 |
Уральский завод конвейерного оборудования автоматизирует свою работу с помощью Terrasoft CRM.
При выборе CRM-системы главными критериями для руководства завода стали репутация поставщика программного обеспечения и наличие функциональности для решения всех необходимых задач. Немаловажными факторами также были гибкость программного продукта и возможность самостоятельной настройки системы под свои задачи, будь то автоматическое формирование договоров, настройка отчётности или же построение бизнес-процессов, по которым работает предприятие.
В результате знакомства с обширным пользовательским инструментарием для настройки продуктов Terrasoft, а также общения с представителями компании «Альфа-Информ» (Terrasoft Solution Partner), у которой уже есть опыт автоматизации промышленных предприятий, выбор был сделан в пользу продукта Terrasoft CRM.
С помощью Terrasoft CRM на предприятии в первую очередь планируется решить следующие задачи:
Автоматизация бизнес-процессов продаж;
Хранение полной истории взаимоотношений с клиентом;
Планирование и анализ продаж;
Увеличение процента постоянных клиентов;
Повышение эффективности сотрудников;
Автоматизация рутинных операций.
В дальнейшие планы «Завода конвейерного оборудования» входит настройка интеграции Terrasoft CRM с учётной системой предприятия, а также самостоятельное создание на платформе Terrasoft конфигурации, которая будет максимально соответствовать специфике деятельности завода.
Результатом внедрения Terrasoft CRM на предприятии станет увеличение объемов продаж, повышение эффективности маркетинговых воздействий, а также повышение прибыльности клиентов за счет снижения издержек на сервисное обслуживание и стимулирование продаж.
ООО "Завод конвейерного оборудования" - одно из самых заметных в Уральском регионе предприятий, специализирующихся на производстве и продаже конвейерного оборудования для стройиндустрии, энергетической, горнодобывающей и нефтегазовой промышленности, черной и цветной металлургии.
Контактное лицо: Terrasoft Group
Компания: Terrasoft Group
Добавлен: 12:10, 31.08.2009
Количество просмотров: 730
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия625 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия615 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия693 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
