自动营销系统源码

① 智能营销笔记本好还是智能营销系统好

智能营销笔记本只是在普通笔记本里面加入了一些营销软件而已

② 最新微信全民营销系统源码哪有哇

看下小猪cms好像有源码版本的，又是微信最早的那批开发商，

③ 微信第三方营销系统源码哪有好的求推荐

黑衣路人 教你营销广告：
如何做出走心的好营销广告？

黑衣路人 认为酒香也怕巷子深，所以广告在现代商业里变得越来越重要，那什么样的广告才能算是一条好广告呢？美国着名的文案大师休格曼说，广告想要有效果，必须要有能捕获消费者的几种心理诱因，咱们一起来听听。

第一个心理诱因是建立参与感。回忆这样一个场景，当你去商场购物的时候，卖衣服的导购员会建议你试穿，卖食品的老板也经常让你试吃，如果你一开始就拒绝， 那你肯定不会买，但一旦你试穿或者试吃后，你购买这个商品的概率就大大增加了，商家的这种行为就是为用户建立参与感。好的广告也是这样，如果你仔细观察就 会发现，越是吸引人的广告，往往就越给用户建立参与感。比如说有这么一条跑车的广告，我念给你听听，“驾驶这辆新车去逛一圈，感受下炎热的傍晚驾驶时风吹 过你头发的感觉，把油门一脚踩到底，尝一下瞬间被冲击力顶到座椅背后的滋味，看一下精美的电子显示屏，这是这款跑车带给你的速度”，怎么样，听我说完你是 不是感觉自己在夕阳下开着这款跑车？这就是用语言或者画面为用户建立参与感。

第二个心理诱因是建立权威。黑衣路人 觉得人本能的心理倾向就是相信专业和权威，比如说一个数码小白想去买一个电脑，他一定会先问问身边懂电脑的朋友该怎么买，能不能陪 他一起去，告诉他各种型号的区别，最好连买哪个都帮他决定好。再比如有时候我们去买西瓜，都要惯性的问老板这个西瓜甜不甜。所以商家给产品做广告，很重要 的一点就是塑造专业权威感，比如你可以在广告里列很多数字参数做对比，来显示自己的专业。小米手机就经常在发布会上这样做，然后得出自己行业地位领先的结 论，这也确实增加了消费者对品牌的信任感。

第三个心理诱因是建立联系，就是把客户已经知道的东西跟你的产品联系起来，这样就消费者才会更容易接受。比如说烟雾探测器刚刚面市的时候，很多人不知道这 个东西是干什么的。厂商在打广告的时候就说，这个产品是“天花板上敏锐的鼻子”，一闻到家里的烟雾就会发出警报。这个人性化的类比一出现，立刻就拉近了产 品和客户之间的距离。还有一个例子，美国曾经出过一款产品，可以远程控制汽车的启动，在你离车还有一段距离的时候，按一下钥匙扣大小的按钮，汽车就会自动 打火，你一上车马上就能开走。最爽的是夏天，你一开车门就能感受到凉爽的空气，再也不用像在蒸笼里一样，苦苦等着温度一点一点降下来。休格曼给这款遥控装 置起了个名字叫“黑手党的自动机关”，是不是一听，就联想到了黑手党遥控汽车爆炸，眨眼间干掉对手的火爆画面？是不是很酷？

第四个心理诱因是唤起归属感渴望。黑衣路人 认为人人都有对归属感的需求，这是天生的。好的广告就能做到唤起消费者的需求，让他们感觉到买这个产品，我就能属于我喜欢的 群体。举个例子，美国的万宝路香烟，它的广告成功塑造了一种颓废的雅痞之美，西方人都想要这种气质，当然就喜欢万宝路香烟；再比如，奔驰汽车一直标榜的 是，开奔驰的人就是财富的拥有者，那想做有钱人的人，想炫耀自己的财富的人就愿意买奔驰车；沃尔沃后来也采取了归属感的策略，宣传说自己的用户是学历最高 的。随后几年，沃尔沃高学历用户果然越来越多。所以说，广告只要给消费者想要的群体气氛，他们就会自动归队了。

黑衣路人 ：产品要想卖得好，营销广告还是得更走心才行。但是要注意，做任何营销都要走正道，不要做不合天道的产品和营销，更不要做欺骗大从的事情。目前网上是鱼龙混杂，小白们也要多注意防骗。如果想了解营销本质，可以点击黑衣网络营销头像，查看更多资料，里面有联系通道，想做暴利项目的，可以联系。

④ 用sql开发一个水果销售系统的源代码

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

1. Group By 语句简介：
Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。 2. Group By 的使用： 上面已经给出了对Group By语句的理解。基于这个理解和SQL Server 2000的联机帮助，下面对Group By语句的各种典型使用进行依次列举说明。 2.1 Group By [Expressions]: 这个恐怕是Group By语句最常见的用法了，Group By + [分组字段](可以有多个)。在执行了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将一个数据集划分成各个不同的小组。比如有如下数据集，其中水果名称(FruitName)和出产国家(ProctPlace)为联合主键： 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
如果我们想知道每个国家有多少种水果，那么我们可以通过如下SQL语句来完成： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProctPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProctPlace 这个SQL语句就是使用了Group By + 分组字段的方式，那么这句SQL语句就可以解释成“我按照出产国家(ProctPlace)将数据集进行分组，然后分别按照各个组来统计各自的记录数量。”很好理解对吧。这里值得注意的是结果集中有两个返回字段，一个是ProctPlace(出产国), 一个是水果种类。如果我们这里水果种类不是用Count(*)，而是类似如下写法的话： SELECT FruitName, ProctPlace FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProctPlace 那么SQL在执行此语句的时候会报如下的类似错误： 选择列表中的列 'T_TEST_FRUITINFO.FruitName' 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。 这就是我们需要注意的一点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中。我们可以将Group By操作想象成如下的一个过程，首先系统根据SELECT 语句得到一个结果集，如最开始的那个水果、出产国家、单价的一个详细表。然后根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成了一条记录。这个时候剩下的那些不存在于Group By语句后面作为分组依据的字段就有可能出现多个值，但是目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的，所以这里就需要通过一定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。这就是为什么这些函数叫聚合函数(aggregate functions)了。 2.2 Group By All [expressions] ： Group By All + 分组字段, 这个和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了一个关键字ALL。这个关键字只有在使用了where语句的，且where条件筛选掉了一些组的情况才可以看出效果。在SQL Server 2000的联机帮助中，对于Group By All是这样进行描述的： 如果使用 ALL 关键字，那么查询结果将包括由 GROUP BY 子句产生的所有组，即使某些组没有符合搜索条件的行。没有 ALL 关键字，包含 GROUP BY 子句的 SELECT 语句将不显示没有符合条件的行的组。 其中有这么一句话“如果使用ALL关键字，那么查询结果将包含由Group By子句产生的所有组...没有ALL关键字，那么不显示不符合条件的行组。”这句话听起来好像挺耳熟的，对了，好像和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 有点像。其实这里是类比LEFT JOIN来进行理解的。还是基于如下这样一个数据集： 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
首先我们不使用带ALL关键字的Group By语句： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProctPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace <> 'Japan') GROUP BY ProctPlace 那么在最后结果中由于Japan不符合where语句，所以分组结果中将不会出现Japan。 现在我们加入ALL关键字： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProctPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace <> 'Japan') GROUP BY ALL ProctPlace 重新运行后，我们可以看到Japan的分组，但是对应的“水果种类”不会进行真正的统计，聚合函数会根据返回值的类型用默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。 2.3 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP： 首先需要说明的是Group By All 语句是不能和CUBE 和 ROLLUP 关键字一起使用的。 首先先说说CUBE关键字，以下是SQL Server 2000联机帮助中的说明： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。在结果集内返回每个可能的组和子组组合的 GROUP BY 汇总行。GROUP BY 汇总行在结果中显示为 NULL，但可用来表示所有值。使用 GROUPING 函数确定结果集内的空值是否是 GROUP BY 汇总值。 结果集内的汇总行数取决于 GROUP BY 子句内包含的列数。GROUP BY 子句中的每个操作数（列）绑定在分组 NULL 下，并且分组适用于所有其它操作数（列）。由于 CUBE 返回每个可能的组和子组组合，因此不论指定分组列时所使用的是什么顺序，行数都相同。 我们通常的Group By语句是按照其后所跟的所有字段进行分组，而如果加入了CUBE关键字以后，那么系统将根据所有字段进行分组的基础上，还会通过对所有这些分组字段所有可能存在的组合形成的分组条件进行分组计算。由于上面举的例子过于简单，这里就再适合了，现在我们的数据集将换一个场景，一个表中包含人员的基本信息：员工所在的部门编号(C_EMPLINFO_DEPTID)、员工性别(C_EMPLINFO_SEX)、员工姓名(C_EMPLINFO_NAME)等。那么我现在想知道每个部门各个性别的人数，那么我们可以通过如下语句得到： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX 但是如果我现在希望知道： 1. 所有部门有多少人(这里相当于就不进行分组了，因为这里已经对员工的部门和性别没有做任何限制了，但是这的确也是一种分组条件的组合方式)； 2. 每种性别有多人(这里实际上是仅仅根据性别(C_EMPLINFO_SEX)进行分组)； 3. 每个部门有多少人(这里仅仅是根据部门(C_EMPLINFO_DEPTID)进行分组)；那么我们就可以使用ROLLUP语句了。 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 那么这里你可以看到结果集中多出了很多行，而且结果集中的某一个字段或者多个字段、甚至全部的字段都为NULL，请仔细看一下你就会发现实际上这些记录就是完成了上面我所列举的所有统计数据的展现。使用过SQL Server 2005或者RDLC的朋友们一定对于矩阵的小计和分组功能有印象吧，是不是都可以通过这个得到答案。我想RDLC中对于分组和小计的计算就是通过Group By的CUBE和ROLLUP关键字来实现的。(个人意见，未证实) CUBE关键字还有一个极为相似的兄弟ROLLUP, 同样我们先从这英文入手，ROLL UP是“向上卷”的意思，如果说CUBE的组合是绝对自由的，那么ROLLUP的组合就需要有点约束了。我们先来看看SQL Server 2000的联机中对ROLLUP关键字的定义： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。按层次结构顺序，从组内的最低级别到最高级别汇总组。组的层次结构取决于指定分组列时所使用的顺序。更改分组列的顺序会影响在结果集内生成的行数。 那么这个顺序是什么呢？对了就是Group By 后面字段的顺序，排在靠近Group By的分组字段的级别高，然后是依次递减。如：Group By Column1, Column2, Column3。那么分组级别从高到低的顺序是：Column1 > Column2 > Column3。还是看我们前面的例子，SQL语句中我们仅仅将CUBE关键字替换成ROLLUP关键字，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，返回的数据行数减少了不少。:)，仔细看一下，除了正常的Group By语句后，数据中还包含了： 1. 部门员工数；(向上卷了一次，这次先去掉了员工性别的分组限制) 2. 所有部门员工数；(向上又卷了依次，这次去掉了员工所在部门的分组限制)。 在现实的应用中，对于报表的一些统计功能是很有帮助的。 这里还有一个问题需要补充说明一下，如果我们使用ROLLUP或者CUBE关键字，那么将产生一些小计的行，这些行中被剔除在分组因素之外的字段将会被设置为NULL,那么还存在一种情况，比如在作为分组依据的列表中存在可空的行，那么NULL也会被作为一个分组表示出来，所以这里我们就不能仅仅通过NULL来判断是不是小计记录了。下面的例子展示了这里说得到的情况。还是我们前面提到的水果例子，现在我们在每种商品后面增加一个“折扣列”(Discount)，用于显示对应商品的折扣，这个数值是可空的，也就是可以通过NULL来表示没有对应的折扣信息。数据集如下所示： 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
现在我们要统计“各种折扣对应有多少种商品，并总计商品的总数。”，那么我们可以通过如下的SQL语句来完成： SELECT COUNT(*) AS ProctCount, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 好了，运行一下，你会发现数据都正常出来了，按照如上的数据集，结果如下所示： ProctCount Discount
3 NULL
1 0.8
1 0.9
1 1.0
6 NULL
好了，各种折扣的商品数量都出来了，但是在显示“没有折扣商品”和“商品小计”的时候判断上确存在问题，因为存在两条Discount为Null的记录。是哪一条呢？通过分析数据我们知道第一条数据(3, Null)应该对应没有折扣商品的数量，而(6,Null)应该对应所有商品的数量。需要判断这两个具有不同意义的Null就需要引入一个聚合函数Grouping。现在我们把语句修改一下，在返回值中使用Grouping函数增加一列返回值，SQL语句如下： SELECT COUNT(*) AS ProctCount, Discount, GROUPING(Discount) AS Expr1 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 这个时候，我们再看看运行的结果： ProctCount Discount Expr1
3 NULL 0
1 0.8 0
1 0.9 0
1 1.0 0
6 NULL 1
对于根据指定字段Grouping中包含的字段进行小计的记录，这里会标记为1，我们就可以通过这个标记值将小计记录从判断那些由于ROLLUP或者CUBE关键字产生的行。Grouping(column_name)可以带一个参数，Grouping就会去判断对应的字段值的NULL是否是由ROLLUP或者CUBE产生的特殊NULL值，如果是那么就在由Grouping聚合函数产生的新列中将值设置为1。注意Grouping只会检查Column_name对应的NULL来决定是否将值设置为1，而不是完全由此列是否是由ROLLUP或者CUBE关键字自动添加来决定的。 2.2 Group By 和 Having, Where ,Order by语句的执行顺序： 最后要说明一下的Group By, Having, Where, Order by几个语句的执行顺序。一个SQL语句往往会产生多个临时视图，那么这些关键字的执行顺序就非常重要了，因为你必须了解这个关键字是在对应视图形成前的字段进行操作还是对形成的临时视图进行操作，这个问题在使用了别名的视图尤其重要。以上列举的关键字是按照如下顺序进行执行的：Where, Group By, Having, Order by。首先where将最原始记录中不满足条件的记录删除(所以应该在where语句中尽量的将不符合条件的记录筛选掉，这样可以减少分组的次数)，然后通过Group By关键字后面指定的分组条件将筛选得到的视图进行分组，接着系统根据Having关键字后面指定的筛选条件，将分组视图后不满足条件的记录筛选掉，然后按照Order By语句对视图进行排序，这样最终的结果就产生了。在这四个关键字中，只有在Order By语句中才可以使用最终视图的列名，如： SELECT FruitName, ProctPlace, Price, ID AS IDE, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace = N'china') ORDER BY IDE 这里只有在ORDER BY语句中才可以使用IDE，其他条件语句中如果需要引用列名则只能使用ID，而不能使用IDE。

⑤ 为什么越来越多的大数据智能营销系统竞价竞争

大数据智能营销系统疯炒了这么久，市场竞争厉害，各种手段，奇葩营销，狂风乱炸...今天小编就给大家揭秘一下业内的所有真实面目。

上述盘点了大数据智能营销系统的动态和真实面目，相信大家能够认清事实。

⑥ 求C++商品销售管理系统 程序源代码，要求见下面。谢谢了先。急用。

能不能也给我。也急用呢。谢谢

⑦ 市面上有群控系统软件源码么

一、什么是微群控 手机群控系统，是一款只需要1人，就可以同时管理100台手机的营销系统。具备客服排队方案，客服快捷回复、可以批量定时定量加人、发朋友圈，可对手机进行分组管理。产品一经推出，便成为新媒体营销团队的必备解决方案。 可以对全社交平台（微信、手机QQ、微博、陌陌、探探...）进行批量、流程化、精准的针对性推广对传统的微商电商营销模式进行了革命性的升级。 二、微群控解决问题 解决了客户：没法通过移动社交获取流量，人员体系成本高不稳定、无法批量流程化的问题。让企业的推广在移动社交领域无处不在，让企业的客户量源源不断。 三、微群控软件截图 四、目前市场需求 1、经历了近期几次网络的动荡，流量市场已从搜索源转移到移动社交源。 2、微商以9张图配合文字的轻营销方式，已经迅速占领了生活的方方面面。 3、6-7亿的微信用户，每天可以不用搜索，但是每天都会登录微信。 4、广告商业模式已从用户被动接受，到参与沟通为核心。 五、目前市场困境 微商群体：大多使用的是强人脉关系运作着整个营销体系，用三级分销支撑着公司流水，但是这种直销模式的金字塔会存在一定生命周期；另外，销售人员同样是驱利的，当存在更好品牌或者更大利润的时候，就会选择另外的产品或者代理多家产品。 电商群体：都知道移动社交，简言之：就是微信，是目前流量的大通道。但是绝大多数的团队都是以人海战术取胜，一个人管控2-5台手机，人员成本成为公司最大的支出。 六、分析下传统微信营销的弊端 1.常见手机版微信多开手机版 多开是通过篡改微信客户端来实现的，稍有不慎就封号，而且经常出现闪退，操作时来会切换微信，太过于繁琐。 2.常见电脑版微信多开 电脑安卓模拟器微信多开，一旦使用，立马被封号，腾讯官方严重打击非正规渠道的微信登陆。而且电脑网页版多开，没有朋友圈功能，同一个IP登陆多个微信也容易封号。 3.常见手动操作微信聊天 手动操作多个微信同时聊天，忙得不知道先聊哪一个，新加的好友根本没有时间主动打招呼，以至于还没有推送自己的信息，就被对方被删除了。 4.常见手动发朋友圈 手动操做多个微信发朋友圈，相同的内容却要逐个操作几十遍，图片不仅要一张张的保存到手机，而且先后顺序容易搞混淆，耗时又费力，工作效率低。 5.常见的加粉软件 常见的加粉软件，都是根据微信的漏洞开发的，微信版本一旦升级（有时会强制升级），它就不能使用或封号。功能越多，封号的几率就越大。 七、微群控系统新媒体营销优势 1.微群控工作原理： 是通过Android自动化控制集成，把100个手机操作界面直接映射到电脑显示器，实现一台电脑来控制100部手机操作。而电脑上每个手机操作界面的编号，对应相同编号的手机，从而实现一对一控制。只要是人工可以进行的手机操作，都可以通过它进行控制，由于开发它的初衷是为了便利微信的操作，所以它对微信功能的应用要偏多一些。 2.一台电脑控制100部手机操作微信 过去一个人手动操作几部手机都忙不过来，现在通过微群控来实现一台电脑控制100部手机，人只需操作电脑，即可完成100部手机微信的工作。大大的节省了人力。 3.硬件控制硬件 100部手机通过USB集流器连接到电脑，从而实现电脑硬件控制手机硬件，电脑和手机都没有网络，电脑依然可以控制手机操作。绝不会因网络IP冲突引起微信封号。 4.一机一卡一号 每部手机都是一张手机卡，一个微信号，工作时用自带网络流量，完全按照正常流程操作，不使用Wifi网络，安全不封号。 5.微群控能实现100部手机同步工作 只需操作电脑上一个手机的界面，其他100部手机就同步执行相同命令，相同的操作内容，无需逐个手机操作，功能实现同步完成。而且屏幕传输无任何延迟。 6.软件自带号码生成功能，电脑控制手机批量加好友 软件自身带有可供地区选择的号码自动生成功能，可生成西安市所有在用的电话号码。 电脑控制手机批量加好友，而加人设置的有时段和加人频率的控制，防止操作不当而造成封号。 7.建立精准人群数据库 活动邀约、优惠政策的及时准确推送告知。 8. 定时、自动、同步发朋友圈 一键打开朋友圈控制器，做好的文案无需逐字输入手机，既费时又耗力，只需存放在电脑，设置好时间，系统会自动模拟人工输入手机并发布。自动排列朋友圈不同的发送时间，目的就是为了防止大批量微信同一时间发圈而造成封号。 9. 100部手机微信聊天集中管理 100部手机微信通过电脑在线聊天，直接使用电脑输入法，回车键一键发送。而且对于回复内容的好友对话框将自动弹出屏幕前侧，减少掉粉率。 10. 强大的朋友圈在线素材编辑库 拥有强大的在线素材编辑库，可以安排专门人员编辑素材，多人编辑素材，让你的朋友圈内容不再重复枯燥，更加真实，让你更容易培养信任感，增加转化率。 八、微群控系

⑧ Kiss社区

你好
在网络上做推广肯定能给企业带来很多的客户，但是推广也需要有技巧，可以使用软件，推广软件还是很多的，我找了很久，我们现在在用一款叫lihot自动营销系统（大致名字）的软件，您也可以用用，带来的效果还是不错的，您找找他们的网站吧，或者找我
(^人^)

⑨ 工行营销代码是什么

在购买理财、基金等产品时，如该产品是由工行营销人员为推荐的，会让输入他们的营销代码，根据操作页面提示输入员工的营销代码就可以了。

发展方向：

第一，从营销的主体来看，企业是营销的主体单位一般是传统营销。当然传统营销并不是唯一的营销的主体，比如各种组织机构和个人多种主体共存共同发展也是营销的主体单位。

第二，从营销的对象来看，企业营销的对象不再是单一的产品和服务而是各种有价值的事物，都可以进行有效地使用。

第三，从营销的操作手法来看，营销不再是单纯的传统营销手段．而是当代各种营销手法的混合，比如流行的网络营销、电话营销、无线营销、声动营销、OAO、会员制营销等等，这些营销手段，一般大企业都会与传统营销灵活地选择同时进行搭配出最适合企业营销的手段。

(9)自动营销系统源码扩展阅读：

应用范围：

在线商城：

网上花店、网上眼镜店、网上书店、咖啡，化妆品，服装，网上数码产品销售店、网上成人用品店、网上服装店、网上珠宝店、网上饰品店、网上手机店、网上茶叶店、网上超市店、银饰批发网、民族工艺品网。

网上化妆品店、网上PC配件店、网上批发店、文化办公用品网、网上女包店、网店系统、网上商城系统、购物系统、网上购物系统、在线购物系统、电子商务网站建设、asp购物源代码、商城系统、网上销售系统，等一切能公开销售的商品。

B2B，B2C信息平台：各种形式的在线交易平台等。特别是在威客类型网站上。

⑩ ai智能名片源码有效果吗

人工智能名片介绍
是以AI和大数据技术为驱动，以小程序为技术应用入口，构建起的资源高度整合的全流程智能营销系统。管理端分为AI雷达和BOSS雷达系统，使用对象是分别是企业销售人员和企业管理者。
人工智能名片由智能官网、智能名片、分销商城、智能CRM系统、营销裂变系统组成，不仅是一款智能小程序，还是一款人工智能销售系统。
加推人工智能名片由智能官网、智能名片、分销商城、智能CRM系统、营销裂变系统组成
CRM（Customer Relationship Management）客户关系管理
随着信息技术的飞速发展和客户驱动市场的形成，制造业面临的竞争越来越激烈，许多企业通过 ERP 、 SCM 等管理信息化系统 强化了财务、生产、物流、产品管理后，发现自己的营销与服务能力的不足，特别是那些快速发展的企业，在全国各地建立了营销与服务网络，人员越来越庞大，营销费用增长迅速，但业绩提升缓慢，而且客户的满意度在下降，竞争对手比自己跑的越来越快，各层次沟通不畅信息衰减严重。打造一个富有战斗力的营销服务体系，成为突破管理与发展瓶颈的明智选择。 CRM 强调建立以客户为中心的现代企业，以客户价值来判定市场需求，对于正在转变战略从 " 产品中心 " 向 " 客户中心 " 过渡的企业无疑是一拍即合。正是基于此，企管通开发了自己的 CRM 管理系统。
• CRM 管理系统介绍
客户关系管理是一套先进的管理模式，其实施要取得成功，必须有强大的技术和工具支持， CRM 软件是实施客户关系管理必不可少的一套技术和工具集成支持平台。企管通 CRM 管理系统基于网络、通讯、计算机等信息技术，能实现企业前台、后台不同职能部门的无缝连接，能够协助管理者更好地完成客户关系管理的两项基本任务：识别和保持有价值客户。企管通 CRM 管理系统由客户信息管理、销售过程自动化（SFA）、营销自动化（ MA ）、客户服务与支持（ CSS ）管理、客户分析（ CA ）系统 5 大主要功能模块组成。