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數據化決策--招商、運營、管理

來源:未知 日期:2019-10-09 點擊:

  自18世紀70年代英國工業革命開始,200多年來,水力、蒸汽機、電力、內燃機、信息技術這5項主導技術相繼為人類社會帶來了5次經濟增長的長波。與前4次不同,信息技術在很大程度上顛覆了原有的、用物理空間資源定義的生產資料與生產力,從而深刻影響到企業的戰略與運營,并將最終決定企業的發展路徑。
  
  大數據時代,數據無孔不入。各種智能終端、移動互聯、物聯網一日千里,信息呈幾何級數爆炸式增長。信息過載使得外部環境日益復雜,讓組織和個人應接不暇、疲于奔命、甚至無所適從。應對這一巨變,產業地產商紛紛從傳統開發商向服務商轉型。轉型途中,服務無疑是重中之重,但要做什么服務,誰來做服務,怎么做得更好?這些都是難點和痛點。
  
  誠然,園區建設要以人為本,要滿足用戶的需求,而用戶的需求瞬息萬變,如何在變化中找準需求、匹配服務、優化服務,這一切都需要決策。但過往決策更多的是依靠領導層從業經驗、管理經驗,結合簡單的企業拜訪、市場調研等決定。很多時候,平臺建好了、服務推上去了,好不好用?好用,為什么好用?不好用,為什么不好用?并無定論。這時候僅僅依賴經驗來決策轉型之路顯然遠遠不夠,依賴數據化決策,才能真正支撐起智慧園區持續發展。
  
  招商數據支撐
  
  園區進行產業規劃后,就需要啟動招商。制訂招商目標,首先要知道目標企業在哪里,這些企業是否有搬遷新址的需求,選址要求又是什么?
  
  作為園區開發運營商,應該保持對目標企業的關注,比如關注企業的經營情況,發展得好,就存在人員增加,辦公空間需求量增大,企業原本所在的園區能否提供相應的空間?建筑、設施、環境能否滿足企業商務形象和人才要求?商業配套的數量和質量能否滿足不斷擴大的需求?企業過往的選址關注點在哪里?如果企業發展速度降下來了,但發展速度下降并不一定代表競爭力下降,是否面臨縮減成本的壓力?園區管理、服務質量,是否在不斷優化,用戶體驗是否良好?
  
  智慧園區“招商數據庫”,首先需要關注產業的發展,收集產業相關聯企業的信息,以及同類產業園區的經營信息,對企業的經營狀況、所在行業的發展趨勢、人才的組成與分工、產業鏈上下游的連接程度、過往搬遷選址的關注點、對選址園區的要求、對產業和生活配套的要求、對區域政府政策的要求等等數據,進行充分采集、關聯、分析,形成“招商決策報告”,得出目標企業大概選址的時間,選定目標企業,根據不同企業的需求,匹配個性化的招商策略,同時對招商過程數據進行分析,修正招商策略,使得園區招商逐漸趨向于精準招商,快速實現產業定位,促進產業集聚。
  
  運營數據支撐
  
  對目標企業有了精準定位,除了建筑空間、環境偏好、商業配套、生活配套、政策落實等,還要打造差異化的競爭優勢,圍繞企業經營的各個環節提供全周期服務,讓企業在發展中降低成本、拓展市場、驅動發展。
  
  在招商數據中,對企業需求有了一定的收集,還需要對企業經營需求,如人力資源、市場營銷、行政、研發、制造等一些列數據進行采集,建立“企業信息庫”,以及對人才生活、娛樂、教育、出行等需求進行收集,建立“人才信息庫”。根據企業和人才的需求分析,針對性的制定服務體系、每項服務運營策略。
  
  服務策略的落地,需要服務資源,分析自身優勢,梳理園區所具備的優勢資源,能夠滿足服務需求;服務資源需引入大量外部、第三方資源服務提供商,這時需要建立“服務資源庫”對服務資源進行產品體驗、服務質量、成本資金、技術實力等多維度進行分析,找準合適的資源,通過商務談判,建立合作關系,根據服務運營結果的反饋,不斷完善資源庫。
  
  智慧園區運營服務平臺正是資源與服務的載體,根據前期的數據分析制定了服務體系、運營策略及合作資源,在推廣運營階段,根據服務的使用情況驗證服務體系是否會被企業與人才所接受、資源是否能夠滿足服務所需的質量,這些需要經過實際運營中去驗證,去優化,而優化的決策依據依然來自于數據分析。
  
  智慧園區運營服務平臺為用戶提供統一接口,通過網頁、App、微信等終端將用戶瀏覽信息、選購服務信息、客服咨詢信息,以及基礎設施自動采集的信息,與用戶行為完整關聯起來,畫出一幅生動的用戶畫像,將用戶的偏好、態度、習慣等真實反映出來,分析結果即為服務優化決策報告,可以細分用戶,指導服務種類、服務內容、服務方式等等。


  數據化決策--招商、運營、管理
 
  管理數據支撐
  
  持續成長和優化,是企業和個人保持生命力的不二之選。對于智慧園區而言,通過基礎設施,如停車出入口、視頻監控、園區一卡通、環境監測、園區WiFi、園區導航等智能系統數據采集,可以實現園區運行數據全掌控:如可以通過數據分析,了解停車場車輛達到多少時,進出車輛會出現擁堵,當即將達到這一數據時,系統可以進行自動推送,提醒物業人員進行車輛疏導,從而實現停車場高效管理;再如通過長期的停車數據分析,了解哪些出入口車流量大,哪些出入口又無人問津,導致高峰時某些出入口排長隊,某些出入口又閑置,造成資源的浪費,通過增加標識牌、動態推送等,將資源有效利用,同時又可以為后續設計提供合理化建議,在設計階段進行前置性規避;再比如視頻監控系統,通過視頻分析技術,了解園區人員聚集的位置、路徑、時間等信息,可以優化園區道路、電梯投入量、運行數據等等。
  
  概言之,智能化系統采集大量的數據,經過大數據分析,可以將智能化應用得更加靈活,在提升園區用戶體驗的同時,降低人力成本,提升園區管理效率,實現多贏。
  
  實際上,園區運營方只要意識到數據存在的價值,掌握并運用大數據絕非想象中的那樣艱難。不少園區都已經開始了數據收集和分析工作,并將其視為自己發展戰略中的核心部分。
  
  泰豪e時代智慧園區,建立智慧園區大數據決策支撐系統,涵蓋招商、企業信息、人才信息、服務資源以及基礎設施數據庫,通過多種途徑進行數據采集,將數據化決策應用于園區的規劃、管理、招商、運營各個環節,逐步探索數據化決策在產業園區中的應用場景,不斷優化提升企業服務、人才服務以及產業服務的質量與體驗。
  
  由此可見,數據化決策幫助園區撬動招商力,提升產業資源與運營服務能力,它不僅告訴我們“是什么”,還會讓我們懂得“為什么”,從而增進對信息的洞察力,在爭取競爭優勢的同時,應用于服務,將之轉換為企業基業長青之本。



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2019-10-09 來源:未知 點擊:

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  大數據時代,數據無孔不入。各種智能終端、移動互聯、物聯網一日千里,信息呈幾何級數爆炸式增長。信息過載使得外部環境日益復雜,讓組織和個人應接不暇、疲于奔命、甚至無所適從。應對這一巨變,產業地產商紛紛從傳統開發商向服務商轉型。轉型途中,服務無疑是重中之重,但要做什么服務,誰來做服務,怎么做得更好?這些都是難點和痛點。
  
  誠然,園區建設要以人為本,要滿足用戶的需求,而用戶的需求瞬息萬變,如何在變化中找準需求、匹配服務、優化服務,這一切都需要決策。但過往決策更多的是依靠領導層從業經驗、管理經驗,結合簡單的企業拜訪、市場調研等決定。很多時候,平臺建好了、服務推上去了,好不好用?好用,為什么好用?不好用,為什么不好用?并無定論。這時候僅僅依賴經驗來決策轉型之路顯然遠遠不夠,依賴數據化決策,才能真正支撐起智慧園區持續發展。
  
  招商數據支撐
  
  園區進行產業規劃后,就需要啟動招商。制訂招商目標,首先要知道目標企業在哪里,這些企業是否有搬遷新址的需求,選址要求又是什么?
  
  作為園區開發運營商,應該保持對目標企業的關注,比如關注企業的經營情況,發展得好,就存在人員增加,辦公空間需求量增大,企業原本所在的園區能否提供相應的空間?建筑、設施、環境能否滿足企業商務形象和人才要求?商業配套的數量和質量能否滿足不斷擴大的需求?企業過往的選址關注點在哪里?如果企業發展速度降下來了,但發展速度下降并不一定代表競爭力下降,是否面臨縮減成本的壓力?園區管理、服務質量,是否在不斷優化,用戶體驗是否良好?
  
  智慧園區“招商數據庫”,首先需要關注產業的發展,收集產業相關聯企業的信息,以及同類產業園區的經營信息,對企業的經營狀況、所在行業的發展趨勢、人才的組成與分工、產業鏈上下游的連接程度、過往搬遷選址的關注點、對選址園區的要求、對產業和生活配套的要求、對區域政府政策的要求等等數據,進行充分采集、關聯、分析,形成“招商決策報告”,得出目標企業大概選址的時間,選定目標企業,根據不同企業的需求,匹配個性化的招商策略,同時對招商過程數據進行分析,修正招商策略,使得園區招商逐漸趨向于精準招商,快速實現產業定位,促進產業集聚。
  
  運營數據支撐
  
  對目標企業有了精準定位,除了建筑空間、環境偏好、商業配套、生活配套、政策落實等,還要打造差異化的競爭優勢,圍繞企業經營的各個環節提供全周期服務,讓企業在發展中降低成本、拓展市場、驅動發展。
  
  在招商數據中,對企業需求有了一定的收集,還需要對企業經營需求,如人力資源、市場營銷、行政、研發、制造等一些列數據進行采集,建立“企業信息庫”,以及對人才生活、娛樂、教育、出行等需求進行收集,建立“人才信息庫”。根據企業和人才的需求分析,針對性的制定服務體系、每項服務運營策略。
  
  服務策略的落地,需要服務資源,分析自身優勢,梳理園區所具備的優勢資源,能夠滿足服務需求;服務資源需引入大量外部、第三方資源服務提供商,這時需要建立“服務資源庫”對服務資源進行產品體驗、服務質量、成本資金、技術實力等多維度進行分析,找準合適的資源,通過商務談判,建立合作關系,根據服務運營結果的反饋,不斷完善資源庫。
  
  智慧園區運營服務平臺正是資源與服務的載體,根據前期的數據分析制定了服務體系、運營策略及合作資源,在推廣運營階段,根據服務的使用情況驗證服務體系是否會被企業與人才所接受、資源是否能夠滿足服務所需的質量,這些需要經過實際運營中去驗證,去優化,而優化的決策依據依然來自于數據分析。
  
  智慧園區運營服務平臺為用戶提供統一接口,通過網頁、App、微信等終端將用戶瀏覽信息、選購服務信息、客服咨詢信息,以及基礎設施自動采集的信息,與用戶行為完整關聯起來,畫出一幅生動的用戶畫像,將用戶的偏好、態度、習慣等真實反映出來,分析結果即為服務優化決策報告,可以細分用戶,指導服務種類、服務內容、服務方式等等。


  數據化決策--招商、運營、管理
 
  管理數據支撐
  
  持續成長和優化,是企業和個人保持生命力的不二之選。對于智慧園區而言,通過基礎設施,如停車出入口、視頻監控、園區一卡通、環境監測、園區WiFi、園區導航等智能系統數據采集,可以實現園區運行數據全掌控:如可以通過數據分析,了解停車場車輛達到多少時,進出車輛會出現擁堵,當即將達到這一數據時,系統可以進行自動推送,提醒物業人員進行車輛疏導,從而實現停車場高效管理;再如通過長期的停車數據分析,了解哪些出入口車流量大,哪些出入口又無人問津,導致高峰時某些出入口排長隊,某些出入口又閑置,造成資源的浪費,通過增加標識牌、動態推送等,將資源有效利用,同時又可以為后續設計提供合理化建議,在設計階段進行前置性規避;再比如視頻監控系統,通過視頻分析技術,了解園區人員聚集的位置、路徑、時間等信息,可以優化園區道路、電梯投入量、運行數據等等。
  
  概言之,智能化系統采集大量的數據,經過大數據分析,可以將智能化應用得更加靈活,在提升園區用戶體驗的同時,降低人力成本,提升園區管理效率,實現多贏。
  
  實際上,園區運營方只要意識到數據存在的價值,掌握并運用大數據絕非想象中的那樣艱難。不少園區都已經開始了數據收集和分析工作,并將其視為自己發展戰略中的核心部分。
  
  泰豪e時代智慧園區,建立智慧園區大數據決策支撐系統,涵蓋招商、企業信息、人才信息、服務資源以及基礎設施數據庫,通過多種途徑進行數據采集,將數據化決策應用于園區的規劃、管理、招商、運營各個環節,逐步探索數據化決策在產業園區中的應用場景,不斷優化提升企業服務、人才服務以及產業服務的質量與體驗。
  
  由此可見,數據化決策幫助園區撬動招商力,提升產業資源與運營服務能力,它不僅告訴我們“是什么”,還會讓我們懂得“為什么”,從而增進對信息的洞察力,在爭取競爭優勢的同時,應用于服務,將之轉換為企業基業長青之本。



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