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最近院里举行比赛,要拿出自己的作品,目前学的物联网工程专业,求好点的点子
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2019-04-17 06:49:38
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最近院里举行比赛,要拿出自己的作品,目前学的物联网工程专业,求好点的点子
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庄家
院里
的年轻人.doc
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断面测量实习报告.docx
断面测量实习报告全文共5页,当前为第1页。断面测量实习报告全文共5页,当前为第1页。断面测量实习报告 断面测量实习报告全文共5页,当前为第1页。 断面测量实习报告全文共5页,当前为第1页。 断面测量实习报告
工程
测量实习,作为土木
工程
专业
一门基本的必修
专业
实践课,对我们
学
土木
工程
专业
学
生来说,它的重要性不言而喻。以下是小编整理的断面测量实习报告,希望能够帮助到大家! 测量实习报告1
学
测量不仅是获取书本的理论知识,更是培养我们的动手操作能力和对课本理论知识的深入理解总结,以及体会测量思想"从控制到碎部,从整体到局部,步步检核"等原则对
工程
测量的指导意义。这项技能的熟练掌握对将来走向工地有极大的帮助,毕竟国内高校给予
学
子实践的机会远不足以满足
学
生的需求,为此,我们必须在有限的机会创造最大的知识收益。当然我们还可以通过测量实习这个平台,改善我们的思维结构,培养合作精神和领导能力。 此次实习由
院里
统一组织,老师亲自带队指导,
学
生自主讨论交流操作完成定期下达的任务。吴祖海教授这次担任我们的指导老师,常来我们宿舍为我们解决实习过程中遇到的问题,并授以工作中的经验,激发我们的兴趣,使在实习过程中不
美容院数据分析.doc
没有大数据的分析,就不了解我们的优势与劣势; 没有大数据的管控,就不了解每一次的决策是否正确; 没有大数据的指引,我们就会茫然不知该往哪儿。 在当今美容会所中,很多经营者都在推行着数据化治理,究竟美容会所中关键的数据 有哪些这些数据背后又存在着美容会所生存的哪些秘密那么今天我将分享会所的18大数 据分析管控方案: 一、员工数据 1、店长、参谋:业绩、客数和客次、到店率、客单价、整店相比往年增长率、增长 X;重
点
分析参谋的售前、售中、售后效劳与销售能力; 2、美容师:指定客数、年效劳客次、客单价、
工程
掌握能力(
专业
、操作、销售);重
点
分析出该员工的工资X,现金业绩高还是手工收入高,常规
工程
高还是特别
工程
高,该 员工勤劳还是懒散数据下一目了然; 3、员工VS顾客分析:为何同样的工作时间,收入却有不同,试问优质顾客都在谁的 手上,难道优秀员工靠的仅仅是运气吗 4、员工VS
工程
分析:指定率高、中意度高、技术好、客情好、工资却不高,亲,是 不是忽略了
院里
真正出钱的大
工程
了呢 二、顾客数据 5、排列出会所全部客户的消费档案,包含:姓名、参谋、指定美容师、去年总现金 消费、去年未消耗卡金、老客还是新客、上了哪些
工程
、
工程
余次是多少,此表非常重 要,千万别怕麻烦,录入电脑后有重用,2年也仅需这一次,来年只需上新客档案即可; 6、依据顾客去年消费金额、普及
工程
、到店率、平均月消费,将顾客分为ABCD类, 这样做的目的一是让员工完全清楚业绩是从哪些顾客来的,A类顾客都在谁手上,二是要 马上方案不同类型顾客的不同效劳流程、不同
点
心水果、不同生日礼物、不同预约制度 、不同护理房间等; 7、客户到店率分析:详细的顾客到店率分析可以看出参谋的工作成绩,反预约成果 、售后跟踪成果、常规
工程
普及率、包含参谋对
工程
的
专业
程度、美容师技能的
专业
度 ; 三、
工程
分析 8、将店内全部
工程
盘
点
,分为面部高中低、身体高中低、仪器高中低、口服高中低 、特别
工程
等,按照纳、留、养、提、耗的原理将
工程
分类; 9、顾客VS
工程
分析:这一条相对会麻烦一些,将ABCD类的顾客和全部的品项对应起 来分析,看看院内的
工程
普及率情况如何;重
点
分析每个
工程
的普及人数,以及普及在A BCD哪一类顾客; 10、分析各
工程
产能盘
点
表,依据百分比评选:业绩排名前三、普及人数排名前三、 平均客单价排名前三、看看我们的
工程
中美容占多数还是美体占多数; 11、分析各
工程
业绩构成汇总表,分别是现金+划卡,各
工程
总业绩占全院总业绩的 百分比,进行排名,再分析有的
工程
为什么高,高的原因是什么有的常规
工程
为什么普 及率不够,原因在哪里 12、分析完
工程
之后,认真想想,业绩不高的原因是:
工程
不够还是
工程
普及率不高 还是到店率不高 13、员工VS
工程
技能分析:各
工程
员工的掌握能力如何培训系统、考核系统是否建设 14、制定详细的 ABCD各类顾客的效劳流程,接待流程,
工程
匹配度,新年
工程
替换方案,将老的一些工 程和未耗卡金替换为新的
工程
,顾客中意度将会更高; 15、依据ABCD不同类别的顾客,量身定制新年的消费方案,防止每一次来都销售,为 顾客做好健康治理规划,私人定制:美容、美体、养生、口服、仪器、微整、抗衰,36 0度提供高端专属定制效劳; 16、依据员工去年的收入数据,详细分析新年员工的成长方案、培训方案、考核方案 、制定今年的成长目标,例如今年各层次员工收入翻一倍; 17、依据顾客大数据分析,今年春季的方案,是纳客、还是激活老客、是需要大力提 升大客、A客还是大力普及B客、C客根底
工程
、提升到店率,不同数据将制定不同的战略 和战术; 18、最后做整院十项大数据汇总分析,分别是:总业绩、总耗卡、总客人数、总客次 数、平均人次客单价、年度新客成单人数及金额、年度净利润、退卡、投诉、员工流失 、产品本钱。 ----------------------- 美容院数据分析全文共2页,当前为第1页。 美容院数据分析全文共2页,当前为第2页。
【二等奖观察记录】小班 《农家
院里
欢乐多》.docx
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院里
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美容院数据分析-.docx
没有大数据的分析,就不知道我们的优势与劣势; 没有大数据的管控,就不知道每一次的决策是否正确; 没有大数据的指引,我们就会茫然不知该往哪儿。 在当今美容会所中,很多经营者都在推行着数据化管理,究竟美容会所中关键的数据有哪些?这些数据背后又存在着美容会所生存的哪些秘密?那么今天我将分享会所的18大数据分析管控方案: 一、员工数据 1、店长、参谋:业绩、客数和客次、到店率、客单价、整店相比往年增长率、增长来源;重
点
分析参谋的售前、售中、售后效劳与销售能力; 2、美容师:指定客数、年效劳客次、客单价、
工程
掌握能力(
专业
、操作、销售);重
点
分析出该员工的工资来源,现金业绩高还是手工收入高,常规
工程
高还是特殊
工程
高,该员工勤快还是懒散数据下一目了然; 3、员工VS顾客分析:为何同样的工作时间,收入却有不同,试问优质顾客都在谁的手上,难道优秀员工靠的仅仅是运气吗? 4、员工VS
工程
分析:指定率高、满意度高、技术好、客情好、工资却不高,亲,是不是忽略了
院里
真正出钱的大
工程
了呢? 二、顾客数据 5、罗列出会所全部客户的消费档案,包含:姓名、参谋、指定美容师、去年总现金消费、去年未消耗卡金、老客还是新客、上了哪些
工程
、
工程
余次是多少,此表非常重要,千万别怕麻烦,录入电脑后有重用,2年也仅需这一次,来年只需上新客档案即可; 6、根据顾客去年消费金额、普及
工程
、到店率、平均月消费,将顾客分为ABCD类,这样做的目的一是让员工完全清晰业绩是从哪些顾客来的,A类顾客都在谁手上,二是要立刻方案不同类型顾客的不同效劳流程、不同
点
心水果、不同生日礼物、不同预约制度、不同护理房间等; 美容院数据分析-全文共3页,当前为第1页。7、客户到店率分析:详细的顾客到店率分析可以看出参谋的工作成绩,反预约成果、售后跟踪成果、常规
工程
普及率、包括参谋对
工程
的
专业
程度、美容师技能的
专业
度; 美容院数据分析-全文共3页,当前为第1页。 三、
工程
分析 8、将店内所有
工程
盘
点
,分为面部高中低、身体高中低、仪器高中低、口服高中低、特殊
工程
等,按照纳、留、养、提、耗的原理将
工程
分类; 9、顾客VS
工程
分析:这一条相对会麻烦一些,将ABCD类的顾客和所有的品项对应起来分析,看看院内的
工程
普及率情况如何;重
点
分析每个
工程
的普及人数,以及普及在ABCD哪一类顾客; 10、分析各
工程
产能盘
点
表,根据百分比评选:业绩排名前三、普及人数排名前三、平均客单价排名前三、看看我们的
工程
中美容占多数还是美体占多数; 11、分析各
工程
业绩构成汇总表,分别是现金+划卡,各
工程
总业绩占全院总业绩的百分比,进行排名,再分析有的
工程
为什么高,高的原因是什么?有的常规
工程
为什么普及率不够,原因在哪里? 12、分析完
工程
之后,仔细想想,业绩不高的原因是:
工程
不够?还是
工程
普及率不高?还是到店率不高? 13、员工VS
工程
技能分析:各
工程
员工的掌握能力如何?培训系统、考核系统是否建设? 14、制定详细的 ABCD各类顾客的效劳流程,接待流程,
工程
匹配度,新年
工程
替换方案,将老的一些
工程
和未耗卡金替换为新的
工程
,顾客满意度将会更高; 15、根据ABCD不同类别的顾客,量身定制新年的消费方案,防止每一次来都销售,为顾客做好健康管理规划,私人定制:美容、美体、养生、口服、仪器、微整、抗衰,360度提供高端专属定制效劳; 16、根据员工去年的收入数据,详细分析新年员工的成长方案、培训方案、考核方案、制定今年的成长目标,例如今年各层次员工收入翻一倍; 17、根据顾客大数据分析,今年春季的方案,是纳客、还是激活老客、是需要大力提升大客、A客?还是大力普及B客、C客根底
工程
、提升到店率,不同数据将制定不同的战略和战术; 美容院数据分析-全文共3页,当前为第2页。18、最后做整院十项大数据汇总分析,分别是:总业绩、总耗卡、总客人数、总客次数、平均人次客单价、年度新客成单人数及金额、年度净利润、退卡、投诉、员工流失、产品本钱。 美容院数据分析-全文共3页,当前为第2页。 美容院数据分析-全文共3页,当前为第3页。 美容院数据分析-全文共3页,当前为第3页。 美容院数据分析- .
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