【摘 要】
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随着哈萨克斯坦人民消费水平的提高,优质服装消费已经成为消费者彰显个人身份、品味的重要方式。对于哈萨克斯坦本土企业而言,各大服装零售公司都想在如此激烈的市场竞争中站稳脚步,制定出精准有效的营销策略、零售策略和产品策略,深入了解消费者购买决策行为的特点显得至关重要。而对于中国企业而言,随着“一带一路”政策的实质性落地,中哈两国合作领域将更加深入,合作范围将更为广阔。服装市场是中哈两国合作的关键领域,在
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随着哈萨克斯坦人民消费水平的提高,优质服装消费已经成为消费者彰显个人身份、品味的重要方式。对于哈萨克斯坦本土企业而言,各大服装零售公司都想在如此激烈的市场竞争中站稳脚步,制定出精准有效的营销策略、零售策略和产品策略,深入了解消费者购买决策行为的特点显得至关重要。而对于中国企业而言,随着“一带一路”政策的实质性落地,中哈两国合作领域将更加深入,合作范围将更为广阔。服装市场是中哈两国合作的关键领域,在未来一段时期内,将会有更多的中国企业加入到哈国服装市场竞争当中。但是,在进入一个新的市场之前,需要对哈国
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KL公司是一家专注于电动汽车关键零部件的供应商,是国内锂电池管理系统(BMS)研发、销售的领军企业,但从2014年开始KL公司的盈利指标却一路下滑。净资产收益率从2014年的42.99%下降至2017年的4.26%,净利润也在2015年快速增长到4968万元后逐年减少。根据2018年半年报披露数据,KL公司2018年上半年的净利润仅为457万元、净资产收益率仅为0.95%。2018年年化后的净利润
现代化的化工生产装置,基本上都采用了PLC或DCS实现的生产过程自动化控制。通过增加生产线或大规模改造生产设备的做法不仅需要大量的资金投入,挑战更大的是项目改造需要重新进行各种合规合法性进行重新评估。因此在化工行业,不对生产线整体或关键设备进行改变的前提下进行产能的优化提升成为了普遍的做法。制造业的管理理论很多,其中被采用最为广泛的有通过改善企业质量流程的六西格玛;有减少浪费、减低成本、缩短周期和
全球化工行业目前正在面临大洗牌,化工巨头之间的并购案足以颠覆旧有的全球化工行业格局。在完全独立的两家公司并成一家公司的时候,随之而来在管理层面会伴随着各种各样的问题。目前大部分化工公司的巨头虽集中在欧美,但是中国市场作为这些跨国公司最大的海外市场,其地位是不可忽视的,如果管理好中国市场对于这些跨国公司而言具有举足轻重的意义。本文以跨国公司D为例,在其2016年中并购了DC公司以后,这两家公司分别都
随着客户需求的增多,制造业要求利润的最大化,迫使生产线消除浪费,提升产能,从而提升线平衡率,精简人力。生产线各工位生产能力不同,不同工位之间存在差异,由此产生瓶颈工位。瓶颈的产生,带来不同工位间的在制品库存,瓶颈工位的工人忙绿,非瓶颈工位的工人闲置。故消除瓶颈,提升生产线平衡,提高生产线产能,成为企业首要解决的问题。本文通过对机顶盒生产线产能及平衡率进行研究,利用工业工程的基本理论,对其进行改善。
GAC公司是由广州汽车集团股份有限公司设立的全资子公司,通过坚持自主创新与正向研发,成功从中高端切入中国汽车市场,并抓住了中国汽车市场SUV爆发式发展的战略机遇,销量从2011年的1.7万台快速提升到2017年的50.86万台。但伴随着2018年开始中国车市整体出现增速下滑,以及进口车关税进一步下调、国六排放标准和新能源双积分政策的施行等宏观政策变化,加上主要竞争对手吉利、长城推出领克、魏派等中高
随着国内居民收入水平的提高和运动观念的普及,运动服饰行业近两年的需求呈现出高增长的态势,各运动品牌之间针对产品和服务的竞争也日益激烈。本文首先用经典的五力模型介绍了当前国内运动服饰行业的现状,然后根据本人在A企业的实习经历,对A企业的大中国区的组织架构、运营模式、产品结构,以及在全国的补货网络做了详细的介绍,通过SWOT分析,指出目前A企业所面临的挑战和自身的薄弱环节,而发展其物流网络正是对应策略
金融环境的快速变迁,银行业战略转型迫切,银行滞后的服务模式与服务设计兴起相矛盾,缓慢的创新速度也与金融科技趋势格格不入,面临着各种挑战的银行业亟需进行服务模式升级和智慧化转型,以满足客户新的金融需求。目前学术界及业界的解决方案多集中在上述两个独立的方向上,缺少两者结合的思考。课题组受建行广州开发中心所托,在现有应用基础上探索银行服务模式升级和智慧化转型的结合思路。文章对金融业智慧转型案例进行分析,
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随着电子商务的普及,越来越多的用户选择网络购物。数据显示,中国的电子商务交易量已经达到万亿的级别,而每次的交易都会产生相应的评价数据,这就造就了海量的电子商务用户反馈文本信息数据。就电子商务领域而言,评价的反馈信息在用户购买决策中扮演着举足轻重的作用,用户需要浏览大量的评论数据来判断商品的实际信息。在海量且以文字描述为主的评论数据背景下,用户浏览商品评论时会遇到以下现象:1、评论数据量过大,用户无