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大客户销售2:《卖啃系-大客户销售金经》

大客户分析 a 客户背景 ? 客户的市场现状与未来趋势 ? 客户的业务重点与战略 ? 未来可能的趋势性变化 b 客户经济指标 ? 历史销售数据 ? 你的落袋利润 ? 钱包份额

  • 2023-03-27
  • 阅读302

“工业母机”,进入爬坡期

“工业母机”主要是指数控机床,是制造业高端突破的重点领域。伴随着我国推进制造业转型升级,数控机床一直是一个热点产业领域,成为很多地方产业招商的重点方向。近期,工业母机概念上市公司的表现较为活跃,让我们又关注到这一产业。走过爆发期进入爬坡期的数控机床产业,能否通过技术升级实现新的市场突破?未来的数控机床产业有哪些发展趋势?

  • 2023-02-01
  • 阅读363

《加快建设数字河北行动方案》印发:2025年,建成5G全连接工厂标杆省级示范30个

1月30日消息,河北省人民政府办公厅近日印发《加快建设数字河北行动方案(2023-2027年)》,将组织实施6个专项行动、20项重点工程,推动数字技术与实体经济深度融合,适度超前建设数字基础设施,做强做优做大数字经济。目标到2025年,数字经济核心产业增加值达到2500亿元,数字经济占GDP比重达到40%。

  • 2023-02-01
  • 阅读379

西们子-家格食品数字化工厂解决方案

计划编制要参考多项因素,车间排产 所需信息反馈,都依赖于人;车间生 产记录、统计报表主要靠手工; 质量问题追溯操作复杂;生产转序操 作要靠人工触发;质量管制业务缺乏 与生产工序之间的自动整合; 财务和业务系统所需信息多为人工收 集,效率较低;多环节多系统操作繁 琐,手工工作量大;成本核算的颗粒 细微性不够高; 设备的维护没有纳入系统管理,需要 系统外操作;

  • 2023-03-26
  • 阅读307

数字化10:《埃森折-某日化集团服务型数字化营销转型》

-全球数字化浪潮来势凶猛,快销企业须把握数字化趋势,借助数字技术打造数字化平台, 在数字化生态系统下实现多方合作伙伴共赢 -乙方理解的面向甲方营销3.0的业务痛点: (1 )渠道合作伙伴业务协同与支持能力弱 (2)对终端销售及导购人员的指导与支持力度不足 (3 )部分数字营销渠道缺乏,现有渠道体验待提升,缺乏消费者数据洞察及个性化营销,顾客忠诚度和粘性不足 (4)缺乏完整的业务模型、指标体系以及数据基础实现业务洞察与决策支持 -乙方建议,甲方服务型数字化营销转型,需立足月服务顾客、服务渠道伙伴、月

  • 2023-03-26
  • 阅读363

数字化9:《德钦-华闰万稼数字化赋能百城千店》

乙方认为这些年来,甲方一直在探索创新,并形成了高度集中的业务管控体系、一级架构的IT体系、执行力很强的企业文化, 为实现数字化转型与创新奠定了良好的基础。 移动互联的数字化时代, 传统零售面临来自各方的挑战,甲方启动了数字化武装现在的项目,通过数字 化技术武装线下,满足顾客全程、全线、全面地无缝的立体化购物体验。 甲方必须提升数字化科技的应用,确保在整个消费流程中通过智能手机等移动工具营销自己的产品, 对消费者的每个决策点施加影响,以提升实体店铺的购买率和消费额。改善客户的购买体验, 特别是了解有什么因素影响消费者的购买决定。

  • 2023-03-26
  • 阅读413

数字化8:《埃森折-欧P用户画像系统化标准化和数字化项目》

乙方总结多年的研究积累, 以独创的“7W2H”标准结构将用户及用户活动解析为9个关键因素, 并且将他们高度概括为 “用户属性、用户行为、用户需求”三方面,以实现搭建清晰全面、层 次分明、且易于扩充的用户信息架构。其中, 用户需求维度是跳出企业内部思维的关键。 以用户为中心的经营理念强调,企业需要善于发现用户的需求, 以用户的需求出发来指导产品 的设计、服务、营销等工作。因此, 我们把用户分析记录中的标签分为属性、行为和需求3个 一级类, 12个子类。其中: ? 属性:用户本身的固有特征,用于指导用户的分层分级工作; ? 行为:用户已发生的事件,用于挖掘用户的偏好和倾向, 并预测未来用户可能的需求; ? 需求:未来用户可能发生的行为,由属性和行为关联分析产生, 用于指导具体的用户运营工作。

  • 2023-03-26
  • 阅读300

《易唏-方泰集团前中后大平台组织设计方案下》中台后台设计和数字化基础诊断

从传统营销转型到全媒体营销 在各个环节主动与顾客接触,开展交互,基于对顾客的洞察,提供个性化的解决方案; 营销的效果不再只以销售结果评价,每一次交互均有记录,营销的效果是可以被评估和追踪的; 对于交易结果可以追溯到交互的各个环节,利益均沾;

  • 2023-03-26
  • 阅读294
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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