营销新时代:关于预测模型的预测

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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

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

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

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

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”

从三个维度理解“新时代”
Aug.201 8
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
(1)2it=IT F22 一

语言发展趋势预测模 型,探讨语言 的使

的人 口流动 ,个体 的迁移距离 都大于 自 身社会半径 ,所 以当个体进行 区域迁移
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(8) 用人数与空间分布 的变化趋势 。在对语 言状态转移矩阵 的求解过程 中,发现马
明显 的 变化 。
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四 、结 论
三 、加人 人 口迁 移模式 的 语 言分 布情 况

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本 文通 过 引 入 人 群 交 际 链 接 分 析 语 言的传播规律 ,并结 合马尔科夫链建立
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新时代中国经济增长的结构分解及短期预测

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

《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。

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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。

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