电信业用户行为分析与应用推广策略方案

电信业用户行为分析与应用推广策略方案TOC\o"1-2"\h\u16092第1章用户行为分析概述 4232641.1用户行为数据采集 4314671.1.1基础信息采集 4238591.1.2行为数据采集 4212661.2用户行为分析的意义 4121611.2.1精准定位用户需求 4254771.2.2提高市场营销效果 484981.2.3风险控制和欺诈防范 4312121.3用户行为分析的方法 476011.3.1描述性分析 5161201.3.2关联分析 5128131.3.3聚类分析 576801.3.4预测分析 5278381.3.5异常检测 525133第2章电信业市场环境分析 5206292.1市场规模与增长趋势 5323042.1.1用户规模 571932.1.2业务收入 5232032.1.3增长速度 5288972.2市场竞争格局 6103742.2.1市场集中度 66822.2.2竞争对手分析 6246872.2.3市场份额 6297602.3政策法规环境 672672.3.1政策法规制定 6308232.3.2政策法规执行 6106252.3.3政策法规影响 616241第3章用户消费行为特征分析 6224893.1用户消费习惯 6159093.1.1通话与短信消费 65523.1.2数据流量消费 72793.1.3增值业务消费 7215893.2用户需求与痛点 760623.2.1价格敏感 7201853.2.2网络质量 7154633.2.3个性化服务 7139533.2.4客户服务 7194753.3用户消费决策因素 8233403.3.1个人因素 8276843.3.2社会影响 8136723.3.3产品特性 8683.3.4品牌形象 866953.3.5促销活动 820941第4章用户满意度与忠诚度分析 8319644.1用户满意度评价指标 881574.1.1服务质量 8152954.1.2价格合理度 8176854.1.3业务多样性 838604.1.4品牌形象 9184994.2用户忠诚度影响因素 9152604.2.1服务质量 960354.2.2价格因素 9270344.2.3品牌形象 9271204.2.4用户需求满足程度 9197414.3用户满意度与忠诚度提升策略 9247634.3.1服务质量提升策略 9290294.3.2价格策略优化 951314.3.3业务创新与拓展 9185884.3.4品牌形象塑造与传播 10179334.3.5用户关系管理 1027201第5章电信产品与服务分析 1077405.1产品与服务分类 10322435.2产品与服务创新 1050045.3产品与服务优劣势分析 1032120第6章竞品分析 1194066.1竞品选择与对比 1141586.1.1竞品选择 11144506.1.2竞品对比 1150356.2竞品用户行为分析 1227426.2.1用户满意度 12160996.2.2用户忠诚度 12317786.2.3用户需求 1215376.3竞品营销策略借鉴 12304036.3.1竞品A：强化网络优势，提高用户满意度 12163366.3.2竞品B：创新服务和产品，吸引年轻用户 12326066.3.3竞品C：专业化服务，拓展中高端市场 1227268第7章应用推广策略制定 13322147.1推广目标与定位 1338447.1.1明确推广目标 13239947.1.2市场定位 13327117.2推广渠道选择 13287407.2.1线上渠道 13223537.2.2线下渠道 138487.2.3合作渠道 13316927.3推广策略组合 13320257.3.1内容营销 13226247.3.2互动营销 13169347.3.3优惠促销 1381127.3.4精准广告 13281497.3.5口碑营销 14141257.3.6媒体合作 14177557.3.7公关传播 1429447.3.8社区营销 147284第8章个性化推荐系统设计 14243478.1个性化推荐算法选择 1460288.1.1基于内容的推荐算法 1426178.1.2协同过滤推荐算法 14180858.1.3混合推荐算法 14232288.2用户画像构建 14282488.2.1用户属性分析 15168.2.2用户行为分析 15288528.2.3用户兴趣模型构建 15192208.3推荐系统优化与评估 1576778.3.1推荐系统优化 1526468.3.2推荐系统评估 1513436第9章大数据分析与挖掘 15197529.1数据挖掘方法与应用 15204169.1.1数据挖掘概述 16277289.1.2数据挖掘方法 16192049.1.3数据挖掘在电信业的应用 16280139.2用户行为预测模型 16306089.2.1用户行为概述 16159399.2.2用户行为预测模型构建 16202989.2.3用户行为预测应用案例 17285459.3数据可视化与报告 17196869.3.1数据可视化概述 1748149.3.2数据可视化方法 1777449.3.3报告 1715897第10章案例分析与实施建议 171918310.1成功案例分析 17166010.1.1案例一：基于大数据的用户画像构建 173074110.1.2案例二：基于用户行为的套餐优化 18594710.1.3案例三：基于用户反馈的增值服务创新 183172510.2实施效果评估 182805810.2.1效果评估方法 181810110.2.2评估结果分析 181860510.3针对不同用户群体的推广策略建议 18508310.3.1面向年轻人的社交化推广策略 18519010.3.2面向商务人士的个性化推广策略 181166710.3.3面向家庭用户的亲情化推广策略 18426910.3.4面向老年人的简洁化推广策略 19第1章用户行为分析概述1.1用户行为数据采集用户行为数据采集是电信业用户行为分析的基础，涉及用户在使用电信服务过程中的各项操作及互动信息。采集内容主要包括以下方面：1.1.1基础信息采集用户身份信息：包括姓名、年龄、性别、职业等。设备信息：手机型号、操作系统、网络接入方式等。服务使用信息：通话时长、短信数量、流量使用情况等。1.1.2行为数据采集通话行为：主叫、被叫、通话时长、通话频率等。上网行为：浏览网页、使用APP、在线时长等。消费行为：充值、缴费、办理业务等。1.2用户行为分析的意义用户行为分析在电信业具有以下重要意义：1.2.1精准定位用户需求通过分析用户行为数据，了解用户偏好和需求，为产品优化和服务创新提供依据。提高用户体验，提升用户满意度。1.2.2提高市场营销效果针对不同用户群体制定个性化营销策略，提高营销活动的转化率。优化资源配置，降低营销成本。1.2.3风险控制和欺诈防范通过用户行为分析，发觉异常行为，及时采取措施防范风险和欺诈。保障企业利益，维护市场秩序。1.3用户行为分析的方法用户行为分析主要采用以下方法：1.3.1描述性分析对用户行为数据进行统计和描述，揭示用户行为的总体特征和规律。包括用户分布、使用频率、消费水平等指标。1.3.2关联分析分析用户行为之间的关联性，发觉用户在不同业务间的切换规律。为业务融合和套餐设计提供参考。1.3.3聚类分析对用户进行分类，挖掘不同用户群体的特征和需求。有助于制定精细化运营策略。1.3.4预测分析基于历史数据，预测用户未来行为和趋势。为产品和服务创新、市场拓展提供决策支持。1.3.5异常检测通过设定阈值和规则，发觉异常行为。及时采取措施，防范风险和欺诈。第2章电信业市场环境分析2.1市场规模与增长趋势信息技术的飞速发展，我国电信业市场规模逐年扩大，用户数量持续增长。本节将从用户规模、业务收入及增长速度等方面分析电信业的市场规模与增长趋势。2.1.1用户规模我国电信用户规模持续扩大，固定电话、移动电话、互联网宽带接入用户数量均呈现稳定增长态势。其中，移动电话用户占比最高，已成为电信市场的主要组成部分。2.1.2业务收入电信业务收入主要包括基础电信业务收入、增值电信业务收入和其他业务收入。我国电信业务收入保持稳定增长，市场潜力巨大。2.1.3增长速度我国电信业市场规模不断扩大，增长速度保持在较高水平。但是市场逐渐饱和，增长速度呈现放缓趋势，电信企业需寻求新的增长点以保持市场竞争力。2.2市场竞争格局电信业市场竞争格局日益激烈，本节将从市场集中度、竞争对手分析、市场份额等方面展开论述。2.2.1市场集中度我国电信市场集中度较高，主要表现为四大电信运营商（中国移动、中国联通、中国电信和中国广电）占据市场主导地位。但是新兴运营商逐渐崛起，市场集中度有所下降。2.2.2竞争对手分析电信业竞争对手主要包括同行业内的其他运营商、互联网企业以及跨国公司。竞争对手在市场、技术、服务等方面的优势与劣势将影响电信企业的市场地位。2.2.3市场份额电信市场份额分布不均，四大电信运营商占据绝大多数市场份额。为争夺市场份额，电信企业需不断创新业务、提高服务质量，以提升市场竞争力。2.3政策法规环境政策法规对电信业的发展具有重大影响。本节将从政策法规的制定、执行和影响等方面进行分析。2.3.1政策法规制定我国高度重视电信业的发展，制定了一系列政策法规以规范市场秩序、促进产业升级。如《电信条例》、《网络安全法》等。2.3.2政策法规执行加大对电信业的监管力度，保证政策法规的贯彻执行。电信企业需严格遵守政策法规，规范经营行为，维护市场公平竞争。2.3.3政策法规影响政策法规对电信业的影响主要体现在市场竞争、产业升级、技术创新等方面。如提速降费、5G牌照发放等政策，对电信业的发展产生深远影响。第3章用户消费行为特征分析3.1用户消费习惯3.1.1通话与短信消费在电信业中，用户消费习惯首先体现在通话与短信服务方面。用户在通话消费上表现出一定的规律性，如工作时间、休息时间及节假日期间的消费差异。不同年龄段、性别、职业的用户在通话时长和频率上也存在显著差异。短信消费方面，即时通讯应用的普及，传统短信消费逐渐减少，但仍有部分用户保持短信沟通习惯。3.1.2数据流量消费移动互联网的快速发展，数据流量消费已成为电信业用户消费的重要组成部分。用户在数据流量消费上表现出以下特点：一是消费时段集中，如晚上及节假日；二是消费场景多样，包括社交、娱乐、办公等；三是消费水平与用户收入、职业等因素相关。3.1.3增值业务消费电信业增值业务消费涵盖了语音、短信、流量等多元化服务。用户在增值业务消费上具有以下特征：一是年轻用户群体更倾向于尝试新型增值业务；二是用户消费需求多样化，对个性化、定制化增值业务有较高需求；三是增值业务消费与用户消费水平、兴趣爱好等因素密切相关。3.2用户需求与痛点3.2.1价格敏感电信用户在消费过程中，价格是敏感因素之一。用户对通信费用有一定的承受能力，但仍然希望获得性价比较高的服务。因此，降低通信资费、推出优惠套餐等策略有助于吸引用户。3.2.2网络质量用户对网络质量有较高要求，尤其是在移动互联网时代。网络速度、稳定性等因素直接影响到用户的使用体验。电信企业应关注用户在网络质量方面的需求，不断优化网络覆盖和质量。3.2.3个性化服务消费者个性化需求的日益凸显，电信企业需要针对不同用户群体提供个性化服务。如针对年轻用户推出定制化套餐、针对商务人士提供国际漫游优惠等。3.2.4客户服务用户在消费过程中，对客户服务质量有较高期待。优化客户服务流程、提高服务效率、解决用户问题等方面，是电信企业提升用户满意度的重要途径。3.3用户消费决策因素3.3.1个人因素个人因素包括年龄、性别、职业、收入等，这些因素影响用户的消费需求、消费水平和消费习惯。电信企业应充分考虑这些因素，制定有针对性的市场策略。3.3.2社会影响用户消费决策易受到亲朋好友、社会舆论等外部因素的影响。电信企业可通过口碑营销、社交媒体推广等方式，引导用户消费。3.3.3产品特性产品特性是用户消费决策的关键因素之一。电信企业应关注产品创新，提高产品质量，以满足用户在通话、短信、流量等方面的需求。3.3.4品牌形象品牌形象对用户消费决策具有显著影响。电信企业应加强品牌建设，提升企业形象，增强用户信任感和忠诚度。3.3.5促销活动促销活动能激发用户的消费欲望，对消费决策产生积极作用。电信企业应适时推出优惠活动，以吸引更多用户关注和消费。第4章用户满意度与忠诚度分析4.1用户满意度评价指标用户满意度是衡量电信业服务品质的重要指标，以下为用户满意度的评价指标：4.1.1服务质量通话质量：包括语音清晰度、通话稳定性等；网络速度：包括数据传输速度、连接稳定性等；客户服务：包括客服态度、问题解决效率等。4.1.2价格合理度费用透明度：包括资费标准、套餐内容等；性价比：相同服务条件下，价格与竞争对手的对比。4.1.3业务多样性业务种类：包括基本通话、短信、数据业务等；创新性：针对用户需求，推出的新颖业务。4.1.4品牌形象企业信誉：企业的知名度、声誉等；品牌认知度：用户对电信品牌的认知程度。4.2用户忠诚度影响因素用户忠诚度是电信业持续发展的关键，以下为影响用户忠诚度的因素：4.2.1服务质量高质量的服务能提高用户满意度，进而提升用户忠诚度；快速、高效的问题解决能力，有助于提高用户信任度。4.2.2价格因素合理的价格策略，有助于提高用户忠诚度；长期稳定的优惠活动，能增加用户粘性。4.2.3品牌形象良好的品牌形象，有助于提升用户信任度和忠诚度；积极的社会责任形象，能增加用户对品牌的认同感。4.2.4用户需求满足程度深入了解用户需求，提供个性化服务；定期收集用户反馈，持续优化服务。4.3用户满意度与忠诚度提升策略针对用户满意度与忠诚度的影响因素，以下为提升策略：4.3.1服务质量提升策略优化网络基础设施，提高通话与网络速度；加强客户服务培训，提高客服人员的服务水平。4.3.2价格策略优化推出更具竞争力的资费套餐，满足不同用户需求；实施差异化定价策略，提高用户满意度。4.3.3业务创新与拓展关注市场动态，及时推出符合用户需求的新业务；深化跨界合作，提供一站式服务。4.3.4品牌形象塑造与传播加强品牌宣传，提高品牌知名度；积极参与社会公益活动，提升品牌形象。4.3.5用户关系管理建立完善的用户数据库，进行精准营销；定期开展满意度调查，及时了解用户需求，优化服务。第5章电信产品与服务分析5.1产品与服务分类电信产品与服务按照其功能特性、用户需求及市场定位，可分为以下几类：（1）语音通信服务：包括本地通话、国内长途、国际长途等基础语音通信服务。（2）数据通信服务：主要包括互联网接入、宽带业务、移动数据业务等。（3）增值业务：包括短信、彩铃、手机报、移动支付、位置服务等。（4）企业级服务：为企业用户提供的数据中心、云计算、企业通信解决方案等。（5）内容与娱乐服务：如视频、音乐、游戏等数字内容服务。5.2产品与服务创新为满足用户多样化需求，电信业不断进行产品与服务创新：（1）5G技术应用：推广5G网络，为用户提供高速、低时延、大带宽的通信体验。（2）物联网服务：利用物联网技术，提供智能家居、智能交通、智慧城市等解决方案。（3）大数据与人工智能：通过数据分析，为用户提供个性化推荐、精准营销等服务。（4）虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：结合VR和AR技术，开发新型娱乐、教育、医疗等服务。5.3产品与服务优劣势分析优势：（1）覆盖面广：电信网络覆盖全国，用户基数庞大。（2）技术成熟：电信技术不断升级，产品与服务日益完善。（3）品牌影响力：知名电信企业具有较高的品牌认知度和用户信任度。（4）创新能力：电信业持续投入研发，不断推出新型产品与服务。劣势：（1）同质化竞争：电信产品与服务在市场上存在同质化现象，差异化竞争不足。（2）用户需求多样化：用户需求不断变化，电信企业难以全面满足。（3）成本压力：电信网络建设和维护成本高，企业盈利压力较大。（4）政策法规限制：电信业受到政策法规的严格监管，业务创新受限。第6章竞品分析6.1竞品选择与对比为了深入理解电信市场的竞争态势，本章节选取了三家主要的电信运营商A、B、C作为竞品研究对象。通过对这三家运营商的产品、服务、市场定位及用户群体进行对比分析，以揭示各自的竞争优势和劣势。6.1.1竞品选择竞品A：具有广泛的用户基础，以优质网络服务著称，市场份额较大。竞品B：以创新的技术和个性化服务为特点，吸引了一批年轻用户。竞品C：定位于中高端市场，以商务人群为主，提供一系列专业化的增值服务。6.1.2竞品对比产品方面：竞品A、B、C在套餐设置、网络覆盖、服务质量等方面存在差异，各有侧重。服务方面：竞品A注重用户满意度，竞品B强调个性化定制，竞品C则侧重于商务人士的专业服务。市场定位：竞品A覆盖全年龄段用户，竞品B聚焦年轻群体，竞品C则专注于中高端市场。用户群体：竞品A拥有最大的用户基础，竞品B以年轻人为主，竞品C则吸引了大量商务人士。6.2竞品用户行为分析本节通过对竞品A、B、C的用户行为进行深入分析，旨在找出各自的优势和不足，为后续推广策略提供参考。6.2.1用户满意度竞品A的用户满意度较高，得益于其优质的网络服务和良好的用户口碑；竞品B在年轻用户群体中具有较高的满意度，但部分用户对套餐价格敏感；竞品C的用户满意度主要体现在专业化的增值服务上。6.2.2用户忠诚度竞品A的用户忠诚度较高，竞品B次之，竞品C的用户忠诚度相对较低。原因在于竞品A和竞品B在产品和服务上更具吸引力，而竞品C的高价位策略可能导致部分用户流失。6.2.3用户需求竞品A、B、C的用户需求各有不同。竞品A的用户更注重网络速度和稳定性；竞品B的用户追求个性化服务和创新；竞品C的用户则对专业化和定制化服务有较高要求。6.3竞品营销策略借鉴为了更好地推广我司的产品和服务，以下对竞品A、B、C的营销策略进行分析和借鉴。6.3.1竞品A：强化网络优势，提高用户满意度借鉴竞品A的经验，我司应继续优化网络服务，提高用户满意度，同时加大品牌宣传力度，扩大市场份额。6.3.2竞品B：创新服务和产品，吸引年轻用户借鉴竞品B的策略，我司可针对年轻用户推出具有创新性和个性化的产品和服务，以满足其独特需求。6.3.3竞品C：专业化服务，拓展中高端市场借鉴竞品C的做法，我司可专注于中高端市场，推出专业化的增值服务，提升品牌形象，提高用户忠诚度。通过以上竞品分析，我司可结合自身优势，制定合适的推广策略，以提升市场竞争力和用户满意度。第7章应用推广策略制定7.1推广目标与定位7.1.1明确推广目标本章节将阐述电信业应用推广的具体目标，包括提高用户覆盖率、增强用户活跃度、提升用户黏性以及优化用户转化率。7.1.2市场定位根据用户行为分析结果，针对不同细分市场制定差异化定位，如针对年轻用户群体，强调产品创新与社交属性；针对商务用户群体，突出便捷性与专业性。7.2推广渠道选择7.2.1线上渠道线上渠道包括搜索引擎、社交媒体、应用商店、合作伙伴网站等。结合用户行为数据，优化广告投放策略，提高广告投放效果。7.2.2线下渠道线下渠道主要包括实体营业厅、户外广告、公交地铁广告等。通过多元化线下活动，提高品牌知名度和用户参与度。7.2.3合作渠道与其他行业合作伙伴共同推广，如手机制造商、电商平台等，拓展用户来源，提高市场占有率。7.3推广策略组合7.3.1内容营销结合用户需求，制定有针对性的内容策略，通过优质内容吸引和留住用户，提高用户活跃度。7.3.2互动营销利用线上线下活动、社交媒体互动等手段，增加用户参与度，提高用户黏性。7.3.3优惠促销针对不同用户群体，推出优惠活动，如新用户优惠、节假日促销等，刺激用户消费。7.3.4精准广告基于用户行为数据分析，实施精准广告投放，提高转化率。7.3.5口碑营销鼓励用户分享使用体验，通过口碑传播提高品牌知名度和美誉度。7.3.6媒体合作与各类媒体合作，提高品牌曝光度，扩大市场影响力。7.3.7公关传播通过新闻发布、线上线下活动等方式，塑造企业良好形象，提高品牌认知度。7.3.8社区营销利用行业论坛、社群等平台，与用户建立深度联系，培养忠实用户。通过以上推广策略组合，实现电信业应用的市场拓展和用户增长目标。第8章个性化推荐系统设计8.1个性化推荐算法选择为了提高电信业务推荐系统的准确性和有效性，本章对个性化推荐算法的选择进行了深入研究。个性化推荐算法主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐算法。针对电信业用户行为特点，本方案采用以下算法：8.1.1基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法通过分析用户历史行为数据，挖掘用户兴趣点，为用户推荐与其历史兴趣相似的业务。在本方案中，我们采用文本挖掘技术提取用户行为特征，结合电信业务属性，构建基于内容的推荐模型。8.1.2协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法通过分析用户之间的相似度或业务之间的相似度，为用户推荐与其相似用户或业务。本方案采用基于用户的协同过滤推荐算法，结合电信业用户行为数据，提高推荐系统的准确性。8.1.3混合推荐算法混合推荐算法结合多种推荐算法的优点，提高推荐系统的功能。本方案采用基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法相结合的混合推荐策略，通过加权融合的方式为用户推荐电信业务。8.2用户画像构建用户画像是个性化推荐系统中的关键环节，它能够准确描述用户的兴趣、需求和行为特征。本节主要从以下几个方面构建用户画像：8.2.1用户属性分析用户属性包括用户的基本信息（如年龄、性别、地域等）和消费行为（如消费金额、消费频率等）。通过对用户属性的分析，可以初步了解用户的兴趣和需求。8.2.2用户行为分析用户行为分析是对用户在电信业务使用过程中的行为数据进行分析，包括业务使用时长、业务类型偏好等。本方案采用数据挖掘技术，提取用户行为特征，为用户画像提供依据。8.2.3用户兴趣模型构建结合用户属性分析和用户行为分析，采用机器学习算法（如决策树、支持向量机等）构建用户兴趣模型，用于描述用户在不同维度上的兴趣分布。8.3推荐系统优化与评估为了提高推荐系统的功能，本节对推荐系统进行优化与评估。8.3.1推荐系统优化（1）冷启动问题优化：针对新用户和新业务，采用基于规则的推荐算法，结合用户注册信息和业务属性，缓解冷启动问题。（2）算法融合策略优化：根据用户在不同场景下的需求，动态调整基于内容推荐和协同过滤推荐的权重，提高推荐准确性。（3）数据处理优化：对用户行为数据进行预处理，包括去噪、归一化等，提高推荐系统的稳定性。8.3.2推荐系统评估（1）精确度评估：采用准确率、召回率、F1值等指标评估推荐系统的精确度。（2）用户满意度评估：通过用户调查、在线实验等方式，收集用户对推荐结果的意见和建议，评估推荐系统的用户满意度。（3）系统功能评估：监测推荐系统的响应时间、计算复杂度等功能指标，保证推荐系统的高效运行。第9章大数据分析与挖掘9.1数据挖掘方法与应用9.1.1数据挖掘概述数据挖掘是从大量数据中通过算法和统计方法发觉隐藏的、未知的、有价值信息的过程。在电信业中，数据挖掘有助于了解用户行为、优化网络资源、提高服务质量以及精准推广产品。9.1.2数据挖掘方法（1）描述性挖掘：对用户行为进行概括性描述，如用户消费水平、通话时长等。（2）预测性挖掘：通过历史数据预测用户未来行为，如潜在流失用户、用户购买概率等。（3）摸索性挖掘：发觉用户行为中的未知规律，如用户群体聚类、关联规则挖掘等。9.1.3数据挖掘在电信业的应用（1）客户分群：根据用户消费、使用习惯等多维度数据，将用户分为不同群体，实现精准营销。（2）购买预测：预测用户购买特定产品的概率，为产品推广提供依据。（3）网络优化：分析用户通话、上网等行为数据，优化网络资源分配，提高网络质量。9.2用户行为预测模型9.2.1用户行为概述用户行为包括用户消费行为、通话行为、上网行为等，是电信业关注的核心内容。对用户行为的预测有助于企业提前制定针对性的策略。9.2.2用户行为预测模型构建（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，提高数据质量。（2）特征选择：根据业务需求选择具有预测能力的特征，如用户年龄、性别、消费水平等。（3）模型选择与训练：选择合适的预测模型（如决策树、支持向量机、神经网络等），利用训练数据进行训练。（4）模型评估与优化：通过交叉验证等方法评估模型功能，调整模型参数，提高预测准确性。9.2.3用户行为预测应用案例（1）潜在流失用户预测：提前发觉可能流失的用户，采取措施挽留，降低用户流失率。（2）用户购买预测：预测用户购买特定产品的概率，提高产品推广的成功率。9.3数据可视化与报告9.3.1数据可视化概述数据可视化是将数据分析结果以图表、图像等形式展示出来，便于企业决策者快速了解