营销新时代关于预测模型的预测

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深度学习框架下LSTM 网络的期货价格预测模型研究

深度学习框架下LSTM 网络的期货价格预测模型研究

1引言随着经济的不断发展、理财类产品的不断宣传,各种类型的理财产品逐渐在人们的视野中出现,对资产进行合理配置,让钱变得值钱,使得自己拥有的财富能够在价值上得到最大的提升,引起了我国国民的广泛关注。

在一系列的投资交易方式之中,量化交易脱颖而出,成为新时代的宠儿。

量化交易也被称为算法交易,顾名思义就是依靠预先编写好的代码由计算机进行拟合预测,通过预先设计的算法,获得交易策略的过程。

量化交易采用量化模型代替人为的主观判断,减少了人为因素带来的损失。

机器学习作为人工智能中的重要发展领域,现如今发展很快,得到各界人士的认可。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,其希望通过创立神经元来模拟人脑的运作机制,从而解释数据并且处理数据,其特点就是模型结构的深度,通常深度学习构建的神经网络能有较高深度。

本文根据上述背景,进行深度学习神经网络应用在量化交易策略上的研究。

目前学术界已有相关研究,郭朋(2012)第一次在国内提出了量化交易这一概念,并且对国外的研究进行了综述,从那之后,国内开始了对量化交易的研究。

王新华(2017)在其论文之中提出将人工智能运用到金融领域之中,其在论文中提到,金融领域最多的便是数据,而人工智能则拥有很多处理数据的方式,所以人工智能的相关方法可以在这个领域有很多的运用。

胡叶帅(2021)在其论文中提到将深度学习运用到量化交易策略之中,深度学习的特点就是将大量的数据集带入设计好的模型之中,在图像识别领域发展得很好,但是在处理时序金融数据这方面的研究还不是很多。

王鑫(2018)将深度学习神经网络中的LSTM 循环神经网络运用到系统故障预测之中,证明了LSTM 在时序数据方面的可行性。

文章基于研究现状,以沪深300指数的主力合约(合约代码IF9999)为研究对象,通过深度学习神经网络进行数据预测,预测出未来合约交易的趋势,并进行策略研究,结果证明深度学习神经网络在期货交易价格预测问题方面具有较高的实用性。

销售预测与分析话术:准确预测市场需求趋势

销售预测与分析话术:准确预测市场需求趋势

销售预测与分析话术:准确预测市场需求趋势在当今竞争激烈的市场环境中,准确预测市场需求趋势对企业的发展至关重要。

通过有效的销售预测和分析话术,企业可以更好地了解市场需求,从而制定适应市场变化的战略,提供更优质的产品和服务,以保持竞争优势。

首先,销售预测是一项重要的市场研究工具,它通过对市场数据的收集和分析,来预测未来市场的需求趋势。

在进行销售预测时,我们需要结合各种因素,如市场规模、竞争对手、经济形势、消费者行为等,进行综合分析。

通过了解这些因素,我们可以更准确地预测市场的发展方向,为企业的决策提供依据。

其次,分析话术在销售预测中起着重要的作用。

分析话术通过和潜在客户的有效沟通,获得有效的信息和反馈,从而加深对市场需求的认识。

在与客户交流时,我们可以采用开放性的问题,例如:“您对这类产品有什么需求?”、“您对我们的产品有什么建议?”等等。

通过这些问题,我们可以了解客户的真实需求以及他们对产品的期望,从而调整产品的特性和定位,以迎合市场需求。

除了与客户的沟通,我们还可以通过市场调研、数据分析和趋势研究等手段,来进一步加深对市场需求的了解。

市场调研可以通过实地走访、电话访问、问卷调查等方式进行,以获得消费者的反馈和喜好。

同时,数据分析可以通过对历史销售数据和市场趋势数据的挖掘和分析,来发现隐藏的关联和模式。

趋势研究可以通过对市场发展动态的跟踪和分析,来预测未来市场的走势。

通过这些分析,我们可以更好地把握市场需求的变化,及时调整企业的销售策略。

在销售预测与分析话术中,我们需要注重客户体验和关系维护。

客户体验是指客户在购买和使用产品过程中的感受和满意度。

只有通过产品的不断改进和创新,才能满足客户的需求,提高客户的满意度,从而促进销售额的增长。

此外,关系维护也是销售预测中不可忽视的一环。

通过与客户的持续沟通和关系建立,我们可以更好地了解客户需求的变化,并及时作出调整,以提高客户忠诚度和保持长期合作。

销售预测与分析话术对于企业的发展至关重要。

大数据时代下企业市场营销方式变革及创新研究

大数据时代下企业市场营销方式变革及创新研究

DOI:10.19995/10-1617/F7.2024.07.056大数据时代下企业市场营销方式变革及创新研究黎凯(北京工商大学 北京 100048)摘 要:随着信息科学技术的不断发展,当代社会已步入大数据时代,大数据技术正逐步应用到企业生产经营的方方面面,影响着企业的经营决策过程。

旧的营销方式已不再适应新时代发展的需要,大数据据时代企业营销方式已经从“大而全”逐步过渡到“小而美”,企业发展必须紧跟新时代的步伐,采用更加智能化、创新化的营销手段进行企业产品的推广、品牌的营销,让大数据赋能企业生产营销全流程。

基于此,本文深入分析了大数据时代的本质及发展方向,探究大数据时代新营销方式的发展机遇并指出了大数据时代新营销方式面临的问题,最终提出企业市场营销创新策略,以供行业参考。

关键词:大数据时代;传统营销;新媒体营销;个性化;人工智能;变革创新本文索引:黎凯.大数据时代下企业市场营销方式变革及创新研究[J].商展经济,2024(07):056-059.中图分类号:F274;F124.3 文献标识码:A大数据时代背景下,市场风起云涌,企业迎来数字科技浪潮带来的前所未有的历史机遇。

用大数据赋能企业在激烈的市场竞争环境下的核心竞争力,提升企业长期盈利水平是很多企业目前关心的问题。

纵观全球化数字浪潮,很多与时俱进的企业家主动发挥数字技术的多方优势,利用先进的数字技术帮助企业精准抓住客户需求,实现客户的精准营销,使企业从中获利。

未来的市场营销将会出现更多技术的融合与突破,不仅要求线上和线下的高度统一,还会出现营销架构上的整体变革,企业市场营销必须变革才能适应时代与社会的发展。

1 大数据时代的本质及发展方向1.1 大数据时代的涵义及特征大数据时代具体是指在信息技术高速发展、互联网技术日趋成熟并发展至一定阶段后,社会生产要素产生的数据量急剧膨胀、生产数据种类日益丰富,数据处理的难度和重要性也随之提高的重要历史时期。

这个数学模型可以预测未来的趋势。

这个数学模型可以预测未来的趋势。

这个数学模型可以预测未来的趋势。

原题:这个数学模型可以预测未来的趋势这份文档旨在讨论一个数学模型,该模型可以用来预测未来的趋势。

以下是对这个数学模型的介绍和应用。

1. 介绍该数学模型是基于某种算法和数学公式构建的,旨在通过分析过去的数据来预测未来的趋势。

它可以用于各种领域,包括经济学、市场预测、环境科学等。

该模型的准确性会受到多种因素的影响,包括数据质量、模型选择和预测的时间跨度等。

2. 应用案例该数学模型已经在许多领域中得到了广泛应用。

以下是一些展示了该模型的应用案例。

2.1 经济学通过分析历史经济数据,可以使用这个数学模型来预测未来的经济趋势。

它可以帮助经济学家和政策制定者做出决策,以应对可能发生的经济波动和变化。

2.2 市场预测股票市场、房地产市场和商品市场等都存在着波动和不确定性。

这个数学模型可以用来预测这些市场的未来趋势,帮助投资者和交易员做出明智的决策。

2.3 环境科学在环境科学领域,该数学模型可用于预测气候变化、自然资源利用和环境污染等方面的趋势。

这有助于制定环境保护政策和可持续发展战略。

3. 注意事项尽管该数学模型在许多领域中被广泛应用,但也需要注意其局限性和不确定性。

以下是一些需要考虑的注意事项。

- 数据质量: 该模型的预测准确性高度依赖于所使用的数据质量。

如果数据不准确或有误差,模型的预测结果可能不够可靠。

- 模型选择: 存在多种不同的数学模型可以用来预测未来趋势。

选择合适的模型对于预测准确性至关重要。

- 时间跨度: 预测未来趋势的时间跨度会影响模型的准确性。

长期预测往往有更大的不确定性。

结论这个数学模型是一个有用的工具,可以在许多领域中用来预测未来的趋势。

然而,对于任何预测模型,都需要谨慎对待,考虑到数据质量、模型选择和预测时间跨度等因素,以获得更准确的结果。

《2024年基于注意力机制的可解释点击率预估模型研究》范文

《2024年基于注意力机制的可解释点击率预估模型研究》范文

《基于注意力机制的可解释点击率预估模型研究》篇一一、引言在数字化和网络化的新时代背景下,网络广告已经逐渐成为信息传递、商品推销的主要途径。

随着网络环境的不断演变,大量的用户行为数据和信息内容的累积为网络广告的发展提供了数据支撑。

为了在如此庞大的数据中准确预测用户的点击行为,点击率预估模型的研究显得尤为重要。

近年来,基于深度学习的注意力机制在自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成果,其强大的特征提取和关注力分配能力为点击率预估模型提供了新的思路。

本文将就基于注意力机制的可解释点击率预估模型展开研究。

二、注意力机制概述注意力机制是一种模拟人类视觉注意力的方法,其核心思想是根据任务需求,对输入信息进行有选择的关注。

在深度学习中,注意力机制通过计算不同部分的重要性得分,将更多的计算资源集中在重要的信息上,从而提高模型的性能。

在点击率预估中,注意力机制可以根据用户的历史行为、广告内容等信息,对广告的各个部分进行权重分配,从而更好地预测用户的点击行为。

三、基于注意力机制的点击率预估模型本文提出的基于注意力机制的点击率预估模型主要包括以下几个部分:1. 数据预处理:对原始的用户行为数据和广告数据进行清洗、转换和归一化处理,以便于模型的训练。

2. 特征提取:利用深度学习技术,从用户行为数据和广告数据中提取有用的特征信息。

3. 注意力层:在特征提取的基础上,引入注意力机制,对广告的各个部分进行权重分配。

具体地,通过计算用户历史行为、广告内容等信息的重要性得分,得到每个部分的注意力权重。

4. 预测层:根据注意力权重和特征信息,利用多层神经网络进行点击率的预测。

5. 模型训练与优化:通过大量的训练数据,对模型进行训练和优化,使模型能够更好地适应不同的场景和用户需求。

四、实验与分析为了验证本文提出的基于注意力机制的点击率预估模型的有效性,我们进行了大量的实验。

实验结果表明,引入注意力机制的模型在点击率预估上具有更高的准确性和稳定性。

新能源汽车市场需求预测模型研究

新能源汽车市场需求预测模型研究

新能源汽车市场需求预测模型研究随着世界对环保和可持续发展的重视,新能源车市场在全球范围内得到了广泛关注。

比如在中国,国家政府以及各地政府纷纷制定相关政策支持新能源汽车的推广,已经成为国家计划的重要发展方向。

对于汽车厂商而言,如何确定市场需求是推广新能源汽车的重要前提。

本文研究的主旨即为新能源车市场需求预测模型研究。

一、新能源汽车市场现状随着环保概念的深入人心,新能源汽车市场也进行了一些调整。

按照车型分类,新能源汽车主要可分为纯电动汽车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车。

其中,纯电动汽车市场占据主导地位。

中国已经成为全球最大的新能源汽车消费国。

目前,各汽车厂商在新能源汽车方面的布局越来越趋于系统化和普及化。

比如,腾势、比亚迪、特斯拉、北汽新能源等众多汽车厂商,以不同的形式和策略布局新能源车市场,突破传统汽车市场的局限,推动新能源汽车市场快速发展。

二、需求预测模型概述新能源汽车市场需求预测模型,即是一种对未来某一特定时间段内,新能源汽车需求量进行预测的模型。

在实际的市场经济中,对于汽车厂商来说,能够准确预测新能源汽车需求量是十分重要的。

这不仅可以直接影响到厂家的生产和销售,同时还可以使得汽车厂商更好地制定产品策略和营销策略。

市场需求预测模型一般可以通过一些变量的分析来进行。

变量的选择决定了模型的准确程度。

比如,分析新能源汽车的销售区域、市场渗透率、人口密集度、经济活力等,可以为汽车厂商提供更为准确的新能源汽车需求预测。

在实际操作过程中,当我们确定好使用哪些变量后,就需要使用拟合方法使得预测模型对未来市场环境具有较强预测准确性。

三、需求预测模型的研究方法需求预测模型的研究方法主要包括两部分,一是数据预处理,二是模型建立。

数据预处理的流程一般包含数据获取和清洗、特征工程处理两个步骤。

数据获取可以通过市场调研、国家公开数据、以及各种研究机构的数据获取方式进行。

清洗以及特征工程处理则是将获取到的数据进行清理、整理以及筛选等工作,以保证数据质量和数据特征的准确性。

自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法

自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法

P253
10
市场预测的内容
市场需求预测 市场供给预测 消费者购买行为预测 产品销售预测 市场行情预测 竞争格局预测 企业经营状况预测

11
市场预测的分类 按使用的预测工具
定性
知识经验,变化规律 定量 数据,统计分析,数学模型
按市场预测的时间层次分类
短期

单一产品 家电、服装、食品 消费者1年内生活必需品总量。
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第二节 定性预测方法
根据个人知识、经验和能力,通过逻辑推理, 分析事物过去和现在的变化规律,对事物未来 发展变化趋势做出主观估计和判断的预测。 定性预测法的特点 优点
时间较短
通过直觉和经验判断,不需要太多时
间 灵活性强 不同方法适用于不同企业,不同境遇 节省费用 不需花费大量资金进行数据处理和复 杂运算
“乐百氏”营销总裁杨杰强在分析茶饮料的市 场潜力时曾说:“2000年中国人均消费茶饮 料仅0.3升,而日本人均年饮用量为20~30升, 也就是说,茶饮料在国内市场还 应当有50倍以上的成长空间,茶饮料市场面 临的形势非常乐观。” 我国有悠久的茶文化历史,但把茶装在盒子 或瓶子里卖,却是到1995年才有的事。正是 商家预见到茶饮料低热量、低脂肪,具有保 健疗效及消暑解渴的功用,开瓶即饮的消费 方式又符合现代生活的要求,才挖掘出茶饮 料无穷的市场潜力。
26
Байду номын сангаас
(二)时间序列分析法的特点 1、时间序列分析法是根据市场过去的变化 趋势预测未来的发展,它的前提是假定 事物的过去会同样延续到未来。 2、运用时间序列法进行预测,必须以准确、 完整的时间序列数据为前提。
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3、时间序列数据变动存在着规律性与不规 律性。 (1)长期趋势变动(T) (2)季节性变动(S) (3)循环变动(C) (4)不规则变动(I)

潮流服装品牌营销SWOT_分析与发展战略研究——以得物平台为例

潮流服装品牌营销SWOT_分析与发展战略研究——以得物平台为例

潮流服装品牌营销SWOT 分析与发展战略研究——以得物平台为例郑丽莉 蒋妍奕摘 要: 随着近年潮流服装消费市场的逐渐扩大,潮流服装品牌营销策略的更新对于服装企业来说至关重要。

利用SWOT 分析法,对中国目前影响力最大的潮流网购社区——得物平台进行分析,通过梳理基于得物平台潮流服装品牌营销所处现状的优势、劣势、机遇与威胁并进行系统分析,结合得物平台及潮牌服装营销特点,提出对得物平台潮流服装品牌营销策略的思考与建议,以期为潮流服装品牌在得物平台的营销策略提供不同的营销新思路。

关键词:SWOT 分析;得物;潮牌;服装营销 中图分类号:J52文献标识码:A收稿日期:2022-08-26基金项目:本文为2021年度福建艺术职业学院科研项目“服装设计师品牌的新零售创新实践研究”(FJYSKY2021009)研究成果。

作者简介:郑丽莉,福建艺术职业学院时尚设计学院讲师,研究方向为服装与服饰设计、闽台服饰文化;蒋妍奕,福建师范大学美术学院2020级硕士研究生,研究方向为服装与服饰设计。

伴随街舞、嘻哈等潮流文化的出圈及年轻一代的崛起,1995年至2009年间出生的“z 世代”成为服装消费的主力军,潮流服装为大多数年轻人喜爱和追逐。

后疫情时代,线上消费成为新常态,目前中国线上大型潮流销售平台有得物、识货、nice 及有货等,而得物作为影响力最大的潮流网购社区,逐渐成为中国潮流文化发展的土壤及潮流消费的重要线上平台,大量潮流品牌商家已入驻或渴望入驻得物平台。

对潮流品牌而言,就潮牌服装在得物平台的营销的优势、劣势、存在机遇挑战的分析而得出的营销策略建议的分析研究具有迫切现实意义,利用SWOT 分析法可基于对得物App 潮流服装品牌营销的优势、劣势和所处外部环境机遇、威胁进行全面的系统分析,明确当下得物平台潮流服装品牌营销态势后提出杠杆性、抑制性、脆弱性及威胁性发展战略建议。

一、SWOT 分析法于得物潮流服装品牌营销适用性评析(一)SWOT 分析法SWOT(Strength Weakness Opportunity Threat)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法, 它通过分析企业自身的竞争优势(Strength)、竞争劣势(Weakness)、外部的机会(Opportunity)和威胁(Threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

网络营销数据分析工具与方法

网络营销数据分析工具与方法

网络营销数据分析工具与方法网络营销是现代企业在推广和销售产品或服务时不可或缺的一种手段。

然而,面对庞大的网络用户群体和海量的数据信息,如何准确分析网络营销数据成为了一个关键问题。

本文将为大家介绍一些常用的网络营销数据分析工具和方法,帮助企业更好地理解和应用网络营销数据。

一、网站流量分析工具网站流量分析工具是网络营销数据分析的基础,通过分析网站的访问量、页面浏览量、独立访客数量等数据指标,可以帮助企业了解网站的受欢迎程度和用户行为。

目前市场上常用的网站流量分析工具有Google Analytics、百度统计、CNZZ等。

Google Analytics是最为知名和广泛应用的网站流量分析工具之一。

它能够提供详细的数据报告,包括网站的访问量、用户来源、浏览器类型、关键词排名等信息,帮助企业进行精确的数据分析和决策。

百度统计和CNZZ主要面向中国市场,也提供了类似的功能和数据报告。

二、社交媒体分析工具随着社交媒体的普及和用户数量的不断增加,社交媒体分析成为了企业进行网络营销数据分析的重要环节。

社交媒体分析工具可以帮助企业了解用户在社交媒体上的行为和偏好,从而更好地制定网络营销策略。

常用的社交媒体分析工具有Hootsuite、Buffer、Sprout Social等。

Hootsuite是一款功能强大的社交媒体管理工具,可以集中管理企业在各大社交媒体平台上的账号,提供实时数据分析和报告,监测社交媒体上的品牌声誉和用户参与度。

Buffer和Sprout Social也提供了类似的功能,帮助企业更好地利用社交媒体进行网络营销。

三、关键词分析工具关键词分析是网络营销数据分析中的重要环节,可以帮助企业了解用户对产品或服务的搜索需求和兴趣点,从而优化网站内容和搜索引擎排名。

常用的关键词分析工具有Google AdWords、百度指数、搜狗指数等。

Google AdWords是一款广告服务工具,通过分析用户在搜索引擎上的搜索关键词,提供关键词搜索量、竞争程度等数据指标,帮助企业进行关键词选择和投放广告。

618销售预估方法

618销售预估方法

618销售预估方法
618销售预估的方法可以从多个维度进行,以下是一些常见的策略:
1. 历史销售数据:最基础的方法是参考历史销售数据。

分析过去的618活
动数据,包括销售额、订单量、客单价等,可以大致预测未来的销售趋势。

这种方法简单易行,但忽略了市场变化和消费者行为的变化。

2. 促销策略:根据618活动的促销策略,预测销售情况。

例如,如果平台
提供了更高的折扣或更多的优惠券,那么销售额和订单量可能会相应增加。

此外,结合平台和店铺的营销活动力度、营销投入等因素,可以对销售做出相应预估。

3. 市场需求和趋势:密切关注市场动态和消费者需求的变化。

了解行业的最新趋势和热点话题,分析消费者在社交媒体上的讨论和行为,可以洞察消费者的购买意向。

同时,关注竞争对手的动态,了解他们的促销策略和产品阵容,以便做出相应的应对措施。

4. 季节性因素:对于一些季节性强的产品,需要考虑季节性因素对销售的影响。

例如,服装、鞋帽等产品受到季节更替的影响较大,需要根据季节的变换来预测销售情况。

5. 数据分析:运用数据分析工具对销售数据、用户行为数据等进行深入挖掘,找出其中的规律和趋势。

通过数据模型的建立和分析,可以对未来的销售做出更准确的预测。

这种方法需要具备一定的数据分析能力和工具。

综合运用以上方法,结合实际情况进行灵活调整,可以对618销售做出更为准确的预估。

同时,不断关注市场变化和消费者反馈,及时调整策略,以实现更好的销售业绩。

经济周期的预测与控制

经济周期的预测与控制

经济周期的预测与控制一、经济周期的定义经济周期是指经济活动在时间上的波动,包括景气期、衰退期、复苏期和扩张期,其中扩张期和衰退期可分别称为繁荣期和萧条期。

经济周期的周期长短和波动的幅度不尽相同,而市场经济中的各种因素都在影响着经济周期的波动。

二、经济周期的预测1.历史数据分析法历史数据分析法是用以研究经济周期波动规律的一种方法。

首先需要收集大量过去的各种经济数据,然后通过将可比性较强的数据进行综合统计分析来发现规律,进而预测未来的经济发展趋势。

这种方法的优点是实际操作较简单,但缺点在于数据的选取和综合分析需要大量的专业知识和经验,容易出现误差。

2.专家判断法专家判断法是利用有关领域的专家知识和经验来预测经济周期波动情况的一种方法。

具体操作流程为,收集专家的不同观点和意见,在互相讨论比较分析之后,根据专家们的共识来做出经济周期的预测。

这种方法的优点在于专家人数多,专业性强,能够挖掘到宏观经济趋势,但缺点在于专家可能存在认知偏差,而且真正的专家并不一定能够参与到预测中来。

3.计量模型法计量模型法是利用数学统计模型对经济周期进行预测的一种方法。

该方法根据经济数据的变化特征,构建经济周期的数学模型,来准确和系统地分析和预测经济波动的趋势。

这种方法不仅可以分析单一经济数据变量的影响,还可以同时考虑多个变量,提高预测的准确度。

但缺点在于需要大量的数据,对于模型的建立和定制也需要较高的专业水平。

三、经济周期的控制1.财政政策财政政策是国家调节经济周期的一种手段,主要是通过调整税收、投资、政府支出等方式来影响经济运行。

财政政策的主要目标是提高经济的稳定性,在萧条期通过减税、增加支出等方式来扩大总需求,而在经济过热时则通过加税、减少支出等方式来紧缩总需求,达到控制经济波动的目的。

2.货币政策货币政策是在经济周期中调节货币供给和利率水平,以影响经济总需求的波动。

货币政策的主要措施包括利率设置、通货膨胀率的控制、银行贷款的监管等,通过调整货币市场的供需关系来间接地影响经济周期的波动。

工商管理本科毕业论文参考选题

工商管理本科毕业论文参考选题

1。

中国家电企业、家电市场(亦可其它领域)“价格战”问题的调查(案例)、分析和研究2.客户关系管理、关系营销或数据库营销的调查(案例)、分析和研究3.中小企业营销或战略管理问题的调查(案例)、分析和研究4.市场细分与目标市场选择5.购买者行为分析6。

营销策略(产品策略、价格策略、分销策略、促销策略)7.市场竞争与市场价格8.国际市场竞争与策略9.中国企业分销网络的设计与管理10.中国各行业市场营销渠道实证研究11.银行业市场营销研究12.银行客户经理制研究13.零售业市场营销研究(定位、战略等方面)14.转型时期中国企业营销升级对策研究15.中国MAII的营销战略和策略研究16.世界经济一体化背景下中小企业的营销创新17。

制造商和销售商的营业推广活动探析18.公共关系与促销研究19.服务市场营销的若干问题研究20。

广告语言研究21.整合营销传播与企业品牌形象塑造研究22。

促销策略的整合运用23.企业品牌策略研究24.顾客关系管理研究25.企业竞争力与竞争策略研究26.品牌创建中的传播(广告)问题研究27。

当前广告活动的新特点、新变化28。

网络广告理论与应用研究29.广告策划与策略30.企业营销创新的思路、战略、策略研究31。

消费者行为与企业营销研究32.旅游业、房地产业、服务业营销研究33。

非营利组织营销活动的特点、战略、策略34。

市场调研的应用或案例分析35.企业竞争力评价指标体系研究36。

博弈论等经济理论在市场营销中的应用37.市场营销中的数量模型分析38。

部门公共关系39.公共关系与企业良好形象的建立40。

公共关系危机预防处理41。

CIS与企业形象的塑造42.现代企业营销中的CIS导入43.战略变化与战略转型44.价值链管理45。

电子商务战略研究46。

市场营销研究方法47。

定量营销模型研究48.品牌定位、品牌个性与品牌传播研究;49.分销渠道研究;50.中小企业营销现状与营销创新研究。

51。

智慧连锁解决方案汇报(3篇)

智慧连锁解决方案汇报(3篇)

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展,传统连锁行业正面临着前所未有的挑战和机遇。

消费者需求的多样化、市场竞争的加剧以及运营成本的不断上升,使得连锁企业亟需转型升级,以适应新时代的发展需求。

为此,我们公司针对连锁行业的特点,研发了一套智慧连锁解决方案,旨在通过智能化技术提升连锁企业的运营效率、降低成本、增强客户体验,实现企业的可持续发展。

二、解决方案概述智慧连锁解决方案是以物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术为核心,通过整合企业内部资源,优化供应链管理,提升客户服务,实现企业整体运营的智能化。

本方案主要包括以下几个模块:1. 智能门店管理系统2. 供应链优化系统3. 大数据分析平台4. 客户关系管理系统5. 移动办公平台三、智能门店管理系统智能门店管理系统是智慧连锁解决方案的核心模块,其主要功能如下:1. 智能POS系统:通过RFID、NFC等技术,实现商品快速识别、结账,提高收银效率。

2. 智能货架系统:实时监控货架库存,自动补货,避免断货现象。

3. 智能客流分析:通过客流统计、热力图分析等手段,了解顾客消费习惯,优化门店布局。

4. 智能营销系统:根据顾客消费数据,进行精准营销,提高顾客满意度和复购率。

四、供应链优化系统供应链优化系统旨在提高供应链的透明度、降低成本、提高效率。

1. 智能仓储系统:通过RFID、条形码等技术,实现仓储管理的自动化、智能化。

2. 智能物流系统:实时监控物流状态,优化配送路线,降低物流成本。

3. 供应商协同平台:实现供应商与连锁企业的信息共享,提高供应链协同效率。

五、大数据分析平台大数据分析平台通过对企业内部和外部数据进行挖掘、分析,为企业决策提供有力支持。

1. 销售数据分析:分析销售数据,了解市场趋势,优化产品结构。

2. 顾客行为分析:分析顾客消费习惯,制定个性化营销策略。

3. 运营数据分析:分析企业运营数据,找出瓶颈,优化运营流程。

六、客户关系管理系统客户关系管理系统旨在提升客户满意度,增强客户忠诚度。

商业数据分析的方法与应用

商业数据分析的方法与应用

商业数据分析的方法与应用商业数据分析是一种在新时代中非常重要的技能。

它是指通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术,对各种商业数据进行分析和研究,以便更好地理解客户需求、市场趋势、销售业绩等,从而提高企业的经营效益。

本文将介绍几种常见的商业数据分析方法及其应用。

一、预测模型在商业中,预测模型是一种非常重要的数据分析方法。

它通过对已知数据进行分析和统计,得出相应的规律和趋势,并且基于这些规律和趋势提出预测结论。

例如,通过对某个品类产品的销售数据进行分析和预测,可以为企业提供宝贵的市场预测信息,从而帮助企业更好地制定销售计划和策略。

二、分析工具物流是一个极其复杂的领域,需要大量的数据分析和管理。

为此,商业分析师通常使用各种分析工具来帮助他们更好地管理这些数据,例如数据挖掘、可视化工具、智能算法等。

通过这些工具,商业分析师可以更加快速地分析大量数据,从而更好地掌握市场趋势和客户需求。

三、个性化推荐个性化推荐是商业分析师应用广泛的一种分析方法。

它是指通过对客户行为和偏好进行分析,从而为客户提供目标定制的推荐服务。

例如,当客户搜索特定的商品时,如何推荐适合他的相关商品?这就需要个性化推荐的帮助。

通过分析客户的购买历史、搜索历史等,商业分析师可以为客户提供更加具体的、符合其需求的产品推荐方案,从而提高客户满意度,提高企业的销售业绩。

四、数据可视化数据可视化是商业分析师用来帮助管理者更好地理解数据的一种非常重要的工具。

通过数据可视化,商业分析师可以将各种商业数据转化为易于分析和理解的可视化数据,同时也可以帮助管理者更好地管理业务。

例如,通过将数据可视化为热力图和趋势图等形式,商业分析师可以帮助管理者更好地识别市场趋势和客户行为,从而制定更加符合市场需求的商业计划。

总之,商业数据分析技能在现代企业中扮演着非常重要的角色。

不管是预测模型、分析工具、个性化推荐还是数据可视化,它们都可以为企业提供宝贵的市场信息,从而帮助企业更加高效地制定商业计划和策略。

新时代高投资企业基建工程现金流预测技术探析

新时代高投资企业基建工程现金流预测技术探析

新时代高投资企业基建工程现金流预测技术探析随着新时代的到来,高投资企业基建工程在中国国内外的规模和数量急速增长。

而随着基建工程的规模越来越庞大,现金流预测技术也变得越来越重要。

在企业经济运行中,现金流是企业生存和发展的重要因素,尤其是在高投资企业基建工程中更是如此。

如何准确预测高投资企业基建工程的现金流成为了企业管理者亟待解决的问题。

本文将针对新时代高投资企业基建工程现金流预测技术进行探析,分析现有的预测技术,并探讨如何提高预测的准确性和可靠性。

一、高投资企业基建工程现金流的特点高投资企业基建工程是指在建筑、交通、水利等领域进行大规模投资的企业。

这类项目投入大,周期长,涉及面广,因此对现金流的预测要求十分严格。

具体而言,高投资企业基建工程现金流预测需要考虑以下特点:1.投入规模大。

高投资企业基建工程通常需要巨额资金用于建设和运营,而资金的大量流入和流出将对现金流产生一定的影响。

2.周期长。

高投资企业基建工程通常需要较长的周期才能建设完成并投入运营,因此预测时需要考虑现金流的长期变化趋势。

3.不确定性大。

由于高投资企业基建工程可能受到市场、政策、自然灾害等因素的影响,因此其现金流预测存在较大的不确定性。

以上特点使得高投资企业基建工程的现金流预测技术面临着诸多挑战,需要综合考虑各种因素,确保预测的准确性和可靠性。

目前,对于高投资企业基建工程现金流的预测,主要采取的技术包括财务指标分析法、市场调查法、统计分析法等。

这些方法各有优缺点,需要根据具体情况选择合适的方法进行预测。

1.财务指标分析法财务指标分析法是根据企业财务报表和财务指标对现金流进行预测的一种方法。

利用财务指标如资产负债表、利润表等对企业的偿债能力、盈利能力和经营能力进行分析,从而预测企业未来的现金流情况。

虽然这种方法在一定程度上可以反映企业的现金流情况,但是其受到了历史数据的限制,无法充分考虑外部环境的因素,因此准确性有限。

2.市场调查法市场调查法是通过对市场需求、竞争格局、政策法规等方面进行调查,从而预测企业未来的现金流情况。

Personalized Marketing with Big Data Analytics

Personalized Marketing with Big Data Analytics

Personalized Marketing with Big DataAnalytics概述在当今数字时代,随着互联网和移动设备的普及,消费者的行为和决策方式正在发生根本性的变化。

由于消费者使用的数字渠道越来越多,企业必须通过分析大数据来了解消费者的行为和需求,以制定更有针对性和个性化的市场营销策略。

因此,利用大数据分析技术的个性化营销是未来的趋势和趋势。

什么是大数据分析和个性化营销?大数据分析是指使用计算机和算法来分析大数据集,以识别模式、趋势和关系,以及从中提取价值。

它允许企业从多个源收集数据并仔细分析,以进行商业决策、预测未来趋势、改进产品和服务、优化运营等。

个性化营销是指以个人为中心,使用个性化数据、预测模型和智能算法来创建个性化的客户体验。

通过了解每个客户的需求、偏好和行为,企业可以制定更符合客户利益的市场营销计划。

因此,结合大数据分析技术和个性化营销策略,企业可以将更敏锐、更个性化的信息传递至客户,以推动销售并增强品牌忠诚度。

以下是企业可以使用大数据分析和个性化营销的方式。

1. 建立完整的客户画像通过跟踪顾客的整个购买旅程,从行为分析、社交媒体、调研,以及其他相关数据收集方式获取数据,企业可以了解顾客在购买产品或服务上的行为模式。

这些数据可被用来建立全面的客户画像,帮助企业了解消费者的偏好,喜好和需求,并进行更有针对性的营销。

依据个人喜好的个性化营销可更精准、准确地锁定用户,为其提供对应实惠且具有价值的服务。

2. 推荐系统基于顾客需要,企业可以使用大数据分析技术来构建推荐系统,为用户提供个性化的推荐服务。

通过监控用户的购买行为,推荐系统可以提供特定于他们的商品和服务,为客户提供更好的购物体验,提高客户满意度。

3. 个性化邮件通过监控用户行为,例如购买、登录、访问网站等,企业可以了解客户需求以及兴趣,并提供个性化的电子邮件服务。

企业可以使用大数据分析技术来识别用户的偏好以及访问习惯,制定信息的目标受众并以更有价值的方式进行营销。

心理营销市场策略

心理营销市场策略
心理营销市场策略
引子
心理营销营销策略
1、新时代,新营销 2、分析消费者心理的基本思路 3、定位的心理战略:动态心理细分与创意营销 4、产品设计的心理战略:人性化与产品设计 5、服务营销的心理战略:需求丛与满意度管理 6、品牌强化的心理战略:心理原型与品牌情感 7、营销传播的心理战略:认知框架与态度改变 8、促销的心理战略:顾问式关系销售 9、定价的心理战略:心理定价 10、客户关系的心理战略:爱情三角与关系营销
例:用户等待
响应营销 / 预测营销 / 创造营销
承诺 知道 不知道
从市场驱动到驱动市场
15分钟
新营销导向(new marketing concept): 20分钟
关注消费者需求,尤其是高端需求
12分钟
“客户资源:
营销心理战:
√营销策略升级的必由之路:
营销5F
新时代的主要思路:新营销导向(new marketing
富、贵、雅:社会阶层
美国社会阶层分为九类:
看不见的顶层 上层 中上层阶级 中产阶级 上层贫民 中层贫民 下层贫民 赤贫阶层 看不见的底层
中国的阶层划分
当代中国 社会阶层 研究报告
国家与社会管理者阶层; 经理人员阶层; 私营企业主阶层; 专业技术人员阶层; 办事人员阶层; 个体工商户阶层; 商业服务人员阶层; 产业服务人员阶层; 农业劳动者阶层; 城市无业、失业和半失业人员阶层。
Price 价格-Customer Cost 成本
Place 营销渠道-Convenience便利
Promotion 促销-Communication 沟通
传统营销思维面临的挑战
挑战之一: S-T-P的前提遇到挑战

预测估计算法的发展历史

预测估计算法的发展历史

预测估计算法的发展历史1.前言随着计算机科学的发展,预测估计算法已成为数据挖掘领域的重要分支之一。

预测估计算法可以帮助我们更准确地预测未来事件的发生,提供决策支持和预警功能。

本文将探讨预测估计算法的发展历史,介绍预测估计算法的种类和应用领域,并对未来的发展进行展望。

2.预测估计算法的种类预测估计算法可以分为传统统计学方法和机器学习方法两类。

传统统计学方法主要包括时间序列分析、回归分析、聚类分析等。

其中,时间序列分析是指将一组连续的观察值按时间顺序排列而形成的数据序列,它广泛应用于金融、经济、气象等领域;回归分析是指通过对样本中自变量和因变量之间关系的分析,建立数学模型来预测未来的观测值,它适用于销售预测、质量控制等领域;聚类分析是指将样本划分为若干类,使得每一类内部差异最小,不同类之间差异最大,它的应用领域包括市场细分、医学诊断等。

机器学习方法主要包括神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯网络等。

其中,神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型,在多元分类、非线性回归等方面具有出色表现;决策树是一种基于数据分类的树形结构,适用于多分类问题;支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器,可以高效处理高维数据;贝叶斯网络是一种基于贝叶斯定理的概率图模型,可以表达随机变量的概率分布和依赖关系。

3.预测估计算法的应用领域预测估计算法可以应用于许多领域,如金融、医疗、航空、天气预报等。

以下是一些具体的应用案例:金融:股票价格预测、外汇汇率预测、信用风险评估等。

医疗:疾病预测、药品反应预测、病情监测等。

航空:飞机故障预测、飞行器维护预测、空中交通控制等。

天气预报:气象预测、风暴预警、海浪高度预测等。

4.预测估计算法的发展历史预测估计算法的发展历史可以追溯到20世纪初的统计学。

在1960年代,随着计算机的出现,预测估计算法开始得到广泛应用。

此后,预测估计算法也随着计算机科学的发展不断得到改进和完善。

20世纪80年代,人工神经网络被提出,预测估计算法进入了机器学习时代。

新时代变化调研报告

新时代变化调研报告

新时代变化调研报告新角色:“品牌倡导者”如果从消费者才是一个品牌含义的真正判别者的角度考虑,“管理一个品牌”自始至终都是一个有些古怪的概念,并且在如今这个双向的世界中越来越显得过时。

这就是为什么一份最新的报告正着手建议将“品牌主管”的称呼改为“品牌倡导者”。

还建议营销机构应该从根本上改变其对数字时代的来临所做出的反应。

这份由市场调研机构Forrester公布的报告认为,广告主有责任改变组织结构。

这是一份受媒体所有者和广告商们欢迎的结论。

在此之前,他们总是不断听到人们建议他们应如何改变,然而今他们经常抱怨的是他们的客户却很少改变自身的组织结构。

显然,对于应对日趋复杂的媒体零碎化环境以及日益提升的零售商和消费者地位,广告主所做的努力还太少。

在Forrester建议下重新命名的“品牌倡导者”,看起来似乎会更灵活有力、更以消费者为中心,并且相对于今天的“品牌主管”来说将更贴合实际。

而且在建立媒体合作伙伴关系方面他们更善于利用机会,但却对广告商的忠诚度也更低。

在这份报告――《适应性品牌市场:重新思考你在数字时代的品牌推广方式》中,Forrester认为“品牌倡导者”有责任迅速适应全球品牌平台和全球品牌规划,在确保本地管理者所做的一切都符合品牌价值和品牌战略的前提下集中掌控全球品牌战略。

Forrester还主张抛弃正式的年度预算流程和先期特定媒介的配比,取而代之以不断地修正方案,根据先期划拨的预算和情况的变化迅速制定相应的计划。

而不是依赖于特定的媒体。

Forrester认为市场调研(报告中称之为“消费者情报”)应该获得一个更为显著和决定性的地位;同时为了实现目标支出,广告主应该专注于更新的能提供“预测模型”的调研结果,而不是过去的提供“营销组合模型”的结果。

内部结构和营销方式需要改变报告同样认为,“品牌倡导者”应该将工作重心从外部的与广告公司的长期合作关系转变为与媒体或其他内容提供商之间迅速变化的同盟关系上,报告中还认为,公司有必要将一部分过去外包的策划、研究和创意的工作转入内部。

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营销新时代关于预测模型的预测
预测模型定义
在快速消费品行业,新产品销量预测是基于一个考虑消费者和营销数据的模型。

消费者数据包括采购和购物历史以及产品曝光率和评价。

营销数据包括市场数据(比如,该类产品目前的渗透率、份额和定价)以及测试产品的预期营销计划(比如,广告支出和分销级别)。

这些组成部分被整合成一个预测模型,以便预测新产品在投放市场后一两年内的销售情况,如图1所示。

预测模型自20世纪70年代问世以来一直是行之有效的,与其之前的预测(即真实的店内测试市场)相比,这些预测模型为预测新款快速消费品的销售情况提供了一个更有效、更具成本效益的手段,而且准确度不低于前者。

营销新时代
目前我们面临着营销新时代。

媒介不断细分,电视和平面广告得到补充—有时被取而代之—公司网站、互联网广告、搜索引擎优化、社交媒介、移动通信、电视剧电影中的产品投放、赞助以及口碑。

这些新途径为快速消费品营销人员提供了数不胜数的机会。

比如,超级碗或世界杯期间一段30秒的电视广告就会耗费数百万美元之巨。

不过,YouTube上的病毒式营销或许也能取得同样的效果,而且花费更少。

举个例子:Stride口香糖赞助了一段由用户拍摄的名为“跳舞毯”的视频,其中,用户让他的一位朋友拍摄他与世界各地的当地人一起跳舞的情景,赢得了2000万次的YouTube访问量。

尽管在营销新时代,机会无处不在,但新挑战和威胁却开始显露出来。

创新过程将注意力更多地放在初期阶段,实现突破性创新以获得更多的关注,全球化日渐成为准则。

此外,竞争并不容易加以界定。

新产品可能横跨多个类别,或产生一个新的类别,抑或是面临自有品牌的激烈竞争。

那么,在营销新时代,预测模型将发生怎样的转变呢?
关于预测模型未来的洞察
以下是关于预测模型在接下来5年时间里演变的七种预测,以期更好地帮助包装消费品营销人员在其新产品营销过程中取得成功。

预测1:预测与金融咨询相联系
营销人员对其目前的创新度量感到不满意,觉得缺乏责任性。

在波士顿咨询集团2009年进行的一项调查中,不到1/3的受访公司表示,它们对自己的创新度量感到满意(参见图2)。

在2010年麦肯锡进行的全球调查中,仅27%的受访者表示其所在的公司在对商业领袖进行创新问责方面做得非常或极为有效。

预测模型有助于提供与营销行动准则和ROI目标有关的指导意见。

此外,预测模型还可用作规划工具。

预测模型可在与研发投资、工厂产能和库存管理有关的问题上为公司提供帮助。

许多公司寻求的不仅仅是单一预测和置信区间,它们希望了解实现不同目标的可能性。

比如,预测结果可能是:有80%的可能性实现3000万台销量,有50%的可能性实现3500万台销量,而仅有10%的可能性达到4000万台销量。

预测2:向受访者级模型转移
如今,预测模型的一些方面具有受访者级的元素。

然而,预测模型仍然是笼统的。

我们并未针对每个消费者创建预测模型。

拥有一个受访者预测模型,可以更好地激发媒介和分销,为针对性的创新做出更好的预测。

正如图3所示,我们可以通过了解每位受访者,得到一个更可行的预测模型。

通过模拟与媒介计划相结合的消费者媒介习惯、与店内
分销和促销计划相结合的消费者购物历史以及消费者对产品线中各个产品的兴趣,我们可以开发出针对特定时间期限内产品线中各个产品的消费者的预测模型。

预测3:对全球转移性给予更多关注
如今,公司为了控制成本,在少数市场上进行预测,而在其他市场上做出猜测。

比如,对澳大利亚进行预测,对新西兰则做出最佳猜测。

理论上说,营销人员能够考量两个市场共有的特性,比如:市场份额和渗透率以及媒介和零售环境,先投资进行针对澳大利亚的预测,然后根据澳大利亚和新西兰市场的共同点,得出针对新西兰的预测。

我们把根据一个市场预测另一个市场的能力称作可转移性,我们预计,还将会出现更系统、更准确的手段来将一个市场的预测模型转移至另一个市场上。

预测4:更多地关注竞争
如今,尽管竞争对于新产品的成功具有重要的影响作用,大部分预测模型仍只着重于测试产品。

竞争可以是直截了当的,比如,一个著名的制造商品牌击败投放到市场上的新产品,或自由品牌的受欢迎程度与日俱增。

或者,可能很难对竞争加以界定,尤其是新产品系列的市场新军(比如,红牛能量饮料),横跨多个类别(比如,一款既
是糖果又是薄荷糖的产品),或产品类别比较模糊(比如,掺有酸乳酪的强化麦片)的产品。

预测模型应能够甄别竞争对手,并考虑创新在与这些竞争对手的竞争中如何发挥作用。

此外,预测模型必须应对未大肆做广告的产品,利用非传统媒介,或在了解竞争对手的基础上依赖购买营销策略。

传统做法是将新产品放到其将要上市的国家的历史数据库中,和相关品类的基准进行比较。

这些历史数据库通常案例太少(尤其对于新产品类别和新兴市场,更是如此),类似于暗箱操作,而关于数据库包含哪些理念,更是毫无透明度可言。

另一种手段使消费者得以界定竞争对手,然后根据能够在预测模型中加以利用的对比情况来制定基准。

这种方法具有明显的优点:(1)不存在暗箱;(2)测试产品是对照其需要在市场上击败的竞争对手来予以评价的;(3)诊断与预测直接相关,这样便可以激发诊断方面的改进(参见图4)。

预测5:预测由产品推出前改变为产品推出后
鉴于有如此之多的变量能够影响创新的发展和推出过程,营销人员必须能够预测此过程中任何一个时间点的销售情况。

我们预计,预测将在比目前更早的时候进行,比如,在掌握调查数据之前—当营销人员想通过确定普通产品在其目标市场上的表现,来评估某种创意的
市场潜力时。

此外,我们预计,在研究各个阶段进行预测将变成常态,不仅在概念筛选期间,而且也在文案、包装、定价和产品测试期间。

预测在产品推出后不会停止—我们预计,预测将在产品推出后继续进行下去,以便了解新产品在出现出乎意料的事件(比如,营销计划变更、新的竞争对手或意料之外的流言)时可能选择的方向。

将开发出新的模拟器和仪表盘工具,以便营销人员更容易分析新产品在所有接触点期间的进展。

预测6:更好地预测颠覆性创新
经过多年的产品线扩展(这些产品中有许多在市场上反响不佳),营销人员越来越重视颠覆性创新—因具备明显优势或更低成本而赢得新消费者青睐的创新(比如,DannonActivia、NestleNespresso 和SwifferSweeper),这些创新更难以预测。

预测颠覆性创新要求运用一种有别于典型创新中所使用的手段。

这些预测需要一个独特的样本(例如,主要使用者、有影响力者和关键利益相关者)、一份更全面的调查问卷(应包括哪些人会购买和使用该产品、用于哪些场合、竞争对手情况如何以及其他未知情况)、一个比典型概念更具说明性的刺激因素(详细描述得到满足的基本需求、产品的优点、相信的理由和使用的简便性,包括图纸、示范样品或视频)。

重要的是,颠覆性创新的预测模型需要融入独具特色的方
面以及强调口碑的重要性。

预测7:样本、调查和度量将发生转变
在未来5年里,预计会出现:
·新的数据采集方法,包括智能电话和笔记本电脑。

·新的采样规则,由于越来越难以找到受访者,样本库将不再可能作为唯一的解决方案,我们将求助于非样本库,并在整个互联网上进行采样。

尽管这些样本可能不具有代表性,但如果我们能证明它们符合关键基准,那么它们还是合乎要求的。

·新的度量,比如开放式问题和互联网反馈。

·旨在促进参与的交互式调查,调查将采用更多图形化界面和具有较少评定量表、广播形按钮与栅格的拖放功能,以增强参与性,提高回答问题的质量。

·新的分析方法,我们将采用新的分析方法,比如,文字挖掘和个体为本模型。

这些转变要求预测模型采用与其以往适应网络的相同的方式来加以适应。

然而,这些转变的意义更加重大,因为向网络的转变主要是并行测试校准,所采用的样本、度量、调查表、格式和分析方法都相同。

预测模型:变革的时刻
在过去的40年里,预测模型所出现的创新少之又少,不外乎在行业、地域和数据采集方法之间对工具做出调整。

然而,随着营销新时代的来临,现状已不再满足要求了。

事实上,传统的预测模型在数码世界里不再奏效,在这里,创新才是王道,市场亦已延伸至地球的每一个角落。

现在是时候转变了。

作为研究人员和营销人员,我们必须积极开发和推出新模型,以满足飞速变化的需求。

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