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网上营销数据分析

发布时间:2022-09-28 08:55:37

『壹』 网络营销人进行数据分析要点有哪些

1、懂的做数据,非常的重要。
也就是如何把数据做好,这里的好,是指:把有效的数据展示出来。那么,什么叫做有效的数据。根据核心数据指标倒推出来的关键数据指标。
例如:GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。那么整个数据中,核心指标即:GMV。关键数据指标:销售额、取消订单金额、拒收订单金额、退货订单金额。通过对每个关键数据指标的观察,发现他们对于GMV影响的大小。
看懂数据的要求非常基础,就是知道核心指标,关键指标的算法是什么,如何计算出来的。然后在对应的表格内,记录出来。这里,只要求记录出来就好了。
2、分析数据,是一个执行者网上晋升的一项必备能力。
例如:产运的小伙伴,时长关注的一个数据:留存。次留、三留、七留、十四留这些数据。月末复盘工作时,把整个用户的留存数据导出来看。会发现,有些渠道拉新过来的用户,留存质量很高,但是有些渠道过来的,留存质量就很差。那么,到底是因为渠道拉新的质量问题呢?还是这个月内,App的版本、内容等做了优化更新呢?这个就是需要思考的,但是只是单纯的思考,很难找到原因。面对老板的灵魂拷问,也没办法很有力的结束出来。但是通过分析数据,得出最终的结论,就很容易找到原因。
3、看懂数据
这个要求其实就是把1和2结合在一起。我记得我之前的领导说过一句话:对任何数据都要存疑。好就要找出好的地方,好的原因,坏就要找出为什么坏,如何改进优化。

『贰』 网络营销数据分析有哪些内容

1、网络营销各渠道质量分析对比


将网络营销的渠道进行细分,分别统计和分析网站PV、UV、UV占比、新增访客、用户成本、有效线索量、线索转化率。不同的渠道会有不同的人群属性,这直接影响着推广效果,最终的转换率会存在差异。


2、分析连续12个月渠道质量情况


以网络竞价为例,根据12个月内的数据波动情况,找到网络营销在哪个环节中可能出现了问题,防止后续环节对投放的影响。同时,由于在网络营销过程中,每一次转换率之间都是乘积的关系,只要一个环节出了问题,就会直接影响到其他环节的效果。也能够针对各环节出现的问题及时加以修正,不断优化各环节的质量,最终实现环环相扣,达到一个理想的结果。


3、分析集团内部分公司之间的推广差异


以网络竞价为例,通过对集团内各分公司网络推广情况进行横向比较和分析,找出存在差异的原因。我们从PV和成单量两个维度进行分析。虽然A公司的PV量不是很高,但是成单量还不错,说明A公司的销售转化能力比较强。


4、分析核心关键词对营销的影响


以网络竞价为例,不断优化关键词,提升关键词的排名。同时,还必须结合后续的成本分析,才能做出正确的判断和选择。成本分析以后会详细阐述,我们先来分析下关键词的优化。

『叁』 网络营销可以从哪些方面进行全面的数据分析

1、什么样的数据(销售?发展预估?等等)首先你要弄清楚。
2、每月的销售数据变化情况。
3、数据变化方向。
4、分析数据中的要素。
5、对比本身的数据得出结论。

『肆』 数据分析要素,方法,特点是什么(用网络营销回答)

想得清:根据运营需要使用各种数据分析来支持决策;
提得全:明确问题后找全需要的版数据;权
拿得到:能通过开发、产品,拿到靠谱的数据;
看得懂:取得数据后,通过数据分析的发现趋势、规律、问题;
玩得转:发现问题后,能透过现象看到本质,查找出背后的原因;
用得上:得出数据分析结果时,能客观地对待,真正支持决策.

1.对整个大行业的了解,透析行业特征,建立行业规则
2.了解消费者购物习惯,优化类目前台购物体验
3.发掘潜力大、未开发的的类目,开拓、增加新市场,扩大份额
4.培养一批TOP商家:活动支持,行业顾问……
5.根据网购行为特征,提出针对有利于类目增长的IT产品

成交类指标:GMV、支付宝成交金额、支付宝成交笔数等
浏览类指标:纯PV、UV、IPV、社区PV,广告引导IPV ,Search等
会员类指标:注册会员数、当天注册会员数、活跃会员数
商品店铺类指标:在线商品数、商品件数、店铺数量等
衍生类指标:成交UV、转化率、客单价、ipv价值,

『伍』 数据营销的作用

在欧美市场竞争激烈的环境下,数据营销在企业中越来越被广泛应用,据权威统计,企业增长的47%都来源于数据营销;而在中国,能够熟练运用电话营销,传真营销和短信营销以及其他方法的企业并不是很多,关键是创新不足和缺乏完整的行业营销体系.为此,希望本站数据库提供的区域或者行业企业名录资源为你寻找到更多的潜在客户,积极加快销售进度和速度,有效扩大市场份额.
一个成功的商业行为,其前提是正确地收集了合适的资料和信息。信息爆炸时代,垃圾信息充斥着人们的视野,而企业在“低浓度”信息的整理、筛选、使用过程中造成了巨大的资金和人力消耗。在接受委托客户数据整理、电话核实筛选、目标识别判断的过程中,不断地筛除垃圾,提高企业信息的“深度和浓度”;随着越来越多委托项目的进行,我们所掌握的企业资料的质量越来越高。
有感于信息市场的巨大和有价值信息的相应缺乏,我们将一如既往地保持企业信息市场开拓者的姿态,持续投入、开发、收集、整理、改善我们掌握的信息资源。

『陆』 互联网时代的客户数据分析与精准营销

互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来,银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力,CRM系统已普遍建立,基础建设初步完成。然而从整体来说,中国银行业由于在数据分析(analytics)领域经验的缺乏,战略上误将此项工作狭义化为IT工作,数据与客户仍然是隔离的,数据应用主要集中在后端,数据文化尚未形成,数据分析手段仍然比较原始,实际投入产出比不高。
单从客户细分而言,几乎所有银行都在做客户群分层工作,有的银行只是粗略分层,有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层,但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策,而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判,特别对流失客户的分析与预判,实施精准营销的更是寥寥无几,这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中,会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈,诸如我们常常听到的如下头疼问题:
不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃;
客户流失率很高却不知其原因,不知道如何进行客户流失分析与预判;
不知道如何进行客户预见性营销与精准营销;
不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户;
……
那么,如何解决以上问题呢?我们认为,银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力,并愿意采用专业科学的管理方法与指导,从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
[案例一]客户数据清理分析与分类
首先,将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除,随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等,通过层层分析与剥离,结合银行实际情况,得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图:
其次,为了能真正理解客户,需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念,许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此,要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析,分析结果用于辅助客户营销策略制定。
那么,什么才是无效客户呢?例如,某零售银行帐户多达350万,暂无精确的客户数,账户金额0-100元达250万(占总账户的71%,可能为无效客户),100-1000元达40多万户,拥有庞大的代发账户。在项目实施之前,该行并没有认识到,中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金,不知为什么代发客户资金流出银行。
界定无效客户,需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
在本项目中,由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致,首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商,确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下,并且过去12个月所有账户没有任何动作(如:存储提取和汇入)的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合,得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后,便获得有效客户数据。
排除无效客户之后,重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
在潜在客户中,一部分为有效客户,一部分为休眠客户。对休眠客户,采用相关策略进行营销,观测效果,根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分,则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分,尤其是对于在本行有低资产额的有效客户,需估测客户行外资产,协助进行交叉销售,对本行客户产品拥有情况做精细化分析,将零售客户总客户数,按照产品条线进行细分。通过数据分析,确定客户价值。
[案例二]代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
客户流失严重是某银行非常头痛的难题,如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题,该行拥有大量的代发客户,但不知为何代发客户资金流出银行金额较大?针对这个问题,我们的解决方案是:首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析,确定流失客户特征和属性,同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上,对流失客户在流失过程中所处时间段,进行数据分析,确定流失客户时空特征,并对流失客户资产特征进行深入分析与判断,进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户,提供相关流失客户挽留策略。
在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型,以此做好客户流失预判和保留,大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试,该模型能够帮助该行确定客户流失预期(如预计客户将在3个月或者5个月流失)与营销客户群(如年龄在20-30岁的女性客户群),并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如:若要维护这些客户,避免在预计内流失到他行,则需要配备哪些产品进行营销?需要采取哪些营销活动?通过哪些渠道接触客户?在什么时间段最为适合进行客户挽留?决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留?……为该行大幅降低了客户维护成本,提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
除了做好客户流失预判和保留,为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩,我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析,并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集,按照不同产品条线细分营销数据。与此同时,收集营销客户属性数据,将产品营销数据与客户属性数据相匹配,开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分,并根据实际情况设定界定临界分值,剔除分值低于该临界分值的目标客户群,对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议,由此致该行销售成本大幅下降,客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
总之,大数据时代,“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台,要以客户为中心,深刻洞察客户需求,从而打造个性化的客户体验。因此,应该采用传统数据分析,结合客户需求深入洞察,找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术,得出细分群体的行为特征,从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

『柒』 网络营销中数据调研技术方法有哪些内容

网络营销的数据调研分析,需要通过第三方平台的数据来进行,比如网络竞价后台数据、网络指数分析、淘宝的关键词和直通车后台数据等,都能反映某个领域的客户分布、市场竞争和市场规模等情况。在这里,我建议用网络的数据来做分析,基本上就能得到一个市场的基本情况了。

通常情况根据几个纬度来做市场调研:


1、用户画像

明确你的用户是哪些人,什么年龄段,什么性别,职业分布,区域分布,兴趣爱好分布,选出占比最高的属性来作为你的目标客户群体,以后的市场投放就可以进行有针对性的覆盖。

以网络指数的数据分析为例,你把行业里面的核心关键词提取出来(几十到一百个),然后到网络指数平台里面去搜索,里面就会把搜索这些关键词的人群画像指标给你统计出来。你把每个关键词的人群画像特征属性记录下来,然后综合所有关键词的人群画像特征属性,就可以基本得出你这个行业的用户画像的大概情况,在今后的市场活动中可以做到有的放矢。


这里以iphone为例,我们可以看出,搜索这个关键词的前三个省份是广东、浙江和北京,前三大城市是上海、北京和深圳,主要的年龄分布是30-40岁(占比36%),20-30岁(占比41%),男性占比77%,女性占比23%。那么关注iphone的人群画像基本上就有了。


2、用户早期、中期、后期的需求和关注点


方法和用户画像差不多,把核心关键词扔到网络竞价账户后台(这个可以免费注册的,不用充值),然后去拓展关键词,每个核心关键词拓展1000个,这样你可以获得数万个用户搜索过的关键词,然后把这些关键词放到excel表格里面进行清洗和筛选,做好早中后期的属性分类,就可以知道用户在不同阶段关注什么样的问题。

『捌』 大数据构建网络营销洞察力

大数据构建网络营销洞察力
互联网的普及推动了大数据的发展。事实上,可以说,互联网就是数据——无论是各种应用,还是各种业务,其背后都是数据。而对于营销这一原本就属于数据驱动的领域,“数据为王”带来的变革和收益更将是革命性的。
“网络营销”,是将互联网与营销的本质结合,进行系统的、持续的、交互的客户关系管理。作为一种全新的交互的系统性的平台,互联网与传统媒体存在本质的不同,甚至,它不只是一种媒体。在传统媒体投放广告,广告本身和业务是物理隔开的,比如受众在电视上看到广告,还需要到其他渠道去购买或者进一步了解。而在互联网这个平台上,从广告到营销、销售、客服,整个过程都是一气呵成的。但长期以来,网络营销仍与传统营销一样,营销主动在前,数据被动在后,互联网所特有的定向、精准并没有特别的体现。
数据与精准营销可以说是一个硬币的两面。要做到以人为本的精准营销,积累并应用起以人为本的数据是根本,网络媒体在这方面有着先天优势。传统媒体营销不具备完整的数据收集能力,无论平面媒体还是电视,只能通过抽样问卷调查获取数据。但在互联网上,每个环节、每一步细节行为,都可以把数据采集回来,形成海量数据规模。在缔元信建立的海量用户行为数据管理平台DDMP(Dratio Data Management Platform)上,每天采集数据量超过500G,积累每天覆盖近75%网民的可连续分析的细节行为数据,日均监测数据达到30亿条。海量而真实的数据,使还原网民的每个细微需求成为可能。
当然,“大数据”的意义并不仅仅在于“大容量”,更重要的是,通过对海量数据的整合、挖掘和分析,可以创造出新的价值。利用数据驱动的广告策略,将数据提升到营销之前、之中来,就可以将效果监测转变为效果预测,让广告呈现在感兴趣的用户群体面前,实现真正意义上的精准营销。
真正的精准营销,可以做到在毫秒之内,根据用户的历史访问行为,判断用户可能的消费需求,推送相应的广告。在这个实时的过程中,底层的根基是数据。要洞察并指导营销,从数据采集、存储、挖掘、分析等各环节都面临挑战:一是要有能力采集数据,可将广告、口碑、网站、电商、用户数据等到各种数据形成循环、全流程、可视化的数据系统;二是把非结构化数据、狭义的数据变成有价值的信息,实现气数的应用价值;三是做好用户分群,让营销有精准的方向。基于数据分析的网络营销洞察,还都需要有长时间的数据沉淀,并不断在使用过程中优化。
要让海量的数据变现,无论在技术上,还是企业及营销行业的观念上,都将是一次巨大的挑战。但大数据推动整个营销生态系统发生质的变革是大势所趋,挑战有多大,机会、利益的诱惑就有多大。现在,是“数据为王”的机会之初,更是谁为“数据之王”挑战之初。

『玖』 如何监控和分析网络营销数据分析

一、做一份有效的全员整合网络营销计划

太多企业人在抱怨,他们公司里的网络营销人员不尽人意,老完成不了目标。这思想是不对的,网络是无地域时间人物区别的,现在在做网络营销的企业里员工没个人博客的应该微乎其微了吧,实在没有正式的,QQ空间一定有的。当然我们网络营销策划人员更根据企业的网络营销目标与环境、资源做好执行计划,对整合网络营销中的每一个单项的营销手段做好数据可控分析,老案例研究及实施方案,使各项网络营销手段的网络营销效果为总体的营销目标服务。

整合网络营销计划别太铺张胡乱浪费预算,大多数企业不是垄断的国有企业,一定要有针对性,没有万能的整合。各个细节将贯穿整个网络营销服务过程,整合好坏是网络营销效果好坏的决定性因素。一般企业能把SEO、PPC、博客与软文、行业社区、IM、数据库这几件用全用好的就已经是神了。特别注意的是我们千万不能把网络营销与以前的电话营销、会议营销、报刊电视等硬广推广这些分得太认真了,他们应该互相衔接好。

二、把握每个网络营销手段的网络营销方向

在做整合网络营销服务时,监控人员一定要把握好每项网络营销手段的营销方向。做到有主有次,主次分明。如邮件与数据库结合电话营销以促进二次服务为主要目标;IM结合客服电话以形象互动为主要目标;SEO、PPC以综合销售、公关等为主要目标;博客软文结合电视报刊为品牌知名度、美誉度以及招商为主要目标;网络社区、SNS、微博客等以企业与产品的口碑推广广泛性为主要目标等等。只有发挥各种网络营销手段的协调促进作用,才能有效的整合数据,给企业带来网络营销效果。

三、增加简单并免费的体验机会

例如,积分制度,与公司互动交流的机会。或使来访者乐意宣传并使其获利,就算他们不获利但能提升他们的形象也是相当不错的。别当自己是卖产品的。记住,您是卖服务的,产品是负数品。这样做的效果是明显的,但是做到这点是相当难度的。如果您希望公司是开明开放亲客户的就必须结合实际做到这些不可能。一定要记得购买本身就是最真实的一次体验。

四、增加潜在客户数据库

您有没有思考过浏览网站的人多,直接购买的人少,绝大部分网站都是让这些人悄悄的来了,悄悄的走了,浪费掉了非常多的潜在客户是为什么?所以,一定要用一个技巧,让登陆你网站的大部分用户都心甘情愿的先留下联系方式。比如可以赠送什么,可以折扣等等。这样只要你不断的开展让潜在客户乐意接受的数据库营销策略,他们都会逐步成为你的客户的。其实很多数据库不用那么辛苦,那么累,只需要你去筛选而已。具体的贾思军在这里就不点明了

五、利用价格、案例、活动促进潜在客户决策速度

绝大部分的人都有从众心理,而且便宜与实惠是人人心底的算盘。但算盘之前大家都是希望看得见效果的。我们网络营销人员更应该抓紧这些稻草,大做文章,很多时间消费者更多的是消费感觉。比如购买流程细节,尽量减少用户决定购买时间与购买时间,如可以增加些展示老个顾客的言论或视频,即时发货通知,货到付款等等。别太小看这些细节,这些笔者都是有过切身体会的大问题。拿下第一次购买可是为以后再次购买做准备的。

六、提高客户重复购买的部分小技巧

一、优惠券策略;一个客户订购成功之后,一定要赠送客户一张优惠券,然后在一定期限内,购买产品的时候,优惠券可以充当一定的金额,但是过期作废。这样客户就会想办法把这张优惠券花掉或者赠送给有需要的朋友。

二、生日、节日策略;关怀是最好的营销体现。当然具体实施与获取都是系统性的复杂工程。这里不累赘。等有时间了可以单独详细地讲一讲这些。

三、数据库营销;定期向客户的推送对客户有价值的信息,同时合理的附带产品促销广告。这个小技巧是贾思军重点向大家推出的,因为国内大部分电子商务网站只会生硬的像客户推送广告,这样效果很差。你想要想过要,一定要向客户发送用户喜欢的信息。什么信息客户喜欢呢

七、网络营销要从身边抓起

不要老想着我们网络营销了。其实您有没有思考过一个问题,其实老的企业营销网络内做营销推广也可以称为网络营销呢?别装糊涂了。您的有目标追求的。那么在意区别干什么?企业员工都了解了咱们企业网络营销的目标、途径与效果了吗?企业定期公布相关信息了吗?员工的家人,员工的朋友抓住了吗?

八、注重网络营销的细节

网赢传播机构有这样一句话:网络营销流程构建血脉,细节决定成败。不要怕繁琐,更不要三心二意,只有专注,注重细节才能更好的发挥作用,切莫让网络营销信息成为企业负面信息的起源地。这样的案例是很多的。执行要到位,监控要到位,总结要到位,完善要到位,更重要的一点还要对企业服务或产品质量反馈到位。

九、定期做好网络营销诊断与总结

最后就是要做好网络营销效果的监控与手段诊断取舍了,多总结前段时间的网络营销实施方向偏了没?哪里需要怎么样完善?哪块不是自身的强项?取舍是很有必要的。做好数据模块统筹,并持续行动保证企业网络营销的顺利进行。
本回答由提问者推荐

『拾』 网络营销的基本常识是什么分别是哪几个方面

做好网络营销需要掌握基本知识:

1、SEO。

所谓的seo,即搜索引擎优化。学好这块内容,可以让我们的网站在搜索引擎中获得更多的自然免费流量,得到更高的权重,更好的排名,以及更多的受众群体。关于这块的学习,主要涉及的内容有:关键词挖掘、网站关键词布局、网站数据分析、网站流量分析、网站内容优化…….

2、文案策划

。文案策划这应该是每一个学习网络营销毡帐必须要掌握的知识,简单的来说,文案策划就是文案策划和营销活动策划,因为网络营销本身就会一个网络销售的渠道,要想成功的完成网络营销,自然离不开文案策划和活动策划。所以,想要做好网络营销,必须要学会文案策划和活动策划,掌握其中的技巧。

3网络sem。就是大家所说的网络竞价,因为网络竞价的展现位置排在自然排名的前面,因此很多的企业都想要加入网络竞价。不过,网络竞价排名是按照点击付费的,如何花更少的钱带来更多的流量和潜在客户,这个问题是网络营销站长应该着重学习的。据天津网站建设所知,往往内容分为关键词的筛选、创意编辑、匹配方式、竞价策略等。

4、了解这个行业

或许,刚开始进入这个行业的时候,你会觉得新奇,很兴奋,感觉这个行业即神秘又充满了魅力,恨不得立刻做出业绩。但是在这里,文率科技想要奉劝您,先把这些问题,想法都放在一边,首先要做的就是静下心,先将网络推广这个行业做一个大概的了解,然后在开始折腾!

5、 互动营销学习

目前很多的自媒体平台都非常的受欢迎,如:微信、微博、陌陌、QQ、自媒体等众多互动平台是越来越火爆,在这个时候,借住互动平台进行的营销也越来多。那么作为营销站在,自然要学习有关自媒营销的知识,学习互动营销,学习内容主要涉及平台的选择、活动内容的策划、landpage的制作,营销效果的监控等。

网络营销是当前非常热门的行业,在这个行业中不同的职位有着自己不同的目标和挑战,从一个什么都不懂的参与者转变为营销策划人员并不是一件容易的事情。以做营销驱动学营销,实战非常关键,让你拥有网络营销核心竞争力!

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