企业微信平台下销售助手的设计与实现
这是一篇关于企业微信,销售助手,J2EE,文档解析,个性推荐的论文, 主要内容为“以客户为中心”的营销理念的变革和“充分发挥每个客户社交价值”观念的不断深化,销售管理企业更加注重将移动社交平台与销售助手结合进而更方便的进行获客。截止2018年,微信平台的网民使用人数已达到10.4亿,微信凭借其对国内移动互联网用户的大面积覆盖,不仅拥有庞大的用户群和便捷的传播途径,而且还提供了公众号、企业微信这些针对企业的交流平台。本文旨在通过销售助手系统实现基础业务逻辑,并借助该平台完成多种文档销售文案的解析与追踪,最终利用推荐算法实现对销售的个性化推荐。企业微信社交平台下销售助手以企业微信为工具载体,打通企业微信与个人微信之间的数据通道,实现移动社交网络下的个性化精准营销、客户的公司化沉淀以及销售团队的有效管理。通过深入理解当前企业微信销售助手的业务需求后,明确了课题的研究目标,接着梳理系统的流程并对系统进行了设计。本系统采用J2EE技术体系和Spring Boot框架进行系统开发,完成了客户管理、拜访管理、消息评论管理、资料管理、员工管理等功能模块的实现,并对系统进行了功能测试,交付用户使用。本系统在上述功能基础之上设计了文档解析引擎和个性化推荐模块可收集用户行为并分析数据给予用户推荐。主要的研究工作如下:(1)依托企业微信平台,结合企业业务实际需求,对系统进行需求分析,划分系统功能模块,完成销售助手基础功能模块的设计与实现,建立各模块的关联关系,构建销售助手系统的结构体系。(2)实现销售助手的文档解析引擎,解析与封装H5页面、图文混排文档、广告平面、PDF等多种文档格式,使得系统能够更加快速、方便的为客户提供多种消息资料。(3)基于客户阅读行为习惯构建用户画像,采用混合推荐算法来建立个性化推荐模型,挖掘用户潜在需求并能够分析用户的行为偏好进行个性化营销,助力销售助手营销。
基于企业微信的私域流量系统的设计与实现
这是一篇关于私域流量,企业微信,智能客服的论文, 主要内容为互联网时代之下,很多传统企业都开始进军线上,这就导致了企业之间的竞争日益激烈,因此随着私域流量概念的产生,越来越多企业使用公众号、小程序、微信号、微信群等工具来获取并运营用户流量。本项目正是借助企业微信工具来搭建流量系统,最终实现流量的获取与运营。在系统的设计与实现过程中,本系统采用Vue.js+ElementUI的前端框架以及Spring Boot+MySQL+MyBatis+Redis的后端框架进行开发,同时利用鲲鹏异步动作执行网关对企业微信用户实现自动化操作,使用文本匹配模型算法实现用户消息的语义识别及智能客服的自动回复。系统整体采用分层设计的模式,达到了低耦合性、可管理性、可配置性的系统要求。该系统包含的四大子系统功能如下:(1)流量获取子系统,分为增加粉丝活动、用户迁移两个模块。其中增加粉丝活动为创建企业微信活码,用户通过扫描活码添加企业微信号;用户迁移为将个人微信上的好友迁移到企业微信上。(2)用户触达子系统,分为企业微信群发、企业微信朋友圈、消息流配置、关键词回复四个模块。其中企业微信群发/企业微信朋友圈是向企业微信/企业微信朋友圈对应的用户同时发送相应的消息;消息流配置是配置向用户发送的消息流,使得用户在添加企业微信后,在特定的时间收到特定的消息;关键词回复是在用户发送的消息命中已设置的关键词时,系统自动回复用户消息。(3)社群活动子系统,分为邀请活动、引流活动两个模块。其中邀请活动为将企业微信号已添加的用户自动邀请至活动群内;引流活动为将新添加的用户自动拉进活动群内。(4)客户服务子系统,分为客户服务后台和客户服务前台两个模块。其中客户服务后台为添加新的客服账号并将客服账号与相应的企业微信号绑定,并设置排班时间;客户服务前台为以工单的形式将智能客服无法回复的用户消息以及群消息派发给人工客服,人工客服进行回复。目前论文所设计的相关功能已经上线,系统整体运行正常,达到了项目的预期目标,接下来也将进一步对系统的相关功能进行完善。相信这个项目一定会为私域流量领域树立新风标,同时也会为公司带来丰厚的利益。
基于企业微信的移动工作流平台的设计与实现
这是一篇关于工作流平台,企业微信,移动办工的论文, 主要内容为随着移动互联网的高速发展,企业数字化转型和移动云办公成为企业发展的新浪潮,工作流平台作为企业OA办公的核心,是企业实现移动云办公的重中之重。但是目前大部分企业应用的工作流系统仍存在很多问题,如传统的工作流平台指派审批人员单一、流程业务不易扩展、流程审批局限在PC端、系统灵活度低等。基于传统工作流系统存在的问题和企业数字化转型的需要,我设计并实现了一个基于企业微信的移动工作流平台,通过灵活的表单设计、流程图设置、工作流与企业微信结合来解决传统工作流平台的以上问题,该平台可以适用于所有企业的流程审批。基于企业微信的移动工作流平台应用DMZ缓冲区、Nginx反向代理器、Nacos服务与发现中心和Gateway来保证外网服务的正常请求,又通过Spring Security+OAuth2.0进行权限验证来保障内部系统的安全。数据层应用Mysql集群进行数据的读取、存储和缓存。该工作流平台可以在Linux、Windows、IOS、Android、鸿蒙等系统上运行。根据功能性需求分析,工作流平台在PC端实现流程分组管理、流程定义管理、流程角色管理、App菜单管理和审批台账管理模块,在企业微信端实现流程处理、待审核、已审核和查看流程历史记录模块。该平台将工作流与企业微信结合,实现了在PC端根据企业业务灵活得自定义流程和查看相关流程数据,在企业微信端随时随地进行业务审批的办公模式,使企业的管理机制得到提升,显著提高企业运营的敏捷性,有助于企业管理转型线上,开启云办公。在该项目中,本人独立完成了项目的背景调研、需求分析、概要设计和详细设计,参与流程分组管理、流程定义管理、流程角色管理、流程办理模块的代码开发。经过半年的开发与测试,该项目成功解决传统工作流平台的上述问题,实现企业移动流程审批,并已正式上线,运行在本人任职公司的各个部门。
企业微信平台下销售助手的设计与实现
这是一篇关于企业微信,销售助手,J2EE,文档解析,个性推荐的论文, 主要内容为“以客户为中心”的营销理念的变革和“充分发挥每个客户社交价值”观念的不断深化,销售管理企业更加注重将移动社交平台与销售助手结合进而更方便的进行获客。截止2018年,微信平台的网民使用人数已达到10.4亿,微信凭借其对国内移动互联网用户的大面积覆盖,不仅拥有庞大的用户群和便捷的传播途径,而且还提供了公众号、企业微信这些针对企业的交流平台。本文旨在通过销售助手系统实现基础业务逻辑,并借助该平台完成多种文档销售文案的解析与追踪,最终利用推荐算法实现对销售的个性化推荐。企业微信社交平台下销售助手以企业微信为工具载体,打通企业微信与个人微信之间的数据通道,实现移动社交网络下的个性化精准营销、客户的公司化沉淀以及销售团队的有效管理。通过深入理解当前企业微信销售助手的业务需求后,明确了课题的研究目标,接着梳理系统的流程并对系统进行了设计。本系统采用J2EE技术体系和Spring Boot框架进行系统开发,完成了客户管理、拜访管理、消息评论管理、资料管理、员工管理等功能模块的实现,并对系统进行了功能测试,交付用户使用。本系统在上述功能基础之上设计了文档解析引擎和个性化推荐模块可收集用户行为并分析数据给予用户推荐。主要的研究工作如下:(1)依托企业微信平台,结合企业业务实际需求,对系统进行需求分析,划分系统功能模块,完成销售助手基础功能模块的设计与实现,建立各模块的关联关系,构建销售助手系统的结构体系。(2)实现销售助手的文档解析引擎,解析与封装H5页面、图文混排文档、广告平面、PDF等多种文档格式,使得系统能够更加快速、方便的为客户提供多种消息资料。(3)基于客户阅读行为习惯构建用户画像,采用混合推荐算法来建立个性化推荐模型,挖掘用户潜在需求并能够分析用户的行为偏好进行个性化营销,助力销售助手营销。
企业微信平台下销售助手的设计与实现
这是一篇关于企业微信,销售助手,J2EE,文档解析,个性推荐的论文, 主要内容为“以客户为中心”的营销理念的变革和“充分发挥每个客户社交价值”观念的不断深化,销售管理企业更加注重将移动社交平台与销售助手结合进而更方便的进行获客。截止2018年,微信平台的网民使用人数已达到10.4亿,微信凭借其对国内移动互联网用户的大面积覆盖,不仅拥有庞大的用户群和便捷的传播途径,而且还提供了公众号、企业微信这些针对企业的交流平台。本文旨在通过销售助手系统实现基础业务逻辑,并借助该平台完成多种文档销售文案的解析与追踪,最终利用推荐算法实现对销售的个性化推荐。企业微信社交平台下销售助手以企业微信为工具载体,打通企业微信与个人微信之间的数据通道,实现移动社交网络下的个性化精准营销、客户的公司化沉淀以及销售团队的有效管理。通过深入理解当前企业微信销售助手的业务需求后,明确了课题的研究目标,接着梳理系统的流程并对系统进行了设计。本系统采用J2EE技术体系和Spring Boot框架进行系统开发,完成了客户管理、拜访管理、消息评论管理、资料管理、员工管理等功能模块的实现,并对系统进行了功能测试,交付用户使用。本系统在上述功能基础之上设计了文档解析引擎和个性化推荐模块可收集用户行为并分析数据给予用户推荐。主要的研究工作如下:(1)依托企业微信平台,结合企业业务实际需求,对系统进行需求分析,划分系统功能模块,完成销售助手基础功能模块的设计与实现,建立各模块的关联关系,构建销售助手系统的结构体系。(2)实现销售助手的文档解析引擎,解析与封装H5页面、图文混排文档、广告平面、PDF等多种文档格式,使得系统能够更加快速、方便的为客户提供多种消息资料。(3)基于客户阅读行为习惯构建用户画像,采用混合推荐算法来建立个性化推荐模型,挖掘用户潜在需求并能够分析用户的行为偏好进行个性化营销,助力销售助手营销。
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