營銷策劃工作內(nèi)容,？

內(nèi)容包括：營銷時(shí)間,，地點(diǎn)，參與人員,，營銷模式,，

客戶分析的內(nèi)容,？

具體來說，客戶關(guān)系管理（CRM）中的客戶分析可以包含以下六個(gè)方面的內(nèi)容

商業(yè)行為分析

商業(yè)行為分析通過對(duì)客戶的資金分布情況,、流量情況,、歷史記錄等方面的數(shù)據(jù)來分析客戶的綜合利用狀況,。主要包括：

1）產(chǎn)品分布情況：分析客戶在不同地區(qū)、不同時(shí)段所購買的不同類型的產(chǎn)品數(shù)量,，可以獲取當(dāng)前營銷系統(tǒng)的狀態(tài),，各個(gè)地區(qū)的市場(chǎng)狀況，以及客戶的運(yùn)轉(zhuǎn)情況,。

2）消費(fèi)者保持力分析：通過分析詳細(xì)的交易數(shù)據(jù),，細(xì)分那些企業(yè)希望保持的客戶，并將這些客戶名單發(fā)布到各個(gè)分支機(jī)構(gòu)以確保這些客戶能夠享受到最好的服務(wù)和優(yōu)惠,。細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)可以是單位時(shí)間交易次數(shù),、交易金額、結(jié)賬周期等指標(biāo),。

3）消費(fèi)者損失率分析：通過分析詳細(xì)的交易數(shù)據(jù)來判斷客戶是否準(zhǔn)備結(jié)束商業(yè)關(guān)系,，或正在轉(zhuǎn)向另外一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)者。其目的在于對(duì)那些已經(jīng)被識(shí)別結(jié)束了交易的客戶進(jìn)行評(píng)價(jià),，尋找他們結(jié)束交易過程的原因,。

4）升級(jí)/交叉銷售分析：對(duì)那些即將結(jié)束交易周期或有良好貸款信用的客戶，或者有其他需求的客戶進(jìn)行分類,，便于企業(yè)識(shí)別不同的目標(biāo)對(duì)象,。

客戶特征分析

1）客戶行為習(xí)慣分析：根據(jù)客戶購買記錄識(shí)別客戶的價(jià)值，主要用于根據(jù)價(jià)值來對(duì)客戶進(jìn)行分類,。

2）客戶產(chǎn)品意見分析：根據(jù)不同的客戶對(duì)各種產(chǎn)品所提出的各種意見,，以及當(dāng)各種新產(chǎn)品或服務(wù)推出時(shí)的不同態(tài)度來確定客戶對(duì)新事物的接受程度。

客戶忠誠分析

客戶忠誠是基于對(duì)企業(yè)的信任度,、來往頻率,、服務(wù)效果、滿意程度以及繼續(xù)接受同一企業(yè)服務(wù)可能性的綜合評(píng)估值,，可根據(jù)具體的指標(biāo)進(jìn)行量化,。保持老客戶要比尋求新客戶更加經(jīng)濟(jì)，保持與客戶之間的不斷溝通,、長期聯(lián)系,、維持和增強(qiáng)消費(fèi)者的感情紐帶，是企業(yè)間新的競(jìng)爭(zhēng)手段,。而且鞏固這種客戶忠誠度的競(jìng)爭(zhēng)具有隱蔽性,，競(jìng)爭(zhēng)者看不到任何策略變化。

客戶注意力分析

1）客戶意見分析：根據(jù)客戶所提出的意見類型,、意見產(chǎn)品,、日期、發(fā)生和解決問題的時(shí)間、銷售代表和區(qū)域等指標(biāo)來識(shí)別與分析一定時(shí)期內(nèi)的客戶意見,，并指出哪些問題能夠成功解決,，而哪些問題不能，分析其原因,。

2）客戶咨詢分析：根據(jù)客戶咨詢產(chǎn)品,、服務(wù)和受理咨詢的部門以及發(fā)生和解決咨詢的時(shí)間來分析一定時(shí)期內(nèi)的客戶咨詢活動(dòng)，并跟蹤這些建議的執(zhí)行情況,。

3）客戶接觸評(píng)價(jià)：根據(jù)企業(yè)部門,、產(chǎn)品、時(shí)間區(qū)段來評(píng)價(jià)一定時(shí)期內(nèi)各個(gè)部門主動(dòng)接觸客戶的數(shù)量,，并了解客戶是否在每個(gè)星期都受到多個(gè)組織單位的多種信息,。

4）客戶滿意度分析與評(píng)價(jià)：根據(jù)產(chǎn)品、區(qū)域來識(shí)別一定時(shí)期內(nèi)感到滿意的20%的客戶和感到不滿意的20%的客戶,，并描述這些客戶的特征,。

客戶營銷分析

為了對(duì)潛在的趨勢(shì)和銷售數(shù)據(jù)模型有比較清楚的理解，需要對(duì)整個(gè)營銷過程有一個(gè)全面的觀察,。

客戶收益率分析

對(duì)每一個(gè)客戶的成本和收益進(jìn)行分析,，可以判斷出哪些客戶是為企業(yè)帶來利潤的。

在CRM中,，企業(yè)的生產(chǎn),、營銷、服務(wù)及市場(chǎng)都是圍繞客戶而進(jìn)行的,?？蛻舴治鰧⒊蔀槌晒?shí)施CRM的關(guān)鍵，幫助企業(yè)最大程度地提高客戶滿意度,，同時(shí)也降低了企業(yè)的運(yùn)作成本,，提高了企業(yè)的運(yùn)作效率。接下來,，本章將從與CRM戰(zhàn)略實(shí)施密切相關(guān)的客戶識(shí)別,、客戶互動(dòng)和客戶知識(shí)三個(gè)大的方面對(duì)客戶相關(guān)信息進(jìn)行深入分析和探討，最后,，從客戶關(guān)系管理能力的角度評(píng)價(jià)企業(yè)實(shí)施CRM的效果,。

需求分析的內(nèi)容？

需求分析也稱為軟件需求分析,、系統(tǒng)需求分析或需求分析工程等,，是開發(fā)人員經(jīng)過深入細(xì)致的調(diào)研和分析，準(zhǔn)確理解用戶和項(xiàng)目的功能,、性能,、可靠性等具體要求,，將用戶非形式的需求表述轉(zhuǎn)化為完整的需求定義,，從而確定系統(tǒng)必須做什么的過程,。

財(cái)務(wù)分析的內(nèi)容包括前景分析？

一般情況下,，財(cái)務(wù)分析的內(nèi)容包括：

一,、本期實(shí)際完成財(cái)務(wù)指標(biāo)與計(jì)劃對(duì)比、與預(yù)算對(duì)比,、與（上年）同期對(duì)比等,；

二、本期實(shí)際完成指標(biāo)過程中采取了哪些措施,、沒有完成指標(biāo)的原因分析,；

三、本期工作中存在的問題及后續(xù)準(zhǔn)備采取的辦法,；

四,、對(duì)后期工作的展望。

從這些內(nèi)容可以看出,，財(cái)務(wù)分析應(yīng)當(dāng)包括對(duì)前景的預(yù)測(cè)和分析,。

模態(tài)分析分析哪些內(nèi)容？

模態(tài)分析是研究結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性一種方法,，一般應(yīng)用在工程振動(dòng)領(lǐng)域,。其中，模態(tài)是指機(jī)械結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)特性,，每一個(gè)模態(tài)都有特定的固有頻率,、阻尼比和模態(tài)振型。分析這些模態(tài)參數(shù)的過程稱為模態(tài)分析,。按計(jì)算方法,，模態(tài)分析可分為計(jì)算模態(tài)分析和試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析。

由有限元計(jì)算的方法取得——計(jì)算模態(tài)分析,；每一階次對(duì)應(yīng)一個(gè)模態(tài),，每個(gè)階次都有自己特定的頻率、阻尼,、模態(tài)參數(shù),。

數(shù)據(jù)分析一般包括哪些內(nèi)容？

數(shù)據(jù)分析這算是一個(gè)比較大的一個(gè)框架,，單從字面意思來講就是從數(shù)據(jù)中提取有用的規(guī)律或背后的邏輯,。

工作中數(shù)據(jù)分析的職能主要分為以下6個(gè)步驟：

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)儲(chǔ)存

指標(biāo)計(jì)算

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與建模

數(shù)據(jù)可視化

第一步數(shù)據(jù)收集：在前期我們數(shù)據(jù)尚未形成特定的體系的時(shí)候亦或者是我們的業(yè)務(wù)正在進(jìn)行的時(shí)候，需要我們通過各種各樣的途徑去獲取數(shù)據(jù),。數(shù)據(jù)收集的方法多種多樣,，其中可以用程序自動(dòng)收集（數(shù)據(jù)埋點(diǎn),、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、ERP或CRM系統(tǒng)自動(dòng)生成等）,、手工統(tǒng)計(jì)（Excel統(tǒng)計(jì)）,、第三方網(wǎng)站提取（通過公開數(shù)據(jù)網(wǎng)站下載,，API等）等諸多方法,，方法的選擇跟隨業(yè)務(wù)形態(tài)進(jìn)行。

第二步數(shù)據(jù)清洗：收集來的數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù),，需要通過數(shù)據(jù)清洗,，也就是取其精華去其糟粕，這樣的數(shù)據(jù)才是我們能夠正常使用的數(shù)據(jù),。這一步的操作主要使用的是正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,，收集來的數(shù)據(jù)各種格式都有，需要轉(zhuǎn)碼成特定的格式以及編碼,。

第三步數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：由于現(xiàn)在的公司數(shù)據(jù)越來越大,，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)從IT轉(zhuǎn)變?yōu)镈T的時(shí)代，現(xiàn)在每個(gè)公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都是呈現(xiàn)幾何倍數(shù)的增長,，那么在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)候肯定不可能還用以前那種用紙筆記錄的時(shí)代?，F(xiàn)在對(duì)于小數(shù)據(jù)量的公司一般也是用Excel文件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，許多公司以及采用數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),，市面也有很多性能很好的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,，例如Oracle、MySQL,、SqlServer,，現(xiàn)在對(duì)大數(shù)據(jù)還專門有對(duì)應(yīng)的hive數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。這些產(chǎn)品都很好用,，并且部分還是開源產(chǎn)品,。就我們公司而言，之前使用的Oracle和MySQL以及SqlServer數(shù)據(jù)庫,，目前因?yàn)闃I(yè)務(wù)線條的調(diào)整,，已經(jīng)將數(shù)據(jù)從單一的數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)向hive數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)，更方便了技術(shù),、業(yè)務(wù),、分析師等角色對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用提取。

第四步指標(biāo)計(jì)算：在進(jìn)行指標(biāo)計(jì)算之前,，需要數(shù)據(jù)分析師建立當(dāng)前部門的KPI指標(biāo),，對(duì)應(yīng)著業(yè)務(wù)部門針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景反饋出業(yè)務(wù)好壞的數(shù)據(jù)與規(guī)則。這一步繁雜而持續(xù),，并且可能這項(xiàng)工作會(huì)貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)分析生涯,。什么是指標(biāo),？指標(biāo)就是衡量目標(biāo)的方法，比如商品管理常用的庫存周轉(zhuǎn)率,、毛利率等,，運(yùn)營常看的路徑轉(zhuǎn)換,，maketing?？吹腞OI等等，對(duì)應(yīng)的指標(biāo)反映出不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的好壞,，隨著業(yè)務(wù)的變換，企業(yè)階段的變換,，指標(biāo)也會(huì)一直在跟隨著變換,。

第五步數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與建模：這個(gè)環(huán)節(jié)是整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程中最有意思的一個(gè)環(huán)節(jié)，沒有之一,。相比于之前的環(huán)節(jié),，在此環(huán)節(jié)你將會(huì)面臨各種各樣的挑戰(zhàn)。什么假設(shè)檢驗(yàn),，什么線性回歸,、什么特征工程、什么貝葉斯等都會(huì)遇到,，在這里你將會(huì)看到各種數(shù)據(jù)背后的邏輯以及數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值,。并且在數(shù)據(jù)分析的過程中可能會(huì)遇到第二步的數(shù)據(jù)清洗過程，處理缺失值,、處理異常值等,。

第六步數(shù)據(jù)可視化：也就是數(shù)據(jù)展現(xiàn)，需要將第五步統(tǒng)計(jì)分析及建模的結(jié)果使用圖的形式體現(xiàn)出來,，俗話說字不如表,，表不如圖。市面上使用的比較多的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品主要是Tableau,、PowerBI,、finebi、PPT等幾種,。其中前三種主要是呈現(xiàn)交互式表格,，也就是存儲(chǔ)于線上的報(bào)表，而PPT主要是以報(bào)告的形式呈現(xiàn),。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析可按照職能簡(jiǎn)單劃分為幾個(gè)方向：

商業(yè)數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)挖掘工程師

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

以上幾種是當(dāng)前的招聘時(shí)長相對(duì)比較常見的幾種崗位,，各崗位之前各有不同。商業(yè)數(shù)據(jù)分析師主要是以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向,，將數(shù)據(jù)應(yīng)用到企業(yè)的決策中,，主要的工具是Python,、R、Excel,、SPSS,、tableau、PowerBI等,；數(shù)據(jù)挖掘工程師比較側(cè)重技術(shù)方向,，主要反欺詐、垃圾郵件識(shí)別等數(shù)據(jù)應(yīng)用,，主要的工具是Python,、Java、C,、C++等,；大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師主要負(fù)責(zé)搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)，利用hadoop,、hive,、spark、Python,、Java,、C、C++等工具開發(fā)適合公司數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)平臺(tái),。數(shù)據(jù)分析是一個(gè)目前為止比較新興的崗位,，因此大多數(shù)人都是在不斷的學(xué)習(xí)改進(jìn)。

以上為我的一些拙見,，有什么不足的地方歡迎補(bǔ)充交流,。

市場(chǎng)營銷策劃分析的類別有？

市場(chǎng)營銷策劃分析的類型包括,。

市場(chǎng)營銷策劃的,。安排以及。長遠(yuǎn)規(guī)劃

信息分析的內(nèi)容一般包括五個(gè)方面,？

信息分析方法總共有四種,分別為:

1.信息聯(lián)想法;

2.信息綜合法;

3.信息預(yù)測(cè)法;

4.信息評(píng)估法,。分析方法”主要探討上市公司財(cái)務(wù)信息剖析過程所使用的分析手段：比較分析法、比率分析法,、趨勢(shì)分析法和因素分析法,。“比較分析法”一節(jié)說明比較分析法的三種形式及應(yīng)用中需要注意的問題,。比較分析法是最基本的分析方法,，其作用在于揭示財(cái)務(wù)活動(dòng)中的數(shù)量關(guān)系和存在的差距，從中發(fā)現(xiàn)問題,?！氨嚷史治龇ā币还?jié)歸納敘述了財(cái)務(wù)信息分析中常見的三類比率關(guān)系,，并提出使用比率指標(biāo)分析財(cái)務(wù)信息時(shí)需要注意的三個(gè)問題?！摆厔?shì)分析法”可以揭示上市公司財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營狀況的變化,，幫助我們分析引起變化的主要原因、變動(dòng)的性質(zhì),，認(rèn)識(shí)公司的現(xiàn)狀,，并預(yù)測(cè)該公司未來的發(fā)展前景?！耙蛩胤治龇ā敝饕脕泶_定幾個(gè)相互聯(lián)系的因素對(duì)上市公司某個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響程度,，在分析財(cái)務(wù)指標(biāo)異動(dòng)原因時(shí)比較常用。常用的信息分析方法分為兩大類：定性分析與定量分析,。

（一）定性分析

定性分析即通過專家知識(shí),、經(jīng)驗(yàn)，對(duì)事物現(xiàn)狀的分析以及未來發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè),。常用的定性分析法有頭腦風(fēng)暴法、德爾菲調(diào)查法,、主觀概率法,、相互影響矩陣分析等。定性分析法發(fā)展至今,，經(jīng)過不斷完善,，已廣泛運(yùn)用于各類信息分析之中。定性分析最大的優(yōu)點(diǎn)是,，能充分運(yùn)用專家的知識(shí),、經(jīng)驗(yàn)，從而對(duì)一些無法收集數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)活動(dòng)進(jìn)行評(píng)判,。定性分析方法也是一種科學(xué)的方法,。首先專家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)是一種隱性知識(shí),，是專家在長期大量的實(shí)踐中形成的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),，是建立在客觀科學(xué)基礎(chǔ)之上的認(rèn)識(shí)，如某行業(yè)領(lǐng)域資深專家對(duì)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的判斷,，這是他對(duì)行業(yè)發(fā)展全面客觀的認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)上作出的推斷,，這種推斷具有一定的合理性。其次,，某個(gè)專家的認(rèn)識(shí)由于受到自身學(xué)術(shù)行業(yè)背景,、主觀判斷等限制，其看法具有片面性,，但綜合該領(lǐng)域的專家認(rèn)識(shí),，就能比較全面合理的作出定性的判斷,，從這個(gè)角度這種方法也是合理的。最后,，定性分析由于受到主觀因素影響,，而且只能提供定性的結(jié)論，因此針對(duì)具體的微觀的需要作出量化決策的問題,，就需要通過定量分析,。值得一提的是，定量分析由于客觀具體,，用數(shù)據(jù)和科學(xué)模型說話,，在某些方面更具有說服力，但是由于應(yīng)用時(shí)受到諸多條件限制,，有時(shí)候得出的模型和結(jié)論未必合理,，切不可盲目迷信復(fù)雜的模型。定性分析與定量分析需要相互結(jié)合使用,，才能做出準(zhǔn)確科學(xué)的結(jié)論,。

（二）定量分析

定量分析基本上就是統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容了，相關(guān)分析,、回歸分析,、主成分與因子分析、獨(dú)立性檢驗(yàn)（卡方檢驗(yàn)）,、分類與聚類等,。

數(shù)理統(tǒng)計(jì)最主要的幾個(gè)分布函數(shù)：正態(tài)分布和t分布、F分布,、卡方分布,，因?yàn)榛貧w分析里參數(shù)檢驗(yàn)涉及到t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)問題，要知道它們到底用來做什么,，有什么特性,。這里簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)一直讓我混淆的概念。

（1）相關(guān)分析與回歸分析

兩個(gè)事物之間可能存在一定的關(guān)聯(lián),，如子女身高與父母身高,，一般來說父母?jìng)€(gè)子高子女身高也高，但兩者沒有必然的因果關(guān)系,，那么這兩者之間有關(guān)系,，但不是因果關(guān)系，這就是相關(guān)分析,，相關(guān)可以是線性相關(guān)也可以是非線性相關(guān),。而回歸分析如，廣告支出增加，銷量增加,，那么廣告和銷量之間是存在某種因果關(guān)系,，可以分析廣告支出對(duì)銷量增加的影響，這就是回歸分析,。

（2）回歸分析與方差分析

前面講到回歸分析,，當(dāng)自變量和因變量都是數(shù)值變量，即分析某個(gè)自變量的變化對(duì)因變量的影響程度就是回歸分析,。而方差分析也是分析自變量對(duì)因變量的影響程度,，但自變量是定性變量，如分析農(nóng)作物產(chǎn)量（因變量）與土壤種類,、肥料種類,、栽培方法之間是否有影響，這就是方差分析了,。方差分析結(jié)論就是,，這個(gè)定性變量對(duì)因變量到底有沒有影響。

（3）線性回歸,、logistic曲線與probit曲線

線性回歸就是構(gòu)建一個(gè)模型方程,，同回歸分析，自變量和因變量都是定量變量,，并且對(duì)其取值沒有要求,。logistic曲線與probit曲線自變量和因變量也都是定量變量，但是因變量的取值是0或1（這里講的是二元定性選擇回歸）,。

營銷策劃的主要內(nèi)容有哪些？

品牌營銷應(yīng)該怎么樣做好呢?具體實(shí)戰(zhàn)的內(nèi)容包括如下:

1,、品牌定位策劃:

品牌核心價(jià)值(原點(diǎn)精神)提煉:企業(yè)傳播點(diǎn)與族群引爆點(diǎn);品牌產(chǎn)品命名策劃:產(chǎn)品品牌策劃;品牌故事演繹策劃;品牌口號(hào)與產(chǎn)品廣告語策劃;產(chǎn)品價(jià)值的精細(xì)化包裝設(shè)計(jì);

2,、品牌價(jià)值體現(xiàn)設(shè)計(jì):

品牌LOGO設(shè)計(jì)、品牌系統(tǒng)設(shè)計(jì),、品牌終端表現(xiàn)設(shè)計(jì),、品牌傳播設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化。

品牌營銷核心包括:品牌定位策劃+品牌價(jià)值表現(xiàn)+品牌營銷模式系統(tǒng)+整合行銷品牌傳播推廣,這4大營銷工作構(gòu)成了一個(gè)完整的品牌營銷體系,。以上也是專業(yè)策劃公司的核心服務(wù)內(nèi)容之一,。

hr工作分析的內(nèi)容？

hr做為公司的人力資源師,，平時(shí)工作需要分析公司人員工作情況,，是不是需要再招新人進(jìn)來，或者是公司人員結(jié)構(gòu)合理不合理,，新中老的比例會(huì)不會(huì)讓公司出現(xiàn)人才短缺等等,。

他們的工作就是要為公司運(yùn)行考慮，每個(gè)部門人員數(shù)量合理不，人員結(jié)構(gòu)變化情況