一、PC Shopper 2003 TOP5(论文文献综述)
徐甜[1](2021)在《基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统研究》文中进行了进一步梳理随着新零售模式的普及,无人售卖行业逐渐兴起。新零售开创了业界新的发展思路,如何采用更加智能化的方式提升商家管理效率、降低人工成本、满足消费者便捷式的自助购物体验,已成为商家愈加关注的问题。目前,传统酒吧销售管理模式仍以人工销售、简单信息辅助为主,效率低下且人工成本较高,难以满足当下酒吧个性化自助消费的发展需求。随着计算机视觉技术的飞速发展,图像分类、人脸识别以及OCR识别等技术也逐步走向成熟。图像分类技术能够准确地识别出图像中物体的种类;人脸识别技术能够依据目标人物的脸部特征信息,完成对目标身份的识别;OCR识别技术能够获取图像所包含的文本信息。以上技术都为基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统的实现提供了可能。针对传统酒吧销售管理模式的不足,本文主要工作如下:(1)阐述了本文的研究背景和意义。介绍了图像分类、人脸识别与OCR识别的研究现状以及本文所需的理论基础与关键技术。(2)论文设计并实现了基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统。从功能需求和非功能需求两个方面对系统进行需求分析,设计实现了基于微服务的系统架构。依据功能将系统划分为五个模块:用户管理模块、酒标识别模块、人脸支付模块、智能化证单识别模块以及库存管理模块。其中酒标识别模块和人脸支付模块旨在实现红酒智能化自动售卖的功能;智能化证单识别模块旨在实现对进货图片信息智能扫描、快捷录入的功能。系统整体采用前后端分离的模式实现,前端使用流行的Vue框架,后端使用轻量级框架FastAPI,系统各模块之间相互独立,整体扩展性较强。(3)论文比较了典型的图像分类算法性能。根据无人酒吧场景需求,采用基于EfficientNet模型的图像分类算法,在自制酒标数据集上进行训练与测试,在无人酒吧场景下的酒标识别中分类准确率高达99.44%。(4)论文研究了常用的人脸识别算法。根据无人酒吧场景需求,使用基于MTCNN和FaceNet架构的人脸识别算法,在标准人脸检测数据集FDDB上进行测试,当误检数为200时,召回率达到92.18%,在无人酒吧场景下的人脸支付中能准确识别出目标用户。(5)论文研究了典型的OCR识别算法。根据无人酒吧场景需求,使用基于CRAFT+CRNN的OCR识别算法,在自制证单数据集上进行训练与测试,在无人酒吧场景下的智能化证单识别中表现良好。(6)系统视频采集、检测和识别等模块采用多线程智能队列调度进行实现,提高了系统的吞吐量和资源利用率,优化了系统的响应性能。
汤文兵[2](2021)在《基于深度学习的Top-N个性化推荐技术研究与应用》文中提出21世纪伊始,信息技术的兴起与蓬勃助力经济模式朝着虚实结合的方向演变。尤其是互联网为餐饮、新闻和商品交易等实体产业提供了在线推广平台,以及广至全球范围的信息快速传播与分享通道。人们也因便捷性而纷纷成为这些虚拟平台中的信息消费者。在这种大环境下,信息数据量呈现指数级增长,纷繁复杂的信息扰乱了各线上平台商家产品与用户的联系,影响了商家收益和用户体验。所以提出一种稳定且有效的Top-N推荐技术势在必行,如今其能带来的潜在服务价值和经济效益吸引了大量学者投身该领域的研究。推荐算法是这种定制服务的核心所在,常依据用户评分或行为的预测排名结果提供Top-N推荐服务。结构简单且易落实的传统算法在预测上误差较大而陷入性能瓶颈。近几年深度学习的浪潮开始影响推荐领域,其中基于深度学习的混合模型为大规模服务场景的Top-N个性化推荐质量带来了显着的提升,却对实际商家收益考虑不周。而且复杂化的混合模型为系统服务响应施加了巨大的负载压力。因此,本文依据深度学习技术框架并从用户评分至动态行为逐步深入研究新型Top-N个性化推荐模型以改善用户的服务体验。同时围绕真实场景的可应用性和经济效益,本文还设计了一种优化负载的推荐系统架构方案,将算法模型作为关键组件,以求通过服务实现平台用户和入驻商家的互利共赢。本文主要的研究工作和创新点如下:(1)为了降低基于用户评分Top-N推荐时的预测误差和算法成本,提出了一种基于注意力机制的协同卷积网络(Attention-based Collaborative Convolutional Network,ACCN)。它可以选择性启用历史评分作为辅助信息,通过注意力机制为用户分配关于物品各个属性的关注度,再利用二维行卷积网络实现高阶特征组间的高效交互。本文分别在较大规模Movie Lens-1M和大规模高稀疏Niconico的两个真实世界数据集上进行推荐情景模拟,所提的ACCN相比PMF、CFN、NFM等模型在RMSE和MAPE评估指标上分别有最低12.61%和18.45%的提升,以及节省了2%~31%不等的训练时间成本。(2)以提高Top-N推荐服务动态性和个性化为主题,首先提出了一种新颖的动态特征预测算法(Multi-Temporal-Scale Transformer,MTS Transformer),它利用LSTMs进行多周期编码和Transformer并行解码提高了特征预测的时间跨度、效率和准确性。并在结合工作(1)中ACCN后,本文进一步提出了多时间尺度动态推荐算法模型(MTS-Transformer-boosted Dynamic ACCN,MTST ACCDN)。以AUC、HR@N和NDCG@N等作为评估指标,使用(1)中两个数据集验证了MTST ACCDN相比RRN、NCF、x Deep FM和CFM等算法模型在基于上下文内容的用户行为预测和Top-N个性化推荐上有更明显的优势。(3)设计了一个以Top-N实际定制服务场景为目标的负载优化推荐系统方案。这其中包含了基于一阶用户特征统计法的多路召回、基于规则过滤和基于分位数的多推荐列表融合等策略或组件。并用(2)中所提MTST ACCDN和迁移的GBDT-LR作为可并行的精排模型实现Top-N混合推荐。在(2)中情景模拟的基础上加入覆盖率和多样性的经济指标,通过消融实验检验方案中各组件作用的有效性,牺牲了折合1.1%~4.3%的服务品质换取了两个经济指标上至少1.52%和10.4%的涨幅,并且系统在两个推荐场景中降低了约25.2%和42.4%的负载,证实了本文推荐系统架构在推荐质量和经济效益上有着较为理想的综合表现。
娄丽丽[3](2020)在《D公司无人机线上服务营销管理研究》文中研究表明科技的发展不仅带动了人们生活方式和工作方式的改变,其中消费者行为也随之产生了巨大的改变。互联网的随时性和无地点限制的特点给日益快节奏生活的消费者群体提供了消费方式的便捷性,使得消费者购买产品的渠道多样化,支付方式多元化。线上渠道产品从低端到高端,价格也从几元到几千万不等,满足不同消费群体的不同消费需求。在互联网时代环境下,以往简单的“线下”营销方式无法适应激烈的市场竞争要求,而且单一的传统线上营销方式已经无法满足线上消费者购物行为的变化。企业必须扭转思维,认真研究互联网时代传播特点,积极调整市场营销策略,响应极速发展和多变的消费者需求,顺势推出新型“线上”营销,推动独具特色的线上服务销售模式,提高消费者服务体验满意度,提升客户询单转化率,从而促进线上渠道销售额的增长。因此本文通过对D公司目前线上服务管理的实际情况和线上渠道营销的特点进行详细分析,提出了具体的D公司无人机线上服务营销优化策略建议及实施措施。本文首先采取调研线上渠道销售行业背景,在服务营销理论的基础上,分析线上渠道营销的宏观市场环境,消费者消费特征分析,使用7P理论从产品、渠道、价格、促销、服务人员和服务过程这几个方面对D公司无人机线上服务营销现状进行了分析,总结出D公司无人机线上服务营销管理中存在四个问题,一是缺乏完善的线上渠道服务营销考核方式,服务营销观念滞后;二是没有完善的线上营销服务体系,销售意识薄弱;三是缺乏基于线上客户的客户关系管理系统,客户关系管理方式亟待完善;四是大部分员工能力和经验难以适应服务营销的要求,人员结构参差不齐。最后提出了D公司线上服务营销优化建议策略及实施措施。一、加强线上服务营销队伍建设。以需求为基础制定培训计划,充实线上服务营销队伍,规范岗位设置,建立岗位模型,选用育留服务营销顾问。二、健全线上营销服务业务考核机制。科学晋升制度,优化综合绩效考评制度,优化产品营销计价机制,建立科学晋升制度,注重员工职业生涯规划。三、加强线上服务渠道团队文化建设。权责分明,分工合作,全面抓好团队文化工作,建章立制,增加考核力度。四、完善线上服务营销部门组织架构。直线管理,统一部署,权责明晰,协同合作。
朱冬冬[4](2020)在《推荐算法在艺术品大数据领域的研究与应用》文中研究说明传统的艺术品搜索方式是根据用户键入的艺术品关键字,比如艺术品名称、作者等信息,利用类似百度、谷歌等搜索引擎的方式,从而找出有用的艺术品信息。由于艺术品的数据量越来越庞大,人们想要找到自己感兴趣、并且对自己有用的信息越来越困难。一方面,用户输入搜索引擎的艺术品关键字可能不准确,或者太长;另一方面,因为艺术品信息内容的差别,会造成部分艺术品无法被搜索引擎准确搜出,导致用户感兴趣的艺术品被淹没。随着现代信息服务智能化水平的提高,用户不能满足这种传统的“人找艺术品信息”的搜索模式,更需要一种“艺术品信息找人”的个性化推送服务。本文设计了基于艺术品多模态特征相互组合的推荐算法进行相似艺术品推荐,搭建了一个完整的相似艺术品推荐系统。具体工作内容如下:(1)针对人们在App上浏览艺术品的实际使用场景,结合艺术品图像特征、作者和名称组合的文本特征、以及尺寸特征这3个方面,设计基于艺术品Item多模态特征相互组合的推荐算法。分别在5个艺术品类别下,采用双重网格搜索的方式确定艺术品特征组合的最佳权重。以实际项目中的艺术品数据作为数据集,将艺术品图像特征、文本特征、以及尺寸特征3种特征进行不同的组合进行实验,详细计算不同组合下进行相似艺术品推荐的准确率、召回率和F(F-measure)值。根据数据结果绘制图表,从结果图表上能够明显看出使用艺术品图像特征、文本特征和尺寸特征3种相互组合的多模态特征进行艺术品推荐的方式具有更好的推荐效果,验证了在艺术品大数据领域使用多模态特征构建推荐系统的可行性和优势。(2)以基于艺术品多模态特征相互组合的推荐算法为基础,使用Flask框架搭建服务端,通过Xcode开发工具创建i OS客户端的App,完成了基于艺术品Item多模态特征进行相似艺术品推荐的系统。最后对基于艺术品Item多模态特征进行相似艺术品推荐的系统,进行了详细的功能测试。
张琦[5](2020)在《金融科技对我国银行业竞争力的影响研究》文中认为银行业是现代金融体系的主体,是国民经济运转的重要枢纽。改革开放以来,我国银行业历经数次改革,竞争力得到不断提升,但是仍然面临着很多问题和挑战。随着我国经济增速下行,实体经济进入转型阵痛期,银行业获取优质资产的难度在不断上升;同时,以利率市场化为代表的金融改革步伐正在不断加快,金融监管也在逐步向国际标准靠拢,导致了银行业的盈利能力不断下降,经营风险却不断上升,亟需探寻改革路径。金融科技的兴起为我国银行业带来了转型动力。通过与新兴科技的有机融合,银行业可以降低经营成本、提升资源配置效率、突破传统业务局限获取新的利润增长点。但是金融科技在带来改革动力的同时,也对银行业形成了一定程度的负面影响。基于金融科技的新兴金融业态正在持续蚕食着银行业传统业务的市场份额,产生了一定的挤出效应,提升了银行业特别是中小型银行的经营压力。因此,在金融科技蓬勃发展的背景下,金融科技对我国银行业竞争力的影响是正面提升居多还是负面冲击居多?能否成为我国银行业转型升级的润滑剂和助推器?基于对上述问题的思考,本文就金融科技对于我国银行业竞争力产生的影响展开了理论和实证研究,主要研究方法和结论如下:(1)通过对我国各类商业银行的盈利能力、风控能力、流动性能力和发展能力进行横向和纵向的对比分析,本文发现目前我国国有大型商业银行和股份制商业银行的各方面竞争力相对于城市商业银行和农村商业银行而言都有着较大的优势,但是城市商业银行和农村商业银行更具发展潜力。同时,通过分析我国银行业在资产不良率和净息差方面的表现,以及资本约束情况的变化,发现由制度因素推动的转型路径在提升我国银行业竞争力的同时,也给我国银行业带来了新的问题和挑战。(2)中国是金融科技大国,国内金融科技发展在世界处于领先地位,但是总体而言落后于美国,本文认为底层技术发展的滞后是造成这种情况的主要原因。通过对比中美两国大数据、人工智能、区块链和云计算在战略规划、学术研究、产业发展、人才储备等方面的现状,本文发现中国金融科技相对于美国而言,存在一定的结构性失衡:在产业发展方面,中国推动科技与产业融合的速度和效率远超美国,并且得益于中国庞大的人口基数,金融科技相关产业比美国更具发展前景;但是在基础研究方面,无论是大数据、人工智能、区块链还是云计算,中国与美国均存在着较大的差距,金融科技人才也相对匮乏。(3)通过分析近些年来我国银行业各类传统业务经营指标的变化,本文发现:在金融科技发展的上一个阶段,互联网金融的兴起对我国银行业的负债业务、资产业务和中间业务均造成了不同程度的影响,一方面降低了我国银行业的盈利能力、流动性能力和发展能力,另一方面也增加了我国银行业的经营风险,进而影响了我国银行业的竞争力。在负债业务领域,互联网理财分流了银行业的存款资金,尤其是住户存款受到了强烈影响,从而增加了我国银行业获取资金的成本,提升了我国银行业(特别是中小型银行)的经营压力;在资产业务领域,互联网信贷主要针对传统金融服务覆盖较少的长尾客户群体,因此对银行业的冲击因银行类型而异:对于国有大型商业银行产生的影响比较有限,对股份制商业银行产生了较小的影响,而对城市商业银行和农村商业银行产生了较大的影响。在中间业务领域,通过快捷高效的支付模式,第三方支付抢占了银行业大量支付清算业务的市场份额,同时财富管理业务也受到互联网理财、互联网信贷等新兴金融模式的分流影响,银行业中间业务受到了较大冲击。(4)目前,我国金融科技处于两期叠加的发展阶段。互联网金融对我国银行业的冲击还在持续发生,但是本文通过分析大数据、人工智能、云计算等底层技术对银行业传统业务的改革机制后发现,金融科技对于我国银行业竞争力的提升作用和前景正在不断显现。并且,在分析国内外银行应用金融科技的成功案例后发现,通过发挥金融科技在银行业转型升级途径中的优势作用,银行业在盈利能力、创新能力和风控能力等方面的表现得到不断提升。(5)本文用Malmqusit指数测算的全要素生产率来近似反映银行业竞争力的变化。2008年以来,我国银行业全要素生产率除去受到几次外界宏观因素冲击之外,总体呈现不断上升的趋势,其中股份制商业银行全要素生产率提升最快,国有大型商业银行次之,城市商业银行和农村商业银行全要素生产率提升相对较慢;金融科技通过优化风控水平、强化创新能力等有效途径,对我国银行业全要素生产率有着显着的正面提升作用;金融科技对不同类型银行竞争力的提升作用有所不同,对城市商业银行的提升效应最高,对全国性商业银行的提升次之,对农村商业银行的提升作用不显着。结合本文的研究结论,为加快我国银行业与金融科技的有机融合,提升银行业的竞争力,提出以下对策性建议:(1)在国家政策层面,应加强数字经济基础设施建设,扫清银行业金融科技应用障碍,发挥基础科技研究带动金融科技创新的重要作用,扩大高素质金融科技人才培养与供给;(2)在行业监管层面,应加快完善金融科技立法,构建行业监管框架,深化金融监管与先进科技的有效融合,加强与国外监管机构的交流联系,学习国外先进金融科技监管理念;(3)在银行发展层面,应强化金融科技发展理念,积极与金融科技企业开展多方面合作,投资或并购金融科技企业,并且加强新型金融科技风险防范意识,推动合规科技的落地应用,提升风险控制准确性。同时,应综合发挥金融科技对于金融服务质量的提升作用,深入挖掘自身比较优势,因行制宜确定金融科技发展战略。
张文馨[6](2020)在《中国游客赴泰国曼谷旅游购物消费行为研究》文中研究说明现如今,中国游客已成为泰国旅游业发展最重要的驱动力,来泰中国游客人数逐年增加,此外他们还是狂热的购物者。近10年来,中国已然成为泰国第一大入境旅游客源国。在泰国的外籍游客中,中国游客不仅数量最多,而且其旅游消费额在来泰外籍游客旅游消费额中所占比例也是第一位,中国游客的旅游购物收入已成为泰国旅游业外汇收入的重要组成部分。由于游客对于旅游的需求点是不断变化的,且游客的消费行为直接影响着泰国旅游业的发展,因此本论文的研究目的为更加深入的研究中国游客的旅游购物消费行为,以期能在旅游市场竞争激烈的环境下能够为入境旅游的中国游客提供满意的服务,完善与提升国家旅游服务质量,并增加更多的旅游经济收入,推动国家整体经济发展。曼谷作为泰国首都与国家政治、经济和文化中心,一直是世界顶级旅游目的地之一,同时也是中国游客赴泰国旅游的首选地。基于以上背景,本文以赴泰国旅游的中国游客为研究调查对象,以泰国曼谷为研究区域,运用文献研究法、问卷调查法和统计分析法,对中国游客的购物行为特征进行深入研究,并对中国游客在曼谷旅游以及购物时存在的问题进行归纳总结,进而分析游客满意度,提出促进中国游客在泰国曼谷旅游购物消费的对策建议。通过实证分析研究发现,中国游客男女比例较为均衡,年龄集中在18-29岁,受教育程度普遍较高,且消费能力强。大部分的中国游客为第一次访问曼谷,且大多数非跟团游,同行人员主要是朋友和家人,且在曼谷停留的时间一般为五天以上。在来泰国曼谷旅游的中国游客的旅游目的中,排在第一位的是休闲度假与游览观光,其次是娱乐和购物。从游客购物行为的总体特征来看,可以看出中国游客大多愿意购买泰国的旅游购物品。游客会根据自己的经验、喜好以及亲友的介绍进行选购,其中化妆品是中国游客最喜欢购买的商品。此外,不同的中国游客在旅游地点、购物偏好上也存在一定的差异。而这些游客在购物过程中遇到的影响购物的因素中,排在第一位的是语言障碍,其次是景区商品价格、购物场所拥挤度、交通便捷性和安全性以及是否存在欺诈行为等。通过对游客的满意度调查发现,中国游客对曼谷的旅游商品价格、商品质量、商品品类多样性、购物环境、服务态度、支付方式以及对整体满意度的均值评价为比较满意。根据研究结果,本文提出了旅游购物产品价格与品类多样化,加强商品质量和服务管理以及商品宣传与促销工作的相应营销策略和经营管理对策建议,以便促进泰国旅游购物市场的良好发展。
李秀英[7](2020)在《掌购电商公司针对城乡下沉市场的口碑营销策略优化研究》文中研究表明据CNNIC第45次报告,截至2020年3月,中国的手机网民已达9.04亿,随着互联网网民新增放缓,三线以下城乡下沉市场成为新增用户主要来源,国家统计局数据显示,中国国民经济增长的动力也正由发达的地区向着中西部下沉市场地区转移,“下沉化”已成目前来电商行业营销重点,如何在三线以下城乡下沉市场进行电商精准营销是一个重要研究课题。由于三线以下城乡市场中口碑传播是最传统常见的传播方式,因此针对三线以下城乡用户消费习惯及文化背景和传播方式,制定有效可行的口碑营销策略也是目前电商行业研究的方向。本文研究目的是对掌购电商公司口碑营销策略进行优化,通过完善目前口碑营销策略的不足,改善目前该公司营销成本过高、新增用户放缓的现状。文章通过分析公司口碑营销现状及其竞争力分析,结合传播学,口碑营销、意见领袖理论,农村消费者行为等文献研究,通过二手数据法,问卷调查法及文献研究法对公司目前口碑营销策略和效果进行诊断,分析现有口碑营销问题与成因,根据下沉市场用户消费习惯、行业环境竞争力及自身优势等制定口碑营销优化策略,包括产品及服务优化,建立口碑传播机制等,解决企业目前营销困境,提高企业在下沉市场中的综合实力和竞争力。文章共分七章:第一章节主要说明研究背景、研究目的和研究方法,介绍研究内容与思路、研究路线图等;第二章节介绍研究涉及的口碑营销、传播学的相关理论及相关概念等;第三章节介绍掌购电商公司及下沉市场口碑营销现状与不足和问题成因分析。第四章节介绍行业环境及竞争力分析,第五章制定掌购电商公司下沉市场口碑营销优化策略。第六章节是掌购口碑营销优化策略的实施落地方案与优化策略所需的支持与保障;最后一章为总结与展望。目前口碑营销的研究较多,但针对电商在城乡下沉市场的口碑营销研究相对较少,本文希望通过掌购公司在城乡下沉市场口碑营销策略的优化,解决企业营销困境,让口碑营销的优势在下沉市场中得到充分发挥,也希望为其他电商行业在下沉市场中口碑营销策略的应用提供更多营销建议与思路。
汪晨晨[8](2019)在《Z银行信用卡APP营销策略研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着中国移动互联网科技的迅猛发展,移动通讯设施建设的不断完善,同时在三大运营商提速降费政策的推进下,智能移动终端设备已经越来越普及,各类手机APP也应运而生。而作为拥有着互联网技术与金融功能相结合的银行信用卡APP更成为各大银行相互角逐的战场。银行信用卡源于19世纪末,在20世纪80年代进入到我国,至今已有30多年的历史,目前我国银行信用卡仍保持增速增长,基于移动互联网技术下金融服务模式的改变,更多的银行信用卡持卡人改变了银行信用卡的支付方式与用卡习惯,更多的银行信用卡持卡人将用卡场景转移至了银行信用卡APP。面对如此庞大的市场与市场需求,银行信用卡APP发展成为了决定银行信用卡发展的关键要素。面对着互联网金融快速发展,银行信用卡APP日趋激烈竞争的环境,银行信用卡APP发展面临着机会,也面临着许多挑战。深入研究讨论银行信用卡APP的营销策略成为了在现有的时代背景下的重要工作。基于上述原因,本文选择Z银行信用卡APP作为研究对象。本文主要采用文献研究方法和案例研究方法展开研究。基于相关的营销理论,对Z银行信用卡APP营销策略进行研究,对Z银行信用卡APP营销所处的内外部环境、营销现状、和存在的问题进行研究,并针对Z银行信用卡APP营销存在的问题,给出Z银行信用卡APP营销策略优化建议。通过研究,得出如下研究结论:第一,Z银行信用卡APP营销存在产品同质化严重。第二,客户体验效果不佳。第三,营销促销方式缺乏系统性。第四,客户对于银行信用卡APP安全认知不足等问题。建议通过以客户为中心策略、产品持续创新策略、提升客户体验策略、针对用户下沉打造差异化产品策略这些方面优化产品与顾客策略;通过免费、低收费策略、差别定价策略方面去优化价格与成本策略;通过加强渠道便利性策略、多触点营销策略、合作渠道的拓展策略优化渠道与便利性策略;通过大数据精准营销策略、微博与微信促销方式策略、专项促销策略、公益促销策略、安全性能促销策略来优化促销与沟通策略,这些策略的优化对于Z银行信用卡APP发展也具有实际的可操作性,希望以此促进Z银行信用卡APP的发展。本文研究结论可为Z银行信用卡APP业务的发展提供理论支持,同时也希望可为其它银行信用卡APP的发展能提供借鉴和参考。
谢林[9](2019)在《长虹电视中国市场营销策略研究》文中进行了进一步梳理长虹是中国具有代表性的信息家电企业,自1958年以来,从军工立业、电视兴业再到信息电子多元拓展,已发展成为集军工、消费电子、核心部件的研发、制造、消费和服务为一体的综合型跨国企业集团。电视是长虹品牌的载体,也是长虹的核心主业之一。长虹曾是中国电视行业的领先企业,在CRT电视和背投电视时代拥有绝对的市场地位,一度占据国内市场三分之一以上的市场份额,被誉为“彩电大王”。近年来,随着互联网的发展和物联网技术的兴起,行业趋势、消费者需求、竞争格局等均发生了系列的改变,国内电视整体市场规模却陷入滞涨,这无疑进一步加剧企业的竞争难度。虽然长虹电视还处于行业第一集团,但面临海信、创维等传统竞争对手和小米等互联网品牌的竞争挤压,长虹电视的市场前景不容乐观。特别是,在产业布局、产品策略、品牌传播、市场竞争等多种因素影响下,长虹电视的市场份额和品牌影响力近年来存在逐年下滑趋势。因此,从中国市场实践出发,对长虹电视展开必要的营销策略研究有其必要性和迫切意义。本论文将通过对相关营销理论的研究文献的查阅和研读,结合PEST、波特五力竞争模型、SWOT、STP等分析方法,聚焦承载长虹品牌的电视产业,本着理论与实践结合的原则,对长虹电视所处的国内市场环境、电视行业发展趋势、以及国内市场的行业竞争情况等进行整理分析。随后,对长虹公司发展整体情况进行深入了解,明确电视产业在长虹集团的规模和定位。然后,根据对长虹电视的市场优劣势分析,结合长虹现行的国内营销策略,分析出长虹品牌影响力下滑、渠道份额降低、低价同质化竞争、促销创新型不足等多个营销问题。最后,结合问题设计出新时期更切实可行的营销策略,并提出配套保障措施和建议。本论文希望通过对长虹电视国内市场竞争格局和营销策略的研究,提出针对性的“以用户为中心”的营销策略建议,给长虹电视在产业转型背景下,进一步扩大自身竞争优势,增强影响力提供更多的参考,也为传统制造品牌在新时期推进营销和品牌工作时提供更多的借鉴。
吕晶[10](2019)在《全渠道模式下KW企业母婴童快消品供应链协同策略研究》文中提出随着我国二胎政策的不断放开,母婴童消费市场呈现迅速发展状态,据相关部门统计,截至2018年年底,我国母婴童消费市场容量已达3万亿元,并以15%左右的增长率进入高速发展期,有望到2021年突破4万亿元。行业飞速发展的同时,伴随而来的是母婴童企业间激烈的竞争。如今,企业之间的竞争早已从产品竞争升级为供应链之间的竞争。2018年10月,国务院印发的《关于开展2018年流通领域现代供应链体系建设的通知》中着重指出:相关部门工作要紧密围绕供应链“四化”进行展开,其中供应链协同化是重点工作内容之一,通过协同加快资源共享、设备对接、数据交换等工作,从而全面实现供应链的降本增效。该文件为我国母婴童企业供应链发展指明了方向。目前,KW企业作为中国母婴童零售行业的领头企业,已在全国范围内拥有270余家大型门店,为了提高顾客购物体验,满足消费者在个性化、社交化等方面的需求,企业将线上、线下、移动端的交易进行融合,销售模式已进入全渠道的发展阶段。供应链管理问题成为企业保持行业领头羊位置的关键问题,而协同问题则是供应链管理的核心所在。在全渠道模式背景下,如何实现KW企业供应链的协同发展,成为企业亟待解决的问题。本文首先阐述了全渠道模式、母婴童快消品、供应链协同等相关理论基础,并根据KW企业的实际情况,对KW企业的供应链现状进行分析,找出该企业母婴童快消品供应链协同方面存在的问题;其次,结合企业现状和相关研究,将母婴童快消品供应链协同分为组织协同和信息流程协同两个方面进行策略设计:(1)组织协同方面:根据其主要影响因素,从价格折扣激励和违约惩罚约束两个角度进行机制设计;在价格折扣机制方面,引用线性折扣的方式,建立以KW零售商为主导的Stackelberg博弈模型,通过对比分析,发现采用价格折扣激励的上下游企业及供应链总利润都得以提高,从而验证了该机制在KW企业应用中的有效性;在惩罚机制方面,运用演化博弈模型,分析在不同惩罚金额的条件下,企业间行为决策对收益的影响,最终得到当P的取值范围为P≥R-I且P≥-S时,上下游企业最终都会选择履约行为,这也进一步验证该策略的有效性。(2)信息及流程协同方面:根据其主要影响因素,将云计算技术与供应链运作流程相结合,构建了 KW企业母婴童快消品信息及流程协同模型,并在此基础上,以KW企业供应链上采购、生产、仓储、配送、销售这5大环节为导向进行研究,运用云计算技术将各个环节流程进行梳理,从而制定各环节的流程协同优化策略;并构建了使用和不使用云计算服务两种情况下的博弈模型,通过对比分析,发现使用云计算服务可提高上下游企业和供应链整体收益,一定程度上也验证了信息流程协同策略的有效性。最后,针对全文研究内容,总结了本文的研究成果并指明未来研究方向。
二、PC Shopper 2003 TOP5(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、PC Shopper 2003 TOP5(论文提纲范文)
(1)基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 图像分类研究现状 |
1.2.2 人脸识别研究现状 |
1.2.3 OCR识别研究现状 |
1.2.4 目前存在的问题 |
1.3 论文研究内容与主要贡献 |
1.4 论文组织结构 |
1.5 本章小结 |
第二章 理论基础与关键技术 |
2.1 卷积神经网络 |
2.1.1 卷积神经网络特点 |
2.1.2 卷积神经网络的结构特性 |
2.1.3 卷积神经网络经典模型 |
2.2 图像分类技术 |
2.2.1 传统图像分类技术 |
2.2.2 基于深度学习的图像分类技术 |
2.3 目标检测技术 |
2.3.1 传统目标检测技术 |
2.3.2 基于深度学习的两阶段目标检测技术 |
2.3.3 基于深度学习的单阶段目标检测技术 |
2.4 人脸识别技术 |
2.4.1 基于深度学习的人脸检测技术 |
2.4.2 基于深度学习的人脸识别技术 |
2.5 OCR识别技术 |
2.5.1 基于深度学习的文本检测技术 |
2.5.2 基于深度学习的文本识别技术 |
2.6 本章小结 |
第三章 基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统设计 |
3.1 系统需求分析 |
3.1.1 功能需求 |
3.1.2 非功能需求 |
3.2 系统架构设计 |
3.3 系统功能设计 |
3.3.1 用户管理模块设计 |
3.3.2 酒标识别模块设计 |
3.3.3 人脸支付模块设计 |
3.3.4 智能化证单识别模块设计 |
3.3.5 库存管理模块设计 |
3.4 系统业务流程设计 |
3.5 数据库设计 |
3.5.1 概念结构设计 |
3.5.2 数据表设计 |
3.6 本章小结 |
第四章 基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统实现 |
4.1 系统环境搭建 |
4.2 用户管理子系统实现 |
4.3 酒标识别子系统实现 |
4.4 人脸支付子系统实现 |
4.5 智能化证单识别子系统实现 |
4.6 库存管理子系统实现 |
4.7 多线程智能队列调度实现 |
4.8 本章小结 |
第五章 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 展望 |
参考文献 |
附录 |
攻读硕士期间取得的科研成果 |
致谢 |
(2)基于深度学习的Top-N个性化推荐技术研究与应用(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 研究课题的历史与相关工作 |
1.2.1 课题历史 |
1.2.2 相关工作 |
1.3 推荐系统情景分类与生活应用 |
1.4 论文主要工作与内容安排 |
1.4.1 论文创新点 |
1.4.2 论文章节安排 |
2 推荐算法理论准备 |
2.1 引言 |
2.2 协同过滤 |
2.3 矩阵分解 |
2.4 分解机 |
2.5 卷积神经网络 |
2.6 长短期记忆网络 |
2.7 本章小结 |
3 基于注意力机制的协同卷积推荐网络 |
3.1 引言 |
3.2 基于空间共享的用户兴趣标签 |
3.3 ACCN推荐网络 |
3.3.1 网络输入:启动推荐模型 |
3.3.2 注意力机制:实现特征对交互 |
3.3.3 二维行卷积网络:提炼高阶特征 |
3.3.4 网络输出:推荐网络评断 |
3.4 数据集介绍 |
3.4.1 数据集长尾分析 |
3.4.2 特征与物品流行度 |
3.5 推荐场景模拟与性能评估 |
3.5.1 性能指标 |
3.5.2 ACCN模型超参整定 |
3.5.3 ml-1m场景:无上下文信息的评分预测 |
3.5.4 nico高稀疏场景:无上下文信息的评分预测 |
3.6 本章小结 |
4 多时间尺度动态推荐模型 |
4.1 引言 |
4.2 基于MTS Transformer的动态特征预测 |
4.2.1 何为动态特征 |
4.2.2 基于无参时间衰减的动态特征 |
4.2.3 MTS Transformer |
4.3 MTST ACCDN结构分析 |
4.3.1 MTS Transformer超参整定 |
4.3.2 ACCN消融实验 |
4.4 推荐场景模拟与性能评估 |
4.4.1 性能指标 |
4.4.2 ml-1m场景:基于上下文信息的Top-N个性化推荐 |
4.4.3 nico高稀疏场景:基于上下文信息的Top-N个性化推荐 |
4.5 本章小结 |
5 基于负载优化的Top-N推荐系统设计 |
5.1 引言 |
5.2 基于用户特征统计分析的多路召回 |
5.3 迁移GBDT-LR推荐模型 |
5.3.1 基于GBDT的隐特征组合 |
5.3.2 基于LR的推荐二分类器 |
5.4 推荐系统组件设计 |
5.5 推荐场景模拟与性能评估 |
5.5.1 性能指标 |
5.5.2 多路召回作用效果分析 |
5.5.3 ml-1m场景:推荐系统综合性能评估 |
5.5.4 nico高稀疏场景:推荐系统综合性能评估 |
5.5.5 方案总结 |
5.6 本章小结 |
6 总结与展望 |
6.1 总结 |
6.2 展望 |
参考文献 |
作者攻读硕士学位期间的学术成果 |
致谢 |
(3)D公司无人机线上服务营销管理研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究的背景及意义 |
1.1.1 研究的背景 |
1.1.2 研究的意义 |
1.2 国内外文献综述 |
1.3 研究的内容与框架 |
1.4 研究思路与方法 |
1.4.1 研究思路 |
1.4.2 研究方法 |
1.5 研究的创新点 |
1.6 技术路线 |
第二章 服务营销相关理论及模型 |
2.1 服务营销理论 |
2.1.1 服务营销的概念 |
2.1.2 服务营销的理论 |
2.2 7P营销理论 |
2.3 客户关系管理相关理论 |
第三章 无人机线上营销渠道市场环境分析 |
3.1 D公司简介 |
3.2 无人机线上营销渠道宏观环境分析 |
3.2.1 外部无人机线上营销渠道环境PEST分析 |
3.2.2 内部线上营销渠道环境分析 |
3.3 线上营销渠道市场分析 |
3.3.1 线上营销渠道供求关系分析 |
3.3.2 线上营销渠道消费者特点分析 |
3.3.3 市场竞争者分析 |
第四章 D公司无人机线上服务营销现状及问题分析 |
4.1 D公司线上服务营销现状7P分析 |
4.1.1 D公司线上服务营销产品策略现状 |
4.1.2 D公司线上服务营销渠道策略现状 |
4.1.3 D公司线上服务营销价格策略现状 |
4.1.4 线上服务营销促销策略 |
4.1.5 线上服务营销人员策略 |
4.1.6 线上服务营销过程策略 |
4.2 D公司无人机线上服务营销问题分析 |
4.2.1 线上服务营销团队缺乏完善的服务营销考核方式 |
4.2.2 线上服务营销团队没有完善的营销服务体系 |
4.2.3 线上渠道缺乏客户关系管理系统 |
4.2.4 线上服务营销团队人员结构参差不齐 |
第五章 D公司线上服务营销策略优化建议 |
5.1 线上服务营销沟通策略 |
5.1.1 沟通媒介的整合 |
5.1.2 沟通信息的整合 |
5.2 线上服务营销服务人员策略 |
5.2.1 转变服务理念 |
5.2.2 落实人员培训 |
5.2.3 构建和谐工作环境 |
5.2.4 严格最低服务标准 |
5.3 线上服务营销服务过程策略 |
5.3.1 服务过程管理的作用 |
5.3.2 服务过程规范化标准化 |
5.4 线上服务营销促销策略 |
第六章 D公司线上服务营销策略实施措施 |
6.1 加强线上队伍建设 |
6.1.1 充实线上服务营销队伍 |
6.1.2 规范岗位设置 |
6.1.3 建立健全内训师制度 |
6.1.4 建立岗位模型 |
6.1.5 选用育留服务营销顾问 |
6.2 健全业务考核机制 |
6.2.1 优化综合绩效考评制度 |
6.2.2 优化产品营销计价机制 |
6.2.3 建立科学晋升制度 |
6.2.4 注重员工职业生涯规划 |
6.3 加强线上渠道团队文化建设 |
6.3.1 权责分明,分工合作 |
6.3.2 全面抓好团队文化工作 |
6.3.3 建章立制,增加考核力度 |
6.4 完善部门组织架构 |
6.4.1 直线管理,统一部署 |
6.4.2 权责明晰,协同合作 |
结论 |
参考文献 |
致谢 |
(4)推荐算法在艺术品大数据领域的研究与应用(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
ABSTRACT |
1 引言 |
1.1 研究背景和意义 |
1.2 推荐算法概述 |
1.2.1 基于协同过滤的推荐算法 |
1.2.2 基于内容的推荐算法 |
1.2.3 基于关联规则的推荐算法 |
1.2.4 基于深度学习的推荐算法 |
1.2.5 混合推荐算法 |
1.3 论文采用的推荐算法 |
1.4 国内外研究和应用现状 |
1.5 论文主要研究内容 |
1.6 论文章节安排 |
2 相关理论和技术 |
2.1 图像特征提取 |
2.1.1 SIFT特征提取 |
2.1.2 SURF特征提取 |
2.1.3 ORB特征提取 |
2.1.4 VGG16特征提取 |
2.2 文本特征提取 |
2.3 特征相似度的度量方法 |
2.4 服务端Flask框架 |
2.5 移动端iOS简介 |
3 基于艺术品Item多模态特征的推荐算法 |
3.1 推荐算法概述 |
3.2 数据集介绍 |
3.3 HDF5文件 |
3.4 艺术品图像特征 |
3.4.1 艺术品SIFT特征 |
3.4.2 艺术品SURF特征 |
3.4.3 艺术品ORB特征 |
3.4.4 艺术品VGG16特征 |
3.5 艺术品文本特征 |
3.6 艺术品尺寸特征 |
3.7 艺术品特征组合权重 |
3.8 相似艺术品推荐结果 |
4 基于艺术品Item多模态特征的推荐系统实现 |
4.1 功能性需求分析 |
4.2 系统架构设计 |
4.3 数据库设计 |
4.4 服务端实现 |
4.6 iOS端 App实现 |
4.6.1 开发语言和模式 |
4.6.2 编程实现 |
5 实验与测评 |
5.1 实验环境与数据 |
5.2 推荐算法测试 |
5.2.1 实验评价标准 |
5.2.2 实验设计 |
5.2.3 精确率的对比 |
5.2.4 召回率的对比 |
5.2.5 F值的对比 |
5.2.6 推荐算法结果评价 |
5.3 iOS端 App的功能测试 |
6 总结与展望 |
6.1 本文总结 |
6.2 存在的问题与不足 |
6.3 未来工作展望 |
参考文献 |
作者简历 |
学位论文数据集 |
(5)金融科技对我国银行业竞争力的影响研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 引言 |
1.1 研究背景与研究意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 研究内容与框架结构 |
1.3 研究方法、创新点与不足之处 |
1.3.1 研究方法 |
1.3.2 创新点 |
1.3.3 不足之处 |
第2章 文献综述 |
2.1 金融科技研究综述 |
2.1.1 金融科技的定义 |
2.1.2 金融科技的功能 |
2.1.3 金融科技的风险与监管 |
2.2 银行业竞争力研究综述 |
2.2.1 银行业竞争力的内涵 |
2.2.2 银行业竞争力的衡量方法 |
2.3 金融科技对银行业的影响研究 |
2.3.1 金融科技对银行业的正面影响 |
2.3.2 金融科技对银行业的负面影响 |
2.4 文献述评 |
第3章 我国银行业发展与竞争力的演化 |
3.1 我国银行业的改革历程 |
3.1.1 我国银行业二元化改革时期 |
3.1.2 我国银行业多元化改革时期 |
3.1.3 我国银行业股份制改革时期 |
3.2 我国银行业竞争力现状分析 |
3.2.1 我国银行业盈利能力分析 |
3.2.2 我国银行业风险抵御能力分析 |
3.2.3 我国银行业流动性能力分析 |
3.2.4 我国银行业发展能力分析 |
3.3 我国银行业现阶段面临的问题与挑战 |
3.4 本章小结 |
第4章 金融科技的内涵、细分领域和我国发展现状 |
4.1 金融科技内涵、发展和业务模式 |
4.1.1 金融科技的内涵 |
4.1.2 金融科技的发展历程 |
4.1.3 金融科技的参与主体和业务模式 |
4.2 金融科技的细分领域 |
4.2.1 大数据 |
4.2.2 人工智能 |
4.2.3 区块链 |
4.2.4 云计算 |
4.3 我国金融科技发展现状 |
4.3.1 中美金融科技比较综述 |
4.3.2 各类底层技术的中美比较 |
4.4 本章小结 |
第5章 金融科技影响我国银行业竞争力的机制分析 |
5.1 金融科技对于我国银行业的负面冲击 |
5.1.1 金融科技对我国银行业负债业务的冲击 |
5.1.2 金融科技对我国银行业资产业务的冲击 |
5.1.3 金融科技对我国银行业中间业务的冲击 |
5.2 金融科技对我国银行业竞争力的提升路径 |
5.2.1 大数据与银行分析能力升级 |
5.2.2 人工智能与银行经营能力提升 |
5.2.3 区块链与银行业务创新 |
5.2.4 云计算与银行信息系统升级 |
5.3 本章小结 |
第6章 金融科技对我国银行业竞争力影响的实证研究 |
6.1 计量模型的建立 |
6.2 变量描述 |
6.3 研究样本与统计性描述 |
6.3.1 研究样本 |
6.3.2 样本的统计性描述 |
6.4 基准回归结果 |
6.5 异质性检验 |
6.6 稳健性检验 |
6.7 本章小结 |
第7章 结论与对策建议 |
7.1 主要结论 |
7.2 对策建议 |
7.2.1 国家政策层面 |
7.2.2 行业监管层面 |
7.2.3 银行发展层面 |
参考文献 |
致谢 |
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果 |
(6)中国游客赴泰国曼谷旅游购物消费行为研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 选题背景和意义 |
1.2 国内外相关研究综述 |
1.2.1 国外研究现状分析 |
1.2.2 国内研究现状分析 |
1.3 研究内容 |
1.4 主要研究方法 |
1.5 研究思路及技术路线 |
2 旅游消费行为研究基础 |
2.1 旅游消费行为相关概念 |
2.1.1 旅游概念 |
2.1.2 旅游消费行为及其动机 |
2.1.3 旅游购物及其意愿 |
2.2 旅游消费行为研究理论基础 |
2.2.1 旅游购物行为影响因素相关理论 |
2.2.2 旅游决策过程 |
2.2.3 市场营销组合理论 |
3 中国游客赴泰国曼谷旅游现状分析 |
3.1 泰国及曼谷入境旅游业发展现状 |
3.1.1 泰国曼谷旅游资源 |
3.1.2 泰国及曼谷入境旅游业发展现状 |
3.2 中国游客泰国曼谷旅游统计特征 |
3.3 中国游客在泰国曼谷旅游中遇到的主要问题 |
4 中国游客赴泰国曼谷旅游购物消费行为特征及满意度 |
4.1 问卷设计与数据收集 |
4.2 游客构成分析 |
4.2.1 游客人口统计特征 |
4.2.2 游客赴泰国曼谷旅游的基本信息 |
4.3 游客购物消费行为特征 |
4.4 消费者满意度分析 |
4.4.1 对曼谷旅游购物的评价分析 |
4.4.2 中国游客整体满意度的影响因素 |
5 促进中国游客泰国曼谷旅游购物消费的对策建议 |
5.1 丰富旅游购物产品 |
5.2 提升旅游购物品质量和服务管理水平 |
5.3 搞好旅游购物品的宣传与促销工作 |
5.4 强化旅游消费环节的整合与协调 |
6 结论与展望 |
6.1 研究结论 |
6.2 不足与展望 |
参考文献 |
附录 |
致谢 |
作者简介 |
(7)掌购电商公司针对城乡下沉市场的口碑营销策略优化研究(论文提纲范文)
中文摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 研究内容和方法 |
1.2.1 研究内容 |
1.2.2 研究方法 |
1.3 研究思路与框架 |
1.3.1 研究思路 |
1.3.2 研究路线图 |
第二章 相关理论基础 |
2.1 基本概念 |
2.2 口碑营销相关理论 |
2.2.1 口碑理论 |
2.2.2 口碑营销理论 |
2.2.3 创新扩散理论 |
2.3 本文相关其他概念和研究 |
2.3.1 意见领袖 |
2.3.2 农村消费者消费心理及行为 |
第三章 掌购公司下沉市场的口碑营销策略现状及成因分析 |
3.1 掌购公司概况 |
3.1.1 公司简介 |
3.1.2 经营理念 |
3.1.3 营销概况 |
3.2 掌购公司下沉市场口碑营销现状 |
3.2.1 掌购下沉市场概况介绍 |
3.2.2 掌购选择口碑营销策略的原因分析 |
3.2.3 掌购目前下沉市场口碑营销策略介绍 |
3.2.4 掌购下沉市场口碑营销策略效果分析 |
3.3 掌购口碑营销策略存在问题与成因分析 |
3.3.1 调查问卷设计与发放 |
3.3.2 被调查者的用户特征分析 |
3.3.3 口碑营销问卷调查结果分析 |
3.3.4 掌购公司口碑营销问题小结 |
3.3.5 掌购口碑营销存在问题成因分析 |
第四章 掌购公司行业环境及竞争力分析 |
4.1 行业环境分析 |
4.1.1 政治环境分析 |
4.1.2 经济环境分析 |
4.1.3 社会环境分析 |
4.1.4 技术环境分析 |
4.2 竞争力分析 |
4.2.1 掌购公司竞争优势分析 |
4.2.2 基于波特五力的竞争力分析 |
4.2.3 下沉市场营销竞争趋势分析 |
第五章 掌购公司针对城乡下沉市场的口碑营销策略的优化 |
5.1 优化口碑产品与服务 |
5.1.1 确定口碑营销产品类型 |
5.1.2 建立口碑营销产品优势 |
5.1.3 优化城乡用户服务流程 |
5.1.4 优化仓储物流提高时效 |
5.2 重塑口碑网络传播机制 |
5.2.1 挖掘培养意见领袖 |
5.2.2 建立口碑传播网络 |
5.2.3 设计口碑传播机制 |
5.3 拓宽商城口碑营销途径 |
5.3.1 主动发起口碑营销活动 |
5.3.2 提高口碑营销的可信度 |
5.3.3 拓宽口碑营销宣传渠道 |
5.4 升级平台加强口碑控制 |
5.4.1 升级监控评价管理平台 |
5.4.2 设立舆情危机处理机制 |
5.4.3 完善用户等级激励制度 |
第六章 优化策略的实施方案及保障措施 |
6.1 实施方案 |
6.1.1 成立城乡口碑营销专项小组 |
6.1.2 落实产品服务优化实施方案 |
6.1.3 制定口碑营销数据分析报表 |
6.1.4 增设口碑网络会员运营目标 |
6.1.5 增加口碑监控以及专职客服 |
6.2 保障措施 |
6.2.1 坚持以人为本的经营理念 |
6.2.2 人力支持与组织结构优化 |
6.2.3 技术研发及财务资金保障 |
第七章 结论与展望 |
7.1 结论与讨论 |
7.1.1 本文小结 |
7.1.2 研究结论与讨论 |
7.2 不足与展望 |
参考文献 |
附录:掌购电商公司口碑营销调查表 |
致谢 |
(8)Z银行信用卡APP营销策略研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
导论 |
一、选题背景与研究意义 |
二、文献综述 |
三、研究思路与方法 |
四、研究内容及论文的框架 |
五、本文的创新研究 |
第一章 相关理论基础 |
第一节 银行信用卡APP概述及发展历程 |
一、移动APP概念 |
二、银行信用卡APP概念 |
三、银行信用卡APP特点 |
四、银行信用卡APP发展 |
第二节 从4P到4C的营销理论 |
一、4P营销理论 |
二、4C营销理论 |
三、从4P营销理论到4C营销理论的变化 |
第三节 银行信用卡APP营销的相关研究 |
一、营销的概念 |
二、银行信用卡APP营销概念 |
三、银行信用卡APP营销发展变化趋势 |
四、银行信用卡APP营销发展启示 |
第二章 Z银行信用卡APP概况及营销环境分析 |
第一节 Z银行信用卡APP概况 |
一、Z银行信用卡概况 |
二、Z银行信用卡APP发展概况 |
三、Z银行信用卡APP功能分析 |
第二节 Z银行信用卡APP营销外部环境分析 |
一、政策环境分析 |
二、经济环境分析 |
三、社会环境分析 |
四、技术环境分析 |
第三节 Z银行信用卡APP营销内部环境分析 |
一、品牌营销 |
二、创新能力 |
三、竞争地位 |
四、业务规模 |
五、业务运作 |
第四节 Z银行信用卡APP营销SWOT分析 |
一、优势 |
二、劣势 |
三、机会 |
四、挑战 |
五、SWOT分析结论 |
第三章 Z银行信用卡APP营销现状及存在的问题 |
第一节 Z银行信用卡APP营销现状 |
一、产品策略 |
二、价格策略 |
三、渠道策略 |
四、促销策略 |
第二节 Z银行信用卡APP营销存在的问题分析 |
一、产品同质化严重 |
二、客户体验效果不佳 |
三、营销促销方式缺乏系统性 |
四、客户对于银行信用卡APP安全性认知不足 |
第四章 Z银行信用卡APP营销策略优化 |
第一节 产品与顾客策略 |
一、以客户为中心策略 |
二、产品持续创新策略 |
三、提升客户体验策略 |
四、针对用户下沉打造差异化产品策略 |
第二节 价格与成本策略 |
一、免费、低收费策略 |
二、差别定价策略 |
第三节 渠道与便利性策略 |
一、加强渠道便利性策略 |
二、多触点营销策略 |
三、合作渠道的拓展策略 |
第四节 促销与沟通策略 |
一、大数据精准营销策略 |
二、微博与微信促销方式策略 |
三、专项促销策略 |
四、公益促销策略 |
五、安全性能促销策略 |
结论与展望 |
一、研究总结与展望 |
二、贡献与不足 |
参考文献 |
致谢 |
(9)长虹电视中国市场营销策略研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究的目的与意义 |
1.3 研究的基本思路 |
1.4 论文的基本框架 |
第二章 营销理论概述及相关文献综述 |
2.1 营销理论 |
2.1.1 4P营销理论 |
2.1.2 4C、4R营销理论 |
2.1.3 营销理论比较分析 |
2.1.4 整合营销理论 |
2.1.5 STP分析 |
2.1.6 优劣势分析理论 |
2.2 电视营销策略文献综述 |
2.3 本章小结 |
第三章 长虹电视市场及产业环境分析 |
3.1 市场宏观环境分析 |
3.1.1 政治环境 |
3.1.2 经济环境 |
3.1.3 社会环境 |
3.1.4 技术环境 |
3.2 中国电视产业发展概况 |
3.2.1 中国电视产业发展历程 |
3.2.2 当前电视产业发展趋势 |
3.3 电视行业环境分析 |
3.3.1 电视行业竞争情况 |
3.3.2 供应商议价能力 |
3.3.3 消费者议价能力 |
3.3.4 潜在进入者威胁 |
3.3.5 替代品威胁 |
3.4 本章小结 |
第四章 长虹电视中国营销现状及问题分析 |
4.1 长虹公司概况及产业布局 |
4.1.1 长虹公司概况 |
4.1.2 长虹产业布局 |
4.2 长虹电视的SWOT分析 |
4.2.1 优势 |
4.2.2 劣势 |
4.2.3 机遇 |
4.2.4 挑战 |
4.3 长虹电视国内现行营销策略 |
4.3.1 现行产品策略 |
4.3.2 现行价格策略 |
4.3.3 现行渠道策略 |
4.3.4 现行促销策略 |
4.4 现行营销策略存在的问题 |
4.4.1 品牌吸引力下降 |
4.4.2 价格策略趋向于保守 |
4.4.3 销售渠道份额下滑 |
4.4.4 促销模式创新不足 |
4.5 本章小结 |
第五章 长虹电视营销策略改进 |
5.1 国内营销策略改进建议 |
5.1.1 明确长虹电视的市场定位 |
5.1.2 加强对4P要素的整合 |
5.1.3 强化品牌传播整合 |
5.1.4 持续推行服务营销策略 |
5.1.5 全渠道营销策略 |
5.2 实施优化策略的保障措施 |
5.2.1 推动营销组织变革 |
5.2.2 打造智能交易平台 |
5.2.3 优化绩效考核体系 |
5.2.4 加强品牌传播整合 |
5.2.5 强化集团要素保障 |
5.3 本章小结 |
第六章 结论 |
6.1 论文研究结论 |
6.2 论文研究局限 |
致谢 |
参考文献 |
(10)全渠道模式下KW企业母婴童快消品供应链协同策略研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究目的及意义 |
1.2.1 研究目的 |
1.2.2 研究意义 |
1.3 国内外研究综述 |
1.3.1 全渠道供应链研究 |
1.3.2 供应链协同要素研究 |
1.3.3 协同策略研究 |
1.4 研究内容及创新点 |
1.4.1 研究内容 |
1.4.2 创新点 |
1.5 研究方法及技术路线 |
1.5.1 研究方法 |
1.5.2 技术路线图 |
第二章 理论基础及相关概念界定 |
2.1 全渠道模式相关理论 |
2.1.1 全渠道零售定义 |
2.1.2 全渠道模式演变过程 |
2.1.3 全渠道模式构成 |
2.2 母婴童快消品定义及特征 |
2.2.1 母婴童快消品定义 |
2.2.2 母婴童快消品特征 |
2.3 供应链协同相关理论 |
2.3.1 供应链协同概念 |
2.3.2 供应链协同构成 |
2.3.3 供应链协同运作 |
第三章 KW企业母婴童快消品供应链现状及协同问题分析 |
3.1 KW企业概况 |
3.2 母婴童快消品供应链管理现状分析 |
3.2.1 供应链组织主体现状 |
3.2.2 供应链信息传递现状 |
3.2.3 供应链业务流程现状 |
3.3 母婴童快消品供应链协同现存问题分析 |
3.3.1 组织层面现存问题 |
3.3.2 信息层面现存问题 |
3.3.3 流程层面现存问题 |
3.4 母婴童快消品供应链协同策略研究思路 |
3.5 本章小结 |
第四章 KW企业母婴童快消品供应链组织协同策略研究 |
4.1 母婴童快消品供应链组织协同影响因素 |
4.2 母婴童快消品供应链组织协同设计原则及思路 |
4.2.1 设计原则 |
4.2.2 设计思路 |
4.3 母婴童快消品供应链组织协同策略设计 |
4.3.1 价格折扣机制设计 |
(1)问题描述 |
(2)模型构建 |
4.3.2 违约惩罚机制设计 |
(1)问题描述 |
(2)模型构建 |
4.4 母婴童快消品供应链组织协同实证分析 |
4.4.1 价格折扣机制数值分析 |
4.4.2 违约惩罚机制数值分析 |
4.5 本章小结 |
第五章 KW企业母婴童快消品供应链信息及流程协同策略研究 |
5.1 母婴童快消品供应链信息及流程协同影响因素 |
5.2 母婴童快消品供应链信息及流程协同设计原则及思路 |
5.2.1 设计原则 |
5.2.2 设计思路 |
5.3 母婴童快消品供应链信息及流程协同策略设计 |
5.3.1 供应链信息及流程协同目标 |
5.3.2 供应链信息及流程协同体系 |
5.3.3 基于云计算的信息及流程协同模型 |
5.3.4 母婴童快消品供应链流程优化策略 |
5.3.4.1 采购流程协同优化 |
5.3.4.2 生产流程协同优化 |
5.3.4.3 仓储流程协同优化 |
5.3.4.4 配送流程协同优化 |
5.3.4.5 销售流程协同优化 |
5.4 母婴童快消品供应链信息及流程协同实证分析 |
5.4.1 问题描述 |
5.4.2 模型构建 |
5.4.3 结果分析 |
5.4.4 数值算例分析 |
5.5 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
6.1 全文总结 |
6.2 工作展望 |
参考文献 |
致谢 |
附录 |
四、PC Shopper 2003 TOP5(论文参考文献)
- [1]基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统研究[D]. 徐甜. 华中师范大学, 2021(02)
- [2]基于深度学习的Top-N个性化推荐技术研究与应用[D]. 汤文兵. 东华大学, 2021(01)
- [3]D公司无人机线上服务营销管理研究[D]. 娄丽丽. 广东工业大学, 2020(02)
- [4]推荐算法在艺术品大数据领域的研究与应用[D]. 朱冬冬. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]金融科技对我国银行业竞争力的影响研究[D]. 张琦. 对外经济贸易大学, 2020(01)
- [6]中国游客赴泰国曼谷旅游购物消费行为研究[D]. 张文馨. 大连海事大学, 2020(01)
- [7]掌购电商公司针对城乡下沉市场的口碑营销策略优化研究[D]. 李秀英. 兰州大学, 2020(01)
- [8]Z银行信用卡APP营销策略研究[D]. 汪晨晨. 中南财经政法大学, 2019(02)
- [9]长虹电视中国市场营销策略研究[D]. 谢林. 电子科技大学, 2019(04)
- [10]全渠道模式下KW企业母婴童快消品供应链协同策略研究[D]. 吕晶. 南京农业大学, 2019(08)