دلتا ویژن

در دنیای رقابتی امروز، داده‌ها نقش محوری در تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و استراتژیک ایفا می‌کنند. در این میان، داشبوردهای مدیریتی فروش به عنوان ابزارهایی ضروری برای رهبران کسب‌وکار و مدیران فروش شناخته می‌شوند. داشبوردی که به‌درستی طراحی و مدیریت شود، می‌تواند همچون نقشه‌ای دقیق، مسیر موفقیت فروش را نمایان سازد. اما سؤال اصلی این است: چه شاخص‌هایی باید در یک داشبورد فروش وجود داشته باشد تا بتواند تصویر جامع، واقعی و قابل اعتمادی از عملکرد فروش ارائه دهد؟

در ادامه، به بررسی مهم‌ترین شاخص‌هایی خواهیم پرداخت که هر داشبورد مدیریتی فروش باید آن‌ها را در خود جای داده باشد.

1. نرخ تبدیل (Conversion Rate) نرخ تبدیل یکی از اصلی‌ترین شاخص‌های موفقیت در فرآیند فروش است. این شاخص نشان می‌دهد چه درصدی از سرنخ‌ها (Leads) یا مشتریان بالقوه، به مشتریان واقعی تبدیل شده‌اند. نرخ پایین می‌تواند نشانه‌ای از ضعف در فرآیند جذب مشتری، مذاکره یا ارائه پیشنهاد باشد. این شاخص به مدیران کمک می‌کند تا نقاط ضعف موجود در قیف فروش را شناسایی کرده و برای بهبود آن‌ها اقدام کنند.

2. میانگین ارزش هر معامله (Average Deal Size) این شاخص نشان‌دهنده متوسط درآمد حاصل از هر فروش است. میانگین ارزش معاملات می‌تواند با توجه به نوع محصول، استراتژی قیمت‌گذاری و مهارت تیم فروش تغییر کند. رشد این عدد در طول زمان، می‌تواند نشانه افزایش مهارت در فروش‌های بزرگ‌تر یا موفقیت در بسته‌های ترکیبی باشد.

3. نرخ ریزش مشتری (Churn Rate) نرخ ریزش مشتری مشخص می‌کند چه درصدی از مشتریان در یک بازه زمانی مشخص، دیگر خریدی انجام نداده‌اند یا قرارداد خود را تمدید نکرده‌اند. این شاخص به‌ویژه برای کسب‌وکارهایی با مدل اشتراکی یا خدمات تکرارشونده اهمیت بالایی دارد. نرخ بالای ریزش باید به‌عنوان هشداری برای تیم فروش و پشتیبانی در نظر گرفته شود.

4. طول چرخه فروش (Sales Cycle Length) این شاخص، میانگین زمانی را نشان می‌دهد که از مرحله جذب مشتری تا بستن قرارداد طی می‌شود. چرخه فروش کوتاه‌تر نشان‌دهنده فرآیند مؤثرتر و تصمیم‌گیری سریع‌تر مشتریان است. در مقابل، چرخه‌های طولانی‌تر ممکن است به دلیل عدم آمادگی مشتری، فرآیندهای پیچیده داخلی یا نبود اطلاعات کافی باشد.

5. پیش‌بینی فروش (Sales Forecast) پیش‌بینی فروش بر اساس داده‌های تاریخی، روندهای فعلی و سرنخ‌های موجود انجام می‌شود. این شاخص به مدیران کمک می‌کند تا برای آینده برنامه‌ریزی کرده، منابع را مدیریت کرده و بودجه‌بندی کنند. پیش‌بینی دقیق فروش از نشانه‌های یک سیستم فروش بالغ و داده‌محور است.

6. درصد تحقق سهمیه فروش (Quota Attainment) هر تیم فروش معمولاً اهداف یا سهمیه‌هایی برای دوره‌های زمانی مشخص دارد. شاخص درصد تحقق سهمیه، نشان می‌دهد چه میزان از این اهداف محقق شده‌اند. این داده برای ارزیابی عملکرد فردی و تیمی و همچنین شناسایی نیروهای برتر یا نیازمند پشتیبانی بسیار مؤثر است.

7. تعداد تماس‌ها و جلسات فروش (Sales Activities) تعداد تماس‌ها، ایمیل‌ها، جلسات و دموهای ارائه‌شده توسط تیم فروش، از جمله شاخص‌های کمی کلیدی هستند. این شاخص‌ها نشان‌دهنده تلاش روزانه تیم بوده و در تحلیل بهره‌وری و انگیزه کارکنان نقش دارند.

8. نرخ بازگشت مشتری (Repeat Purchase Rate) این شاخص نشان می‌دهد چند درصد از مشتریان، مجدداً از شما خرید کرده‌اند. نرخ بازگشت بالا معمولاً به رضایت مشتری، کیفیت محصول و عملکرد تیم خدمات پس از فروش مرتبط است. افزایش این شاخص، کاهش هزینه جذب مشتری جدید و افزایش سودآوری را به‌دنبال دارد.

9. رضایت مشتری پس از خرید (Customer Satisfaction) یکی از شاخص‌هایی که فراتر از فروش اولیه می‌رود، سطح رضایت مشتری پس از خرید است. نظرسنجی‌ها، امتیازهای رضایت و بازخورد مشتریان می‌توانند داده‌های ارزشمندی در مورد تجربه مشتری ارائه دهند. مشتریان راضی معمولاً مشتریان وفادار نیز هستند.

10. نرخ موفقیت فرصت‌ها (Opportunity Win Rate) این شاخص نسبت تعداد فرصت‌هایی که به فروش موفق منجر شده‌اند را به کل فرصت‌های شناسایی‌شده نشان می‌دهد. نرخ پایین می‌تواند به‌معنای نیاز به بازنگری در نحوه شناسایی فرصت‌ها یا بهبود مهارت‌های بستن فروش باشد.

11. محصولات یا خدمات پرفروش تحلیل اقلام پرفروش به مدیران کمک می‌کند تا منابع را بر روی محصولات محبوب‌تر و سودآورتر متمرکز کنند. این اطلاعات می‌توانند در تصمیم‌گیری برای تبلیغات، موجودی‌سازی و توسعه محصولات جدید مؤثر باشند.

12. ارزش کل معاملات (Total Sales Value) مجموع ارزش قراردادها و فروش‌های نهایی‌شده، نشان‌دهنده عملکرد کلی تیم فروش در یک بازه زمانی مشخص است. این شاخص می‌تواند به‌صورت ماهانه، فصلی یا سالانه بررسی شود.

13. نرخ تعامل با مشتری (Customer Engagement Rate) در دنیای امروز، تعامل فعال با مشتریان از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. شاخص تعامل نشان می‌دهد مشتریان تا چه اندازه با تیم فروش در ارتباط بوده‌اند. این می‌تواند شامل پاسخ به ایمیل، شرکت در جلسات آنلاین یا بازدید از محتوای ارسالی باشد.

14. نرخ تبدیل در مراحل مختلف قیف فروش در بسیاری از مواقع، نرخ کلی تبدیل نمی‌تواند همه‌چیز را نشان دهد. بررسی نرخ تبدیل در هر مرحله از قیف فروش (از سرنخ تا بستن قرارداد) می‌تواند کمک کند تا نقاط ضعف دقیق‌تر شناسایی شوند.

15. هزینه جذب مشتری (Customer Acquisition Cost - CAC) یکی از شاخص‌های کلیدی در تحلیل اثربخشی فرآیند فروش، هزینه‌ای است که برای جذب هر مشتری صرف می‌شود. این هزینه می‌تواند شامل تبلیغات، حقوق تیم فروش، نرم‌افزارها و سایر موارد مرتبط باشد. کاهش این هزینه با حفظ کیفیت فروش، نشان‌دهنده عملکرد بهینه تیم فروش است.

جمع‌بندی: طراحی یک داشبورد فروش کارآمد، نیازمند انتخاب هوشمندانه شاخص‌هایی است که به‌درستی وضعیت واقعی عملکرد را نمایش دهند. شاخص‌های ذکرشده در این مقاله، مجموعه‌ای جامع از داده‌هایی هستند که به مدیران کمک می‌کنند تصمیمات بهتری بگیرند، منابع را بهینه تخصیص دهند و استراتژی‌های فروش را به‌طور مداوم بهبود بخشند.

 

در نهایت، هیچ داشبوردی بدون تحلیل منظم و پیگیری مستمر کارایی نخواهد داشت. ابزارهای تصویری، اتوماسیون گزارش‌گیری و یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌توانند بهره‌وری این داشبوردها را دوچندان کنند. آنچه اهمیت دارد، استفاده از داده‌ها برای اقدام است؛ نه فقط مشاهده آن‌ها.

در دنیای رقابتی امروز، کسب‌وکارها برای بقا و رشد نیاز به تصمیمات دقیق، سریع و مبتنی بر داده دارند. هوش تجاری (BI) به‌عنوان یکی از ابزارهای کلیدی در این مسیر شناخته می‌شود. این فناوری مجموعه‌ای از استراتژی‌ها، فرآیندها، ابزارها و تکنیک‌هایی است که به سازمان‌ها امکان می‌دهد داده‌های خام را به اطلاعات معنادار تبدیل کرده و از آنها برای بهبود عملکرد و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه استفاده کنند.

در این مقاله، به بررسی مفهوم هوش تجاری، مزایا، کاربردها، ابزارهای مرتبط و آینده این فناوری پرداخته خواهد شد.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری یا BI به مجموعه‌ای از فناوری‌ها، فرآیندها و ابزارهایی اطلاق می‌شود که برای جمع‌آوری، تحلیل و نمایش داده‌ها به کار می‌روند. این سیستم‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا الگوهای رفتاری، روندهای بازار و عملکرد داخلی خود را شناسایی کرده و بر اساس آن تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

هوش تجاری از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های اکسل، نرم‌افزارهای ERP و CRM داده‌ها را استخراج کرده و با استفاده از روش‌های تحلیلی، آنها را پردازش و در قالب نمودارها، داشبوردها و گزارش‌های گرافیکی نمایش می‌دهد.

اهمیت هوش تجاری در کسب‌وکارها

1. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

یکی از مهم‌ترین مزایای BI، امکان اتخاذ تصمیمات آگاهانه و مبتنی بر داده‌های واقعی است. این امر از حدس و گمان در تصمیم‌گیری جلوگیری کرده و دقت را افزایش می‌دهد.

2. افزایش بهره‌وری و کارایی

BI با ارائه اطلاعات دقیق و به‌روز، به کاهش زمان مورد نیاز برای تحلیل داده‌ها کمک کرده و بهره‌وری سازمان را افزایش می‌دهد.

3. بهبود عملکرد مالی

تحلیل داده‌های مالی، شناسایی روندها و بهینه‌سازی هزینه‌ها از جمله تأثیرات مثبت BI بر وضعیت مالی سازمان‌ها است.

4. شناخت رفتار مشتریان

با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، سازمان‌ها می‌توانند نیازها و ترجیحات آنها را بهتر درک کرده و استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه کنند.

5. پیش‌بینی روندهای آینده

BI امکان پیش‌بینی روندهای بازار و نیازهای آینده را فراهم می‌کند که به سازمان‌ها در برنامه‌ریزی استراتژیک کمک می‌کند.

اجزای اصلی هوش تجاری

1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، نرم‌افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و سیستم‌های مدیریت منابع سازمانی (ERP) استخراج می‌شوند.
2. پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها: داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های تحلیلی پردازش شده و الگوهای معناداری از آنها استخراج می‌شود.
3. نمایش داده‌ها: اطلاعات تحلیل‌شده در قالب داشبوردها، گزارش‌ها و نمودارهای گرافیکی ارائه می‌شوند.
4. اتخاذ تصمیمات: مدیران و تصمیم‌گیرندگان با استفاده از اطلاعات پردازش‌شده، تصمیمات استراتژیک اتخاذ می‌کنند.

ابزارهای هوش تجاری

چندین ابزار قدرتمند برای پیاده‌سازی BI در سازمان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد که برخی از آنها عبارت‌اند از:

• Power BI: محصولی از مایکروسافت که قابلیت تجزیه‌وتحلیل و مصورسازی داده‌ها را ارائه می‌دهد.
• Tableau: ابزاری محبوب برای تحلیل داده‌ها که امکان ایجاد داشبوردهای تعاملی را فراهم می‌کند.
• QlikView: یک ابزار BI که برای تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌های پویا مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• SAP BusinessObjects: مجموعه‌ای از ابزارهای BI که برای گزارش‌گیری، تحلیل و مدیریت عملکرد استفاده می‌شود.
• Google Data Studio: یک ابزار رایگان برای ایجاد داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های تحلیلی بر پایه داده‌های گوگل.

کاربردهای هوش تجاری در صنایع مختلف

1. بانکداری و خدمات مالی

• شناسایی رفتار مشتریان و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده
• کشف تقلب و پیشگیری از تخلفات مالی
• بهینه‌سازی مدیریت ریسک

2. بازاریابی و فروش

• تحلیل رفتار مشتریان و شناسایی الگوهای خرید
• بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
• بهبود استراتژی‌های قیمت‌گذاری

3. تولید و زنجیره تأمین

• پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی
• بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
• کاهش هزینه‌های زنجیره تأمین

4. بهداشت و درمان

• تحلیل داده‌های بیماران برای بهبود مراقبت‌های پزشکی
• کاهش هزینه‌های درمانی و افزایش کارایی بیمارستان‌ها
• مدیریت عملکرد پزشکان و پرستاران

5. خرده‌فروشی

• مدیریت موجودی و بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• شناسایی روندهای بازار و نیازهای مشتریان
• افزایش فروش از طریق تحلیل داده‌های مشتریان

چالش‌های پیاده‌سازی هوش تجاری

1. کیفیت داده‌ها

عدم وجود داده‌های دقیق و صحیح می‌تواند منجر به تحلیل‌های نادرست و تصمیم‌گیری‌های اشتباه شود.

2. پیچیدگی فنی

راه‌اندازی سیستم BI نیاز به تخصص فنی و دانش عمیق در زمینه داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها دارد.

3. مقاومت سازمانی

برخی از کارکنان و مدیران ممکن است در برابر تغییرات و استفاده از BI مقاومت کنند که نیاز به آموزش و فرهنگ‌سازی دارد.

4. هزینه‌های اجرایی

پیاده‌سازی سیستم‌های هوش تجاری ممکن است هزینه‌بر باشد، اما در بلندمدت بازدهی بالایی خواهد داشت.

آینده هوش تجاری

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در حال ورود به حوزه BI هستند و به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا تحلیل‌های دقیق‌تر و پیش‌بینی‌های هوشمندانه‌تری انجام دهند. همچنین، هوش تجاری سلف‌سرویس به کاربران غیرتخصصی اجازه می‌دهد بدون نیاز به دانش عمیق برنامه‌نویسی یا تحلیل داده، از ابزارهای BI استفاده کنند.

از دیگر روندهای آینده BI می‌توان به یکپارچه‌سازی با اینترنت اشیا (IoT)، پردازش داده‌های کلان (Big Data) و اتوماسیون فرآیندهای تجاری اشاره کرد. این فناوری‌ها موجب می‌شوند BI به ابزاری قوی‌تر برای تحلیل، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمندانه تبدیل شود.

نتیجه‌گیری

 

هوش تجاری به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که با تحلیل داده‌های خود، تصمیمات آگاهانه‌تر و هوشمندانه‌تری اتخاذ کنند. با استفاده از ابزارهای BI، سازمان‌ها می‌توانند عملکرد خود را بهینه کرده، مشتریان خود را بهتر درک کنند و در بازار رقابتی موفق‌تر عمل کنند. با رشد فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آینده هوش تجاری بسیار روشن خواهد بود و سازمان‌هایی که از این ابزارها بهره ببرند، مزیت رقابتی قابل‌توجهی خواهند داشت.

 

در دنیای کسب‌وکار امروز، تصمیم‌گیری بر مبنای داده‌های دقیق و به‌روز، عامل کلیدی موفقیت سازمان‌ها است. یکی از ابزارهای قدرتمند در این زمینه، داشبورد مالی است که به شرکت‌ها و مدیران مالی کمک می‌کند تا داده‌های مالی خود را در قالبی بصری و تحلیلی مشاهده کرده و تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ کنند.

در این مقاله، به بررسی کامل داشبورد مالی، مزایا، اجزای کلیدی، نحوه طراحی، بهترین ابزارها و روش‌های پیاده‌سازی آن خواهیم پرداخت.

1. داشبورد مالی چیست؟

داشبورد مالی یک ابزار گزارش‌گیری و تحلیل داده است که اطلاعات مالی یک سازمان را به‌صورت گرافیکی و عددی در یک صفحه نمایش می‌دهد. این داشبورد به مدیران و تحلیلگران مالی امکان می‌دهد تا عملکرد مالی را در زمان واقعی بررسی کرده، روندهای مالی را شناسایی کنند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

2. مزایای داشبورد مالی

الف) بهبود تصمیم‌گیری: داشبوردهای مالی با ارائه داده‌های دقیق و لحظه‌ای، به مدیران کمک می‌کنند تا تصمیمات مالی بهتری بگیرند.

ب) کاهش خطای انسانی: استفاده از داده‌های خودکار به کاهش خطای انسانی در تحلیل‌های مالی کمک می‌کند.

ج) افزایش شفافیت: اطلاعات مالی در یک داشبورد به‌طور واضح و شفاف نمایش داده می‌شوند و تمامی سطوح سازمانی می‌توانند به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند.

د) پیش‌بینی آینده مالی: با استفاده از الگوریتم‌های تحلیلی و یادگیری ماشین، داشبوردهای مالی می‌توانند روندهای آینده را پیش‌بینی کرده و ریسک‌های احتمالی را کاهش دهند.

3. اجزای کلیدی یک داشبورد مالی

یک داشبورد مالی موفق شامل چندین عنصر کلیدی است:

الف) شاخص‌های کلیدی عملکرد مالی (KPIs): برخی از مهم‌ترین شاخص‌های مالی که باید در داشبورد وجود داشته باشند، شامل موارد زیر هستند:

• درآمد کل

• سود ناخالص و خالص

• جریان نقدینگی

• بدهی‌ها و دارایی‌ها

• نسبت‌های مالی مانند نسبت بدهی به حقوق صاحبان سهام

ب) داده‌های زمان واقعی: داشبورد مالی باید قابلیت نمایش داده‌های لحظه‌ای را داشته باشد تا کاربران بتوانند وضعیت مالی شرکت را به‌صورت زنده بررسی کنند.

ج) نمودارها و گراف‌های تحلیلی: نمایش بصری داده‌ها از طریق نمودارهای میله‌ای، دایره‌ای و خطی، درک بهتر اطلاعات را تسهیل می‌کند.

د) قابلیت فیلترگذاری: داشبورد باید این امکان را فراهم کند که کاربران داده‌های موردنظر خود را بر اساس دسته‌بندی‌های مختلف فیلتر کنند.

4. مراحل طراحی یک داشبورد مالی مؤثر

برای طراحی یک داشبورد مالی حرفه‌ای، مراحل زیر را دنبال کنید:

الف) تعیین اهداف: ابتدا باید مشخص کنید که داشبورد مالی برای چه منظوری استفاده خواهد شد. آیا هدف تحلیل سودآوری است یا کنترل هزینه‌ها؟

ب) انتخاب شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs): شاخص‌هایی که بیشترین تأثیر را بر تصمیمات مالی دارند، باید در داشبورد لحاظ شوند.

ج) جمع‌آوری و پردازش داده‌ها: داده‌های مالی از سیستم‌های ERP، نرم‌افزارهای حسابداری و سایر منابع مرتبط جمع‌آوری و پردازش می‌شوند.

د) طراحی رابط کاربری: داشبورد باید دارای یک طراحی ساده، کاربرپسند و قابل فهم باشد.

ه) تست و بهینه‌سازی: قبل از نهایی‌سازی داشبورد، باید آن را آزمایش کرده و نقاط ضعف آن را برطرف کنید.

5. ابزارهای محبوب برای ایجاد داشبورد مالی

امروزه ابزارهای متعددی برای ایجاد داشبوردهای مالی وجود دارد. برخی از بهترین آن‌ها عبارتند از:

الف) Microsoft Power BI: یکی از محبوب‌ترین ابزارهای تحلیل داده که قابلیت اتصال به منابع مختلف داده و ایجاد داشبوردهای حرفه‌ای را دارد.

ب) Tableau: یک ابزار بصری‌سازی داده که به تحلیلگران مالی کمک می‌کند تا داده‌های خود را به‌صورت تعاملی بررسی کنند.

ج) Google Data Studio: ابزاری رایگان از گوگل که برای ایجاد گزارش‌های مالی و داشبوردهای تعاملی بسیار مفید است.

د) Zoho Analytics: یک پلتفرم قدرتمند برای تحلیل داده‌های مالی که امکان ادغام با سایر سیستم‌های مالی را فراهم می‌کند.

6. چالش‌های پیاده‌سازی داشبورد مالی

با وجود تمام مزایایی که داشبورد مالی ارائه می‌دهد، چالش‌هایی نیز در مسیر پیاده‌سازی آن وجود دارد:

الف) کیفیت داده‌ها: اگر داده‌های ورودی به داشبورد ناقص یا نادرست باشند، گزارش‌های خروجی نیز قابل‌اعتماد نخواهند بود.

ب) هزینه‌های پیاده‌سازی: برخی از ابزارهای پیشرفته داشبورد مالی هزینه‌بر هستند و نیاز به زیرساخت‌های قوی دارند.

ج) نیاز به آموزش کاربران: کاربران سازمان باید با نحوه استفاده از داشبورد آشنا شوند تا بتوانند از قابلیت‌های آن به‌درستی استفاده کنند.

د) حفظ امنیت داده‌ها: داشبورد مالی شامل اطلاعات حساس سازمان است، بنابراین باید تدابیر امنیتی مناسب برای محافظت از این داده‌ها در نظر گرفته شود.

7. آینده داشبوردهای مالی

با پیشرفت فناوری، داشبوردهای مالی نیز در حال تکامل هستند. برخی از روندهای آینده در این حوزه شامل موارد زیر هستند:

الف) استفاده از هوش مصنوعی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل پیشگویانه به بهبود دقت داشبوردهای مالی کمک خواهند کرد.

ب) ادغام با بلاکچین: فناوری بلاکچین می‌تواند امنیت داده‌های مالی را افزایش داده و از تقلب‌های مالی جلوگیری کند.

ج) تحلیل‌های پیشرفته و خودکار: داشبوردهای مالی در آینده قادر خواهند بود به‌طور خودکار تحلیل‌های پیچیده‌ای ارائه دهند و پیشنهادات بهینه‌سازی مالی را ارائه دهند.

نتیجه‌گیری

داشبورد مالی یکی از ابزارهای کلیدی برای مدیریت و تحلیل داده‌های مالی در سازمان‌ها است. این داشبوردها به مدیران کمک می‌کنند تا اطلاعات مالی خود را به‌صورت دقیق‌تر و شفاف‌تر بررسی کرده و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. برای پیاده‌سازی یک داشبورد مالی موفق، باید اهداف مشخصی تعیین کرد، شاخص‌های کلیدی عملکرد را شناسایی کرد، از ابزارهای مناسب استفاده کرد و داده‌های مالی را به‌درستی مدیریت نمود.

 

با توجه به پیشرفت‌های فناوری، آینده داشبوردهای مالی بسیار امیدوارکننده است و سازمان‌هایی که از این ابزار به‌درستی استفاده کنند، می‌توانند به مزیت رقابتی قابل‌توجهی دست یابند.