营销新时代:关于预测模型的预测
销售技巧:利用话术预测客户需求
销售技巧:利用话术预测客户需求在现代商业竞争日益激烈的市场中,销售人员需要具备一定的销售技巧,来吸引并满足客户的需求。
然而,直接询问客户需要什么并不总是一种可行的方式,因为有时候客户自己并不清楚自己的需求。
这就需要销售人员利用一些话术来预测客户的需求,并对其进行准确的引导。
首先,了解客户的背景与需求是非常重要的。
销售人员应该在与客户交流之前进行足够的研究,了解客户的行业、公司背景、产品需求等关键信息。
这样他们就可以通过了解客户所处的市场环境,来预测客户的需求。
比如,如果一个客户是一家新成立的创业公司,销售人员可以推测该客户可能需要创新、具有竞争力的产品来帮助他们在市场上站稳脚跟。
其次,销售人员应该积极倾听客户的言辞与非言辞。
客户可能会在所说的话中透露出他们的真实需求。
例如,当客户表示他们希望购买“价格合理”的产品时,这可能意味着他们是价值导向型的客户,更关注性价比。
而如果客户提到他们希望拥有“领先的技术”,那么他们可能是创新导向型的客户,更注重产品的先进性和差异化。
销售人员应该敏锐地捕捉到这些信息,并根据客户的表达方式调整话术,以满足其需求。
与此同时,销售人员还应该善于从客户的非言辞中获取信息。
客户的面部表情、姿态、语调等都可以提供关于其真实需求的线索。
例如,当客户面露微笑、积极参与对话时,这可能意味着他们对销售人员的产品或服务感兴趣,希望进一步了解详情。
当客户表现出厌烦、不耐烦或不感兴趣时,销售人员应该意识到自己的话术可能无法吸引到他们,并及时调整自己的销售策略。
除了倾听客户的表达方式,销售人员还可以利用提问来进一步识别客户的需求。
他们可以提问与客户事务相关的开放性问题,以引导客户详细描述他们所面临的问题和需求。
通过深入地了解客户的问题,销售人员可以更好地为他们提供有针对性的解决方案。
在交流中,销售人员还可以利用一些心理学原理来预测客户的需求。
比如,稀缺性原理指出,当某个产品或服务变得稀缺时,人们会更加渴望拥有它。
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。
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。
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。
自动化处理市场营销数据的Python解决方案
自动化处理市场营销数据的Python解决方案在当今数字化的商业世界中,市场营销数据的处理对于企业制定有效的营销策略和决策至关重要。
然而,手动处理大量的数据往往既耗时又容易出错。
Python 作为一种强大且灵活的编程语言,为自动化处理市场营销数据提供了高效且可靠的解决方案。
市场营销数据通常具有多样性和复杂性的特点。
它可能包括客户信息、销售数据、市场调研结果、社交媒体数据等等。
这些数据来源广泛,格式各异,要将其整合并从中提取有价值的信息并非易事。
Python 拥有丰富的库和工具,使得数据的获取、清理、分析和可视化变得相对简单。
例如,`pandas`库是数据处理的得力助手,它能够轻松读取和处理各种格式的数据文件,如 CSV、Excel 等,并提供了强大的数据操作功能,如数据筛选、排序、合并等。
在获取数据方面,我们可以使用 Python 的`requests`库从网页抓取数据,或者通过数据库连接库(如`sqlite3`、`mysqlconnectorpython`)从数据库中提取数据。
假设我们要从一个网站获取产品评论数据,使用`requests`库结合`BeautifulSoup`库可以轻松实现。
拿到数据后,往往需要进行数据清理。
数据可能存在缺失值、重复值、错误的数据类型等问题。
通过`pandas`库,我们可以方便地处理这些问题。
比如,使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列,使用`drop_duplicates()`函数去除重复的数据。
对于数据的分析,`numpy`和`scipy`库提供了数学和统计计算的功能。
我们可以计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标,还可以进行相关性分析、假设检验等。
假设我们想了解客户年龄与购买金额之间的关系,通过相关性分析就能得到初步的结论。
而数据的可视化则能帮助我们更直观地理解数据。
`matplotlib`和`seaborn`库是Python 中常用的可视化工具。
从三个维度理解“新时代”
摘 要 : “新 时代”是 中国特色社会 主义发展新 的历 史方位。站在 新的历史方位 上进 行新 的实践,必须正确理 解 “新时代”
的内涵 与意义 , “新 时代” 不仅是 中国特 色社会 主义 的新时代 ,也是 中华 民族 和人类社会发展史上的新时代。
关键词 : “新 时代 ”; 中国特色社会 主义 ; 中华民族 ;人类发展史
由于两 种 长距 离 移动 属 于 区域 问
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语言发展趋势预测模 型,探讨语言 的使
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新时代中国经济增长的结构分解及短期预测
云南财经大学学报 2021年第3期(总第227期)国民经济新时代中国经济增长的结构分解及短期预测钟世川U,毛艳华2,蔡火娣'梁经伟3(1.广东金融学院a•经济贸易学院;b.金融数学与统计学院,广州510521;2.中山大学粤港澳发展研究院,广州5102:75;3•常州大学经济学院,江苏常州213164)摘要:伴随经济结构性减速、国际环境冲击和短期疫情影响,制度变革和生产率提升是新时代中国经 济持续稳定发展的关键。
文章在不变替代弹性生产函数下构建了一个含有制度变量的内生经济增长理论框 架,推导出制度通过影响生产要素的技术进步效率和要素配置效率进而影响经济增长.,,以党的十四大(1992 年)为划分依据,将改革开放四十年划分为两个不同制度阶段进行实证检验,研究结果表明:相对于“双制”共 存期,市场化经济体制主导期的要素替代烊性大幅提升,经济活力增强,资源配置效率提高改革开放四十年,要素配置偏向效应对经济增长产生的促进作用小于技术进步偏向效应对经济增长产生的抑制作用,新常 态下经济增长处于低迷状态的主因在于劳动投入、劳动体现型技术进步和要素配置偏向资本三者的增速均 下降,同时技术进步偏向资本,而且这种趋势在短期内还将延续,预测在2021 —2025年间生产率和劳动力增 速将呈负增长。
因此,全面深化改革释放经济活力,激发技术研发与创新,提高生产率和劳动力就业,才能有 效促进经济持续稳定发展..关键词:经济增长;技术进步;全要素生产率;制度变革中图分类号:F061.5 文献标志码:A文章编号:丨674 -4543(2021)03 -0016 -11一、引言改革开放四十年历程中,中国经济活力不断增强,资源配置效率大幅提升,实现了从计划经济体 制逐渐向市场经济体制的过渡。
在此期间,中国经济增速年均高达9.4%,高出同期世界经济2.9% ,对世界经济增长的年均贡献达到18%左右,仅次于美国,位居世界第二。
《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。
新时代的四种思维创新方式和五种思维创新方法研究
新时代的四种思维创新方式和五种思维创新方法研究作者:刘奎林,孙茂龙来源:《成才之路》 2018年第27期摘要:在“大众创业、万众创新”的热潮中,探索并运用科学的思维创新方式和思维创新方法是至关重要的。
文章主要对四种思维创新方式和五种思维创新方法进行探讨。
关键词:新时代;思维创新方式;思维创新方法;科学;创造中图分类号:B804;B804.4 文献标志码:A 文章编号:1008-3561(2018)27-0021-02一、四种思维创新方式1.大数据思维创新方式大数据思维创新方式是新时代人们掌握事物的一种重要思维方式。
大数据概念的内涵就是指大数据具备海量、高速、多样、可变等特点的多维化的数据集。
因此,大数据已成为一个非常复杂的系统。
认知、把握这一非常复杂的系统,就要有与之相应的大数据思维方式。
大数据思维创新方式必须顺应物联网、云计算、移动互联网技术的应用、发展与普及。
社会信息化进程进入大数据时代、海量数据的产生与流转成为常态化。
同时,大数据思维创新方式,逐渐成为促进经济转型增长的引擎,成为提升国家综合国力和保证国家安全的新利器。
大数据思维创新方式还必须时时了解和掌握大数据时代的发展变化规律,使之更好地服务于国家发展战略。
数字中国建设在本质上就是在全面推动国家大数据战略的过程中,其目的是全面提升国家治理水平和国家竞争力,其核心在于大数据的获取、序化和计算。
这是大数据思维创新方式的核心。
2.批判性思维创新方式所谓批判性思维方式,是创新创业者依据科学的理论和政策,破除陈旧观念、纠正错误思潮,抛弃谬误、树立新风。
扶持社会主流、维持社会稳定,是坚持真理的一种讲科学、讲事实、讲正义、讲公道的思维模式。
批判性思维属于理性思维范畴,创造者、创新者和创业者运用批判性思维方式时,应将其当作一种“求是”的手段,目的在于公开、公正、公平地解决问题,修正错误、端正方向、促进和谐、有利工作。
一句话,目的要纯正、态度要审慎、渠道要多样、方法要巧妙。
使用AI技术进行营销数据分析的技巧介绍
使用AI技术进行营销数据分析的技巧介绍一、AI技术在营销数据分析中的应用介绍随着信息技术的进步和人工智能(AI)技术的发展,越来越多的企业开始将AI技术应用于营销数据分析。
AI技术具有强大的信息处理和模式识别能力,可以帮助企业从各个渠道收集到的庞大数据中提取有用信息,并为企业决策提供有力支持。
1. AI技术开启了营销数据分析新时代传统的营销数据分析方法往往需要大量人力投入进行数据整理、分析和挖掘,效率较低且易出错。
而AI技术通过自动化处理和机器学习算法,可以对海量数据进行快速清洗、关联性分析和预测建模。
这不仅提高了工作效率,还能够准确挖掘潜在商机和消费者行为特征。
2. AI技术在用户画像构建中的应用用户画像是理解目标受众并制定有针对性营销策略的基础。
AI技术可以通过从社交媒体、搜索引擎、购物记录等多渠道获取用户数据,并结合深度学习算法对这些数据进行分析和建模,自动构建用户画像。
借助AI技术,企业可以更加准确地把握用户需求和行为习惯,实现个性化的营销。
3. AI技术在市场调研中的应用市场调研是企业制定营销策略和开展产品设计的重要环节。
AI技术可以通过对公众舆情、社交媒体评论、在线问卷等大量数据进行语义分析和情感识别,快速洞察消费者对产品及服务的看法和需求。
与传统的调研方法相比,AI技术能够实时捕捉潜在问题,并帮助企业根据市场反馈做出相应优化。
二、使用AI技术进行营销数据分析的关键技巧1. 数据清洗与预处理数据清洗是保证分析结果准确性的重要步骤。
使用AI技术前,需要对原始数据进行清洗与预处理,包括去除异常值、缺失值填补等操作。
此外,在清洗阶段也需要关注数据标准化和转换,以确保不同来源或格式的数据能够协同工作。
2. 算法选择与模型构建在使用AI进行营销数据分析时,合适的算法选择和模型构建非常关键。
根据数据特征和分析目标的不同,可以选择逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等算法进行模型构建。
同时,要注意模型的可解释性和稳定性,确保结果可靠。
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。
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。
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。
如何进行销售预测
如何进行销售预测销售预测是指根据过去的销售数据、市场趋势、竞争对手情况等信息,预测未来一段时间内的销售额或销售数量。
准确的销售预测可以帮助企业制定合理的销售计划、预测盈利和资金需求、调整市场策略等。
下面将介绍如何进行销售预测。
1.收集和分析历史数据:获取过去的销售数据,并进行仔细分析。
可以根据销售额、销售数量、销售地区、产品类型等进行分类和整理。
通过分析历史数据,可以发现销售的季节性、趋势性和周期性规律,为预测提供参考。
2.考虑市场趋势和宏观环境:了解市场的发展趋势和宏观经济环境的变化对销售的影响。
分析行业市场的增长率、竞争对手的市场份额、市场需求的变化等,以及政府政策、消费者行为、经济增长率等因素,以便更加准确地预测销售。
3.建立销售模型:根据历史数据和市场趋势,可以建立销售预测模型。
常用的模型包括时间序列分析、回归分析和市场占有率分析等。
选择合适的模型要根据实际情况和数据特点进行决策。
4. 使用软件工具进行分析:现代企业可以使用各种销售预测软件工具进行数据分析和预测。
这些软件可以帮助企业快速、准确地进行统计分析、模型建立和预测结果展示。
常用的软件工具包括Excel、SPSS、Tableau等。
5.考虑其他因素:除了历史数据和市场趋势,还应考虑其他影响销售的因素,如季节性因素、促销活动、新产品发布、竞争对手的动态等。
通过综合考虑这些因素,可以得出更加准确的销售预测结果。
6.定期更新和调整预测结果:销售预测是一个动态过程,需要定期更新和调整结果。
一方面,可以利用新的数据来修正模型中的参数,提高预测的准确性;另一方面,随着时间的推移,市场环境和竞争格局可能发生变化,需要根据新的情况及时调整预测。
7.监控和评估预测准确度:对销售预测结果进行监控和评估,以衡量预测准确度。
通过比较实际销售和预测销售之间的差异,可以发现模型的优点和不足,并做出相应调整,提高后续预测的准确性。
总之,销售预测是一项复杂的工作,需要综合考虑历史数据、市场趋势和其他影响因素。
大数据背景下市场营销策略创新研究
大数据背景下市场营销策略创新研究第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究内容与目标 (3)1.3 研究方法与结构安排 (4)第一章引言,介绍研究背景、意义、内容、目标和方法; (4)第二章文献综述,梳理大数据与市场营销策略创新相关理论; (4)第三章大数据背景下市场营销环境分析,分析大数据对市场营销环境的影响; (4)第四章大数据技术在市场营销策略中的应用与优势分析; (4)第五章大数据背景下市场营销策略创新框架构建与策略建议; (4)第六章案例分析,对大数据背景下市场营销策略创新进行实证研究; (4)第七章结论与展望,总结研究成果,提出未来研究方向。
(4)第2章大数据概述 (4)2.1 大数据的概念与特征 (4)2.2 大数据技术的发展与应用 (5)2.3 大数据在市场营销领域的价值 (5)第3章市场营销理论的发展与变革 (6)3.1 传统市场营销理论 (6)3.2 网络市场营销理论 (6)3.3 大数据背景下市场营销理论的新发展 (6)第4章大数据营销策略框架构建 (7)4.1 大数据营销策略要素分析 (7)4.1.1 数据来源与分析 (7)4.1.2 目标市场与用户画像 (7)4.1.3 营销策略组合 (7)4.2 大数据营销策略模型构建 (8)4.2.1 数据采集与处理 (8)4.2.2 用户画像构建 (8)4.2.3 营销策略制定 (8)4.2.4 营销效果评估 (8)4.3 大数据营销策略实施步骤 (8)4.3.1 数据采集与处理 (8)4.3.2 用户画像构建 (8)4.3.3 营销策略制定 (8)4.3.4 营销策略实施 (8)4.3.5 营销效果评估 (8)4.3.6 策略优化与调整 (9)第5章数据采集与处理技术 (9)5.1 数据采集方法与工具 (9)5.1.1 数据采集方法 (9)5.1.2 数据采集工具 (9)5.2 数据预处理技术 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据集成 (10)5.2.3 数据转换 (10)5.3 数据存储与管理技术 (10)5.3.1 数据存储技术 (10)5.3.2 数据管理技术 (10)第6章数据挖掘与分析方法 (10)6.1 数据挖掘技术概述 (10)6.2 市场细分与目标客户识别 (11)6.3 消费者行为分析 (11)6.4 跨界营销与个性化推荐 (11)第7章基于大数据的市场预测与决策 (11)7.1 市场预测方法与模型 (11)7.1.1 定量预测方法 (11)7.1.2 定性预测方法 (11)7.1.3 综合预测方法 (12)7.2 大数据在市场预测中的应用 (12)7.2.1 大数据概述 (12)7.2.2 大数据在市场预测中的应用实践 (12)7.2.3 大数据在市场预测中的挑战与机遇 (12)7.3 基于大数据的市场决策方法 (12)7.3.1 基于大数据的消费者行为分析 (12)7.3.2 基于大数据的产品策略 (12)7.3.3 基于大数据的营销策略 (12)7.3.4 基于大数据的市场风险预警与控制 (12)第8章大数据背景下营销渠道创新 (12)8.1 传统营销渠道的变革 (13)8.1.1 渠道扁平化 (13)8.1.2 个性化定制 (13)8.1.3 精准营销 (13)8.2 线上线下融合的营销渠道 (13)8.2.1 O2O模式 (13)8.2.2 新零售业态 (13)8.3 社交媒体与口碑营销 (13)8.3.1 社交媒体营销 (13)8.3.2 口碑营销 (14)8.4 跨界合作与联盟营销 (14)8.4.1 跨界合作 (14)8.4.2 联盟营销 (14)第9章大数据营销案例分析与启示 (14)9.1 国内外大数据营销案例分析 (14)9.1.1 国内大数据营销案例 (14)9.1.2 国外大数据营销案例 (14)9.2 大数据营销成功的关键因素 (15)9.2.1 数据质量:高质量的数据是大数据营销的基础,保证数据分析结果的准确性。
2023年MPPO行业市场需求分析报告及未来五至十年行业预测报告
MPPO行业市场需求分析报告及未来五至十年行业预测报告目录绪论 (4)一、2023-2028年MPPO业市场运行趋势及存在问题分析 (4)(一)、2023-2028年MPPO业市场运行动态分析 (4)(二)、现阶段MPPO业存在的问题 (5)(三)、现阶段MPPO业存在的问题 (5)(四)、规范MPPO业的发展 (7)二、MPPO企业战略目标 (7)三、MPPO行业政策环境 (8)(一)、政策持续利好MPPO行业发展 (8)(二)、行业政策体系日趋完善 (8)(三)、一级市场火热,国内专利不断攀升 (9)(四)、宏观环境下MPPO行业定位 (9)(五)、“十三五”期间MPPO业绩显著 (10)四、MPPO业数据预测与分析 (10)(一)、MPPO业时间序列预测与分析 (10)(二)、MPPO业时间曲线预测模型分析 (12)(三)、MPPO行业差分方程预测模型分析 (12)(四)、未来5-10年MPPO业预测结论 (13)五、MPPO行业(2023-2028)发展趋势预测 (13)(一)、MPPO行业当下面临的机会和挑战 (13)(二)、MPPO行业经营理念快速转变的意义 (14)(三)、整合MPPO行业的技术服务 (15)(四)、迅速转变MPPO企业的增长动力 (15)六、MPPO行业企业转型思考(2023-2028) (15)(一)、MPPO业的内生延伸——选择与定位 (16)(二)、MPPO跨行业转型延伸 (16)(三)、MPPO企业资本计划分析 (17)(四)、MPPO业的融资问题 (17)(五)、加强MPPO行业人才引进,优化人才结构 (17)七、宏观经济对MPPO行业的影响 (18)(一)、MPPO行业线性决策机制分析 (19)(二)、MPPO行业竞争与行业壁垒分析 (20)(三)、MPPO行业库存管理波动分析 (20)八、MPPO行业企业差异化突破战略 (21)(一)、MPPO行业产品差异化获取“商机” (21)(二)、MPPO行业市场分化赢得“商机” (21)(三)、以MPPO行业服务差异化“抓住”商机 (22)(四)、用MPPO行业客户差异化“抓住”商机 (22)(五)、以MPPO行业渠道差异化“争取”商机 (22)九、MPPO成功突围策略 (23)(一)、寻找MPPO行业准差异化消费者兴趣诉求点 (23)(二)、MPPO行业精准定位与无声消费教育 (23)(三)、从MPPO行业硬文广告传播到深度合作 (24)(四)、公益营销竞争激烈 (24)(五)、电子商务提升MPPO行业广告效果 (24)(六)、MPPO行业渠道以多种形式传播 (25)(七)、强调市场细分,深耕MPPO产业 (25)十、MPPO行业风险控制解析 (26)(一)、MPPO行业系统风险分析 (26)(二)、MPPO业第二产业的经营风险 (26)绪论本文主要分析了MPPO行业公司在未来五年(2023-2028)中的市场突破份额,并提供了指导意见。
2023年CAB行业市场需求分析报告及未来五至十年行业预测报告
CAB行业市场需求分析报告及未来五至十年行业预测报告目录序言 (4)一、CAB业数据预测与分析 (4)(一)、CAB业时间序列预测与分析 (4)(二)、CAB业时间曲线预测模型分析 (5)(三)、CAB行业差分方程预测模型分析 (6)(四)、未来5-10年CAB业预测结论 (6)二、CAB行业(2023-2028)发展趋势预测 (7)(一)、CAB行业当下面临的机会和挑战 (7)(二)、CAB行业经营理念快速转变的意义 (8)(三)、整合CAB行业的技术服务 (8)(四)、迅速转变CAB企业的增长动力 (9)三、2023-2028年CAB业市场运行趋势及存在问题分析 (9)(一)、2023-2028年CAB业市场运行动态分析 (9)(二)、现阶段CAB业存在的问题 (10)(三)、现阶段CAB业存在的问题 (10)(四)、规范CAB业的发展 (12)四、2023-2028年宏观政策背景下CAB业发展现状 (12)(一)、2022年CAB业发展环境分析 (12)(二)、国际形势对CAB业发展的影响分析 (14)(三)、CAB业经济结构分析 (14)五、CAB企业战略目标 (15)六、CAB行业竞争分析 (16)(一)、CAB行业国内外对比分析 (16)(二)、中国CAB行业品牌竞争格局分析 (17)(三)、中国CAB行业竞争强度分析 (18)1、中国CAB行业现有企业的竞争 (18)2、中国CAB行业上游议价能力分析 (18)3、中国CAB行业下游议价能力分析 (18)4、中国CAB行业新进入者威胁分析 (18)5、中国CAB行业替代品威胁分析 (19)七、CAB产业发展前景 (19)(一)、中国CAB行业市场规模前景预估 (19)(二)、CAB进入大面积推广应用阶段 (19)(三)、中国CAB行业市场增长点 (20)(四)、CAB行业细分化产品将会最具优势 (20)(五)、CAB产业与互联网相关产业融合发展机遇 (21)(六)、CAB国际合作前景广阔、人才培养市场大 (21)(七)、巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著 (22)(八)、建设上升空间较大,需不断注入活力 (23)(九)、CAB行业发展需突破创新瓶颈 (23)八、CAB成功突围策略 (24)(一)、寻找CAB行业准差异化消费者兴趣诉求点 (24)(二)、CAB行业精准定位与无声消费教育 (24)(三)、从CAB行业硬文广告传播到深度合作 (25)(四)、公益营销竞争激烈 (25)(五)、电子商务提升CAB行业广告效果 (25)(六)、CAB行业渠道以多种形式传播 (26)(七)、强调市场细分,深耕CAB产业 (26)九、CAB产业投资分析 (26)(一)、中国CAB技术投资趋势分析 (26)(二)、大项目招商时代已过,精准招商愈发时兴 (27)(三)、中国CAB行业投资风险 (28)(四)、中国CAB行业投资收益 (28)十、关于未来5-10年CAB业发展机遇与挑战的建议 (29)(一)、2023-2028年CAB业发展趋势展望 (29)(二)、2023-2028年CAB业宏观政策指导的机遇 (29)(三)、2023-2028年CAB业产业结构调整的机遇 (30)(四)、2023-2028年CAB业面临的挑战与对策 (30)十一、CAB行业多元化趋势 (31)(一)、宏观机制升级 (31)(二)、服务模式多元化 (31)(三)、新的价格战将不可避免 (31)(四)、社会化特征增强 (32)(五)、信息化实施力度加大 (32)(六)、生态化建设进一步开放 (32)1、内生发展闭环,对外输出价值 (32)2、开放平台,共建生态 (33)(七)、呈现集群化分布 (33)(八)、各信息化厂商推动CAB发展 (34)(九)、政府采购政策加码 (34)(十)、个性化定制受宠 (35)(十一)、品牌不断强化 (35)(十二)、互联网已经成为标配“风生水起“ (35)(十三)、一体式服务为发展趋势 (35)(十四)、政策手段的奖惩力度加大 (36)序言依据编者的深度调查分析及专业预测,本次行业报告将从下面九个方面全方位对CAB行业过去的发展情况进行详细的研究与分析,并将对CAB行业进行专业的未来发展趋势预测,还将对CAB行业前景进行展望及提出合理化的建议。
新零售模式下的库存管理优化方案
新零售模式下的库存管理优化方案第1章新零售概述 (4)1.1 新零售的发展背景 (4)1.1.1 互联网技术与零售业的融合 (4)1.1.2 消费者需求变革 (4)1.1.3 政策支持与技术创新 (4)1.2 新零售的核心要素 (4)1.2.1 数据驱动 (4)1.2.2 线上线下融合 (4)1.2.3 智能物流体系 (4)1.3 新零售对库存管理的影响 (4)1.3.1 库存管理模式的变革 (4)1.3.2 供应链协同优化 (4)1.3.3 智能化技术应用 (5)1.3.4 精细化管理 (5)第2章库存管理理论基础 (5)2.1 传统库存管理理论 (5)2.1.1 经济订货量(EOQ)模型 (5)2.1.2 定期盘点系统 (5)2.1.3 ABC分类法 (5)2.2 现代库存管理理论 (5)2.2.1 精益库存管理 (5)2.2.2 供应链库存管理 (5)2.2.3 敏捷库存管理 (6)2.3 新零售下的库存管理特点 (6)2.3.1 数据驱动 (6)2.3.2 线上线下融合 (6)2.3.3 智能化 (6)2.3.4 供应链协同 (6)2.3.5 客户导向 (6)第3章新零售库存管理挑战与机遇 (6)3.1 新零售库存管理面临的挑战 (6)3.1.1 多渠道融合下的库存同步难题 (6)3.1.2 快速变化的消费者需求与库存波动 (6)3.1.3 供应链协同与信息共享难题 (7)3.2 新零售库存管理的发展机遇 (7)3.2.1 数据驱动的库存决策 (7)3.2.2 智能化技术的应用 (7)3.2.3 供应链协同创新 (7)3.3 新零售库存管理的创新方向 (7)3.3.1 库存管理模式的创新 (7)3.3.2 库存管理技术的创新 (7)3.3.3 供应链协同机制的完善 (7)第4章数据分析与挖掘技术在库存管理中的应用 (7)4.1 数据收集与预处理 (7)4.1.1 数据收集 (7)4.1.2 数据预处理 (8)4.2 数据分析方法与模型 (8)4.2.1 描述性分析 (8)4.2.2 预测性分析 (8)4.2.3 优化模型 (8)4.3 数据挖掘在库存管理中的实践 (9)4.3.1 销售预测 (9)4.3.2 库存优化 (9)4.3.3 风险预警 (9)4.3.4 市场需求分析 (9)第5章供应链协同与库存优化 (9)5.1 供应链协同概述 (9)5.1.1 供应链协同的内涵 (9)5.1.2 供应链协同的运作机制 (9)5.1.3 供应链协同的关键要素 (10)5.2 供应链协同对库存管理的影响 (10)5.2.1 降低库存成本 (10)5.2.2 提高库存周转率 (10)5.2.3 减少库存风险 (10)5.2.4 提升服务水平 (10)5.3 基于供应链协同的库存优化策略 (10)5.3.1 需求预测协同 (10)5.3.2 采购协同 (10)5.3.3 库存共享 (10)5.3.4 动态库存调整 (11)第6章人工智能在库存管理中的应用 (11)6.1 人工智能技术概述 (11)6.2 机器学习与库存管理 (11)6.3 深度学习与库存优化 (11)第7章新零售库存预测与需求管理 (12)7.1 库存预测方法与模型 (12)7.1.1 时序分析法 (12)7.1.2 因果分析法 (12)7.1.3 机器学习与人工智能方法 (12)7.2 需求管理策略与实施 (12)7.2.1 需求预测方法 (12)7.2.2 需求管理策略 (13)7.2.3 需求管理实施流程 (13)7.3 新零售环境下的需求预测与库存优化 (13)7.3.1 新零售特点对需求预测的影响 (13)7.3.2 新零售环境下的库存优化策略 (13)7.3.3 新零售库存优化实施步骤 (13)第8章智能仓储与物流系统 (13)8.1 智能仓储系统设计与规划 (13)8.1.1 系统架构设计 (13)8.1.2 空间布局优化 (14)8.1.3 自动化设备选型与配置 (14)8.1.4 信息系统集成 (14)8.2 物流系统集成与优化 (14)8.2.1 物流信息系统构建 (14)8.2.2 物流网络优化 (14)8.2.3 货物追踪与实时监控 (14)8.2.4 供应链协同管理 (14)8.3 无人仓储与无人配送技术 (14)8.3.1 无人仓储技术 (14)8.3.2 无人配送技术 (14)8.3.3 技术挑战与解决方案 (15)8.3.4 安全与合规性考虑 (15)第9章库存风险管理与控制 (15)9.1 库存风险管理概述 (15)9.1.1 库存风险定义与分类 (15)9.1.2 库存风险管理的重要性 (15)9.2 库存风险识别与评估 (15)9.2.1 库存风险识别 (15)9.2.2 库存风险评估 (15)9.3 库存风险控制策略与实施 (16)9.3.1 供应风险控制策略 (16)9.3.2 需求风险控制策略 (16)9.3.3 物流风险控制策略 (16)9.3.4 库存风险控制策略实施 (16)第10章库存管理优化方案实施与评估 (16)10.1 优化方案制定与实施 (16)10.1.1 优化目标设定 (16)10.1.2 优化方案设计 (16)10.1.3 信息化系统支持 (16)10.1.4 优化方案实施 (16)10.2 优化效果评估与监控 (17)10.2.1 评估指标体系构建 (17)10.2.2 评估方法选择 (17)10.2.3 评估结果分析 (17)10.2.4 监控机制建立 (17)10.3 持续改进与优化策略调整 (17)10.3.1 改进措施制定 (17)10.3.2 优化策略调整 (17)10.3.3 人员培训与能力提升 (17)10.3.4 创新与突破 (17)第1章新零售概述1.1 新零售的发展背景1.1.1 互联网技术与零售业的融合在21世纪的第一个十年,互联网技术的飞速发展对传统零售业产生了深远影响。
春节营销方案效果预测
春节营销方案效果预测
春节营销方案效果预测:
根据市场调研和过去的销售数据,我们对春节营销方案的效果进行预测如下:
1. 销售额增长:春节期间是消费高峰期,很多人会选择购买礼品、服装、美食等,预计销售额将会有一个显著增长。
根据往年同期数据分析,我们估计销售额将比平时增长30%以上。
2. 新客户增加:春节期间,很多人会回家团聚,我们的营销方案将针对这部分潜在客户进行推广。
通过在线广告、社交媒体和线下活动等方式,吸引更多新客户加入我们的消费者群体。
预计新客户增加率将超过15%。
3. 老客户回流:春节是传统节日,我们将通过发送节日祝福和优惠券等方式,激发老客户的回购欲望。
同时,为老客户推出一些特别优惠和定制服务,增加他们的粘性。
预计老客户回流率将达到20%以上。
4. 品牌影响力提升:春节期间,人们更注重家庭的团圆和情感交流。
我们打算通过制作暖心的品牌宣传视频,让消费者感受到我们的关怀和温暖。
通过社交媒体的传播,我们预计品牌影响力将有一个明显提升。
综上所述,根据市场情况和过去的数据分析,我们预计春节营销方案将会取得良好的效果。
销售额将有较大增长,新客户增
加率和老客户回流率也将超过预期,品牌影响力将有明显提升。
以下是我们的具体营销方案,请点击链接查看。
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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,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,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),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,Dannon Activia、Nestle Nespresso和Swiffer Sweeper),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、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(比如,slower trial build),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,我们必须积极开发和推出新模型,以满足飞速变化的需求。
(本文为Lee Markowitz博士在2010年ESOMAR年会上就营销预测未来5年的发展所作的报告,并在全球各地的重要媒体上刊登,在中国则由《新营销》杂志独家刊登。
Lee Markowitz 博士为益普索益营销消费品部全球首席研究官、营销创新与品牌研究专家。
李筱琳为益普索大中华区资深研究”)随机读管理故事:《子贱放权》孔子的学生子贱有一次奉命担任某地方的官吏。
当他到任以后,却时常弹琴自娱,不管政事,可是他所管辖的地方却治理得井井有条,民兴业旺。
这使那位卸任的官吏百思不得其解,因为他每天即使起早摸黑,从早忙到晚,也没有把地方治好。
于是他请教子贱:为什么你能治理得这么好?子贱回答说:你只靠自己的力量去进行,所以十分辛苦;而我却是借助别人的力量来完成任务。
现代企业中的领导人,喜欢把一切事揽在身上,事必躬亲,管这管那,从来不放心把一件事交给手下人去做,这样,使得他整天忙忙碌碌不说,还会被公司的大小事务搞得焦头烂额。
其实,一个聪明的领导人,应该是子贱二世,正确地利用部属的力量,发挥团队协作精神,不仅能使团队很快成熟起来,同时,也能减轻管理者的负担。
在公司的管理方面,要相信少就是多的道理:你抓得少些,反而收获就多了。
管理者,要管头管脚(指人和资源),但不能从头管到脚。