思想,传递营销前沿的每一种动向
史蒂芬说:用户需求分析是产品经理的核心能力。用户需求分析的方法技能有哪些?如何从小白成长为大牛?我们来探究需求分析背后隐藏的门槛。
随着银行业竞争越来越白热化,加快提高客户投诉处理水平,不断提升客户满意度,已逐渐成为金融机构创优服务品牌的重要手段。
改革开放40年来,中国的城镇化发展迅速,从东部沿海城市、外贸明星城市的崛起,到如今中西部省会城市的高速发展,我国人口也在这个过程中逐步向省会城市、直辖市、计划单列市等一二线大城市集聚。
现在数据已经成为了一些企业的“天”。
国内智能投顾最早由互联网巨头发起,仍处于早期阶段,但市场空间巨大。
12月14日,由中国产学研合作促进会指导,中国客户管理产业创新联盟主办,中国客户管理网、清华大学中国企业研究中心、清数大数据产业联盟、迪铭咨询、清华校友互联网与新媒体协会等多家机构共同举办的2017第八届中国客户管理大会暨首届中国客户管理奖颁奖典礼在北京清华大学隆重举行。SAS中国研发中心总经理刘政发表了《智能时代的大数据分析平台与体验应用》主题演讲。
笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
在今天的社交化环境中,众多企业在全渠道营销的前半部分流程也就是推广上发力,但对于营销数据的挖掘与利用还很初级,客户培育还处于认知层面。
史蒂芬说:用户需求分析是产品经理的核心能力。用户需求分析的方法技能有哪些?如何从小白成长为大牛?我们来探究需求分析背后隐藏的门槛。
随着银行业竞争越来越白热化,加快提高客户投诉处理水平,不断提升客户满意度,已逐渐成为金融机构创优服务品牌的重要手段。
DT时代的到来,使得金融数据呈现出爆炸式增长,BCG曾有报告指出,银行业每创收100万美元,平均就会产生820GB的数据。庞大的数据体系所蕴含的价值也在不断体现,金融业对数据的依赖越发加强,众多的金融环节都需要通过对数据的收集和分析后完成。
互联网的数据分析将人为的感性判断转化为定量分析,在提升客户体验上发挥着重要的作用。数字是最能直观的反映业绩的一个衡量标准,而闲散的一堆数据是毫无用处的,只有经过有意识的加工、分析之后才能为我们的工作带来益处。
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