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中国通信大数据行业市场发展分析及商业模式与趋势预测研究报告(2025-2030版)

    中国通信大数据行业市场发展分析及商业模式与趋势预测研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:310136
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:通信大数据 大数据
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报告简介

本报告由中道泰和的资深专家和研究人员通过长期周密的市场调研,参考国家统计局、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、行业协会、51行业报告网、全国及海外专业研究机构提供的大量权威资料,并对多位业内资深专家进行深入访谈的基础上,通过与国际同步的市场研究工具、理论和模型撰写而成。全面而准确地为您从行业的整体高度来架构分析体系。让您全面、准确地把握整个通信大数据行业的市场走向和发展趋势。

本报告专业!权威!报告根据通信大数据行业的发展轨迹及多年的实践经验,对中国通信大数据行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析,并重点分析了我国通信大数据行业将面临的机遇与挑战,对通信大数据行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。是通信大数据企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动态,把握市场机会,正确制定企业发展战略的必备参考工具,极具参考价值!

报告目录

第一章 通信大数据基本概述

第一节 通信大数据相关概念

一、 通信行业的概念及特征

二、 通信运营商的内涵

三、 通信大数据的含义

第二节 通信大数据的价值

一、 通信大数据丰富而全面

二、 通信大数据准确性高

三、 通信大数据连续性强

第二章 2020-2025年国际通信大数据行业发展分析

第一节 2020-2025年国际通信行业发展综况

一、 全球通信设备产业发展分析

二、 全球电信服务行业支出情况

三、 全球通信巨头经营状况

四、 全球通信巨头盈利状况

五、 国际通信行业热点汇总

第二节 2020-2025年国际通信行业发展进程加快

一、 国际网络盲区逐步覆盖

二、 逐步推进电信互联网

三、 国际网络建设进展加快

四、 运营商加快物联网布局

五、 政府加快公共wifi建设

六、 5G通信市场趋势加快

第三节 2020-2025年国际通信大数据发展概况

一、 全球运营商布局大数据

二、 运营商大数据应用模式

三、 运营商大数据发展规模

四、 运营商大数据实践分析

五、 通信大数据成发展趋势

第四节 2020-2025年各国企业通信大数据发展动态

一、 美国

二、 日本

三、 德国

四、 法国

五、 西班牙

六、 意大利

第三章 2020-2025年中国通信大数据发展背景分析

第一节 宏观经济背景分析

一、 全球经济发展格局

二、 中国国民生产总值

三、 中国市场投资状况

四、 全球经济运行预测

第二节 政策背景分析

一、 “宽带中国”战略提出

二、 “中国制造”助力通信业

三、 互联网+推动通信业变革

四、 国家推进网络基础建设

五、 政府推动通信业贸易发展

六、 大数据行动纲领正式发布

七、 地区加快制定大数据规划

第三节 技术背景分析

一、 光纤容量进一步提升

二、 第四代移动通信技术

三、 5g技术研发获得突破

四、 hadoop技术迅速发展

第四节 行业背景分析

一、 通信行业发展现状分析

二、 通信行业用户规模分析

三、 通信行业网络设施建设

四、 通信行业区域发展概况

五、 通信服务行业的发展特点

六、 通信业标准修订内容公布

七、 通信服务业发展趋势分析

第四章 2020-2025年中国通信大数据行业发展动因分析

第一节 运营商发展亟待转型

一、 运营商营收放缓

二、 人口红利逐步消失

三、 市场竞争格局复杂

第二节 通信数据规模扩大

一、 手机产量规模增长

二、 移动终端用户递增

三、 我国网民规模总体上升

四、 移动互联网用户增加

第三节 通信技术研发取得进展

一、 新无线通信技术面世

二、 光通信研究获得突破

三、 量子通信技术新进展

第四节 大数据行业运行加速

一、 大数据创造新的商业模式

二、 非结构化数据增速提高

三、 大数据各环节要求提高

四、 大数据探索商业化发展

五、 大数据将逐步实现资产化

六、 大数据分析将成为发展重点

第五章 2020-2025年中国通信大数据行业发展分析

第一节 通信大数据产业结构分析

一、 通信大数据产业链的构成

二、 通信大数据产业链的参与者

三、 运营商大数据价值链分析

第二节 2020-2025年通信大数据行业发展综况

一、 通信大数据市场正式启动

二、 通信大数据服务中心落户

三、 通信大数据迎来发展机遇

第三节 2020-2025年移动通信大数据行业发展分析

一、 移动通信大数据的特征

二、 移动通信大数据发展现状

三、 移动通信大数据案例分析

四、 移动通信大数据面临的挑战

五、 移动通信大数据面临的机遇

第四节 通信大数据发展问题分析

一、 通信大数据的运营障碍分析

二、 通信大数据的发展瓶颈分析

三、 通信大数据的信息安全问题

四、 大数据隐私保护和法律问题

第五节 通信大数据发展对策分析

一、 逐步规范数据资产化

二、 构建和打造数据平台

三、 推进商业模式的转型

四、 提高大数据存储和处理技术

五、 明确通信产业相关应用目标

第六章 2020-2025年中国运营商大数据发展分析

第一节 运营商发展大数据的积极作用

一、 提升企业竞争力

二、 挖掘新的商业模式

三、 发挥大数据社会价值

第二节 2020-2025年运营商大数据市场调研

一、 运营商大数据的发展阶段

二、 运营商大数据市场发展综况

三、 运营商大数据业务发展现状

四、 运营商完善大数据运营系统

五、 运营商推进大数据对外运营

六、 运营商大数据发展成市场趋势

第三节 运营商转型发展状况分析

一、 通信行业转型层次深入

二、 转型改革红利持续释放

三、 运营商推进发展体系转型

四、 运营商开启流量经营时代

五、 非运营商体系逐步壮大

第四节 运营商探索数据价值转化

一、 运营商数据价值转化的意义

二、 大数据平台建设成发展关键

三、 大数据助力运营商转型发展

四、 运营商逐步挖掘大数据价值

五、 运营商完善大数据经营模式

六、 运营商迎来大数据发展机遇

第五节 运营商推进数据中心建设

一、 运营商加快数据中心布局

二、 中移动开展数据中心建设

三、 联通规划建设数据中心

四、 中国电信组建数据中心

第六节 运营商大数据技术方案分析

一、 建设思路

二、 目标效果

三、 架构方案

四、 配置方案

五、 方案评估

第七节 运营商大数据发展问题

一、 运营商大数据业务发展瓶颈

二、 运营商大数据的发展障碍

三、 运营商大数据发展的问题

第八节 运营商大数据发展对策

一、 运营商大数据需要微创新

二、 运营商应重视数据流量内容

三、 我国运营商大数据发展建议

四、 运营商大数据发展路径探析

五、 运营商大数据业务投资策略

六、 运营商大数据业务运营对策

第七章 中国通信大数据数据资产分析

第一节 数据资产的形成

一、 终端数据

二、 数据挖掘

三、 数据采集

四、 数据平台

第二节 运营商数据资产的特点

一、 主要特点

二、 数量丰富

三、 类型多样

四、 覆盖面广

五、 来源优势

六、 分析优势

第三节 运营商数据资产来源分析

一、 数据资产的产生途径

二、 业务支撑系统的数据

三、 网络系统产生的数据

四、 自有互联网产品的数据

第四节 运营商数据资产的利用方式

一、 数据资产利用模式

二、 创建数据产品

三、 塑造广告平台

四、 挖掘社会价值

第八章 中国通信大数据商业模式分析

第一节 通信大数据的商业模式综述

一、 通信大数据商业发展模式

二、 通信大数据的合作模式

三、 通信大数据的运行层次

第二节 运营商大数据的盈利模式分析

一、 推出差异化增值服务

二、 提供流量订购套餐

三、 与虚拟运营商合作

第三节 运营商大数据的商业模式

一、 传统运营

二、 第三方分析

三、 精准营销

四、 第三方合作

第四节 通信大数据商业化趋势分析

一、 电信数据逐步实现货币化

二、 运营商大数据对外运营加速

三、 运营商对外合作及运营推进

四、 运营商大数据商业化运营思路

第九章 2020-2025年中国通信大数据行业应用分析

第一节 通信大数据的应用综况

一、 通信大数据的应用场景

二、 通信大数据的应用概述

三、 通信大数据的内部应用

四、 通信大数据的外部应用

五、 通信大数据的应用效益

第二节 通信大数据的应用价值分析

一、 提升通信行业核心价值

二、 对内应用增强竞争力

三、 对外经营拓展业务模式

四、 加快完善通信市场营销

第三节 运营商大数据的具体应用分析

一、 网络管理和优化

二、 客户个性化营销

三、 客户关系管理

四、 企业运营管理

五、 数据商业化

第四节 运营商大数据的应用实践

一、 电商行业

二、 旅游行业

三、 广告行业

第五节 运营商大数据的应用方向分析

一、 流量经营精细化

二、 智能客服中心建设

三、 完善个性化服务

四、 提供对外数据服务

第六节 运营商大数据细分市场应用规模预测

一、 精准营销

二、 消费金融

三、 信息安全监测

第十章 2020-2025年通信运营商布局通信大数据

第一节 中国移动

一、 企业发展概况

二、 财务状况分析

三、 大数据布局状况

四、 完善大数据服务

五、 dpi数据设备分析

六、 扩大数据需求量

七、 大数据挖掘的障碍

第二节 中国电信

一、 企业发展概况

二、 财务状况分析

三、 大数据布局状况

四、 推出大数据产品

五、 制定大数据标准

六、 打造数据综合平台

第三节 中国联通

一、 企业发展概况

二、 财务状况分析

三、 大数据发展优势

四、 大数据应用领域

五、 大数据布局状况分析

六、 大数据发展历程及规划

七、 大数据跨行业的应用

八、 大数据的技术挑战

第十一章 2020-2025年通信设备企业涉足通信大数据

第一节 华为技术

一、 企业发展概况

二、 企业经营状况

三、 大数据解决方案

四、 推进大数据发展

第二节 中兴通信

一、 企业发展概况

二、 企业经营状况

三、 大数据解决方案

四、 加快大数据布局

五、 大数据中心建设

第三节 大唐电信

一、 企业发展概况

二、 企业经营状况

三、 大数据产品研发

第四节 亚信集团股份有限公司

一、 企业发展概况

二、 企业经营状况

三、 大数据应用平台

四、 大数据方案平台

五、 大数据发展优势

第五节 北京东方国信科技股份有限公司

一、 企业发展概况

二、 企业经营状况

三、 大数据分析方案

四、 大数据产品发布

五、 大数据投资前景

第十二章 通信大数据行业趋势预测及趋势预测分析

第一节 通信行业趋势预测分析

一、 通信行业趋势预测展望

二、 通信行业行业前景调研分析

三、 中国通信行业发展趋势

四、 通信产业技术发展趋势

五、 通信服务行业收入预测

六、 通信服务市场发展现状

第二节 通信大数据行业发展机遇分析

一、 通信大数据迎来黄金时代

二、 通信大数据覆盖范围拓宽

三、 通信大数据发展框架完善

四、 运营商大数据的发展机遇

五、 即时通信市场规模扩大

第三节 通信大数据趋势预测展望

一、 通信大数据市场趋势分析

二、 运营商大数据发展方向

三、 运营商大数据发展趋势

四、 运营商大数据市场规模预测

图表目录

图表:运营商的数据资产来源丰富

图表:2025-2030年全球IT行业支出预测

图表:2020-2025年五大通信厂商整体业务收入排名

图表:2020-2025年度业务总收入增长率

图表:2020-2025年五大通信厂商不同业务布局的收入占比

图表:2020-2025年五大通信厂商运营商业务收入排行

图表:2020-2025年五大通信厂商运营商业务年度增长率

图表:2020-2025年五大通信厂商中国地区运营商业务收入

图表:2020-2025年诺基亚和中兴的业务收入细分

图表:2020-2025年华为和中兴的消费业务收入对比

图表:华为消费者业务发展状况

图表:2020-2025年五大通信厂商营业利润率对比

图表:中兴利润情况

图表:国际运营商大数据发展实践

图表:国内生产总值及其增速

图表:全社会固定资产投资

图表:2020-2025年分行业固定资产投资(不含农户)及其增速

图表:话音业务和非话音业务收入占比变化情况

图表:移动通话量和移动电话用户同比增长各年比较

图表:移动短信量和点对点短信量各年比较

图表:移动互联网流量发展情况比较

图表:电信收入结构(固定和移动)情况

图表:固定与移动数据业务收入发展情况

图表:电信固定资产投资完成情况

图表:固定资产投资主要业务投资变化情况

图表:2020-2025年移动电话普及率各省发展情况

图表:各制式移动电话用户发展情况

图表:3g/4G用户发展情况

图表:2025-2030年中国dsp广告投放市场规模预测

图表:消费金融运营商大数据可提供商业模式

图表:2020-2025年中国信息安全产品市场规模预测图表

图表:2025-2030年中国信息安全检测市场规模预测

图表:2020-2025年中国移动公司综合收益表

图表:2020-2025年中国移动公司分地区收入情况

图表:2020-2025年中国移动公司分产品收入情况

图表:2020-2025年中国移动公司综合收益表

图表:2020-2025年中国移动公司分地区收入情况

图表:2020-2025年中国移动公司分产品收入情况

图表:2020-2025年中国电信总资产和净资产

图表:2020-2025年中国电信营业收入和净利润

图表:2020-2025年中国电信营业收入和净利润

图表:2020-2025年中国电信现金流量

图表:2020-2025年中国电信现金流量

图表:2020-2025年中国电信主营业务收入分行业、产品、区域

图表:2020-2025年中国电信成长能力

图表:2020-2025年中国电信成长能力

图表:2020-2025年中国电信短期偿债能力

图表:2020-2025年中国电信短期偿债能力

图表:2020-2025年中国电信长期偿债能力

图表:2020-2025年中国电信长期偿债能力

图表:2020-2025年中国电信运营能力

图表:2020-2025年中国电信运营能力

图表:2020-2025年中国电信盈利能力

图表:2020-2025年中国电信盈利能力

图表:2020-2025年中国电信公司综合收益表

图表:2020-2025年中国电信公司分地区收入情况

图表:2020-2025年中国电信公司分产品收入情况

图表:2020-2025年中国电信公司综合收益表

图表:2020-2025年中国电信公司分地区收入情况

图表:2020-2025年中国电信公司分产品收入情况

图表:华为大数据解决方案

图表:华为大数据产品选型

图表:2020-2025年中兴通讯主要财务资料

图表:2020-2025年中兴通讯非经常性损益项目及金额

图表:2020-2025年中兴通讯主营业务分行业、产品、地区情况

图表:2020-2025年中兴通讯主要会计资料及财务指标

图表:2020-2025年中兴通讯非经常性损益项目及金额

图表:2020-2025年中兴通讯主要财务资料

图表:2020-2025年中兴通讯主要会计资料及财务指标

图表:2020-2025年中兴通讯非经常性损益项目及金额

图表:中兴通讯用户画像解决方案功能框架

图表:2020-2025年大唐电信总资产和净资产

图表:2020-2025年大唐电信营业收入和净利润

图表:2020-2025年大唐电信营业收入和净利润

图表:2020-2025年大唐电信现金流量

图表:2020-2025年大唐电信现金流量

图表:2020-2025年大唐电信主营业务收入分行业、产品、区域

图表:2020-2025年大唐电信成长能力

图表:2020-2025年大唐电信成长能力

图表:2020-2025年大唐电信短期偿债能力

图表:2020-2025年大唐电信短期偿债能力

图表:2020-2025年大唐电信长期偿债能力

图表:2020-2025年大唐电信长期偿债能力

图表:2020-2025年大唐电信运营能力

图表:2020-2025年大唐电信运营能力

图表:2020-2025年大唐电信盈利能力

图表:2020-2025年大唐电信盈利能力

图表:2020-2025年亚信集团综合收益表

图表:2020-2025年亚信集团收入分地区资料

图表:2020-2025年亚信集团综合收益表

图表:2020-2025年亚信集团收入分地区资料

图表:2020-2025年亚信集团综合收益表

图表:亚信集团经营分析系统数据架构

图表:亚信集团大数据技术架构

图表:2020-2025年东方国信总资产和净资产

图表:2020-2025年东方国信营业收入和净利润

图表:2020-2025年东方国信营业收入和净利润

图表:2020-2025年东方国信现金流量

图表:2020-2025年东方国信现金流量

图表:2020-2025年东方国信主营业务收入分行业、产品、区域

图表:2020-2025年东方国信成长能力

图表:2020-2025年东方国信成长能力

图表:2020-2025年东方国信短期偿债能力

图表:2020-2025年东方国信短期偿债能力

图表:2020-2025年东方国信长期偿债能力

图表:2020-2025年东方国信长期偿债能力

图表:2020-2025年东方国信运营能力

图表:2020-2025年东方国信运营能力

图表:2020-2025年东方国信盈利能力

图表:2020-2025年东方国信盈利能力

图表:东方国信大数据分析产品架构

图表:2025-2030年全球sdn产业规模预测

图表:2025-2030年中国sdn市场规模预测

图表:2020-2025年中国通信设备并购数量与交易金额

图表:中国半导体进口金额

图表:2025-2030年中国IDC市场收入规模预测

图表:2020-2025年即时通信/手机即时通信用户规模及使用率

图表:2025-2030年运营商大数据市场规模预测

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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