请金额”到“实际金额”的变化过程,突出显示出现差异的案例。它有助于揭示这些不匹配的原因,并确保 Oracle Fusion SCM 中退款政策的执行一致性。

“处理员”或“部门”等资源可能分布不均,或被退货量淹没,从而导致积压和职业倦怠。这会负面影响效率和员工士气。ProcessMind 提供了对所有退货与退款处理活动中资源利用率的洞察。通过展示操作人员大部分时间的去向并识别超负荷的资源,它有助于优化 Oracle Fusion SCM 中的人员配备和工作量分配。

除了 SLA 之外,退货与退款处理可能偏离监管要求或内部公司政策,使组织面临合规风险、罚款或声誉受损。这包括物品处置不当或数据处理等问题。ProcessMind 会根据预定义的合规规则,持续监控 Oracle Fusion SCM 中的所有流程执行情况。它会标记任何不合规实例,让组织能够及时处理偏差并降低退货与退款处理流程中的潜在风险。

退货与退款处理流程容易受到欺诈行为的影响,例如退回非购买物品、更换序列号或无正当理由的重复退货。此类滥用会导致财务损失并增加运营负担。ProcessMind 分析退货案例中的模式和异常情况,识别可疑的活动序列或异常属性值(如同一客户频繁退货且未经检验),从而帮助检测并防止 Oracle Fusion SCM 中的欺诈行为。

典型目标

定义成功的标准

此目标侧重于缩短从退货启动到最终退款支付的总时间。更快的退款周期能直接提高客户满意度和信任度,减少客户服务咨询。实现这一目标意味着客户更满意,现金流管理更高效。
ProcessMind 识别 Oracle Fusion SCM 中退货与退款处理的关键瓶颈和延迟。通过勾画实际流程流向,它可以精确定位导致减速的特定活动或决策点(例如从“发起退款”到“退款已处理”的衔接),从而进行针对性改进,将处理时间缩短 20-30%。

此目标旨在最大限度地减少因错误、信息不全或处理不当而导致退货案例需要重新开启或重新处理的情况。高返工率会导致运营成本增加和解决时间延长,直接影响盈利能力和客户体验。
ProcessMind 可视化“退货与退款处理”中的所有偏差和返工。它重点展示了 Oracle Fusion SCM 中常见的循环和不必要的步骤(例如在“物品已检验”后案例又回到“退货请求已批准”阶段)。这有助于识别返工的根本原因,从而制定减少返工 15-25% 的策略并提高整体效率。

此目标是保证所有退款流程在处理时长方面都符合既定的服务水平协议 (SLA)。未能遵守 SLA 可能会导致罚款、失去客户信任。持续的 SLA 合规性可确保可预测的服务交付和客户满意度。
ProcessMind 提供了 Oracle Fusion SCM 中实际流程持续时间的清晰视图,并将其与“退款审批”或“退款已处理”等活动的 SLA 目标进行对比。它会标记不合规案例,并识别最常未能达标的流程变体或经办人,使组织能够实现 95% 或更高的 SLA 达成率。

此目标旨在统一不同渠道或经办人处理退货的不同方式,创建一个单一的最佳流程。流程路径不一致会导致混乱、错误和参差不齐的客户体验,增加培训成本。
ProcessMind 自动发现 Oracle Fusion SCM 中现有的所有流程变体,突出偏离理想路径的情况。它识别从“启动退货请求”到“退货案例关闭”中常见的非标准路径,使组织能够执行最佳实践并将流程变体减少 30-40%,从而实现更高的可预测性和可控性。

此目标专注于提高内部利益相关者和客户对每个退货案例状态信息的透明度和可获取性。可见性差会导致咨询增加、挫败感及感知失控,阻碍有效的沟通和问题的解决。
ProcessMind 提供 Oracle Fusion SCM 中每个“退货案例 ID”的端到端视图,勾画出其在“启动退货请求”、“仓库收到物品”和“退款已处理”中的进展。这种详细的流程提供了对任何退货所处确切阶段的实时洞察,提高了信息的准确性,并将状态查询处理时间减少了高达 40%。

此目标旨在减少与处理退货相关的总支出,包括人工、运输、检验和行政管理开销。高昂的运营成本直接影响盈利能力。成本优化可确保财务健康和资源的高效利用。
ProcessMind 识别 Oracle Fusion SCM 中“退货与退款处理”内代价高昂的低效环节和资源消耗(如过多的手动步骤或重复检验)。通过精确定位对周期时间和返工贡献最大的活动,它能帮助组织通过有针对性的流程重新设计和自动化,将单笔退货的总成本降低 10-20%。

此目标侧重于提高退货流程中“物品检验”活动的效率和准确性,确保正确评估物品的状况和退货资格。检验效率低下会导致延迟、退款错误以及潜在的财务损失,从而影响 Oracle Fusion SCM 中的客户满意度和库存管理。
ProcessMind 分析“退货与退款处理”中的“物品检验”活动,识别执行中的瓶颈和变体。它揭示了自动化或流程重新排序的机会,有助于将检验周期时间缩短 20%,并提高准确性,确保后续步骤(如“退款审批”)更快进行。

此目标旨在缩短物品检验后“退款审批”所需的时间。这一关键步骤的延迟会直接延长整个退款周期,令客户感到沮丧,并可能导致更高的支持成本。
ProcessMind 精确测量 Oracle Fusion SCM 中“退款审批”活动及其前置步骤的持续时间。它突出了导致延迟的具体经办人、部门或条件,使组织能够实施更快的审批工作流并将审批时间缩短 25-35%,从而加快整个退款处理过程。

此目标旨在确保“实际退款金额”始终与“申请退款金额”或政策确定的金额一致。金额差异会侵蚀客户信任,导致纠纷,并产生对账和调整的行政成本,从而对退货与退款处理产生负面影响。
ProcessMind 可以在 Oracle Fusion SCM 中跟踪并比较“申请退款金额”与“实际退款金额”,识别产生差异的环节和原因。通过分析之前的活动和属性,它能找出这些差异的根本原因,使组织能够实现近乎完美的准确性,并将对账工作量减少 50% 以上。

此目标侧重于优化人员和其他资源在“退货与退款处理”中的部署。分配不当会导致瓶颈、空闲时间或团队过度劳累,尤其是在像 Oracle Fusion SCM 这样复杂的系统中。
ProcessMind 通过分析不同“处理经办人”或“部门”属性执行的活动时长和工作量,提供对资源利用情况的见解。它揭示了资源过度负载或利用不足的环节,从而实现更平衡的分配和能力规划,在不增加人手的情况下将吞吐量提高 15-20%。

此目标旨在确保退货与退款处理中的所有步骤都严格遵守内部政策、外部法规和法律要求。不合规会使组织面临罚款、法律风险及声誉受损。这在 Oracle Fusion SCM 环境中至关重要。
ProcessMind 自动检测 Oracle Fusion SCM 中偏离定义的合规规则的情况(例如未经授权的“退款审批”步骤或遗漏的强制性“退货政策遵守”检查)。它识别不合规的案例和模式,使组织能够实施更严格的控制,并将合规率提高到 98% 或更高,从而降低风险。

此目标旨在检测并威慑欺诈性退货活动,保护组织免受非法退货造成的财务损失。未识别的欺诈会显著增加运营成本并降低利润,因此预防欺诈是高效“退货与退款处理”的关键环节。
ProcessMind 分析事件数据以识别异常模式、特定“客户 ID”或“产品 SKU”的频繁退货,或 Oracle Fusion SCM 退货处理中的非典型序列。通过突出偏离正常行为的可疑案例,它有助于主动标记潜在欺诈,从而显著减少相关损失并改进风险管理。

退货与退款处理的 6 步改进路径

1

下载模板

操作指南

获取针对退货与退款处理流程预配置的 Excel 模板。该模板可确保您的数据结构正确,从而在 ProcessMind 中实现最佳分析效果。

为何重要

从正确的结构开始可以节省时间并防止数据导入问题,确保从原始数据到可执行洞察的平稳过渡。

预期成果

标准化的 Excel 模板,可直接填充 Oracle Fusion SCM 数据。

您将获得

解锁退货与退款流程的最佳性能

ProcessMind 揭示了退货与退款处理的真实流向。获取清晰的可视化效果和可操作的洞察,精准定位低效环节并提升合规性。
  • 识别退货瓶颈与延迟
  • 可视化实际退款处理路径
  • 提升 Oracle Fusion SCM 中的合规性
  • 提升客户满意度与效率
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

典型成果

组织通过优化退货与退款处理能实现什么

这些成果代表了组织通过将流程挖掘应用于“退货与退款处理”可以实现的显著改进,从而揭示低效环节和优化机会。通过简化工作流和增强合规性,企业可以显著降低成本并提高客户满意度。

0 % faster
更快的退款周期

平均端到端处理

通过识别并消除瓶颈,组织可以显著缩短从发起退款到完成处理的时间,从而提升客户满意度。

0 % less rework
降低返工率

更少的退货案例错误

流程挖掘能精准定位返工循环和重复活动的根本原因,从而大幅减少退货案例需要重新处理的次数。

0 % more cases compliant
SLA 遵循度提升

更高的退款政策合规性

组织可以根据定义的服务水平协议主动监控退款案例,确保更高比例的退款在政策时限内完成处理,从而避免处罚并增强信任。

0 % fewer variants
更高的流程标准化程度

更少的流程变体

通过将实际流程可视化,企业可以识别并消除偏离标准退货流程的不必要变体,从而实现更可预测、更高效的运营。

0 % faster updates
更快速的客户通知

更快速的结果沟通

优化退货流程的最后步骤可确保客户更快获知其退款解决结果,显著提升透明度和客户体验。

结果因退货流程的具体复杂程度和可用数据质量而异。所显示的数据反映了在各种实施案例中观察到的典型改进情况。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,然后根据需要进行扩展。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

链接与特定客户退货或退款请求相关的所有活动的主标识符。

为何重要

这是将所有相关事件串联到单个流程实例中,从而实现端到端分析的关键。

退货与退款流程中发生的特定业务步骤或事件的名称。

为何重要

活动构成了流程图的骨架,能够实现流程流动、变体和瓶颈的可视化与分析。

指示特定活动或事件发生时间的时间戳。

为何重要

此属性提供事件的时间顺序,这对于计算所有基于持续时间的指标和发现流程瓶颈至关重要。

指示活动完成时的时间戳。

为何重要

此属性对于计算单个活动的真实处理时间必不可少,有助于将实际工作时间与等待时间区分开来。

负责在退货流程中执行特定活动的经办人或代理人。

为何重要

支持按用户或团队进行绩效分析,有助于识别高绩效者、培训机会及工作量不平衡问题。

退货案例的当前或最终状态。

为何重要

提供案例结果,这对于筛选、对比分析以及了解流程成功率至关重要。

客户最初申请退货的金额。

为何重要

作为财务分析的基准,能够计算退款差异并突出潜在问题。

最终处理并退还给客户的具体金额。

为何重要

代表退货的真实财务结果,支持差异分析和财务报表。

客户提供的退货原因。

为何重要

提供关于退货原因的关键洞察,可用于推动产品和销售流程的改进。

根据服务水平协议(SLA)预计完成退款的日期。

为何重要

为衡量准时性绩效提供基准,对于计算 SLA 合规 KPI 至关重要。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

此活动标志着退货流程的正式开始,即在 Oracle Fusion SCM 中创建退货授权(RMA)。当用户或自动化流程生成新的 RMA 销售订单记录时,通常会捕获此显性事件。

为何重要

这是整个退货流程的主要开始事件。分析从此活动到其他活动的时间,可以揭示整体流程持续时间并帮助识别初始延迟。

这一关键里程碑表示退货请求已根据业务规则通过验证和批准。这通常是根据 RMA 的状态变化推断出来的,从而解锁后续的流程步骤(如客户发货)。

为何重要

审批是流程中的关键关卡。此处的延误会直接影响总退货周期和客户满意度。该活动对于分析审批瓶颈至关重要。

此活动标志着在仓库或处理中心物理收到退回物品。当在 Oracle Fusion Inventory Management 中扫描货物并记录为针对 RMA 收货时,会捕获此显性事件。

为何重要

收到货物是一个关键里程碑,它会触发后续的检验和处理步骤。测量从“RMA 已批准”到“收到货物”的时间有助于分析物流和运输绩效。

此活动标志着物品检验流程的完成及质量评估的记录。这通常是 Oracle Inventory Management 或 Quality Management 中更新 RMA 状态的显性交易。

为何重要

检验结果直接影响接下来的步骤(如退款批准或拒绝)。检验活动本身的持续时间是衡量仓库效率的关键绩效指标。

这是在 Accounts Receivable 中生成红字发票以授权向客户退款的财务活动。这是由 Order Management 中的退货流程触发的显性事件。

为何重要

创建红字发票(贷记通知单)是一个明确的里程碑,表明公司已承诺向客户退款。它是整个财务结算流程的触发点。

此活动标志着向客户支付退款的完成。这是在 Oracle Financials 中记录付款结算交易时捕获的显性事件。

为何重要

这是从客户角度衡量总退款周期时间的关键节点,它确认了公司已履行对客户的财务义务。

这是最后的活动,表示与 RMA 相关的所有操作(包括收货、处置和财务结算)均已完成。这是根据 RMA 订单的最终“已关闭”状态推断得出的。

为何重要

此事件作为流程的正式结束,对于计算端到端周期时间和确保没有案例无限期处于开启状态至关重要。

常见问题

常见问题

流程挖掘通过分析 Oracle Fusion SCM 系统的事件日志,将退货和退款的实际流向可视化。它可以识别瓶颈、偏离标准流程的情况,以及发生返工或延迟的环节,从而帮您缩短周期时间并降低运营成本。这最终能实现更快的退款并提升客户满意度。

要对退货进行流程挖掘,您主要需要包含每个退货步骤的案例标识符、活动名称、时间戳和资源的事件日志。这些事件通常是从 Oracle Fusion SCM 中相关的退货单、检验和退款活动表中提取的。数据的准确性和完整性对于获得有意义的见解至关重要。

从 Oracle Fusion SCM 提取数据通常涉及查询相关数据库表或使用标准报表工具导出事件日志。这一过程可以通过安全连接器或数据集成平台实现自动化,从而确保数据隐私和合规。我们会与您的 IT 团队合作,建立安全且高效的提取方法。

起步阶段通常需要 2-4 周来进行数据提取、清洗和初始模型设置。接下来的 2-4 周内,您将能看到初步的流程图,识别主要瓶颈并获得可操作的洞察。进度取决于数据的可获取性和内部资源的可用性。

您可以期待缩短退款处理周期、降低返工率并提升对退款政策 SLA 的遵守率。Process Mining 有助于规范流程变体,并提高退货案例状态的透明度,最终降低运营成本并提升效率。

不需要。流程挖掘工具通常独立于您的 Oracle Fusion SCM 系统运行。它们通过连接现有数据源提取事件日志,无需在您的 SCM 环境中进行任何直接安装或修改。这能最大限度减少对业务的干扰和 IT 开销。

是的,通过分析流程偏差和模式,Process Mining 可以识别出可能预示欺诈行为的异常 activity 或序列。它有助于检测各类异常情况,例如特定客户的频繁退货、未经检查的快速退款审批或退款金额的异常变动,从而助力反欺诈和合规性管理。

虽然我们的专家负责技术设置和初步分析,但让熟悉 Oracle Fusion SCM 数据结构的团队成员以及退货业务流程所有者参与进来会更有利,他们可以验证发现并推动改进计划。在您这边,通常不需要专门的数据科学或编程技能即可进行基础使用。

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