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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
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13382173255(Karen郑老师)
课程背景| Course Background
这是一个互联的世界,点与点的数据的交换,线与线的信息的连接。如何理解你所看到的数据?如何探索数据的模式?如何寻找数据间的相关性?如何从你所有的数据中去挖掘商业机会?一切等待思考和解答……
本课程从实际的市场营销问题出发,构建数据分析与数据挖掘模型,以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍,通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征,挖掘客户行为特点,实现精准营销,帮助市场营销团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及运营决策。
课程收益| Program Benefits
1、了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用。
2、了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析。
3、熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法。
4、熟悉Excel数据分析工具,能够利用Excel和SPSS软件解决实际的营销问题(比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等)。
课程大纲| Course Outline
第一部分:大数据核心理念
问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?
1、大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维
2、大数据是探索事物发展和变化规律的工具
3、一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓
4、大数据的核心能力
发现业务运行规律及问题
探索业务未来发展趋势
5、从案例看大数据的核心本质
用趋势图来探索产品销量规律
从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
6、认识大数据分析
什么是数据分析
数据分析的三大作用
常用分析的三大类别
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
7、数据分析需要什么样的能力
懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
8、大数据应用系统的四层结构
数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
9、大数据分析的两大核心理念
10、大数据分析面临的常见问题
不知道分析什么(分析目的不明确)
不知道怎样分析(缺少分析方法)
不知道收集什么样的数据(业务理解不足)
不知道下一步怎么做(不了解分析过程)
看不懂数据表达的意思(数据解读能力差)
担心分析不够全面(分析思路不系统)
第二部分:数据分析过程
1、数据分析的六步曲
2、步骤1:明确目的--理清思路
确定分析目的:要解决什么样的业务问题
确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架
3、步骤2:数据收集—理清思路
明确收集数据范围
确定收集来源
确定收集方法
4、步骤3:数据预处理—寻找答案
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
5、步骤4:数据分析--寻找答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
6、步骤5:数据展示--观点表达
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
7、步骤6:报表撰写--观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
8、数据分析的三大误区
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第三部分:大数据营销概述
1、传统营销的困境与挑战
2、营销理论的变革
第一代:4P理论
第二代:4C理论
第三代:nPnC理论
3、大数据引领传统营销
4、大数据在营销中的典型应用
市场定位与客户细分
客户需求与产品设计
精准广告与精准推荐
……
5、大数据营销的基石:用户画像
6、客户生存周期中的大数据应用
第四部分:统计分析方法篇
问题:数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题?
1、数据分析方法的层次
基本分析法(对比/分组/结构/趋势/…)
高级分析法(相关/方差/验证/回归/时序/…)
数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/…)
2、基本分析方法及其适用场景
对比分析(查看数据差距)
演练:按性别、省份、产品进行分类统计
演练:如何提升用户消费能力
分组分析(查看数据分布)
案例:银行ATM柜员机现金管理分析(银行)
案例:排班后面隐藏的猫腻
案例:通信运营商的流量套餐的合理性评估(通信)
演练:银行用户消费层次分析(银行)
演练:呼叫中心接听电话效率分析(呼叫中心)
演练:客服中心科学排班人数需求分析(客服中心)
演练:客户年龄分布分析
结构分析(评估事物构成)
案例:用户市场占比结构分析
案例:物流费用占比结构分析(物流)
案例:用户收入结构分析
案例:动态结构分析
趋势分析(发现变化规律)
案例:破解零售店销售规律
案例:手机销量的淡旺季分析
演练:发现产品销售的时间规律
交叉分析(多维数据分析)
演练:用户性别+地域分布分析
演练:不同区域的产品偏好分析
演练:不同教育水平的业务套餐偏好分析
第五部分:用户行为分析-思路篇
问题:数据分析思路是怎样的?如何才能全面/系统地分析而不遗漏?
1、数据分析的思路
从KPI指标开始
从营销/管理模型开始
2、常用分析思路模型
3、用户消费行为分析(5W2H分析法)
WHY:原因
WHAT:产品
WHO:客户
WHEN:时间
WHERE:区域/渠道
HOW:支付方式
HOW MUCH:价格
案例:用户购买行为分析(5W2H)
第六部分:影响因素分析
营销问题:哪些是影响市场销量的关键因素?比如,产品在货架上的位置是否对销量有影响?价格和广告开销是如何影响销量的?
风险控制的关键因素有哪些?如何判断?
1、相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算)
相关系数
解读相关系数
案例:体重与腰围的相关分析
案例:推广费用与销售金额的相关分析
演练:家庭生活开支的相关分析
2、方差分析(影响关键因素分析,影响因素组合分析)
方差分析模型及适用场景
单因素分析/多因素分析
案例:终端陈列位置对销量的影响分析
案例:广告形式、地区对销量的影响因素分析
3、列联分析(影响关键因素分析)
交叉表与列联表
卡方检验的原理
案例:套餐类型与客户流失是否有关系?
第七部分:销量预测分析
营销问题:如何预测未来的产品销量?如果产品跟随季节性变动,该如何预测?新产品上市,如果评估销量上限及销售增速?
1、销量预测与市场预测模型介绍
时序预测
回归模型
季节性预测(相加/相乘模型)
产品预测(珀尔曲线/龚铂兹曲线)
2、回归模型
回归模型用于因素影响判断
回归模型原理及适用场景
解读回归方程的五步法
案例:营销费用预算分析(推广费用与销售额的回归分析)
3、寻找最佳回归拟合线来判断和预测(模型优化思路)
如何判断是否可以用回归分析来作预测
如何判断线性回归的预测准确性
如何判断自变量对目标变量是否有显著影响
如何处理异常数据(残差与异常值排除)
如何进行非线性关系检验
如何进行相互作用检验
如何检验误差项
案例:汽车销量预测分析
案例:工龄、性别与销量的回归分析
4、季节性预测模型
季节性回归模型的参数
常用季节性预测模型(相加、相乘)
案例:美国航空旅客里程的季节性趋势分析
案例:产品销售季节性趋势预测分析
5、S曲线与新产品销量预测
如何评估销量增长的拐点
珀尔曲线与龚铂兹曲线
案例:如何预测产品的销售增长拐点,以及销量上限
6、自定义模型(如何利用规划求解进行自定义模型)
案例:如何对客流量进行建模及模型优化
第八部分:客户行为预测
问题:如何评估客户购买产品的可能性?如何预测客户的购买行为?如何提取某类客户的典型特征?如何向客户精准推荐产品或业务?
1、分类模型概述
2、常见分类预测模型
3、逻辑回归模型
逻辑回归模型原理及适用场景
逻辑回归种类:二元/多元逻辑回归
如何解读逻辑回归方程
案例:如何评估用户是否会购买某产品(二元逻辑)
消费者品牌选择模型分析
案例:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群?(多元逻辑)
4、分类决策树
问题:如何预测客户行为?如何识别潜在客户?
风控:如何识别欠贷者的特征,以及预测欠贷概率?
客户保有:如何识别流失客户特征,以及预测客户流失概率?
决策树分类简介
如何评估分类性能?
案例:美国零售商(Target)如何预测少女怀孕
案例:商场酸奶购买用户特征提取
案例:客户流失预警与客户挽留
案例:识别拖欠银行货款者的特征,避免不良货款
案例:识别电信诈骗者嘴脸,让通信更安全
第九部分:市场细分模型篇
问题:我们的客户有几类?各类特征是什么?如何实现客户细分,开发符合细分市场的新产品?如何提取客户特征,从而对产品进行市场定位?
1、市场细分的常用方法
有指导细分
无指导细分
2、聚类分析
如何更好的了解客户群体和市场细分?
如何识别客户群体特征?
如何确定客户要分成多少适当的类别?
聚类方法原理介绍
聚类方法作用及其适用场景
聚类分析的种类
K均值聚类(快速聚类)
案例:移动三大品牌细分市场合适吗?
演练:宝洁公司如何选择新产品试销区域?
演练:如何评选优秀员工?
演练:中国各省份发达程度分析,让数据自动聚类
层次聚类(系统聚类):发现多个类别
R型聚类与Q型聚类的区别
案例:中移动如何实现客户细分及营销策略
演练:中国省市经济发展情况分析(Q型聚类)
演练:裁判评分的标准衡量,避免“黑哨”(R型聚类)
两步聚类
3、客户价值评估与RFM模型
问题:如何评估客户的价值?如何针对不同客户采取不同的营销策略?
RFM模型,更深入了解你的客户价值
RFM的客户细分框架理解
RFM模型与市场策略
RFM模型与活跃度
演练:“双11”淘宝商家如何选择客户进行促销
演练:结合响应模型,宜家IKE实现最大化营销利润
第十部分:客户价值分析
营销问题:如何评估客户的价值?不同的价值客户有何区别对待?
1、如何评价客户生命周期的价值
贴现率与留存率
评估客户的真实价值
使用双向表衡量属性敏感度
变化的边际利润
案例:评估营销行为的合理性
2、RFM模型(客户价值评估)
RFM模型,更深入了解你的客户价值
RFM模型与市场策略
RFM模型与活跃度分析
案例:客户价值评估与促销名单
案例:重购用户特征分析
第十一部分:产品推荐模型篇
问题:购买A产品的顾客还常常要购买其他什么产品?应该给客户推荐什么产品最有可能被接受?
1、常用产品推荐模型
2、关联分析
如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售
案例:啤酒与尿布、飓风与蛋挞
关联分析模型原理(Association)
关联规则的两个关键参数
a)支持度
b)置信度
关联分析的适用场景
案例:购物篮分析与产品捆绑销售/布局优化
案例:理财产品的交叉销售与产品推荐
3、协同过滤
第十二部分:客户需求分析
营销问题:如何评估客户购买产品的可能性?或者说,影响客户购买意向的产品关键特性是什么?
1、逻辑回归模型
逻辑回归模型原理及适用场景
评估客户购买产品的概率
案例:杂志社订阅模型
消费者品牌选择模型分析
案例:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群?
2、离散选择分析
如何评估客户购买产品的概率
如何指导产品开发?如何确定产品的重要特性
如何评估品牌价值
竞争下的产品动态调价
如何评估产品的价格弹性
案例:产品开发与设计分析
案例:品牌价值与价格敏感度分析
案例:纳什均衡价格
第十三部分:客户价值分析
营销问题:如何评估客户的价值?不同的价值客户有何区别对待?
3、如何评价客户生命周期的价值
贴现率与留存率
评估客户的真实价值
使用双向表衡量属性敏感度
变化的边际利润
案例:评估营销行为的合理性
4、RFM模型(客户价值评估)
RFM模型,更深入了解你的客户价值
RFM模型与市场策略
RFM模型与活跃度
案例:淘宝客户价值评估与促销名单
结束:课程总结与问题答疑。
讲师背景| Introduction to lecturers
讲师:傅一航
傅一航,华为系大数据专家。
计算机软件与理论硕士研究生(研究方向:数据挖掘、搜索引擎)。在华为工作十年,五项国家专利,在华为工作期间获得华为数项奖项,曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目,对大数据技术有深入的研究。
傅老师专注于大数据分析与挖掘、机器学习等应用技术,以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题。
1、让管理更高效:将大数据应用于企业管理,用大数据探索企业发展规律和行业发展趋势,有效预判市场变化和需求,基于规律和预判来进行管理决策,并实现组织架构演变、人才新技能培养、生产流程优化,以及服务效率提升,最终匹配市场未来的变化需要,提升企业管理效率。
2、让决策更科学:将大数据应用于运营决策,用大数据呈现企业整体经营状况,诊断运营问题和风险,找到业务短板,全面理解组织、产品、人员、营销、财务等要素间的相关性,实现企业资源的最优化配置,提升科学决策能力。
3、让营销更精准:将大数据应用于市场营销,解决营销中的用户群细分和品牌定位,客户价值评估,分析用户需求,产品设计优化,产品最优定价等实际问题,实现精准营销和精准推荐,以最小的营销成本实现最大化的营销效果。
傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、电商、互联网、制造业、政府等领域。傅老师的课程最大特色:实战性强!“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”。以商业目标为起点,基于实际的业务应用场景(明确目的),搭建全面系统的业务框架和分析维度(分析思路),选择最合适的方法(分析方法),深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),对分析结果进行有效的解读(数据可视化),最终形成具体的业务建议,实现业务分析/数据分析的闭环。
重思路:数据思维+分析框架;
重体系:分析维度+分析过程;
重实战:分析方法+分析模型+分析工具;
重落地:可视化+数据解读+业务策略。
董事长总经理高管的课程:
《数字化战略与商业变革》
《大数据思维与应用创新》
《大数据产业现状及应用创新》
《领导干部的大数据思维与决策》
大数据市场营销的课程:
《大数据时代的精准营销》
《“数”说营销----大数据营销分析实战与沙盘》
《市场营销大数据分析实战培训》
《大数据助力市场营销与服务提升》
大数据分析应用类的课程:
《大数据分析综合能力提升实战》
《大数据建模与模型优化实战培训》
《大数据挖掘之SPSS工具入门与提高》
《金融行业风险预测模式实战培训》
大数据分析语言Python课程:
《Python开发基础实战培训》
《Python数据分析与可视化实战》
《Python数据建模与模型优化实战》
《Python数据挖掘专题分析》
《Python机器学习算法实战》
《Python RPA办公流程自动化》
傅老师曾提供过培训咨询服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、政府等行业,其中包括中移动、华为、施耐德、富士康、平安集团、中国银行、西部航空、广州地铁、东风日产、广州税务、良品铺子、中冶赛迪、埃森哲、海天集团、正泰电器等公司和单位。
银行/邮政/保险/证券等金融行业培训客户
中国银行:《大数据变革与商业模式创新》《大数据时代的精准营销》
中信银行:《大数据分析与挖掘综合能力提升》《Python风险预测建模》
招商银行:《大数据分析综合能力提升》《数说营销》《Python数据分析》
平安银行:《大数据思维与应用创新》《数说营销》《Python数据分析》
广发银行:《大数据下的精准营销》《大数据分析综合能力提升》
光大银行:《大数据分析与数据挖掘应用》《大数据时代下的精准营销》
交通银行:《大数据时代的精准营销》《数说营销实战》
建设银行:《大数据思维与应用创新》
浦发银行:《大数据时代下的精准营销》
农业银行:《大数据分析综合能力提升》《Python数据分析、数据建模》
民生银行:《Python数据建模与模型优化》
农商行:《大数据分析综合能力》《Python数据分析》《Python数据建模》
微众银行:《大数据分析综合能力提升》
广东邮政:《大数据分析与挖掘综合能力提升》《大数据建模与模型优化》
广西邮政:《大数据思维与应用创新》
山东邮政:《大数据思维与应用创新》
平安集团:《大数据思维与应用创新》
平安产险:《大数据分析综合能力提升》《大数据建模与优化》
平安人寿:《大数据分析与应用实战》《大数据思维与应用创新》《大数据时代下的精准营销》
平安医保科技:《大数据思维与应用创新》
天安财险:《大数据思维与应用创新》
中华人寿:《大数据思维与应用创新》
太平洋保险:《大数据分析综合能力提升》
广电银通:《大数据综合能力提升》
安信证券:《大数据时代下的金融发展》
平安普惠:《Hadoop解决方案技术培训》
广汽理汇:《大数据思维与数据分析实战》
金融壹帐通:《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》
陆金所:《大数据分析综合能力提升》
中金所:《大数据思维与应用创新》
马上消费金额:《数说营销实战》
易鑫集团:《大数据分析综合能力提升》
五矿经易期货:《大数据分析综合能力提升》
杭州银货通科技:《大数据产业发展及应用创新》
中邮金融科技:《Python基础与数据分析》
……
制造行业培训客户
施耐德:《大数据分析》《大数据挖掘》《大数据建模及优化》
富士康:《大数据分析综合能力提升》
中冶赛迪:《Python数据分析》《Python数据建模》
正泰电器:《大数据分析实战》《大数据建模及优化》
海天集团:《大数据分析实战》《大数据思维与可视化》
ABB:《大数据分析实战培训》
延峰海纳川:《Python基础与数据分析》《Python数据建模》《RAP办公自动化》
昌硕科技:《大数据分析实战》
村田电子:《大数据分析综合能力提升》
博西家用电器:《大数据思维与应用创新》
深圳YKK吉田拉链:《大数据分析综合能力提升》
雅图仕:《大数据分析综合能力提升》
索菲亚:《大数据分析综合能力提升》
沁园:《大数据分析综合能力提升》
浦林成山:《大数据思维与应用创新》
翔路腾龙:《大数据产业现状及应用创新》
泰科:《大数据思维与应用创新》
万家乐:《Python基础与数据分析》
亿力机电:《大数据思维与应用创新》
深圳大疆:《数说营销》
一汽解放锡柴:《大数据思维与应用创新》
通信/运营商行业培训客户
华为技术:《话务量预测与排班管理》
联通研究院:《大数据预测建模优化》《Python数据分析》
北京联通:《大数据分析综合能力提升》《数说营销》《数据挖掘专题分析》
广州电信:《大数据时代的精准营销》
北京电信:《大数据分析综合能力提升》
香港电信:《大数据精准营销实战》
上海电信:《渠道大数据分析与挖掘思路及方法》两期
河北电信:《数据化运营下的大数据分析综合能力提升实战》
南京电信:《大数据视图支撑精准化营销》
佛山电信:《数据挖掘技术及其应用培训》
泉州电信:《大数据挖掘、信息分析及应用培训》
湖北联通:《大数据分析与商业智能》
广东联通:《数据分析与数据挖掘实战培训》两期
江苏联通:《大数据分析综合能力提升》
吉林联通:《大数据分析综合能力提升-中级》
乌鲁木齐联通:《大数据分析综合能力提升》
上海移动:《大数据分析与挖掘、建模及优化》叁期
浙江移动:《大数据分析与数据挖掘应用实战》
江苏移动:《大数据精准营销技能提升实战》
深圳移动:《大数据分析综合能力提升》
广西移动:《大数据发展趋势及在公司营销领域的应用》
辽宁移动2期:《数据分析方法与经营分析技巧》
泉州移动3期:《数说营销—市场营销数据分析与挖掘应用》
德阳移动2期:《大数据挖掘与建模优化实战培训》
浙江移动:《大数据产品营销能力提升》
四川移动:《大数据分析与挖掘综合能力提升》
吉林移动:《数据分析与数据挖掘培训》;
贵州移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》
海南移动:《基于大数据运营的用户行为分析与精准定位》
山东移动:《大数据分析综合能力提升》
深圳移动:《大数据在行业内外的应用》
中国移动终端公司:《大数据分析综合能力提升培训》
中山移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》
东莞移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》
成都移动:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘》
眉山移动2期:《大数据分析综合能力提升》
云浮移动:《大数据挖掘和信息提炼专项培训》
阳江移动:《小数据·大运营--运营数据的分析与挖掘》
德阳移动:《电信运营商市场营销数据挖掘应用典型案例》
陕西在线:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》
四川在线:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》
大连移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》
内蒙古移动:《大数据分析与Hadoop大数据解决方案》
贵州中移通信:《SPSS数据分析与数据挖掘应用实战》
天翼爱音乐:《大数据分析综合能力提升》
……
能源电力交通物流培训客户
西部航空:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》
贵宾公司:《市场营销数据的分析》
海南航空:《利用大数据营销提升航线收益》
南方航空:《大数据精准营销实战》
深圳公交集团:《大数据与智慧交通》
东风日产:《大数据分析与挖掘综合能力提升》
柳州上汽五菱:《大数据下的精准营销实战》
东风商用:《数说营销实战》
东风出行:《大数据思维与应用创新》
广州地铁:《大数据分析与数据挖掘培训》两期
富维江森:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》
保时捷:《大数据思维与应用创新》《大数据分析实战》
忻州供电局:《大数据思维与应用创新》
延长壳牌:《大数据分析与挖掘综合能力提升》
宝鸡国电:《大数据分析与挖掘》两期
宁夏国电:《大数据思维与应用创新》两期
云南电网:《大数据时代下的精准营销》
天津国电:《大数据分析综合能力提升》
上海城投水务:《大数据思维与应用创新》
深圳水务:《大数据思维与应用创新》
中海油:《大数据分析实战》
神南矿业:《大数据产业发展与应用创新》
珠海港兴:《大数据思维与应用创新》
神南矿业:《大数据产业发展与应用创新》
安能物流:《大数据分析综合能力提升》
顺丰速运:《大数据分析综合能力提升》《数据精准营销实战》
……
直销/零售/电商/互联网等行业培训客户
良品铺子:《大数据分析综合能力提升》两期
周大福:《大数据分析与挖掘实战培训》
新时代:《问题的挖掘、分析—数据分析技巧》两期培训
深圳欣盛商:《电商大数据分析》
无限极:《大数据分析综合能力提升》两期
欧莱雅:《Python根因分析与预测》
玫琳凯:《大数据思维与应用创新》《大数据分析实战》
上海找钢网:《大数据思维与应用创新》
顶新国际:《大数据思维与应用创新》
华润集团:《大数据时代下的精准营销》
壹药网:《大数据思维与应用创新》
其他行业部分培训客户
埃森哲:《Python基础与数据分析》《Python数据分析与可视化》《RAP流程自动化化》
岭南集团:《大数据时代下的精准营销》
赣州监狱:《大数据思维与应用创新》叁期
贵州中烟:《互联网+时代的大数据思维》
广州税务:《大数据分析与挖掘实战》叁期
西部数据:《大数据分析综合能力提升》
文思海辉:《大数据分析综合能力提升》
内蒙古社科联:《大数据思维与应用创新》
深圳会展中心:《大数据价值实现与应用创新》
重庆国际复材:《大数据思维与应用创新》
挑战牧业:《大数据分析综合能力提升》
广东立白:《大数据分析综合能力提升》
……
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。
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现有内训课
现有在线课程
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OFFLINE BUSINESS
高层团队引导工作坊
中层管理内训
基层管理内训
人才梯队建设咨询项目
工厂运营咨询项目
TTT内训师咨询项目
领导力公开课
精益智造公开课
个人效能公开课
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