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• 2023-03-08 14:22

LCDP市场销售规模持续扩大，年复合增长率进入30%的稳健期，早期的疯狂增长开始放缓

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• 2023-02-03 13:41

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• 2023-01-31 12:10

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• 2023-01-31 12:10

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• 2022-12-13 22:17

• 人称T客
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• 2022-12-02 20:42

2022年度SaaS产业最良心的CRM报告，没有之一。 T研究根据近500家企业用户实际使用，15家供应商摸底调研，梳理最真实的市场供需两端异同。 是时候展现真正的技术，中国企业市场的真相不需要遮羞也容不得污蔑。 国产CRM迎来来自企业市场真实需求的增长动力，褪去资本的浪潮，裸泳不可怕、可怕的是为裸泳呐喊助威的无知。

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• 2022-11-22 12:16

2022年，各地散点爆发的疫情，对投资、消费、出口造成严重影响，中美贸易战等黑天鹅与灰犀牛事件不断涌来，企业的生存能力一次次面临挑战，发展如履薄冰…… 在不确定的经营和业务环境、难以预测的趋势和高频的社会变化之下，人效是检验企业健康度的重要指标，也是企业想要长期发展必须要关注的重点——它不仅仅能衡量人力资源管理情况，更能衡量企业运营能力和资源配置效率。对于大企业而言，人效是“百尺竿头，更进一步”的关键，对中小企业尤其是初创公司而言，人效往往就是事关生死的核心。

• 人称T客
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• 2022-11-22 10:29

从2020至2022，从ToC到ToB，从ToB到ToG，“数字化转型/升级”完成了抽象概念到精准落地的蜕变。 企业数字化转型的根在“行业”，魂在“场景” 国内的ToB服务逐渐摆脱倒卖发达区域信息差的低端束缚，创新服务、创新技术清晰锁定中国特色的企业市场需求——深入行业、挖掘场景。 行业化成为当前ToB根本气质的脚注，从泛市场到垂直领域的深度理解将是每一个ToB从业者必然进修的主课。 T研究从2022年起，将开始对行业化的专属ToB服务进行全新的调研与解读。数字化转型的大风起于技术创新之青萍，又将陷于行业草莽之间，终于企业需求之中。 在国内众多行业中，T研究将对一个即传统又时尚，即壕奢又亲民，即清晰又模糊的矛盾行业——汽车行业，展现数字化带来行业重生的深度研究。

• 佳宝
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• 2022-11-16 09:34

线下销售为主，线上渠道引流，双头并进，一体化融合是白酒企业已开始布局且大有可为的方向。本报告将阐述如何跟紧需求走势，读懂需求人群，通过数智化营销技术解决酒企的营销痛点。

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• 2022-08-16 10:48

在这场即将发生的数字化变革面前，协同办公选择迎接挑战，打破过去的协同办公条框陈规，锤炼数字办公核心。

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• 2022-01-18 16:40

2021年是数字化激流勇进的一年，数据、业务场景、转型成为企业开启新时代的旋律主音。这一年TOB服务正式从专业认知走向大众普惠，而低代码/零代码则成为这一历史变革的重要插件。 低代码/零代码正在改变数字社会的生产力关系，从提高IT效能，到降低IT门槛，让更多非专业人士参与、设计、建设IT应用。从单一的改进生产力工具从而提升生产力，到改变社会生产关系，全民提升IT基础产能，数字化时代迎来的是一场更残酷的文明演进。

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• 2021-11-18 11:02

中国SaaS历经激动的十年、迷茫的十年、惶恐的十年、沉淀的十年、满怀希望的十年，所有的情绪都是一路走来对SaaS的无限期待。 十年足以改变顽固的认知，十年也已可以磨一把好剑。对中国SaaS产业而言，有的人挥洒青春说了再见，有的人觉得匆匆而过还未达尝所愿。 T研究旁观十年，记录十年。

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• 2021-08-04 10:44

基于互联网和云的方式把多个成本较低的计算实体整合成一个具有强大营销能力的完美系统，通过不断提高营销云的覆盖能力，以及“云”之间的逻辑计算能力，从而达到系统化营销的结果。此为‘营销云’。”

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• 2021-07-06 11:02

本报告中带来2021年最新的CRM趋势洞察、产业实践、供应商格局、企业用户一线反馈。发展/增速最快的行业，实用/成熟的场景解读，是今年报告的核心；同时为所有读者带来最直观的一线品牌全景刻画，最贴合CRM业务的厂商画像。 既是最接地气儿的行业报告，也是企业用户最佳选型指北。

• 人称T客
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• 2021-01-21 12:30

什么是数智化社会供应链？ 数智化社会供应链的诞生背景是什么？ 哪些是数智化供应链关键技术？ 数智化关键技术未来会有怎样的发展趋势？ 数智化技术与社会供应链将会擦出怎样的火花？ 又将在社会发展中产生怎样的价值效应？

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• 2020-12-29 16:09

• 人称T客
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• 2020-11-05 15:50

随着数据运营更进一步深入到企业的业务发展过程中，企业的竞争力已经在相当大的程度上取决于数据价值，越来越多的企业开始寻求增强数据分析能力：如何发掘出更多的维度，并自动进行数据挖掘，以寻求问题的最优解。 但伴随数据价值提升与数据量的增长，数据的规模和复杂度已经逐渐超过人类可以处理的程度，同时需要降低数据分析门槛。只需高专业技能的数据科学家来建立模型并对模型的准确率进行测算，一线业务员工即可在分析系统的协助下访问有效数据，展开分析验证提供业务洞察，充分释放创新力。

• 人称T客
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• 2020-10-27 17:33

企业的业务模式、生存的市场环境正在发生深刻的变化和调整。在过去的几年中，T研究发现，来自企业所处行业之外的压力和竞争已经成为当前关键的挑战之一，企业需要通过有效的手段来改变这种困难的境地。企业数字化是一个不错的选择，那么是去实践，还是应该继续坚守当前的框架，任由来自行业以外的更加灵活出色的技术性初创企业肆意冲击？

• 人称T客
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• 2020-08-26 10:40

• 人称T客
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• 2020-08-20 15:33

2020年开年以来，疫情为绝大多数行业按下了暂停键，营销陷于停滞，以往企业运营中的缺陷被一一放大。企业被迫重新审视投入产出、提振运营效率。在此背景下，RPA“稳定”、“提效”、“易用”的特性深得企业亲睐，并在大型企业中率先得到了应用。同时，借助大型企业的强大抗压能力，成长中的RPA也顺利避过疫情压迫，实现了逆市增长。