需求分析

需(xu)求分(fen)(fen)(fen)析(xi)是(shi)識別(bie)和評估市(shi)(shi)場(chang)(chang)(chang)(chang)需(xu)求及(ji)客戶(hu)需(xu)求的(de)過(guo)(guo)程(cheng)，通過(guo)(guo)分(fen)(fen)(fen)析(xi)客戶(hu)偏好、購買行(xing)為及(ji)市(shi)(shi)場(chang)(chang)(chang)(chang)趨勢，為產(chan)(chan)品(pin)(pin)或服務的(de)開(kai)發(fa)與(yu)(yu)優(you)化(hua)提供依據(ju)。本欄目(mu)將(jiang)介紹需(xu)求分(fen)(fen)(fen)析(xi)的(de)關鍵方法與(yu)(yu)工具，幫助讀者(zhe)通過(guo)(guo)數(shu)據(ju)分(fen)(fen)(fen)析(xi)準確把握市(shi)(shi)場(chang)(chang)(chang)(chang)動態，提升(sheng)產(chan)(chan)品(pin)(pin)定位(wei)和市(shi)(shi)場(chang)(chang)(chang)(chang)競(jing)爭力。

#需求分析

相(xiang)關最新文章(zhang)

企業人事分析有哪些場景？多維度業務需求深度解析

可視航帆發表于2025年9月12日 09:48:31

你是(shi)(shi)否(fou)也曾遇到(dao)這樣的(de)(de)問題：企業(ye)(ye)人(ren)(ren)力資(zi)源數(shu)據堆(dui)積如山，但(dan)真正用起來時，卻發現“信息孤島(dao)”遍地，想要洞察人(ren)(ren)才結(jie)構、優化(hua)績效、預測流失(shi)，結(jie)果只能憑經驗拍腦(nao)袋？根(gen)據《數(shu)字化(hua)轉(zhuan)型的(de)(de)管理實(shi)踐(jian)》（中(zhong)國(guo)人(ren)(ren)民大(da)學出版(ban)社，2022）的(de)(de)調研，近74%的(de)(de)企業(ye)(ye)高管承認，人(ren)(ren)事分析難以落地的(de)(de)最大(da)障(zhang)礙(ai)，就(jiu)是(shi)(shi)“業(ye)(ye)務場景碎片化(hua)與數(shu)據整合難”。但(dan)事實(shi)是(shi)(shi)，人(ren)(ren)事分析已不只是(shi)(shi)HR部門(men)的(de)(de)專屬工(gong)具，更是(shi)(shi)全公(gong)司業(ye)(ye)務決策的(de)(de)底(di)層驅動力。無論是(shi)(shi)“精(jing)準招(zhao)

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人(ren)力資(zi)源分析需求分(fen)析(xi)

人事分析崗位需求有哪些？不同職能使用技巧大揭秘

帆前沿發表于2025年9月12日 09:41:35

數字化(hua)時代(dai)，人(ren)(ren)事(shi)分析(xi)崗(gang)位(wei)從幕后走到(dao)前臺(tai)已成(cheng)必然(ran)。你是(shi)否還(huan)在(zai)為人(ren)(ren)力資(zi)源數據(ju)無(wu)法(fa)落地、部門協同低效、業(ye)(ye)務洞察停留在(zai)表(biao)面而苦惱？據(ju)《企業(ye)(ye)數字化(hua)轉型白(bai)皮書（2023）》顯示，國(guo)內超73%的中大型企業(ye)(ye)將(jiang)人(ren)(ren)事(shi)分析(xi)崗(gang)位(wei)列為未來三年戰略重點，但真正能用好“數據(ju)+人(ren)(ren)事(shi)”的企業(ye)(ye)不到(dao)30%。傳(chuan)統HR只(zhi)會做Excel，前沿人(ren)(ren)事(shi)分析(xi)師卻能用BI工具將(jiang)員工流動、績效、培訓等業(ye)(ye)務指標一網打盡(jin)，實現降本增效和(he)科(ke)學(xue)決策(ce)。本篇(pian)文章將(jiang)

人力資(zi)源分(fen)析需(xu)求(qiu)分析

人事分析適合哪些崗位用？多角色滿足企業全員需求

數海一帆發表于2025年9月12日(ri) 09:26:38

當(dang)下，90%的(de)企(qi)業人(ren)(ren)力資源(yuan)管理者(zhe)都曾(ceng)在年終(zhong)總結(jie)時(shi)面對同一個困惑：為什(shen)么我們明明有(you)大(da)量員工(gong)數據(ju)(ju)(ju)，卻(que)始終(zhong)難(nan)以實現(xian)精細化(hua)的(de)人(ren)(ren)事決策？你是否也曾(ceng)在招聘(pin)、績效考評或用工(gong)優化(hua)時(shi)，感(gan)受到“數據(ju)(ju)(ju)明明很(hen)多，但分(fen)析像(xiang)在黑暗中摸(mo)索”？這其實源(yuan)于人(ren)(ren)事分(fen)析的(de)角色邊界不(bu)清、崗位適配(pei)度(du)低(di)，導致很(hen)多數據(ju)(ju)(ju)沉淀成了(le)“死數據(ju)(ju)(ju)”，而不(bu)是業務的(de)“發動機”。隨著企(qi)業數字化(hua)轉(zhuan)型的(de)浪(lang)潮(chao)加(jia)速(su)，越來越多管理者(zhe)開始意識到：人(ren)(ren)事分(fen)析的(de)價值，遠不(bu)止HR部

人(ren)力資(zi)源(yuan)分析需求分(fen)析

煙草需求預測為什么重要？智能算法提升供需匹配率

可(ke)視航帆發表于2025年9月9日 15:05:06

數字化時代，煙草行業的供(gong)需(xu)難題(ti)正(zheng)以驚人的速度席卷每一個(ge)環節。你是否曾遇到過(guo)，某地煙草銷量突然(ran)暴漲(zhang)，倉庫卻一包難求(qiu)？或者(zhe)庫存(cun)堆積如山(shan)，終端(duan)零(ling)售商卻苦(ku)尋(xun)熱銷品(pin)(pin)？據《中國煙草年鑒》統(tong)計，2023年全國煙草行業因供(gong)需(xu)預測不準，直接(jie)導致庫存(cun)資金占用超百億元(yuan)，產品(pin)(pin)錯配率高達18%。這樣的現實，已經(jing)不僅僅是“企(qi)業運(yun)營(ying)效(xiao)率低”的問題(ti)，而直接(jie)影(ying)響到利(li)潤空間、市場份額(e)甚至品(pin)(pin)牌口碑。很(hen)多(duo)企(qi)業還在用傳統(tong)經(jing)驗(yan)和粗放的統(tong)計方

數據分析預測(ce)需求分析

對公信貸業務挖掘如何創新？重點客戶貸款需求分析思路

數智探索發表于2025年9月8日 16:16:27

你(ni)是否曾驚(jing)訝于這樣一(yi)個事實：據中國銀行(xing)業(ye)協會2023年(nian)(nian)數據，國內(nei)銀行(xing)業(ye)對(dui)公(gong)信(xin)貸(dai)(dai)(dai)業(ye)務年(nian)(nian)均增長率已超(chao)(chao)過(guo)11%，但其(qi)中超(chao)(chao)過(guo)60%的(de)(de)重點(dian)客(ke)戶貸(dai)(dai)(dai)款需(xu)求，卻未能被精準挖掘和(he)有(you)效滿足？這意味著，哪怕在(zai)數字化轉(zhuan)型(xing)的(de)(de)大潮(chao)下，銀行(xing)與(yu)金融機構依(yi)然在(zai)對(dui)公(gong)信(xin)貸(dai)(dai)(dai)創新與(yu)需(xu)求分析方面面臨(lin)巨大挑戰——很多(duo)企業(ye)真(zhen)正的(de)(de)資金訴求、業(ye)務痛點(dian)往(wang)往(wang)隱(yin)藏在(zai)數據背后，傳統的(de)(de)“以經(jing)驗定需(xu)求”模式早已力不從心。實際上(shang)，客(ke)戶需(xu)求的(de)(de)多(duo)元化和(he)復(fu)雜性(xing)遠超(chao)(chao)我們

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