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RingCentral > 实例探究 > RingCentral 的云通信推动 Cresa 的全球扩张
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Cresa's Global Expansion Enabled by RingCentral's Cloud Communications

技术
  • 平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台
  • 机器人 - 轮式机器人
适用行业
  • 建筑物
  • 电信
用例
  • 人员跟踪与监控
  • 时间敏感网络
挑战
Cresa 是全球最大的租户房地产公司,在支持其移动员工和吸引高科技客户方面面临着挑战。该公司的业务模式强调客户服务,这意味着员工 60-70% 的时间都花在路上与客户会面和实地考察。 Cresa 的技术高级副总裁 David Nuss 的目标是让他们随时可以使用数据。然而,该公司较旧的通信工具无法胜任这项任务。此外,Nuss 希望吸引高科技客户,这是一个快速增长的商业房地产市场。他认为,采用与科技公司相同的平台将有助于消除 Cresa 作为一家“老旧、古板的房地产公司”的形象。
关于客户
Cresa 是全球最大的租户房地产公司,成立于 1993 年,总部位于马萨诸塞州波士顿。该公司每年为全球 776 个城市的 61 个不同行业的客户处理约 5,000 笔商业房地产交易。 Cresa 的商业模式强调客户服务,这意味着其员工将大量时间花在与客户会面和实地考察上。该公司不断寻求吸引高科技客户并扩大其全球足迹。
解决方案
Nuss 选择 RingCentral 作为 Cresa 的通信平台,因为它为不同平台提供了单一解决方案。 RingCentral 汇集了通信部分、会议部分、协作空间,甚至还支持传真功能,该功能仍在房地产行业中使用。 RingCentral 移动应用程序是支持 Cresa 移动员工的关键,让经纪人可以随时通过手机联系到他们。他们可以接收传真、处理会议、接听电话以及拨打任何他们想要的号码。 RingCentral 与 Salesforce 的集成也很重要,因为它提供了 Cresa 以前没有的业务洞察力。每个电话、注释、活动及其结果都会在 Salesforce 中捕获,为决策提供有价值的数据。随着 Cresa 的发展,RingCentral 基于云的平台可以快速轻松地设置新办事处,甚至在海外也是如此。
运营影响
  • The implementation of RingCentral's cloud communications platform has transformed Cresa's operations. The mobile app has turned the brokers' smartphones into their mobile offices, enabling them to be reachable at any time and handle their tasks efficiently, regardless of their location. This has significantly improved their productivity and the level of service they can provide to their clients. The integration with Salesforce has provided valuable insights into the business, enabling better resource allocation and customer support. Furthermore, the cloud-based nature of RingCentral's platform has greatly facilitated Cresa's global expansion, allowing for quick and easy setup of new offices.
数量效益
  • RingCentral's cloud-based platform allows for quick and easy setup of new offices, reducing setup time from weeks to instant
  • The RingCentral mobile app allows brokers to be reachable at any time, increasing their availability and productivity
  • The integration with Salesforce captures every call, note, activity, and its result, providing valuable data for decision making

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