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传统制造企业营销管理数字化面临的挑战
销售目标制定缺乏科学依据
没有清晰的数据来源对业务进行分析支撑，存在拍脑袋现象，导致目标制定不准确、策略不精准
销售过程管理缺乏数据支撑
缺乏对销售业务过程的全透明管理，不清楚当前业绩到什么程度，对业绩结果的分析流于表面
业务数据查询分析效率低
业务数据存在多系统，不方便一线整合使用；销售业绩数据整合、清洗、合并依赖线下处理
制造业数字化营销分析与管理解决方案
基于指标模型与营销管理分析体系，落地营销数据模型，构建以发现问题→定位问题→根因分析→业务优化为核心的四层架构呈现销售业务全貌
制造业数字化营销分析与管理应用场景
- 营销管理
- 市场分析
- 销售管理
- 渠道管理
- 客户管理
- 产品分析
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多业务线销售业绩状况全掌控
通过对不同事业部营销重点指标如市场覆盖、销售任务达成、渠道分析、商务分析、销售收入的监控分析，可使各事业线层级领导更直观、全面、多维的看到总体营销概况。
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分析市场需求和竞争态势，寻找差异化优势
通过对整个市场重点指标如市场覆盖、销售任务达成、商务分析、市场份额等，可使各事业线层级领导更直观的看到总体市场概况和竞争情况，寻找差异化优势。
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销售业绩状况全掌握
通过从时间、区域、产品类型等维度监控目标达成情况，明确当前销售任务达成进度，协助销售领导及时调整跟进策略。过程业绩监控，及时调整销售策略
赛马模型
业务查询
订单执行全流程监控预警，稳步提升交付能力
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经销商出货实时跟踪及业绩分析
通过分析经销商的提货量、出货量、库销比、销售业绩等关键指标，展示各经销商的库存及出货情况，协助进行渠道管理，提升渠道力。
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2B、2C客户管理分析
分析2B及2C客户的各项指标，构建客户画像，制定对应跟进策略，为精准营销提供科学依据。2B客户：多维度分析，实现精准营销
2C客户：发掘潜在优质客户，降低客户流失
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分析定位高价值产品，制定精准营销策略
通过从国际、国内各地区、时间、组织机构、产品类型等维度，分析不同各产品线的销售金额、销售量、成本、净利润和利润贡献等情况，从利润和销量中对产品进行定位，寻找高利润高销量的产品，开展不同的产品销售政策。
制造业数智化营销分析与管理解决方案价值
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