预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据； 4、 支持方便的界面等级显示方式，在不同界面均能方便的区分不同的等级，便于管理视野 的日常落地。 7/70 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3. 从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 8/70 智慧运维平台建设方案 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能力，使符合用户管理实践的事后考核报为可能。 智慧运维平台贯彻时段管理的理念，提供了拓扑上整体的 CPU 趋势分析，对近几周的整体性

根据条件决定由外销人员或内销人员进 行继续跟进 ，最终完成线索的生命周期 管理 统一客户关系管理 l CRM 系统拥有强大的自动化管理的能力 ，可以 详细记录客户的基本信息、关注产品、销售业务 等具体的信息 ，而且这些资料都可以根据情况 进 人员管理 系统自动推荐 , 方便找出可能认 识 的潜在客户 , 同时记录员工、客 户、 合作伙伴的关系链 项目管理 精准监控项目的各个阶段流程节点 名、分享、、签到等行为 行为轨迹 记录并洞察客户所有可追踪的交 互行为 , 助力销售成单 阅读内容 追踪客户阅读查看内容 , 自动 添 加内容标签 , 洞察粉丝关注 偏好 客户画像体系 最小颗粒度洞察 , 第一次真正了解您的客 户 关注偏好 真实信息 互动历史 阅读内容 数据加工引擎 行为 : 查看公众号 行为 : 下载资料 行为 : 扫描二维码 行为 : 填写表单 / 行为 : 数据加工引擎实时运算 , 精准匹配客户行为或属性打标签 , 支持灵活设置标签规则 , 快速响应业务 需求 数据 运算 客户标签体系 建立多维标签体系 , 自动分析客户特 征 张小明 江苏省 南京市 # 关注新材料 # 参与活动 x2 # 白皮书 # 领取红包 x3 # 硬脂酸锌 # 重要客户 # 南京地区 # 来自官网 i 规则 群体画像以个体画像为基础 , 展现群体的共同特 征

·····················03 1.1 数据沉淀不及时、不安全、不连贯？CRM 破解治理挑战 ·······································04 1.2 识别三大误区、关注五大要点，提升数据治理成功率 ········································06 1.3 多维度评估治理成效，实时调整推进项目成功 ············· 理，安全沉淀数据信息，深入挖掘数据价值，提升业务洞 察力。 ◎ 经销商通过销售易提供的订货商城自助下单，订单 明细自动沉淀 销售易NeoBI将可视化报表嵌入商机阶段，帮助 业务深度洞察客户情况 识别三大误区、关注五大要点，提升数据治理成功率 数据治理是系统性工程，涉及企 业的各个部门，绝不是短期内可 以完成的任务。与体系建设或流 程优化不同，后者可能在完成当 天便能见到效果，而数据治理需 要长期的规划与执行。 面。领导层要认识到数据治理的长期战略意义，将其与企业的整体战略相结合，确保资源 的合理配置与执行力度。唯有自上而下的战略定力，才能破除部门壁垒形成治理合力。在 项目的规划落地阶段，一把手需要尤为关注以下5方面，提升项目成功率： 识别三大误区，提前规避数据治理风险 关注五大核心要点，提升数据治理项目成功率 CEO 销售易2024 年通过访谈、问卷及投票等方式，对制造、高科技、医疗器械等行业的500+大中型企业CIO展开深度

部集中执行。 （详见后页权限分置表）  集成类物料、服务通过分散执行，达到快速响应市场，满足 局部需求的目的（必须在受控范围内） 集中 认证 & 选择 集中履行和分散履行相结合 特别关注：基于我司的形成和发展历史，考虑不同业务单元 （事业部和子公司）的发展程度和利益诉求，选取合适的采 购模式，如生产类、工程服务采购可分阶段完成采购业务的 集中整合。 5. 建立全公司集中管控、集中（适度）认证 前瞻性的向适合我司的主流供应商汇聚，排除低资质供应 商； 4. 全面杜绝“关联供应商” （除非获得董事会授权） 5. 规则在先、操作在后，例外情况，集体决策。 17 价值采购 1. 聚焦客户（客户）需求； 2. 关注竞争对手业务模式和交付策略； 3. 采购策略与业务策略匹配，实现综合采购竞争优势； 4. 交付及时、端到端成本最优； 5. 对采购成本进行精细化管理； 6. 建立分类别、分层级、分区域的供应商资源管理体系。 流程的有效性和遵从性持续得到 改善。  我司公司（采购）形成有效的流 程管理、监督、运行机制。  建立全公司范围内统一的流程管理体系  授权清晰，控制合理  我司未来采购流程体系的设计，关注从需求、采购到付款的全流程建设，尤其关注供应商认证、选择及绩效管理等战略性采购层面的流程设计和落地 2019Q4 2020Q4 2021Q4 43 需求审批 认证 采购 验收 付款

根据业务需求充分利用所有可用的功能，同时密切关注CRM市场上变化的动态和趋势。 如果企业认为CRM实施完成之后，工作就结束了，那就错了。这才是刚刚开始而已。 这里有8个实用的技巧，可以帮助企业更好的使用CRM系统，改进工作效率，并为企业的 投资获得更高的回报。 8 技巧 成功实施CRM系统 客户关系管理（CRM）软件的全球市场 到2020年预计将达到484亿美元 因为企业越来越关注客户的高流失率... M系统的复杂性。 保持专注！问问你自己：“这些功能真的可以为我的业务增值吗？” 这里还有一些需要记住的要点： 永远不要让供应商定义您的业务需求。 与不同部门的员工交谈，了解他们的核心业务和关注点。 当供应商说一些“相信我，这就是你的业务需要的功能！”等类 似的话时，不要被这些说辞所迷惑。自己亲自尝试功能，并最终 决定。 只部署那些真正对你的业务有用的功能，确保不会花额外的钱去 做没有必要的事情 创建自定义报表，分析想要了解的指标 充分使用报表、仪表板和预测模块 60% 成功实施CRM系统的8个技巧 Zoho CRM资源 12 审核.改进.再造 技巧 #8 最后一个要点是：时刻关注市场上的趋势，并确保你的CRM系统支持最新的功能。密切关注 CRM供应商关于主要功能的更新，永远保持同一套功能而没有任何改进是非常不明智的。不 能用一套过时的CRM系统来满足客户的期望。如果没有创新和改进，那么最终结果是把客户

预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据； 4、 支持方便的界面等级显示方式，在不同界面均能方便的区分不同的等级，便于管理视野 的日常落地。 1.2.2.落实管理经验积累 从本世纪初，企业用户开始重视 IT 环境的运维管理，10 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3.从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 厂商技术的不断提高，设备的告警越来越少，特别是一些新建机房，可能一个月也不能没有几个 告警事件，难道运维就不再重要了吗?恰恰相反，当设备故障减少后，正好为 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能力，使符合用户管理实践的事后考核报为可能。 智慧运维平台贯彻时段管理的理念，提供了拓扑上整体的 CPU 趋势分析，对近几周的整体性

谁在使用大数据？ 大数据平台产品建设和应用方案 调研报告 - 大数据使用和分析的目标 53% 关注客户 40% 关注运 营 7% 关注财务 全球企业使用数据和分析的目标 获得客户和提升体验 运营销量 财务和风险管理 使用数据和 分析改进客 户体验 59% 关注客户 34% 关注运营 7% 关注财务 中国区使用数据和分析的目标 获得客户和提升体验 运营销量 使用数据和分 析 改进客户体验 85% 企业数据架构无法适应 数据量和复杂性增长的需求 98% 98% 企业无法及时、准确地 为业务提供正确的信息 大数据平台产品建设和应用方案 性能 灵活 共享 价值 安全 关注要素 大数据关注要素  关键功能点  多级团队管理  资源开通和隔离  数据安全和隔离  程序管理和调度  数据查询分析  数据开放共享  数据隐私保护 大数据平台产品建设和应用方案

接口 个人工作台 综合报表 工单管理 服务运营 服务转换 日常任务 服务台 知识管理 问题管理 事件管理 变更管理 发布管理 服务请求 配置管理 值班管理 作业计划 待办任务 个人关注 流程引擎 缓存管理组件 缓存管理组件 流程设计器 规则管理组件 数据访问组件 表单设计器 日志管理引擎 通知管理组件 搜索组件 协议传输组件 文件管理组件 扩展框架 异常处理组件 识的保护 知识管理——全面灵活的文档管理 知识管理——有效的知识管理体系 系统通过关注、订阅、推荐、通知 等机制，打造一个以知识为核心的社区平 台，让用户在边学习、边交流，通过知识的传递，普遍提高员工的技能水平，其 内容包括： •用户可以订阅关心的分类，定期接收到该分类的最新知识； •用户可以关注特定的知识，关注后能够收到该知识的评论以及变更通知； •能够推荐知识给特定的人或组织； •能够

上班 中午 - 下午 下班前 梳理“一天之旅” 识别每个用户的工作场景 汇总场景列表： 同时形成集团、事业部 销售公司层面 的分层场景集合 以用户出发，结合场景 梳理业务流程环节，并关注： • 流程环节：当前的流程环节是否责任清晰、边界明确、易于操作 • 操作步骤：如何优化报账平台单据界面更便捷使用和操作 • 系统功能：从用户使用和自动化作业的视角，需要优化哪些功能 汇总形成流程优化需求清单： 接收业务咨询及处理流程 问题管理流程 共享信息平台 1 2 4 5 受理业务投诉及处理流程 3 问题升级处理  问题升级  处理问题  关注业务咨询的便捷性、处理 时效性  注重一线客服专员能力提升  关注业务操作效率与服 务满意度的平衡 迁移后 运营初期 提升期 成熟期 起始点 • 通过客服转接至各循环对接 人 • 线下咨询各循环对接人或共 线下咨询各循环对接人或共 享会计 • 通过客服热线咨询或转接 • 通过系统线上咨询 • 线下咨询各循环对接人或共 享会计 • 通过客服热线咨询 • 通过系统线上咨询  关注业务咨询的便捷性及处 理时效性  关注业务咨询的便捷性、处理时效性  增加系统咨询途径  注重一线客服专员能力提升 共 享 客 服 发 展 历 程 客 服 管 理 体 系 框 架 长期持续 20 以

利用机器学习算法对提取的信息进行相似性 计算和权重分配。系统会根据职位需求的不同，对候选人的各项信 息进行加权处理，确保最符合职位需求的候选人能够被优先推荐。 例如，对于一个高级软件工程师的职位，系统可能会更关注候选人 的编程语言熟练度、项目经验和团队领导能力，而在一个初级职位 的匹配中，教育背景和基础技能可能被赋予更高的权重。 为了进一步提升匹配精度，Deepseek 还引入了上下文理解和 领域知 可以无缝对接企业的招聘流 程，减少人力和时间成本。同时，Deepseek 的算法具备持续学习 和优化的能力，随着数据的积累和反馈的增多，其匹配准确性和效 率将不断提升。 为了保证技术的可行性，以下关键点需要特别关注：  数据处理能力：Deepseek 能够处理包括 PDF、Word 等多种 格式的简历文件，确保信息提取的完整性。  匹配准确性：通过构建精细化的模型，Deepseek 能够准确匹 配 为了进一步提升操作效率，Deepseek 还提供了多种自定义功 能。HR 人员可以根据企业具体需求，灵活调整筛选标准和权重， 甚至可以根据不同岗位设置不同的筛选模板。例如，技术岗位可以 更注重专业技能和项目经验，而管理岗位则可能更关注领导能力和 沟通技巧。这种灵活性使得 Deepseek 能够适应不同企业的多样化 需求。 在数据管理方面，Deepseek 也表现出色。系统可以自动生成 详细的筛选报告，包括候选人的基本信息、评分、匹配度等数据。