거래 자동화

마지막 업데이트: 2022년 6월 3일 | 0개 댓글
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영업 과정 자동화: 많은 거래를 성사시키는 방법

영업 과정 자동화를 통해 영업 프로세스를 간소화하고 더 많은 수익을 창출하고 거래를 더 빠르게 성사시키세요. 이 소프트웨어로 잠재 고객을 관리하고 우선순위를 지정하고, 거래 자동화 영업 기회와 관련된 데이터를 추적하고, 작업을 자동화할 수 있습니다.

영업 자동화 소프트웨어가 필요한 이유

영업 주기에는 잠재 고객 식별, 소개, 비즈니스 관계 구축, 제품 또는 서비스 홍보, 주문 이행, 후속 조치 등 여러 단계가 있습니다. 잠재 고객과 고객은 서로 다른 영업 주기 단계에 있으므로 많은 영업 전문가가 추적하고 관리하는 데 부담이 될 수 있습니다. 영업 자동화는 영업 주기의 모든 단계를 간소화하여 영업 전문가의 일상적인 업무를 지원할 뿐만 아니라 업무 부담도 줄여주고 팀과 리더가 파이프라인의 모든 사항을 빠르고 통합적으로 볼 수 있도록 돕습니다. 작업 중인 모든 항목이 중앙 집중식 뷰로 제공되므로 다방면의 작업이 단순화되고 편리한 관리 환경으로 바뀝니다.

영업 과정 자동화의 이점

판매 실적 빠르게 달성

영업주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하고 영업 과정 자동화 기능을 통해 노력을 최대화하고 가장 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

강력한 관계 구축

모든 연락처, 상호작용 기록, 관련 정보에 직접 연결하여 지속적이고 신뢰할 수 있는 고객 관계를 구축할 수 있습니다.

팀원들과 동일한 정보 공유

대화 기록을 확인하고, 각각의 고객을 담당한 사람을 파악하고, 현재의 모든 잠재 고객과 고객에 대한 중앙 집중식 뷰를 통해 내부 커뮤니케이션을 개선합니다.

진행 상황 측정

최신 정확도로 결과를 확인하고 진행 상황이 판매 예측과 어떻게 비교되는지 확인합니다.

영업 과정 자동화 기능

구매자의 지원

고객의 구매 고려 프로세스에 도움이 되는 맞춤화된 매력적인 경험을 제공합니다.

구매자 참여 추적

영업 프로세스의 모든 단계에서 고객이 어떻게 참여하는지에 대한 인사이트를 얻으세요.

성과 측정

대화형 대시보드가 실시간으로 업데이트되므로 가장 성공적인 판매자를 확인할 수 있습니다.

영업 기회 관리

판매 유입 경로를 통해 각 거래에 대한 세부 정보를 확인하고 진행 상황을 모니터링하고 영업 기회를 늘립니다.

연락처 저장

각 고객의 고유한 프로필을 만들고 대화 기록을 추적하며 고객 및 연락처 정보를 팀에서 쉽게 사용할 수 있습니다.

일상 업무의영업 과정 자동화

영업 프로세스의 모든 측면을 관리하는 영업 자동화 소프트웨어는 영업 조직을 종일 추적할 수 있는 유용한 리소스입니다. 다음에서 영업 자동화가 하루 업무를 어떻게 지원하는지 자세히 살펴보세요.

영업 전문가

  • 오전 10시 고객에 대한 후속 조치: 연락을 취해야 하는 개인 목록을 거래 자동화 식별할 수 있도록 알림을 자동화하고 기본 제공 인텔리전스로 우선순위를 지정합니다.
  • 오후 1시 새로운 고객 발견: LinkedIn과의 통합은 새로운 잠재 고객을 식별하는 데 도움이 되며 소개 받기도 간편합니다.
  • 오후 3시 연락처 및 새로운 계정 생성: 각 잠재 고객에 대한 고객 프로필을 설정하고 팀원들이 신뢰할 수 있는 강력한 관계를 구축하는 데 도움이 되는 정보를 기록합니다.

영업 책임자

  • 오전 10시 판매 예측: 팀의 진행 상황과 예상되는 향후 거래 성사를 실시간으로 확인하여 경영진에게 분기별 판매 예측을 바로 제시할 수 있습니다.
  • 오후 1시 파이프라인 검토: 목표, 할당량, 현재 잠재 고객이 있는 위치를 확인하고 판매 유입 경로에 추가된 새로운 기회를 확인할 수 있습니다.
  • 오후 3시 영업 팀의 인센티브 관리: 결과가 영업 자동화 도구를 통해 추적되므로 각 팀원의 실적을 검토하고 수수료를 확인하고 인센티브를 설정하여 판매를 촉진할 수 있습니다.

영업 과정 자동화와 CRM의 관계

고객 관계 관리 (CRM)은 고객 수명주기에 초점을 맞춘 소프트웨어이며, 계정 데이터와 트랜잭션을 저장하고 마케팅, 영업, 고객 서비스 및 관련 리더십 역할을 담당하는 팀 구성원들이 이 정보를 중앙에서 사용할 수 있도록 지원합니다.

영업 자동화는 영업 프로세스를 간소화에 초점을 맞춘 기능 모음이며 연락처 관리, 잠재 고객에 관한 단일 뷰 생성, 파이프라인 모니터링, 관리, 약속 설정 등의 기능을 제공합니다.

CRM과 영업 자동화는 매우 비슷하지만 많이 다릅니다. 영업 자동화가 CRM 솔루션의 일부로 포함되거나 포함되지 않을 수 있습니다. 고객 관계 관리 및 영업 자동화 도구를 평가할 때 어떤 기능이 포함되어 있는지 자세히 살펴보세요.

영업 자동화 도구의 필수 기능

영업 과정 자동화를 위한 도구를 모색할 때는 다음과 같은 기능이 있는 솔루션을 찾으세요.

원활한 통합

다른 마케팅 및 고객 서비스 도구의 영업 데이터를 통합하여 워크플로를 간소화할 수 있습니다.

실시간으로 결과 확인

필요에 따라 맞춤 설정할 수 있는 실적 대시보드 및 실시간 분석을 통해 결과를 최신 상태로 유지합니다.

모바일 및 소셜

팀원들이 어디에 있든 일의 진행 현황을 모두 파악 가능합니다. 모바일 디바이스로 데이터를 업데이트하고 소셜 미디어에서 잠재 고객과의 대화를 추적할 수 있습니다.

인공 지능

기본 제공 인텔리전스로 쉽게 작업하고, 작업의 우선순위를 지정하고, 잠재 고객 또는 고객의 후속 조치가 필요한 시기를 알려줍니다.

Dynamics 365의 영업 가속화와 신속한 결과

Dynamics 365 Sales를 거래 자동화 사용하면 구매자 인사이트를 얻고 더 많은 거래를 빠르게 체결할 수 있습니다. 이 영업 자동화 소프트웨어가 워크로드의 실시간 분석, 기본 제공 AI, 원활한 통합을 돕습니다.

영업 과정 자동화 체험하기

Dynamics 365 Sales로 다양한 기능, 기본 제공 AI, 통합 데이터를 가져오고 영업 과정 자동화를 통해 영업 생산성을 혁신하고 더 많은 거래를 성사시킬 수 있습니다.

강화 학습을 이용한 주식 거래 자동화

주식 시장에서 자주 들을 수 있는 말은 곰과 소다. 베어런(bearrun)은 장기간에 걸친 시장 가격 하락을 암시하는 용어이고, 불런(bull run)은 그 반대를 가리킨다. 이것들은 당일 거래를 거래하는 트레이더들이 사용하는 용어이다. 장중거래는 거래자가 같은 거래일 내에 금융상품을 사고팔아 그날 시장이 마감되기 전에 모든 시장 포지션이 폐쇄되는 증권 투기의 한 형태다. 많은 양의 금융상품이 인더데이 거래 방식을 통해 거래된다.

이것은 통상적인 무역 계획 및 뉴스 트렌드와 함께 작용해 왔다. 데이터 사이언스 및 머신 러닝의 등장으로, 다양한 연구 접근 방식이 이 수동 프로세스를 자동화하도록 설계되고 있다. 이 자동화된 거래 프로세스는 거래 자동화 더 나은 계산을 통해 적시에 어드바이스를 제공하는 데 도움이 될 것이다. 뮤추얼 펀드와 헤지펀드는 최대 이익을 주는 자동화된 거래 전략이 매우 바람직하다. 예상되는 수익의 종류에는 어느 정도의 잠재적 위험이 따를 것이다. 수익성이 높은 자동화된 거래 전략을 설계하는 것은 복잡한 작업이다.

모든 사람은 주식 시장에서 최대한의 잠재력을 얻고 싶어한다. 대부분의 사람들에게 혜택을 줄 수 있는 균형 잡힌 저위험 전략을 설계하는 것 역시 매우 중요하다. 그러한 접근 방식 중 하나는 과거 데이터에 기반한 자동화된 거래 전략을 제공하기 위해 강화 학습 에이전트를 사용하는 것에 대해 말한다.

강화학습

강화 학습은 환경과 에이전트가 있는 머신 러닝의 일종이다. 이러한 에이전트는 보상을 최대화하기 위한 조치를 취한다. 강화 학습은 AI 모델 훈련을 위한 시뮬레이션에 사용될 때 매우 큰 잠재력을 가지고 있다. 데이터와 관련된 레이블은 없으며, 강화 학습은 매우 적은 데이터 포인트로 더 잘 학습할 수 있다. 이 경우 모든 결정은 순차적으로 내려진다. 가장 좋은 예는 로봇공학 및 게임학에서 찾을 수 있다.

Q – 러닝

Q-러닝은 모델이 없는 강화 학습 알고리즘이다. 그것은 에이전트에게 상황에 따라 어떤 조치를 취해야 하는지 알려준다. 임박한 액션에 대한 정보를 에이전트에 제공하는 데 사용되는 값 기반 방법이다. q-러닝 함수가 임의의 작업을 수행하는 것과 같이 현재 정책 외부에 있는 동작에서 학습하므로 정책이 필요하지 않기 때문에 정책 외 알고리즘으로 간주된다.

Q 여기서 Q는 Quality를 나타낸다. 퀄리티는 조치된 보상이 얼마나 유익한지에 대한 행동 품질을 나타낸다. Q-테이블은 [state,action] 차원으로 작성된다. 에이전트는 exploit과 explore이라는 두 가지 방법으로 환경과 상호 작용한다. exploit 옵션은 모든 작업이 고려되고 환경에 최대값을 제공하는 작업이 수행됨을 나타낸다. explore 옵션은 미래의 최대 보상을 고려하지 않고 무작위 조치를 고려하는 옵션이다.

Q의 st과 at는 상태 s에서 수행되었을 때 최대 할인된 미래 보상을 계산하는 공식으로 표현된다.

정의된 함수는 훈련 주기 또는 반복 횟수가 끝날 때 최대 보상을 제공한다.

거래는 다음과 같은 콜을 할 수 있다. – 매수, 매도, 홀드

Q-러닝은 각 동작에 대한 등급을 매기고 최대값을 가진 동작을 추가로 선택한다. Q-Learning은 Q-table의 값을 학습하는 것을 기반으로 한다. 보상 함수와 상태 전이 확률 없이 잘 작동한다.

주식거래 강화학습

강화 학습은 다양한 유형의 문제를 해결할 수 있다. 거래는 엔드 포인트가 없는 지속적인 작업이다. 거래 또한 거래 자동화 부분적으로 관찰 가능한 마르코프 결정 과정이다. 왜냐하면 우리는 시장에서 거래자에 대한 완전한 정보를 가지고 있지 않기 때문이다. 보상 함수와 전이 확률을 모르기 때문에 모델 없는 강화 학습인 Q-Learning을 사용한다.거래 자동화

RL 에이전트를 실행하는 단계:

  1. 라이브러리 설치
  2. 데이터 가져오기
  3. Q-Learning 에이전트 정의
  4. 에이전트 훈련
  5. 에이전트 테스트
  6. 콜 플롯

라이브러리 설치

필요한 NumPy, Panda, Matplotlib, Seaborn 및 Yahoo finance 라이브러리를 설치하고 가져온다.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

!pip install yfinance –upgrade –no-cache-dir

from pandas_datareader import data as pdr

import fix_yahoo_finance as yf

from collections import deque

Import tensorflow.compat.v1 as tf

데이터 가져오기

야후 파이낸스 라이브러리를 사용하여 특정 주식에 대한 데이터를 가져온다. 우리의 분석에 사용되는 주식은 인포시스 주식이다.

df_full = pdr.get_data_yahoo(“INFY”, start=”2018-01-01″).reset_index()

이 코드는 2년 동안의 INFY의 주가를 포함하는 df_full이라는 데이터 프레임을 생성한다.

Q-Learning 에이전트 정의

첫 번째 함수는 에이전트 클래스로 상태 사이즈, 윈도우 사이즈, 배치 사이즈, 사용된 메모리, 인벤토리를 리스트로 정의한다. 또한 epsilon, decay, gamma 등과 같은 일부 정적 변수를 정의한다. 두 개의 신경망 레이어는 매수, 홀드 및 매도 콜에 대해 정의된다. GradientDescent Optimizer도 사용된다.

에이전트에는 매수 및 매도 옵션에 대해 정의된 기능이 있다. get_state 및 act 함수는 신경망의 다음 상태를 생성하기 위해 신경망을 사용한다. 이후 콜 옵션을 실행함으로써 생성된 값을 더하거나 빼서 보상을 계산한다. 다음 상태에서 수행되는 작업은 이전 상태에서 수행된 작업의 영향을 받는다. 1은 매수 통화를 의미하고 2는 매도 통화를 의미한다. 모든 반복에서, 상태는 일부 주식을 매수하거나 매도하는 조치를 취하는 것에 기초하여 결정된다. 전체 보상은 총 이익 변수에 저장된다.

name = ‘Q-learning agent’

def __init__(self, state_size, window_size, trend, skip, batch_size):

self.half_window = window_size // 2

self.memory = deque(maxlen = 1000)

self.X = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.state_size])

self.Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.action_size])

feed = tf.layers.dense(self.X, 256, activation = tf.nn.relu)

self.logits = tf.layers.dense(feed, self.action_size)

self.cost = tf.reduce_mean(tf.square(self.Y – self.logits))

def act(self, state):

self.sess.run(self.logits, feed_dict = )[0]

def get_state(self, t):

window_size = self.window_size + 1

d = t – window_size + 1

block = self.trend[d : t + 1] if d >= 0 else -d * [self.trend[0]] + self.trend[0 : t + 1]

for i in range(window_size – 1):

res.append(block[i + 1] – block[i])

def replay(self, batch_size):

for i in range(l – batch_size, l):

X = np.empty((replay_size, self.state_size))

Y = np.empty((replay_size, self.action_size))

states = np.array([a[0][0] for a in mini_batch])

new_states = np.array([a[3][0] for a in mini_batch])

Q = self.sess.run(self.logits, feed_dict = )

Q_new = self.sess.run(self.logits, feed_dict = )

for i in range(len(mini_batch)):

state, action, reward, next_state, done = mini_batch[i]

target[action] += self.gamma * np.amax(Q_new[i])

cost, _ = self.sess.run(

[self.cost, self.optimizer], feed_dict =

if self.epsilon > self.epsilon_min:

def buy(self, initial_money):

for t in range(0, len(self.trend) – 1, self.skip):

next_state = self.get_state(t + 1)

if action == 1 and initial_money >= self.trend[t] and t < (len(self.trend) – self.half_window):

print(‘day %d: buy 1 unit at price %f, total balance %f’% (t, self.trend[t], initial_money))

elif action == 2 and len(inventory):

invest = ((close[t] – bought_price) / bought_price) * 100

‘day %d, sell 1 unit at price %f, investment %f %%, total balance %f,’

% (t, close[t], invest, initial_money)

invest = ((initial_money – starting_money) / starting_money) * 100

total_gains = initial_money – starting_money

return states_buy, states_sell, total_gains, invest

def train(self, iterations, checkpoint, initial_money):

for i in range(iterations):

for t in range(0, len(self.trend) – 1, self.skip):

next_state = self.get_state(t + 1)

if action == 1 and starting_money >= self.trend[t] and 거래 자동화 t < (len(self.trend) – self.half_window):

elif action == 2 and len(inventory) > 0:

total_profit += self.trend[t] – bought_price

invest = ((starting_money – initial_money) / initial_money)

self.memory.append((state, action, invest,

batch_size = min(self.batch_size, len(self.memory))

if (i+1) % checkpoint == 0:

print(‘epoch: %d, total rewards: %f.3, cost: %f, total money: %f’%(i + 1, total_profit, cost,

에이전트 훈련

에이전트가 정의되면 에이전트를 초기화한다. 에이전트가 매수 또는 매도 옵션을 결정하도록 훈련할 반복 횟수, 초기 비용 등을 지정한다.

agent = Agent(state_size = window_size,

agent.train(iterations = 200, 거래 자동화 거래 자동화 checkpoint = 10, initial_money = initial_money)

결과

에이전트 테스트

매수 함수는 매수, 매도, 이익, 투자 수치를 반환한다.

states_buy, states_sell, total_gains, invest = agent.buy(initial_money = initial_money)

콜 플롯

총 이득 대비 투자된 수치를 표시한다. 모든 매수 및 매도 콜은 신경망에서 제안하는 매수/매도 옵션에 따라 적절히 표시되었다.

fig = plt.figure(figsize = (15,5))

plt.plot(close, color=’r’, lw=2.)

plt.plot(close, ‘^’, markersize=10, color=’m’, label = ‘buying signal’, markevery = states_buy)

plt.plot(close, ‘v’, markersize=10, color=’k’, label = ‘selling signal’, markevery = states_sell)

plt.title(‘total gains %f, total investment %f%%’%(total_gains, invest))

결과

마무리

Q-러닝은 자동화된 거래 전략을 개발하는 데 도움이 되는 기술이다. 매수 또는 매도 옵션을 실험하는 데 사용할 수 있다. 실험할 수 있는 강화학습 거래 대행사가 많이 있다. 다른 종류의 RL 에이전트와 다른 주식으로 시도해보자.

최근 거래 & Tariff Perspectives

계산기의 수치를 확인하는 사람

미 세관국경보호국 (CBP) 은 수입업자에게 다양한 전자 결제 옵션을 제공하여 관세 및 수수료 지불과 잠재적인 환불을 받을 수 있는 효율적이고 페이퍼리스 방식을 제공한다. 부가적으로, 일부 지불 방법들은 작업 자본 및 현금흐름의 관리에 있어서 추가적인 유연성을 제공할 수 있다. 여기에서 설명하는 사용 가능한 옵션을 검토하여 회사에 대한 최상의 지불 방법을 이용하고 있는지 확인하십시오.

ACH는 무엇입니까?

ACH를 통해서, 수수료와 수수료는 은행 계좌에서 직접적으로 인출된다. ACH는 수입품에 대한 지불 자동화를 가능하게 하고, 자동화를 제공하고 포함된 시간을 완화시킨다. 또한 이 전자 지불 옵션을 사용하면 메일에서 수표 분실 위험이 제거됩니다.

CBP는 다음과 같은 다양한 ACH 지불 옵션을 수입업체에 제공한다.

  • ACH Debit
  • ACH 신용장
  • ACH 주기적 월 명세서 (PMS)

ACH Debit

이 지불 유형은 CBP 에게 금융 기관을 통해 자금을 인출할 수 있는 권한을 부여합니다. 이러한 방법의 이점은 CBP에 의해 결제가 자동으로 인출되기 때문에, 트랜잭션을 개시하는 것을 잊고 있는 걱정이 제거된다는 것이다. 또한 ACH Debit는 자동화 때문에 관리 처리 시간과 비용을 줄일 수 있다.

ACH 신용장

ACH 크레딧은 ACH 크레딧이 있기 때문에 ACH변이와는 반대이며, 임포터는 지불 프로세스를 개시해야 한다. CBP는 임포터가 지불 승인을 전송할 때까지 자금 이체를 시작할 수 없으므로 금융 기관에서 문제가 발생하면 위험이 증가하고 직원이 예기치 않게 사무실을 떠나거나 직원이 간단히 잊어버릴 수 있습니다.

에이치 팜스

ACH PMS를 이용하여, 업무 및 수수료는 더 이상 트랜잭션별로 지불될 필요가 없으며, 오히려, 관심이 있는 월 단위로 지불할 필요가 없다. 실제로, 수입업자들은 다음 달의 15일 근무일까지 주어진 달 동안에 출고되는 상품에 대한 관세와 수수료를 지불할 수 있는 능력을 갖추고 있다. cashflow 관리를 위한 전략을 생각할 때, ACH PMS는 고려할 가치가 있다.

ACH (Debit 또는 크레딧) 에 참여하려면 어떻게 해야 합니까?

ACH Debit 또는 크레딧에 참여하기 위한 첫 번째 단계는 애플리케이션을 위해 CBP Form 400 (ACH Debit의 경우) 또는 CBP Form 401 (ACH 크레딧) 을 사용하여 애플리케이션을 완료하는 것입니다. C.H. 로빈슨은 사용자를 대신하여 사용 가능한 필드를 완료하여 애플리케이션 프로세스를 원활하게 하는 데 도움을 줄 수 있으므로 최소한의 필드를 완료해야 합니다.

우리는 애플리케이션을 CBP로 전송할 수 있으며, 승인 시에는 시스템에 설치를 완료할 수 있다. ACH Debit 애플리케이션의 경우, 활성화를 완료하기 위해 PUN (Payer Unit Number) CBP를 사용자에게 할당해야 한다.

PMS에 참여하려면 어떻게 해야 합니까?

ACE (Automated Commercial Environment) Secure Data Portal 계정이 있는 경우, ACE 포털에 로그인하여 PMS 처리를 요청할 수 있습니다. 그러나, ACE Portal 계정이 없다면, 여전히 PMS를 이용할 수 있다. C.H. 로빈슨 담당자와 연락하여 저희 ACE 포털 계정을 통해 PMS에 참여하십시오.

매월 PMS 지불을 분석할 때 사용자 정의 계정 보기를 통해 거래 활동을 추적하는 기능과 사용 가능한 수많은 사용자 정의 가능한 보고서를 포함하여 ACE Secure Data Portal 계정을 구축하는 장점이 있다는 것을 알아야 한다.

ACE 포털의 장점과 기능에 대해서 더 많은 정보를 얻을 수 있을까요?

미국 수입업체 및 수출국 및 기타 무역 커뮤니티 회원은 ACE Secure Data Portal을 통해 온라인으로 거래 데이터를 찾을 수 있습니다. 반면, 새 사용자는 시스템의 많은 이점을 활용하기 위해 온라인으로 계정을 신청 할 수 있습니다. 또한 CBP는 정기적으로 개발 및 배치 스케줄을 업데이트하므로 변경사항에 대해 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

ACE Secure Data Portal 계정을 보유하고 있는 다른 혜택이 있습니까?

자유롭게 하는 것을 포함하여, 화주를 위한 ACE 포털 계정을 갖는 것에는 많은 이점이 있다. 추가 혜택은 다음과 같습니다.

  • CBP및 기타 기관과 전자적으로 통신
  • 브로커의 일상 작업 및 거래 규정 준수 관리를 위한 보고 보고 옵션
  • 인증되지 않은 파일 프로그램/활동 식별
  • 무역 구제 및 반덤핑/상계관세 소송 영향 판별
  • ISF (Importer Security Filing) 진행상태 보고서 검색
  • CBP를 사용하여 관세, 세금 및 수수료에 대한 직접 거래 자동화 지불 계정을 관리합니다.
  • 자세한 분석을 위해 포괄적인 가져오기 및 내보내기 데이터 세트 검토 및 다운로드

CBP가 2022년에 PMS 날짜를 발표했습니까?

최근 Cargo Systems Messaging Service (CSMS) Message에서 CBP는 다음과 같은 2022년의 PMS 명령문 날짜를 첨부했습니다.

주기율표 (PMS) 2022년을 목표로

주기율표 (PMS) 2022년을 목표로

C.H. 로빈슨은 어떻게 도와드릴까요?

위에서 설명한 ACH 지불 방법 중 하나를 사용하여 CBP에 대한 관세 및 세금 지불을 시작하려면 이 거래 정책 전문가 중 하나와 연결되어 오늘부터 시작하도록 하십시오. .

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시장이 90배 이상 뛰었을 때를 기억하십니까? 그 당시 거래소에서 비트코인에 투자하고 싶었습니까? Coinrule 잠자는 동안에도 모든 기회에 뛰어들 수 있습니다! 단 한 번의 기회도 놓치지 않고 이익을 얻고 포트폴리오를 보호하며 시장을 앞서 나가십시오.

워크플로 및 승인

워크플로를 사용하여 모든 비즈니스 프로세스를 포인트 앤 클릭으로 간단하게 설계하고 실행하십시오. 거래 할인, 지출 등에 대한 유연한 승인 프로세스로 성공을 관리하십시오.

비즈니스 프로세스 및 승인 요청을 자동으로 완료되도록 설정하십시오.

Process Builder는 간단한 포인트 앤 클릭 인터페이스를 통해 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 특정 규모를 초과하는 거래에 대한 자동 이메일 알림을 생성하거나 거래가 다른 단계로 넘어갈 때 작업을 자동으로 할당하는 등의 다양한 작업을 설정할 수 있습니다.

모든 프로세스를 드래그 앤 드롭 방식으로 간단하게 시각화 및 생성하십시오.

Process Builder에서는 복잡한 판매 프로세스도 드래그 앤 드롭으로 자동화할 수 있습니다. 자격 심사 대화를 통해 판매 에이전트를 안내하거나, 거래의 다음 단계를 지능적으로 추천하거나, 주문 작성 또는 복합 제안서 준비 등의 수작업을 자동화하는 워크플로를 생성해 보십시오.

승인 프로세스 간소화를 통해 거래를 원활하게 진행하십시오.

거래 할인 승인, 출장/지출 보고서를 비롯하여 간단하거나 복잡한 비즈니스 요청에 대한 승인 프로세스를 자동화하십시오. Chatter에서 직접 또는 이메일을 통해 승인 요청에 응답할 수 있습니다.

Sales Cloud의 워크플로 자동화 소프트웨어

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