自動營銷系統源碼

① 智能營銷筆記本好還是智能營銷系統好

智能營銷筆記本只是在普通筆記本裡面加入了一些營銷軟體而已

② 最新微信全民營銷系統源碼哪有哇

看下小豬cms好像有源碼版本的，又是微信最早的那批開發商，

③ 微信第三方營銷系統源碼哪有好的求推薦

黑衣路人 教你營銷廣告：
如何做出走心的好營銷廣告？

黑衣路人 認為酒香也怕巷子深，所以廣告在現代商業里變得越來越重要，那什麼樣的廣告才能算是一條好廣告呢？美國著名的文案大師休格曼說，廣告想要有效果，必須要有能捕獲消費者的幾種心理誘因，咱們一起來聽聽。

第一個心理誘因是建立參與感。回憶這樣一個場景，當你去商場購物的時候，賣衣服的導購員會建議你試穿，賣食品的老闆也經常讓你試吃，如果你一開始就拒絕， 那你肯定不會買，但一旦你試穿或者試吃後，你購買這個商品的概率就大大增加了，商家的這種行為就是為用戶建立參與感。好的廣告也是這樣，如果你仔細觀察就 會發現，越是吸引人的廣告，往往就越給用戶建立參與感。比如說有這么一條跑車的廣告，我念給你聽聽，「駕駛這輛新車去逛一圈，感受下炎熱的傍晚駕駛時風吹 過你頭發的感覺，把油門一腳踩到底，嘗一下瞬間被沖擊力頂到座椅背後的滋味，看一下精美的電子顯示屏，這是這款跑車帶給你的速度」，怎麼樣，聽我說完你是 不是感覺自己在夕陽下開著這款跑車？這就是用語言或者畫面為用戶建立參與感。

第二個心理誘因是建立權威。黑衣路人 覺得人本能的心理傾向就是相信專業和權威，比如說一個數碼小白想去買一個電腦，他一定會先問問身邊懂電腦的朋友該怎麼買，能不能陪 他一起去，告訴他各種型號的區別，最好連買哪個都幫他決定好。再比如有時候我們去買西瓜，都要慣性的問老闆這個西瓜甜不甜。所以商家給產品做廣告，很重要 的一點就是塑造專業權威感，比如你可以在廣告里列很多數字參數做對比，來顯示自己的專業。小米手機就經常在發布會上這樣做，然後得出自己行業地位領先的結 論，這也確實增加了消費者對品牌的信任感。

第三個心理誘因是建立聯系，就是把客戶已經知道的東西跟你的產品聯系起來，這樣就消費者才會更容易接受。比如說煙霧探測器剛剛面市的時候，很多人不知道這 個東西是干什麼的。廠商在打廣告的時候就說，這個產品是「天花板上敏銳的鼻子」，一聞到家裡的煙霧就會發出警報。這個人性化的類比一出現，立刻就拉近了產 品和客戶之間的距離。還有一個例子，美國曾經出過一款產品，可以遠程式控制制汽車的啟動，在你離車還有一段距離的時候，按一下鑰匙扣大小的按鈕，汽車就會自動 打火，你一上車馬上就能開走。最爽的是夏天，你一開車門就能感受到涼爽的空氣，再也不用像在蒸籠里一樣，苦苦等著溫度一點一點降下來。休格曼給這款遙控裝 置起了個名字叫「黑手黨的自動機關」，是不是一聽，就聯想到了黑手黨遙控汽車爆炸，眨眼間幹掉對手的火爆畫面？是不是很酷？

第四個心理誘因是喚起歸屬感渴望。黑衣路人 認為人人都有對歸屬感的需求，這是天生的。好的廣告就能做到喚起消費者的需求，讓他們感覺到買這個產品，我就能屬於我喜歡的 群體。舉個例子，美國的萬寶路香煙，它的廣告成功塑造了一種頹廢的雅痞之美，西方人都想要這種氣質，當然就喜歡萬寶路香煙；再比如，賓士汽車一直標榜的 是，開賓士的人就是財富的擁有者，那想做有錢人的人，想炫耀自己的財富的人就願意買賓士車；沃爾沃後來也採取了歸屬感的策略，宣傳說自己的用戶是學歷最高 的。隨後幾年，沃爾沃高學歷用戶果然越來越多。所以說，廣告只要給消費者想要的群體氣氛，他們就會自動歸隊了。

黑衣路人 ：產品要想賣得好，營銷廣告還是得更走心才行。但是要注意，做任何營銷都要走正道，不要做不合天道的產品和營銷，更不要做欺騙大從的事情。目前網上是魚龍混雜，小白們也要多注意防騙。如果想了解營銷本質，可以點擊黑衣網路營銷頭像，查看更多資料，裡面有聯系通道，想做暴利項目的，可以聯系。

④ 用sql開發一個水果銷售系統的源代碼

select 姓名,savg from (select 學號，avg（成績）as savg from sc where 成績<60 group by 學號 having count(學號)>=2) t1,student where t1.學號=student.學號

1. Group By 語句簡介：
Group By語句從英文的字面意義上理解就是「根據(by)一定的規則進行分組(Group)」。它的作用是通過一定的規則將一個數據集劃分成若干個小的區域，然後針對若干個小區域進行數據處理。 2. Group By 的使用： 上面已經給出了對Group By語句的理解。基於這個理解和SQL Server 2000的聯機幫助，下面對Group By語句的各種典型使用進行依次列舉說明。 2.1 Group By [Expressions]: 這個恐怕是Group By語句最常見的用法了，Group By + [分組欄位](可以有多個)。在執行了這個操作以後，數據集將根據分組欄位的值將一個數據集劃分成各個不同的小組。比如有如下數據集，其中水果名稱(FruitName)和出產國家(ProctPlace)為聯合主鍵： FruitName ProctPlace Price
Apple China $1.1
Apple Japan $2.1
Apple USA $2.5
Orange China $0.8
Banana China $3.1
Peach USA $3.0
如果我們想知道每個國家有多少種水果，那麼我們可以通過如下SQL語句來完成： SELECT COUNT(*) AS 水果種類, ProctPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProctPlace 這個SQL語句就是使用了Group By + 分組欄位的方式，那麼這句SQL語句就可以解釋成「我按照出產國家(ProctPlace)將數據集進行分組，然後分別按照各個組來統計各自的記錄數量。」很好理解對吧。這里值得注意的是結果集中有兩個返回欄位，一個是ProctPlace(出產國), 一個是水果種類。如果我們這里水果種類不是用Count(*)，而是類似如下寫法的話： SELECT FruitName, ProctPlace FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProctPlace 那麼SQL在執行此語句的時候會報如下的類似錯誤： 選擇列表中的列 'T_TEST_FRUITINFO.FruitName' 無效，因為該列沒有包含在聚合函數或 GROUP BY 子句中。 這就是我們需要注意的一點，如果在返回集欄位中，這些欄位要麼就要包含在Group By語句的後面，作為分組的依據；要麼就要被包含在聚合函數中。我們可以將Group By操作想像成如下的一個過程，首先系統根據SELECT 語句得到一個結果集，如最開始的那個水果、出產國家、單價的一個詳細表。然後根據分組欄位，將具有相同分組欄位的記錄歸並成了一條記錄。這個時候剩下的那些不存在於Group By語句後面作為分組依據的欄位就有可能出現多個值，但是目前一種分組情況只有一條記錄，一個數據格是無法放入多個數值的，所以這里就需要通過一定的處理將這些多值的列轉化成單值，然後將其放在對應的數據格中，那麼完成這個步驟的就是聚合函數。這就是為什麼這些函數叫聚合函數(aggregate functions)了。 2.2 Group By All [expressions] ： Group By All + 分組欄位, 這個和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了一個關鍵字ALL。這個關鍵字只有在使用了where語句的，且where條件篩選掉了一些組的情況才可以看出效果。在SQL Server 2000的聯機幫助中，對於Group By All是這樣進行描述的： 如果使用 ALL 關鍵字，那麼查詢結果將包括由 GROUP BY 子句產生的所有組，即使某些組沒有符合搜索條件的行。沒有 ALL 關鍵字，包含 GROUP BY 子句的 SELECT 語句將不顯示沒有符合條件的行的組。 其中有這么一句話「如果使用ALL關鍵字，那麼查詢結果將包含由Group By子句產生的所有組...沒有ALL關鍵字，那麼不顯示不符合條件的行組。」這句話聽起來好像挺耳熟的，對了，好像和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 有點像。其實這里是類比LEFT JOIN來進行理解的。還是基於如下這樣一個數據集： FruitName ProctPlace Price
Apple China $1.1
Apple Japan $2.1
Apple USA $2.5
Orange China $0.8
Banana China $3.1
Peach USA $3.0
首先我們不使用帶ALL關鍵字的Group By語句： SELECT COUNT(*) AS 水果種類, ProctPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace <> 'Japan') GROUP BY ProctPlace 那麼在最後結果中由於Japan不符合where語句，所以分組結果中將不會出現Japan。 現在我們加入ALL關鍵字： SELECT COUNT(*) AS 水果種類, ProctPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace <> 'Japan') GROUP BY ALL ProctPlace 重新運行後，我們可以看到Japan的分組，但是對應的「水果種類」不會進行真正的統計，聚合函數會根據返回值的類型用默認值0或者NULL來代替聚合函數的返回值。 2.3 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP： 首先需要說明的是Group By All 語句是不能和CUBE 和 ROLLUP 關鍵字一起使用的。 首先先說說CUBE關鍵字，以下是SQL Server 2000聯機幫助中的說明： 指定在結果集內不僅包含由 GROUP BY 提供的正常行，還包含匯總行。在結果集內返回每個可能的組和子組組合的 GROUP BY 匯總行。GROUP BY 匯總行在結果中顯示為 NULL，但可用來表示所有值。使用 GROUPING 函數確定結果集內的空值是否是 GROUP BY 匯總值。 結果集內的匯總行數取決於 GROUP BY 子句內包含的列數。GROUP BY 子句中的每個操作數（列）綁定在分組 NULL 下，並且分組適用於所有其它操作數（列）。由於 CUBE 返回每個可能的組和子組組合，因此不論指定分組列時所使用的是什麼順序，行數都相同。 我們通常的Group By語句是按照其後所跟的所有欄位進行分組，而如果加入了CUBE關鍵字以後，那麼系統將根據所有欄位進行分組的基礎上，還會通過對所有這些分組欄位所有可能存在的組合形成的分組條件進行分組計算。由於上面舉的例子過於簡單，這里就再適合了，現在我們的數據集將換一個場景，一個表中包含人員的基本信息：員工所在的部門編號(C_EMPLINFO_DEPTID)、員工性別(C_EMPLINFO_SEX)、員工姓名(C_EMPLINFO_NAME)等。那麼我現在想知道每個部門各個性別的人數，那麼我們可以通過如下語句得到： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX 但是如果我現在希望知道： 1. 所有部門有多少人(這里相當於就不進行分組了，因為這里已經對員工的部門和性別沒有做任何限制了，但是這的確也是一種分組條件的組合方式)； 2. 每種性別有多人(這里實際上是僅僅根據性別(C_EMPLINFO_SEX)進行分組)； 3. 每個部門有多少人(這里僅僅是根據部門(C_EMPLINFO_DEPTID)進行分組)；那麼我們就可以使用ROLLUP語句了。 SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH CUBE 那麼這里你可以看到結果集中多出了很多行，而且結果集中的某一個欄位或者多個欄位、甚至全部的欄位都為NULL，請仔細看一下你就會發現實際上這些記錄就是完成了上面我所列舉的所有統計數據的展現。使用過SQL Server 2005或者RDLC的朋友們一定對於矩陣的小計和分組功能有印象吧，是不是都可以通過這個得到答案。我想RDLC中對於分組和小計的計算就是通過Group By的CUBE和ROLLUP關鍵字來實現的。(個人意見，未證實) CUBE關鍵字還有一個極為相似的兄弟ROLLUP, 同樣我們先從這英文入手，ROLL UP是「向上卷」的意思，如果說CUBE的組合是絕對自由的，那麼ROLLUP的組合就需要有點約束了。我們先來看看SQL Server 2000的聯機中對ROLLUP關鍵字的定義： 指定在結果集內不僅包含由 GROUP BY 提供的正常行，還包含匯總行。按層次結構順序，從組內的最低級別到最高級別匯總組。組的層次結構取決於指定分組列時所使用的順序。更改分組列的順序會影響在結果集內生成的行數。 那麼這個順序是什麼呢？對了就是Group By 後面欄位的順序，排在靠近Group By的分組欄位的級別高，然後是依次遞減。如：Group By Column1, Column2, Column3。那麼分組級別從高到低的順序是：Column1 > Column2 > Column3。還是看我們前面的例子，SQL語句中我們僅僅將CUBE關鍵字替換成ROLLUP關鍵字，如： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH ROLLUP 和CUBE相比，返回的數據行數減少了不少。:)，仔細看一下，除了正常的Group By語句後，數據中還包含了： 1. 部門員工數；(向上卷了一次，這次先去掉了員工性別的分組限制) 2. 所有部門員工數；(向上又卷了依次，這次去掉了員工所在部門的分組限制)。 在現實的應用中，對於報表的一些統計功能是很有幫助的。 這里還有一個問題需要補充說明一下，如果我們使用ROLLUP或者CUBE關鍵字，那麼將產生一些小計的行，這些行中被剔除在分組因素之外的欄位將會被設置為NULL,那麼還存在一種情況，比如在作為分組依據的列表中存在可空的行，那麼NULL也會被作為一個分組表示出來，所以這里我們就不能僅僅通過NULL來判斷是不是小計記錄了。下面的例子展示了這里說得到的情況。還是我們前面提到的水果例子，現在我們在每種商品後面增加一個「折扣列」(Discount)，用於顯示對應商品的折扣，這個數值是可空的，也就是可以通過NULL來表示沒有對應的折扣信息。數據集如下所示： FruitName ProctPlace Price Discount
Apple China $1.1 0.8
Apple Japan $2.1 0.9
Apple USA $2.5 1.0
Orange China $0.8 NULL
Banana China $3.1 NULL
Peach USA $3.0 NULL
現在我們要統計「各種折扣對應有多少種商品，並總計商品的總數。」，那麼我們可以通過如下的SQL語句來完成： SELECT COUNT(*) AS ProctCount, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 好了，運行一下，你會發現數據都正常出來了，按照如上的數據集，結果如下所示： ProctCount Discount
3 NULL
1 0.8
1 0.9
1 1.0
6 NULL
好了，各種折扣的商品數量都出來了，但是在顯示「沒有折扣商品」和「商品小計」的時候判斷上確存在問題，因為存在兩條Discount為Null的記錄。是哪一條呢？通過分析數據我們知道第一條數據(3, Null)應該對應沒有折扣商品的數量，而(6,Null)應該對應所有商品的數量。需要判斷這兩個具有不同意義的Null就需要引入一個聚合函數Grouping。現在我們把語句修改一下，在返回值中使用Grouping函數增加一列返回值，SQL語句如下： SELECT COUNT(*) AS ProctCount, Discount, GROUPING(Discount) AS Expr1 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 這個時候，我們再看看運行的結果： ProctCount Discount Expr1
3 NULL 0
1 0.8 0
1 0.9 0
1 1.0 0
6 NULL 1
對於根據指定欄位Grouping中包含的欄位進行小計的記錄，這里會標記為1，我們就可以通過這個標記值將小計記錄從判斷那些由於ROLLUP或者CUBE關鍵字產生的行。Grouping(column_name)可以帶一個參數，Grouping就會去判斷對應的欄位值的NULL是否是由ROLLUP或者CUBE產生的特殊NULL值，如果是那麼就在由Grouping聚合函數產生的新列中將值設置為1。注意Grouping只會檢查Column_name對應的NULL來決定是否將值設置為1，而不是完全由此列是否是由ROLLUP或者CUBE關鍵字自動添加來決定的。 2.2 Group By 和 Having, Where ,Order by語句的執行順序： 最後要說明一下的Group By, Having, Where, Order by幾個語句的執行順序。一個SQL語句往往會產生多個臨時視圖，那麼這些關鍵字的執行順序就非常重要了，因為你必須了解這個關鍵字是在對應視圖形成前的欄位進行操作還是對形成的臨時視圖進行操作，這個問題在使用了別名的視圖尤其重要。以上列舉的關鍵字是按照如下順序進行執行的：Where, Group By, Having, Order by。首先where將最原始記錄中不滿足條件的記錄刪除(所以應該在where語句中盡量的將不符合條件的記錄篩選掉，這樣可以減少分組的次數)，然後通過Group By關鍵字後面指定的分組條件將篩選得到的視圖進行分組，接著系統根據Having關鍵字後面指定的篩選條件，將分組視圖後不滿足條件的記錄篩選掉，然後按照Order By語句對視圖進行排序，這樣最終的結果就產生了。在這四個關鍵字中，只有在Order By語句中才可以使用最終視圖的列名，如： SELECT FruitName, ProctPlace, Price, ID AS IDE, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace = N'china') ORDER BY IDE 這里只有在ORDER BY語句中才可以使用IDE，其他條件語句中如果需要引用列名則只能使用ID，而不能使用IDE。

⑤ 為什麼越來越多的大數據智能營銷系統競價競爭

大數據智能營銷系統瘋炒了這么久，市場競爭厲害，各種手段，奇葩營銷，狂風亂炸...今天小編就給大家揭秘一下業內的所有真實面目。

上述盤點了大數據智能營銷系統的動態和真實面目，相信大家能夠認清事實。

⑥ 求C++商品銷售管理系統 程序源代碼，要求見下面。謝謝了先。急用。

能不能也給我。也急用呢。謝謝

⑦ 市面上有群控系統軟體源碼么

一、什麼是微群控 手機群控系統，是一款只需要1人，就可以同時管理100台手機的營銷系統。具備客服排隊方案，客服快捷回復、可以批量定時定量加人、發朋友圈，可對手機進行分組管理。產品一經推出，便成為新媒體營銷團隊的必備解決方案。 可以對全社交平台（微信、手機QQ、微博、陌陌、探探...）進行批量、流程化、精準的針對性推廣對傳統的微商電商營銷模式進行了革命性的升級。 二、微群控解決問題 解決了客戶：沒法通過移動社交獲取流量，人員體系成本高不穩定、無法批量流程化的問題。讓企業的推廣在移動社交領域無處不在，讓企業的客戶量源源不斷。 三、微群控軟體截圖 四、目前市場需求 1、經歷了近期幾次網路的動盪，流量市場已從搜索源轉移到移動社交源。 2、微商以9張圖配合文字的輕營銷方式，已經迅速佔領了生活的方方面面。 3、6-7億的微信用戶，每天可以不用搜索，但是每天都會登錄微信。 4、廣告商業模式已從用戶被動接受，到參與溝通為核心。 五、目前市場困境 微商群體：大多使用的是強人脈關系運作著整個營銷體系，用三級分銷支撐著公司流水，但是這種直銷模式的金字塔會存在一定生命周期；另外，銷售人員同樣是驅利的，當存在更好品牌或者更大利潤的時候，就會選擇另外的產品或者代理多家產品。 電商群體：都知道移動社交，簡言之：就是微信，是目前流量的大通道。但是絕大多數的團隊都是以人海戰術取勝，一個人管控2-5台手機，人員成本成為公司最大的支出。 六、分析下傳統微信營銷的弊端 1.常見手機版微信多開手機版 多開是通過篡改微信客戶端來實現的，稍有不慎就封號，而且經常出現閃退，操作時來會切換微信，太過於繁瑣。 2.常見電腦版微信多開 電腦安卓模擬器微信多開，一旦使用，立馬被封號，騰訊官方嚴重打擊非正規渠道的微信登陸。而且電腦網頁版多開，沒有朋友圈功能，同一個IP登陸多個微信也容易封號。 3.常見手動操作微信聊天 手動操作多個微信同時聊天，忙得不知道先聊哪一個，新加的好友根本沒有時間主動打招呼，以至於還沒有推送自己的信息，就被對方被刪除了。 4.常見手動發朋友圈 手動操做多個微信發朋友圈，相同的內容卻要逐個操作幾十遍，圖片不僅要一張張的保存到手機，而且先後順序容易搞混淆，耗時又費力，工作效率低。 5.常見的加粉軟體 常見的加粉軟體，都是根據微信的漏洞開發的，微信版本一旦升級（有時會強制升級），它就不能使用或封號。功能越多，封號的幾率就越大。 七、微群控系統新媒體營銷優勢 1.微群控工作原理： 是通過Android自動化控制集成，把100個手機操作界面直接映射到電腦顯示器，實現一台電腦來控制100部手機操作。而電腦上每個手機操作界面的編號，對應相同編號的手機，從而實現一對一控制。只要是人工可以進行的手機操作，都可以通過它進行控制，由於開發它的初衷是為了便利微信的操作，所以它對微信功能的應用要偏多一些。 2.一台電腦控制100部手機操作微信 過去一個人手動操作幾部手機都忙不過來，現在通過微群控來實現一台電腦控制100部手機，人只需操作電腦，即可完成100部手機微信的工作。大大的節省了人力。 3.硬體控制硬體 100部手機通過USB集流器連接到電腦，從而實現電腦硬體控制手機硬體，電腦和手機都沒有網路，電腦依然可以控制手機操作。絕不會因網路IP沖突引起微信封號。 4.一機一卡一號 每部手機都是一張手機卡，一個微信號，工作時用自帶網路流量，完全按照正常流程操作，不使用Wifi網路，安全不封號。 5.微群控能實現100部手機同步工作 只需操作電腦上一個手機的界面，其他100部手機就同步執行相同命令，相同的操作內容，無需逐個手機操作，功能實現同步完成。而且屏幕傳輸無任何延遲。 6.軟體自帶號碼生成功能，電腦控制手機批量加好友 軟體自身帶有可供地區選擇的號碼自動生成功能，可生成西安市所有在用的電話號碼。 電腦控制手機批量加好友，而加人設置的有時段和加人頻率的控制，防止操作不當而造成封號。 7.建立精準人群資料庫 活動邀約、優惠政策的及時准確推送告知。 8. 定時、自動、同步發朋友圈 一鍵打開朋友圈控制器，做好的文案無需逐字輸入手機，既費時又耗力，只需存放在電腦，設置好時間，系統會自動模擬人工輸入手機並發布。自動排列朋友圈不同的發送時間，目的就是為了防止大批量微信同一時間發圈而造成封號。 9. 100部手機微信聊天集中管理 100部手機微信通過電腦在線聊天，直接使用電腦輸入法，回車鍵一鍵發送。而且對於回復內容的好友對話框將自動彈出屏幕前側，減少掉粉率。 10. 強大的朋友圈在線素材編輯庫 擁有強大的在線素材編輯庫，可以安排專門人員編輯素材，多人編輯素材，讓你的朋友圈內容不再重復枯燥，更加真實，讓你更容易培養信任感，增加轉化率。 八、微群控系

⑧ Kiss社區

你好
在網路上做推廣肯定能給企業帶來很多的客戶，但是推廣也需要有技巧，可以使用軟體，推廣軟體還是很多的，我找了很久，我們現在在用一款叫lihot自動營銷系統（大致名字）的軟體，您也可以用用，帶來的效果還是不錯的，您找找他們的網站吧，或者找我
(^人^)

⑨ 工行營銷代碼是什麼

在購買理財、基金等產品時，如該產品是由工行營銷人員為推薦的，會讓輸入他們的營銷代碼，根據操作頁面提示輸入員工的營銷代碼就可以了。

發展方向：

第一，從營銷的主體來看，企業是營銷的主體單位一般是傳統營銷。當然傳統營銷並不是唯一的營銷的主體，比如各種組織機構和個人多種主體共存共同發展也是營銷的主體單位。

第二，從營銷的對象來看，企業營銷的對象不再是單一的產品和服務而是各種有價值的事物，都可以進行有效地使用。

第三，從營銷的操作手法來看，營銷不再是單純的傳統營銷手段．而是當代各種營銷手法的混合，比如流行的網路營銷、電話營銷、無線營銷、聲動營銷、OAO、會員制營銷等等，這些營銷手段，一般大企業都會與傳統營銷靈活地選擇同時進行搭配出最適合企業營銷的手段。

(9)自動營銷系統源碼擴展閱讀：

應用范圍：

在線商城：

網上花店、網上眼鏡店、網上書店、咖啡，化妝品，服裝，網上數碼產品銷售店、網上成人用品店、網上服裝店、網上珠寶店、網上飾品店、網上手機店、網上茶葉店、網上超市店、銀飾批發網、民族工藝品網。

網上化妝品店、網上PC配件店、網上批發店、文化辦公用品網、網上女包店、網店系統、網上商城系統、購物系統、網上購物系統、在線購物系統、電子商務網站建設、asp購物源代碼、商城系統、網上銷售系統，等一切能公開銷售的商品。

B2B，B2C信息平台：各種形式的在線交易平台等。特別是在威客類型網站上。

⑩ ai智能名片源碼有效果嗎

人工智慧名片介紹
是以AI和大數據技術為驅動，以小程序為技術應用入口，構建起的資源高度整合的全流程智能營銷系統。管理端分為AI雷達和BOSS雷達系統，使用對象是分別是企業銷售人員和企業管理者。
人工智慧名片由智能官網、智能名片、分銷商城、智能CRM系統、營銷裂變系統組成，不僅是一款智能小程序，還是一款人工智慧銷售系統。
加推人工智慧名片由智能官網、智能名片、分銷商城、智能CRM系統、營銷裂變系統組成
CRM（Customer Relationship Management）客戶關系管理
隨著信息技術的飛速發展和客戶驅動市場的形成，製造業面臨的競爭越來越激烈，許多企業通過 ERP 、 SCM 等管理信息化系統 強化了財務、生產、物流、產品管理後，發現自己的營銷與服務能力的不足，特別是那些快速發展的企業，在全國各地建立了營銷與服務網路，人員越來越龐大，營銷費用增長迅速，但業績提升緩慢，而且客戶的滿意度在下降，競爭對手比自己跑的越來越快，各層次溝通不暢信息衰減嚴重。打造一個富有戰鬥力的營銷服務體系，成為突破管理與發展瓶頸的明智選擇。 CRM 強調建立以客戶為中心的現代企業，以客戶價值來判定市場需求，對於正在轉變戰略從 " 產品中心 " 向 " 客戶中心 " 過渡的企業無疑是一拍即合。正是基於此，企管通開發了自己的 CRM 管理系統。
• CRM 管理系統介紹
客戶關系管理是一套先進的管理模式，其實施要取得成功，必須有強大的技術和工具支持， CRM 軟體是實施客戶關系管理必不可少的一套技術和工具集成支持平台。企管通 CRM 管理系統基於網路、通訊、計算機等信息技術，能實現企業前台、後台不同職能部門的無縫連接，能夠協助管理者更好地完成客戶關系管理的兩項基本任務：識別和保持有價值客戶。企管通 CRM 管理系統由客戶信息管理、銷售過程自動化（SFA）、營銷自動化（ MA ）、客戶服務與支持（ CSS ）管理、客戶分析（ CA ）系統 5 大主要功能模塊組成。