Effie写作指南|教你怎么写商业提案?看这篇就够了!

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优质商业提案不仅能快速敲定合同,谈妥合作,甚至还会影响到一家企业的生死存亡。那,到底应该如何撰写优质且专业的商业提案呢?

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商业提案最考验写作者的逻辑思维能力。在撰写的过程中,需要深度剖析提案服务的对象,融合客户的需求和痛点,并结合实际,加入个性化的创意,给出最终解决方案。提案的文字必须准确,提案的结构构造完整,就像一个故事,有开篇,过程和结尾,一环扣一环。

所以,今天给大家整理几点关于做商业提案经验,希望能帮助到新手小白快速喜提一份“优质商业提案”。

事前准备。根据客户提出的想法设定目标,可以采用SMART方法分析,确定目标后再做市场调查,网站,报告,行业数据等都是可以调查的对象。并分析受众人群,加入客户的需求和痛点,进一步挖掘/分析,由少变多。

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整理。综合所搜集的资料,再次提炼,由多变少。

写作/输出提案。商业提案有自己的结构,开篇,内容(可以分享问题,并给出意见),总结。内容是最为重要的部分,分析是从客观数据出发,透过现象看本质的过程,建议是给出意见并畅想未来会出现的结果,给出答案。

如果看完你还是觉得很复杂,不用担心,可以借助外部软件辅助写作,我目前在用的是Effie写作软件,和以上整理的撰写经验一并介绍给大家。

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Effie, 一款真正意义上助力逻辑思考的写作软件,所有的功能点都在商业提案写作而生。首先是沉浸式的写作环境,沉浸式写作环境是指写作时无任何打扰,只专注于写作,让写作过程更高效,更有深度。很多人可能觉得这不重要,但写作人都知道思维是跳跃的,专注力时不时会掉线,外部环境越沉浸,越能保护专注力。Effie通过界面和布局的设计打造环境,整个界面无主色调(深色和浅色版,偏爱深色),无多余的按钮,推开左侧就能进入到全屏写作区域,就像白板一样,任君书写。

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其次是大纲与思维导图。商业提案讲究结构的完整,可以通过大纲与思维导图层层剖析市场调查的要点,以此挖掘出最有用的信息。思维导图有简单的六种结构,可根据自己的需要随意转换,不管是移动端和PC端,都支持思维导图的创建,编辑,修改,导出等。最为重要的是,大纲与思维导图可以同时查看,对比分析,用两种不同的思维方式,更容易找到逻辑的漏洞。

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高效写作。支持Markdown编辑,输入“/”就能召唤出语法面板,随意排版文字并切换输入文章模式,实现手不离键盘就能实现文字排版。

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细节设计。细节上,Effie的文件导出格式多,多文件可同时导出。分享方便,一键生成链接,外部皆可查看。无同步/保存按钮,云端存储,多端同步,缓解按键焦虑。统计字数,衡量写作的成果。无需文件管理的文稿箱和一键搜索,快速查看写作素材和往期文稿。

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总的来看,Effie支持文件素材的整理,存放,也可以通过大纲与思维导图分析数据,深度挖掘有用信息,逻辑思考,最终通过高效编辑文字输出提案,是一款可以真正辅助到写作的工具软件。Effie支持全网平台下载,但安卓还需要在官网上预约,希望开发商能快速放开安卓下载,让我可以在安卓手机端随时记录文字,抓住灵感。

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如果你是团队协作共同编辑输出商业提案,也可以考虑石墨笔记,这是一款全新的云上办公软件,支持多端多人共同协作。这比较厉害,考验着软件的底层逻辑等,是一家科技企业的核心能力。并且石墨的设计和布局也很简单,编辑区域和线下的Office全套很类似,免去了学习软件的时间成本,也是一款值得试用的工具软件。

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或者,如果你的系统是iPhone类的,可以选择熊掌记,据说这一款软件得过App设计大奖,风格可爱又优雅,简单,适合高效码字,能有效助力商业人士高效写作,但对于逻辑思考这一块的考虑会比较少一点。

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总之,Effie这款软件几乎满足了商业人士撰写提案的所有需求点,其余的软件也有类似的功能点,但在支持个人独立,高效,逻辑写作上,Effie都更加的完善。感兴趣的商业小伙伴可以下载试用下,试用后才做选择也不迟。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Dr_ginger
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