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駿君:補(bǔ)貼之外,滴滴打車(chē)背后的技術(shù)體系會(huì)嚇你一跳
2016-01-20 1518

提起滴滴快的,人們的印象似乎還留在2014年初的那場(chǎng)曠日持久的補(bǔ)貼大戰(zhàn)上,殊不知,當(dāng)人們還在關(guān)心合并之后補(bǔ)貼會(huì)不會(huì)減少時(shí),滴滴快的已經(jīng)完成了破蛹成蝶的蛻變,從一家營(yíng)銷(xiāo)驅(qū)動(dòng)公司變成了技術(shù)驅(qū)動(dòng)公司。一個(gè)全球最大的移動(dòng)出行數(shù)據(jù)“超級(jí)大腦“即將浮出水面。

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滴滴快的:打造移動(dòng)出行的超級(jí)大腦

“分秒”之間的多輪篩選,數(shù)據(jù)完成的用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng),人們點(diǎn)滴的打車(chē)軌跡正在匯聚成就一個(gè)全新的商業(yè)生態(tài)。

周五晚上6點(diǎn)40分,李菲(化名)在離家不到3公里的地方,用打車(chē)軟件叫了一輛出租車(chē),在不到1分鐘的時(shí)間、系統(tǒng)通知了附近43輛出租車(chē)之后顯示被搶單,與此同時(shí),李菲的手機(jī)上收到一條短信:“我們額外支付了司機(jī)11元,這部分費(fèi)用由土豪快的買(mǎi)單。”

這次打車(chē)給李菲帶來(lái)的愉悅感可想而知:之前望眼欲穿的苦等,現(xiàn)在則分秒可得。不過(guò)李菲或許不知道的是,從她按下快的界面的叫車(chē)鍵到系統(tǒng)啟動(dòng)用車(chē)通知“分秒”之間,快的后臺(tái)已經(jīng)完成了多輪篩選:根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像和用車(chē)需求,匹配位置合適的出租車(chē),再結(jié)合實(shí)時(shí)的地理位置和運(yùn)能狀況確立給后者的補(bǔ)貼金額——這些計(jì)算都是在毫秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)。甚至在更早之前,快的已經(jīng)根據(jù)她的歷史打車(chē)的行為特點(diǎn),將其劃歸到了“屌絲”的標(biāo)簽之下,由此她才頻繁收到金額不小的代金券。

2012年開(kāi)始成立的滴滴快的迅速地網(wǎng)絡(luò)了360個(gè)城市中近兩億“打車(chē)族“:每天,600多萬(wàn)訂單生成,每個(gè)小時(shí),數(shù)十萬(wàn)訂單數(shù)據(jù)匯入滴滴快的后臺(tái)。而李菲們所不知道的是,他們的點(diǎn)滴打車(chē)軌跡正在匯聚成就一個(gè)全新的商業(yè)生態(tài),而這也正是滴滴快的等打車(chē)軟件的未來(lái)疆場(chǎng)。

用戶(hù)畫(huà)像:屌絲和土豪的不同行為軌跡

滴滴快的“土豪式”補(bǔ)貼背后,其實(shí)也有著它自己的精打細(xì)算。隨著兩家公司的合并,行業(yè)已經(jīng)從粗暴的跑馬圈地走入了精耕細(xì)作的時(shí)代,要花更少的錢(qián)獲取更多的用戶(hù)。

精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的前提是對(duì)用戶(hù)的清晰認(rèn)知。以簡(jiǎn)單的代金券發(fā)放為例,滴滴快的的歷史數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出兩大類(lèi)四種不同的消費(fèi)習(xí)慣—代金券敏感型:發(fā)代金券才用、發(fā)代金券用的更多;代金券不敏感型:發(fā)不發(fā)都用,發(fā)代金券也不用。在滴滴快的的用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)中,上述四種群體會(huì)被分別冠以屌絲、普通、中產(chǎn)、土豪的標(biāo)簽。針對(duì)四類(lèi)客群的運(yùn)營(yíng)策略也會(huì)全然不同,最直接的就是代金券的刺激頻率以及刺激金額,而對(duì)“代金券”免疫的土豪群體,則更多地需要在服務(wù)上做文章。

而在實(shí)際場(chǎng)景中,影響乘客對(duì)應(yīng)用軟件的使用黏度的因素要遠(yuǎn)比代金券復(fù)雜得多,在這種情況下,滴滴快的對(duì)用戶(hù)的“貼身跟蹤”就能及時(shí)發(fā)現(xiàn)薄弱環(huán)節(jié),因此從用戶(hù)打開(kāi)軟件到退出使用,其間的每一步情況都被快的記錄在案:哪一天退出的,哪一步退出的,退出之后“跳轉(zhuǎn)”到什么軟件等等。

據(jù)此,滴滴快的也實(shí)現(xiàn)了用戶(hù)另外一個(gè)緯度的歸類(lèi),分清哪部分是忠實(shí)用戶(hù),哪部分可能是潛在的忠實(shí)用戶(hù),哪些則是已經(jīng)流失的;更進(jìn)一步來(lái)看流失的原因:因?yàn)榇鹑瘺](méi)有了流失?軟件體驗(yàn)不好流失?還是等車(chē)時(shí)間太長(zhǎng)而流失?—這些都是下一步精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的依據(jù)。

而對(duì)于滴滴快的而言,用戶(hù)分析不僅僅是針對(duì)乘客,也包括司機(jī)、出租車(chē)公司的所有相關(guān)方。盡管基礎(chǔ)信息大同小異,都包括人的基本信息、信用、行為信息等;也有一些通用的刺激手法,比如積分、禮物等。不過(guò),不同的用戶(hù)畫(huà)像就對(duì)應(yīng)了不同的刺激程度,而結(jié)合不同的場(chǎng)景,還是許多特殊的營(yíng)銷(xiāo)安排。

杭州市場(chǎng)就是一個(gè)很典型的例子?;谒緳C(jī)的地理位置信息,滴滴快的發(fā)現(xiàn)每天中午或者是每天晚上10點(diǎn)以后,司機(jī)都會(huì)聚集在一些固定的地點(diǎn),可能休息或者就餐。所以滴滴快的就會(huì)在這些場(chǎng)所提供一些工作餐或者是優(yōu)惠食品,通過(guò)線(xiàn)下的活動(dòng)來(lái)提升司機(jī)和滴滴快的的合作關(guān)系。

圖片2

產(chǎn)品生成的邏輯:更精確地匹配供需

維護(hù)好用戶(hù)只是一個(gè)基礎(chǔ),最終目的是為了打通供需,生成更加優(yōu)化的服務(wù)和產(chǎn)品。這也正是數(shù)據(jù)之于打車(chē)軟件此類(lèi)的O2O行業(yè)的重要性所在。數(shù)據(jù)能解決一個(gè)核心問(wèn)題,就是做供需雙方的智能匹配。

其實(shí)也很容易理解,公交、出租車(chē)、地鐵都是對(duì)出行人群不同需求的對(duì)號(hào)入座,不過(guò)這樣被稱(chēng)之為“粗暴式”的分類(lèi)法應(yīng)用起來(lái)效率低下,以一個(gè)司空見(jiàn)慣的打車(chē)場(chǎng)景為例,在路邊攔車(chē),可能許久都沒(méi)有空車(chē)經(jīng)過(guò),或者是好不容易等到的車(chē),司機(jī)問(wèn)了地址之后還可能拒載—呈現(xiàn)一種雜亂無(wú)章的狀態(tài)。

而在海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之下,出行的需求被不斷細(xì)分,而且是實(shí)時(shí)匹配。例如一個(gè)乘客下單之后,需求方的用戶(hù)圖像和需求同時(shí)被識(shí)別,結(jié)合供方的車(chē)輛條件和位置地圖進(jìn)行第一輪篩選,不過(guò)這個(gè)看似“正?!钡挠唵螀s不一定符合實(shí)際,因?yàn)橛幸恍┯唵伟l(fā)出來(lái)是司機(jī)不愿意接的,比如高峰時(shí)段的擁擠路段,那么在這個(gè)時(shí)候就要進(jìn)行訂單評(píng)估和內(nèi)部調(diào)節(jié),結(jié)合歷史數(shù)據(jù)制定一些刺激措施、疊加“乘客自行出的小費(fèi)”來(lái)誘導(dǎo)司機(jī),這樣一個(gè)符合供需雙方胃口的“合理”訂單就生成了,下一步要做的就是實(shí)時(shí)調(diào)度,要考慮當(dāng)時(shí)的交通情況、車(chē)的朝向、車(chē)速、附近是否有突發(fā)性事件等等因素,選擇最為優(yōu)化的方案。

完成了以上的步驟之后,滴滴快的才會(huì)把用車(chē)需求和獎(jiǎng)勵(lì)方案推送給經(jīng)過(guò)層層篩選之后的出租車(chē),這樣李菲們打車(chē)的成功率大大提升了,而且所用的時(shí)間更短。“這是以前所有的產(chǎn)品做不到的,因?yàn)椴荒芏聪はM(fèi)者的心理。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用下,消費(fèi)者和供給方能夠省略中間環(huán)節(jié)直接議價(jià),這是一個(gè)模式上的變革性的突破?!倍罱K海量的議價(jià)數(shù)據(jù)將提煉成為一種“商業(yè)情報(bào)”,來(lái)推動(dòng)新的產(chǎn)品和新服務(wù)的推出,比如智能定價(jià)系統(tǒng),以從機(jī)場(chǎng)到望京這一段司機(jī)不愿意接的單為例,可能70%的乘客額外加了20塊錢(qián),少數(shù)人加了30塊錢(qián),而有的只愿意加10塊錢(qián),那么系統(tǒng)整合分析以后會(huì)得出21元錢(qián)是一個(gè)更合適的議價(jià),那么最終的定價(jià)可能消費(fèi)者和司機(jī)雙方都可以接受。

因此,以這樣的邏輯推導(dǎo)生成的產(chǎn)品才更能有的放矢,因?yàn)槠渖刹皇莵?lái)自于企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的臆斷,而是直接提煉于供需雙方的心理預(yù)期和真實(shí)需求。

“回程單”的產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)就是一個(gè)很典型的例子。最初是滴滴快的的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)一個(gè)異常的數(shù)據(jù)現(xiàn)象,就是司機(jī)的搶單意愿率在某一個(gè)時(shí)點(diǎn)會(huì)驟然下滑,過(guò)一段時(shí)間又會(huì)反彈,日日如此。通過(guò)對(duì)這個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)分析,滴滴快的得出一個(gè)司機(jī)運(yùn)營(yíng)的特殊場(chǎng)景,就是司機(jī)收工的時(shí)間,接下來(lái)就是針對(duì)性地解決,因?yàn)椴还芩緳C(jī)是交班還是回家,肯定有一個(gè)固定的方向—這一點(diǎn)可以通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析出來(lái)。那么滴滴快的要做的就是把同樣去往這個(gè)方向的乘客分配給對(duì)應(yīng)的司機(jī);這樣做是否就一定見(jiàn)效?所以下一步就要評(píng)估效果,看回程單是否真正提高了司機(jī)的搶單意愿,確定之后才能作為常規(guī)產(chǎn)品推出。

產(chǎn)品的細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)越來(lái)越依賴(lài)于大數(shù)據(jù)分析,從數(shù)據(jù)中洞察需求與商機(jī),再結(jié)合大數(shù)據(jù)提供應(yīng)用解決方案,將變成未來(lái)產(chǎn)品迭代的常規(guī)運(yùn)作模式之一。這也是滴滴快的產(chǎn)品的生成邏輯。

由“女神去哪兒”所引發(fā)的盈利模式暢想

不過(guò),打車(chē)軟件可以讓傳統(tǒng)的商業(yè)模式更加高效,更加酷,那么它的盈利模式又是什么?

當(dāng)然,可以簡(jiǎn)單地收取一種平臺(tái)傭金:司機(jī)做成一單交易,打車(chē)軟件從中進(jìn)行提成。且不說(shuō)現(xiàn)在很少有司機(jī)愿意支付這種新興的“份子錢(qián)”,而且這樣一種缺少差異性的盈利模式需要寄生于壟斷的生態(tài)條件下,而打車(chē)軟件市場(chǎng)顯然不符合這個(gè)條件。

機(jī)會(huì)正隱藏在數(shù)據(jù)密碼中。2014年,快的打車(chē)發(fā)布了名為“七夕,女神都去哪兒了”的全國(guó)各地女生用車(chē)報(bào)告。數(shù)據(jù)顯示,8月2日七夕節(jié)當(dāng)日女生叫車(chē)時(shí)間最高峰為22點(diǎn)10分,其中叫車(chē)目的地為飯店占比最高的前五名分別為廣州(49%)、重慶(40%)、上海(38%)、北京(35%)和深圳(34%),叫車(chē)目的地為酒店的占比前五名則分別是,長(zhǎng)沙(53%)、深圳(49%)、杭州(46%)、上海(45%)、北京(43%)。

對(duì)于滴滴快的來(lái)說(shuō),這不是娛樂(lè)八卦噱頭,這里至少暗含了兩大“寶藏”,一個(gè)是知道特定時(shí)間的特定人群的聚集地,另一個(gè)則是特定人群在某段時(shí)間的消費(fèi)行為。

滴滴快的在接下來(lái)的4、5月份將要上線(xiàn)的需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)和運(yùn)能預(yù)測(cè)系統(tǒng)就是基于對(duì)上述第一點(diǎn)的掌握,比如通過(guò)已經(jīng)發(fā)布的滴滴打車(chē)熱力圖,司機(jī)借此可以看到整個(gè)北京城的實(shí)時(shí)用車(chē)需求:什么位置需求旺盛,同時(shí)運(yùn)能?chē)?yán)重不足。這樣也就避免了司機(jī)“聽(tīng)天由命”的狀態(tài):在馬路上毫無(wú)目的地空轉(zhuǎn)。

而掌握了某一群體特定時(shí)間的消費(fèi)行為這件事則具有更大的想象空間,基于乘客目的地周邊的商鋪而提供的廣告服務(wù),也是滴滴快的未來(lái)業(yè)務(wù)一個(gè)最重要的落腳點(diǎn)。這或許將顛覆傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)廣告模式——傳統(tǒng)的廣告,消費(fèi)者是比較被動(dòng)的接受者,最終形成真實(shí)的購(gòu)買(mǎi)行為的轉(zhuǎn)化率很低,而打車(chē)軟件承載的是人、時(shí)間、空間多維度結(jié)合的生活場(chǎng)景,個(gè)性化推薦更加投其所好,貼近實(shí)際,轉(zhuǎn)化率會(huì)高得多。這個(gè)判斷也來(lái)自于滴滴快的大量的數(shù)據(jù)分析,用戶(hù)研究顯示了其中30%有非常明確的商業(yè)需求,50%是潛在的消費(fèi)群,那么滴滴快的就可以在用戶(hù)出行途中來(lái)推送目的地的商鋪優(yōu)惠信息。

這只是一個(gè)粗略的模式雛形,如果有更細(xì)致的用戶(hù)行為分析就可以使廣告推送更加的精準(zhǔn)。比如滴滴快的對(duì)用戶(hù)行為跳轉(zhuǎn)的研究發(fā)現(xiàn),用戶(hù)在叫車(chē)結(jié)束退出APP之后,很多會(huì)打開(kāi)團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站搜索電影票、餐飲券等等,那么如果一個(gè)用戶(hù)想打車(chē)去星美國(guó)際影城,那么滴滴快的和團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站合作推出的團(tuán)購(gòu)票說(shuō)不定就會(huì)正中用戶(hù)的心思。

這類(lèi)結(jié)合出行過(guò)程和目的地分析的廣告模式將會(huì)煥發(fā)更大的生命力,同時(shí)也廣泛適用于其他的出行情境,包括出租車(chē)、專(zhuān)車(chē)、地鐵、公交一系列的出行方式在內(nèi)?!爸缓腿撕湍康牡叵嚓P(guān),可以在大的出行生態(tài)里面做成相對(duì)通用的廣告系統(tǒng),后續(xù)可以和更多其他的APP合作?!睋?jù)滴滴快的內(nèi)部人士透露,這一套讓“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的系統(tǒng)將在5月底的時(shí)候投入運(yùn)行。

跨界的數(shù)據(jù)“火花”

盡管滴滴快的野心不小,想要構(gòu)建一個(gè)全新的廣告“生態(tài)”,不過(guò)這顯然不是滴滴快的憑借一己之力所能實(shí)現(xiàn)的,必須借助于外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入——這恐怕也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用最基本的要求,那就是開(kāi)放和共享。

與阿里和美團(tuán)等的合作就實(shí)現(xiàn)了雙方數(shù)據(jù)的相互補(bǔ)充,電商和團(tuán)購(gòu)企業(yè)缺乏出行數(shù)據(jù),而滴滴快的目前缺失的是用戶(hù)的消費(fèi)數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上雙方就可以共建用戶(hù)畫(huà)像體系:工作地點(diǎn)、家庭地點(diǎn)、消費(fèi)情況、價(jià)格敏感度等等。

在一個(gè)完整的用戶(hù)圖像下,廣告推送就會(huì)更加的精準(zhǔn)。比如定位到一個(gè)北京用戶(hù)打車(chē)去西單,在分析出其消費(fèi)偏好的基礎(chǔ)上,就可以針對(duì)性地發(fā)送特定商場(chǎng)特定店鋪的某一類(lèi)產(chǎn)品的優(yōu)惠信息?!傲可矶ㄗ龅膶?shí)時(shí)實(shí)地的廣告價(jià)值將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)廣告盲目推送的方式?!币恍┽槍?duì)節(jié)日的廣告類(lèi)型也會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。以七夕節(jié)為例,就可以首先圈定跟節(jié)日消費(fèi)相關(guān)的群體,提前兩天推送花店信息,可以在節(jié)日當(dāng)天直接送花上門(mén),甚至可以制造一些小“浪漫”:或許可以設(shè)想一下當(dāng)你的女朋友看到一輛豪車(chē)來(lái)接她下班時(shí)的驚喜,而車(chē)上還放著她喜歡的音樂(lè),外加一束嬌艷的玫瑰花。

完美的暢想還不得不面對(duì)現(xiàn)實(shí)中固有的一些問(wèn)題,一個(gè)來(lái)自于不同的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)所帶來(lái)的數(shù)據(jù)通用的難題,而即便在技術(shù)共享上不存在障礙,而協(xié)商機(jī)制的建立也將是一個(gè)漫長(zhǎng)的“對(duì)話(huà)”。

數(shù)據(jù)的價(jià)值評(píng)判每一家都是不一樣的,那么就需要跨界的共贏機(jī)制的建立,這個(gè)在歷史經(jīng)驗(yàn)上是不存在的,只能去摸索磨合,這個(gè)過(guò)程肯定是痛苦的。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式的基礎(chǔ):技術(shù)投入

盡管還存在不少待解難題,如今開(kāi)始把關(guān)注焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式的快的,都已經(jīng)與“補(bǔ)貼大戰(zhàn)”時(shí)不可同日而語(yǔ)。因?yàn)槿魏蔚男屡d業(yè)務(wù),不論發(fā)展初期如何勢(shì)如破竹,也必然要經(jīng)過(guò)一個(gè)商業(yè)模式的探索和沉淀,否則最終會(huì)被“價(jià)格戰(zhàn)”拖得精疲力竭。

經(jīng)過(guò)初期的野蠻生長(zhǎng)之后,還想獲得跨越式發(fā)展,就肯定需要在技術(shù)上的重點(diǎn)投入。補(bǔ)貼大戰(zhàn)之后,滴滴快的開(kāi)始組建自己的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),從百度、騰訊、阿里的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)部門(mén)招了幾百號(hào)人,經(jīng)過(guò)了最初的苦活、臟活、累活的痛苦歷程,進(jìn)行了數(shù)據(jù)導(dǎo)入、清洗、存儲(chǔ)、結(jié)構(gòu)化等一系列最基礎(chǔ)的處理,最終建成了滴滴快的的大數(shù)據(jù)體系。據(jù)相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,目前擴(kuò)建后團(tuán)隊(duì)的核心力量正在進(jìn)行大數(shù)據(jù)2.0系統(tǒng)的研發(fā)。這套內(nèi)部代號(hào)為“地平線(xiàn)系統(tǒng)”的大數(shù)據(jù)架構(gòu),克服了1.0系統(tǒng)中突出的數(shù)據(jù)數(shù)量與數(shù)據(jù)質(zhì)量、處理速度之間的矛盾,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)純度、處理速度的跨越式升級(jí)。

這個(gè)“超級(jí)大腦”支撐了滴滴快的大數(shù)據(jù)應(yīng)用所需要的所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù),在此之上是支持產(chǎn)品、商業(yè)、運(yùn)營(yíng)商業(yè)化的團(tuán)隊(duì),每個(gè)配備了20個(gè)人左右。這樣的架構(gòu)實(shí)際上避免了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的“污染”問(wèn)題,比如一個(gè)需求場(chǎng)景形成了A的畫(huà)像集合,其中結(jié)合B行業(yè)又會(huì)出現(xiàn)一個(gè)AB子集,應(yīng)用到特殊的場(chǎng)景C之后又會(huì)形成一個(gè)同時(shí)滿(mǎn)足ABC的集合。如果每次都從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)抽取的話(huà),就很容易影響基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

清晰的數(shù)據(jù)架構(gòu)對(duì)于“每秒(毫秒)都產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)”的快的來(lái)說(shuō),重要性不言而喻。而今,數(shù)百臺(tái)的機(jī)器支撐著的滴滴快的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),就像是公司的“心臟”:業(yè)務(wù)規(guī)模越大,越是重要。

這種投入不是任何一個(gè)公司都能夠負(fù)擔(dān)的,卻是每一個(gè)公司都應(yīng)該及早想清楚的,過(guò)早投入的話(huà),對(duì)精力和資本消耗太大,不過(guò)如果之前缺乏考慮,后面就要做很多工作才能把之前錯(cuò)失的那些數(shù)據(jù)漏洞補(bǔ)回來(lái)。對(duì)于早期一直爭(zhēng)搶用戶(hù)市場(chǎng)、而無(wú)暇顧及數(shù)據(jù)應(yīng)用的滴滴快的來(lái)說(shuō),這恐怕也是寶貴的“經(jīng)驗(yàn)之談”了。

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