【摘 要】
:
随着我国经济社会的快速发展,电力需求与日俱增。四川地区是我国水电资源最为丰富的地区之一,当地电力基础设施建设力度不断加大,电力设备需求和供应越来越大,变压器作为电力基础设施的重要基础性设备,在四川地区有非常大的市场空间。S公司是一家电力设备制造安装与工程服务公司,在2018年并购了一家变压器公司,正式进入变压器制造和销售行业。鉴于四川地区变压器巨大的市场需求,地处东部地区的S公司也积极布局四川,抢
论文部分内容阅读
随着我国经济社会的快速发展,电力需求与日俱增。四川地区是我国水电资源最为丰富的地区之一,当地电力基础设施建设力度不断加大,电力设备需求和供应越来越大,变压器作为电力基础设施的重要基础性设备,在四川地区有非常大的市场空间。S公司是一家电力设备制造安装与工程服务公司,在2018年并购了一家变压器公司,正式进入变压器制造和销售行业。鉴于四川地区变压器巨大的市场需求,地处东部地区的S公司也积极布局四川,抢占市场份额。本文就以S公司四川地区变压器产品营销策略为研究对象,围绕S公司四川地区变压器营销策略和措施建议进行研究。首先,提出了研究的现实背景和重要意义,其次梳理了市场营销相关理论基础,介绍本文使用到的研究工具。然后对S公司基本情况和四川地区市场营销现状进行介绍,并提出了公司现有的4P策略,通过问卷调查和人员访谈的方式,总结了四川地区营销中存在的问题,并进行原因分析。下一部分对公司四川地区变压器市场营销环境进行分析,借助PEST模型和五力模型分析了 S公司的市场营销环境,并对公司内部环境进行分析,同时应用SWOT法对S公司在四川地区销售变压器的优势、劣势、机会和威胁进行分析总结。然后对变压器市场进行细分,通过公司竞争优势和细分市场的吸引力两个维度来选择目标市场。在此基础上对S公司四川地区变压器营销策略进行了改进,产品策略中论述了产品研发策略、产品品牌(资质)营销策略、产品服务策略,价格策略中论述了针对不同产品、不同细分市场的定价方法,渠道策略中提出了优化现有渠道、加强代理商的合作与管理、EPC订单获取、建立互联网销售平台,促销策略中提出了人员促销、广告促销,然后提出了保障措施建议。最后对论文进行总结,提出不足。本文的研究,对S公司四川地区变压器产品营销进行了系统分析,并有针对性地制定了营销策略,提出了措施建议,能够帮助S公司实现在四川地区变压器产品营销目标,并为相关企业提供参考和指导。
其他文献
得益于科学技术的不断进步以及物理算力的逐步提高,神经网络作为当下人工智能领域的重要一环,已经被越来越多地应用于金融、交通、医疗、消费等各行各业中。但是,目前用于评估神经网络质量的方法依然是基于训练集—测试集的传统软件测试方法,无法保证神经网络的安全性甚至是正确性。再加上对抗攻击技术近些年不断地发展,使得对抗样本可以在只产生微小扰动的情况下肆意更改神经网络的输出,这也给人工智能领域覆上了一层阴霾。因
近年来,深度学习技术在多个研究领域大放异彩,基于卷积神经网络模型的创新成果与日俱增。为解决医疗资源紧缺和创建更好的医疗环境,全球多个国家出台相关政策,鼓励发展医疗人工智能行业,不断推进新一代计算机技术在医疗行业的应用。其中,利用深度学习技术的辅助诊断算法一直是数字医疗研究的热点,它能帮助医生诊断分析大量医疗数据,减少阅片误诊率和漏诊率。当前,一些深度学习算法模型在图像的检测效率和精度上相比于专业医
三维装箱问题属于典型的组合优化问题,在物流装载、仓储分配等问题中有广泛的应用场景。特别是在我国物流行业高速发展的今天,装箱效率是物流企业不可回避的优化方向。在一定时间内计算出合理的装箱方案能帮助企业降低物流成本,减少车辆与人员的浪费现象,如果再配合使用可视化软件或自动化装箱设备将大幅度提高装箱效率,从而增强企业竞争力。因此研究三维装箱问题不仅有极大的理论价值,也有十分重要的经济价值。通过文献调研,
可分任务的多趟调度已成为任务调度领域研究的热点和难点问题。多趟调度中不合理的任务分配不仅可能降低任务的完成效率、降低平台的资源利用率,甚至可能引发处理机的时间冲突(即任务在时间上重叠分配),导致处理机不能如约按时完成任务计算。鉴于此,本文提出了一种合理、高效且无冲突的多趟调度模型及算法,并将该理论成功应用于求解雾计算平台下的任务调度问题。本文的主要研究成果包括:1.研究了无冲突的多趟调度模型及算法
聚类算法作为一种无监督学习方法,广泛应用于医学影像、图像分割、目标检测、和网络安全等领域。近年来,随着数据信息愈加复杂、多样,类的不平衡问题始终是学者们研究的热点之一。传统的聚类算法一般适用于普通数据集,在类大小差别较大的不平衡数据集上的聚类具有难以确定最终聚类数、不平衡比例未知等难点。多子类思想,是一种将不平衡数据集分成若干相似大小的子类,之后对相似度较高的子类进行合并得到最终聚类结果的过程。这
近年来,在互联网和医疗器械等市场需求增大和工艺技术不断更新换代的驱使下,ADC芯片需要向更高精度、更小能耗的方向发展。但是传统的SAR ADC被限制在中等精度,高精度的Sigma-Delta ADC利用过采样来实现精度的提升,但是过采样对失配误差的作用很小,传统校准失配误差方法为工艺修调或者数字校准,增加了复杂度。为打破失配误差对高精度的瓶颈限制,本文在SAR ADC的基础上,借助辅助ADC实现噪
如今,互联网已经深入到了人们日常生活的各个方面,从工作、娱乐、沟通到购物消费等都因为网络的便捷发生了巨大的变化,而这同时也产生了海量的数据需要存储和访问。为了应对这些问题,国内外研制了多种不同存储模式的No SQL数据库,其中键值数据库由于它的存储结构简单和良好的性能优势,获得了人们更多的青睐。键值数据库是使用一对数据作为存储模型,其中键的数据类型必须是能作为唯一标识的字符串,目的是为了建立索引及
随着互联网的迅速普及,各类互联网应用对数据库的要求越来越高,新的应用要求数据库不仅具有良好的ACID属性,在保持查询效率的前提下还要支持数据高速写入和更新,此外还必须具有良好的分布式可扩展性。在此背景下,新一代的NoSQL数据库应运而生。目前流行的NoSQL数据库包括Google的Spanner/F1、阿里的Ocean Base、Cockroach DB、Ti DB等,它们底层存储引擎都采用了LS
直接飞行时间测距法(DTOF,Direct Time of Flight)凭借其测距距离远,弱光性能较好,成为3D深度视觉技术未来的热门发展方向。而数字时间转换器(TDC,Time-to-Digital Converters)作为影响基于DTOF原理的图像传感器的关键组成部分,其性能的好坏直接决定了DTOF图像传感器的测距精度与误差。针对DTOF测距应用中高精度、宽动态范围和高稳定性的设计要求,经
针对某企业在长期贮存特种设备的环境中所使用的专用空调机组,本文设计并实现了一个特种设备贮存专用空调机组故障预警系统。该系统通过对空调机组状态信息的全面监测,提供实时在线分析,对可能出现的故障进行预警,以便工作人员能及时维修,保障这些专用空调机组平稳运行。本文主要工作如下:(1)对空调机组所有状态参数训练并确定ARIMA预测模型。本文以空调机组历史运行数据为基础,采用了ARIMA算法构建设备状态参数