轨交运维解决方案市场现状分析及发展前景.docx
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1、轨交运维解决方案市场现状分析及发展前景一、市场与消费者市场1、市场市场是多门学科的研究内容,不同学科有不同的解释。在市场营销学中,市场指有货币支付能力的、有购买愿望的购买者群体。这个定义指明了市场必须具备一个要素:一是购买者群体,二是有购买愿望,三是有货币支付能力,可用公式表示为:市场二人口+购买力+购买愿望。市场规模取决于有购买力、有购买愿望的人数多少。2、消费者市场消费者市场是个人或家庭为了生活消费而购买产品和服务所形成的市场。生活消费是产品和服务流通的终点,因而消费者市场也称为最终产品市场。消费者市场是相对于组织市场而言的。组织市场指以某种组织为购买单位的购买者所形成的市场,购买目的是为
2、了生产、销售或履行组织职能。二、市场细分战略的产生与发展市场细分是1956年由美国营销学者温德尔,斯密于产品差异和市场细分一一可供选择的两种市场营销战略一文中,在总结西方企业营销实践经验的基础上提出的。市场细分不单纯是一个抽象理论,而且具有很强的实践性,顺应了第二次世界大战以后美国众多产品市场转化为买方市场这一新的形势,是现代企业营销观念的一大进步。从总体上看,不同的市场条件和环境,从根本上决定企业的营销战略。市场细分理论和实践的发展经历了以下几个阶段。(一)大量营销阶段早在19世纪末20世纪初,即资本主义工业革命阶段,整个社会经济发展的中心和特点是强调速度和规模,市场以卖方为主导。在卖方市场
3、条件下,企业市场营销的基本方式是大量营销,即大批量生产品种、规格单一的产品,并且通过广泛、普遍的分销渠道销售产品。在这样的市场环境下,大量营销的方式降低了产品的成本和价格,获得了较丰厚的利润。企业没有必要研究市场需求,市场细分战略也不可能产生。(二)产品差异化营销阶段20世纪30年代,发生了震撼世界的资本主义经济危机,西方企业面临产品严重过剩,市场迫使企业转变经营观念。营销方式从大量营销向产品差异化营销转变,即向市场推出许多与竞争者在质量、外观、性能和品种等方面不同的产品。产品差异化营销较大量营销是一种进步,但是由于企业仅仅考虑自己现有的设计、技术能力,忽视对顾客需求的研究,缺乏明确的目标市场
4、,因此产品营销的成功率依然很低。由此可见,在产品差异化营销阶段,企业仍然没有重视对市场需求的研究,市场细分仍然缺乏产生的基础和条件。(三)目标营销阶段20世纪50年代以后,在科学技术革命的推动下,生产力水平大幅度提高,产品日新月异,生产与消费的矛盾日益尖锐,以产品差异化为中心的推销体制远远不能解决西方企业所面临的市场问题。于是,市场迫使企业再次转变经营观念和经营方式,由产品差异化营销转向以市场需求为导向的目标营销,即企业在研究市场和细分市场的基础上,结合自身的资源与优势,选择其中最有吸引力和最能有效为之提供产品和服务的细分市场作为目标市场,设计与目标市场需求特点相互匹配的营销组合。市场细分战略
5、应运而生。市场细分理论的产生,使传统营销观念发生根本性的变革,在理论和实践中都产生了极大影响,被西方理论家称之为“市场营销革命”。市场细分理论产生后经历了不断完善的过程。最初,随着“以消费者为中心”的营销理念日渐深入人心以及个性化消费时代的到来,企业把市场不断细分,从而出现超市场细分理论(即一对一营销理论)。人们认为把市场划分得越细越能适应顾客需求,只要通过增强企业产品的竞争力便可提高利润率。但是20世纪70年代以来,能源危机和整个资本主义市场不景气,使不同阶层消费者的可支配收入出现不同程度的下降,人们在购买时更多地注重价值、价格和效用的比较。过度细分市场导致企业营销成本上升而减少总收益,于是
6、反市场细分理论应运而生。营销学者和企业家认为,应该从成本和收益的比较出发对市场进行适度的细分,这是对过度细分的反思和矫正。它赋予了市场细分理论新的内涵,使其不断地发展和完善,对指导企业市场营销活动具有更强的可操作性。三、20世纪90年代,在全球营销环境下,适度细分理论又被赋予了更新的内涵,适应了全球营销趋势的发展。全球营销力图尽可能地识别和满足世界各国消费者的共同需求,并希望以此获得更广阔的市场和更低的成本。而且,全球营销对于“需求”的理解更为深刻,它不是简单、一味地识别和满足消费者的现有需求,而是更为关注挖掘潜在需求,或在异国市场上引入并推行新的消费文化。与此同时,全球营销同样注意到各个国家
7、和地区消费者需求之间的差异。因为分布于世界200多个国家和地区的全球消费者,拥有不同的语言和肤色,不同的风俗习惯,不同的宗教信仰,不同的行为方式。事实上,没有一家企业已经或者试图把触角伸向世界的每一个角落。它们都根据自身的优势和劣势,寻求全球市场上的机会,选择那些能够比对手更好地提供产品或服务的细分市场作为目标市场,并与之建立互惠互利的交换关系,在满足其需求的同时求得自身发展壮大。计算机视觉行业在新技术方面的发展情况和未来发展趋势近年来,数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面,互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能,海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足
8、的原材料。在算法方面,机器学习算法取得重大突破,以多层神经网络模型为基础的算法,使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高,为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面,计算力提升突破瓶颈,以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力,使得运算更快,同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展,尤其是以深度学习为代表的机器学习算法,及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破,部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面,深度学习和深度网络在图像物体识别方面取得了变革
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