纷享销客荣获“2022医疗健康行业CRM数字化最佳服务商”

纷享销客在2022医药&医疗器械数字创新大会上荣获医疗健康行业CRM数字化最佳服务商大奖。其连接型CRM产品不仅实现了国际产品的国产化替代,还获得了包括联影医疗在内的800余家知名企业的采用。IDC数据显示,在2020至2021年中国CRM市场,纷享销客在toB领域国产化厂商市场占有率和增速均居首位。

9月21日,“2022医药&医疗器械数字创新大会”在上海召开,大会以“智慧医疗 赋能健康”为主题,集结了医疗器械、生物医药等行业头部企业及专家,共同探讨如何通过数字化转型充分赋能企业自身成长,突破信息化向数字化的转型升级。

 

大会上,纷享销客凭借连接型CRM产品理念、过硬的产品实力、领先的市场份额和良好的客户口碑荣获“2022医疗健康行业CRM数字化最佳服务商”大奖,领先技术及综合实力再获认可。纷享销客自2011年成立以来,一直以创新为发展引擎,并在研发经费投入、科技人才队伍建设以及企业创新平台建设等方面持续发力,构建了完整的研发体系。基于对中国CRM的洞察和实践,纷享销客在2017年正式发布“连接型CRM”,实现了对国际厂商产品的国产化替代,从而收获大量企业的信赖。

 

纷享销客作为连接型CRM服务商,不同于传统的CRM仅聚焦于企业内部的销售管理,而是以客户为中心,连接客户、连接伙伴(渠道)、连接组织、连接数字化系统,为企业提供营销、销售、服务及渠道赋能为一体的客户全生命周期数字化管理平台。

IDC数据显示,2020年至2021年,纷享销客在中国CRM市场,to B领域国产化厂商市场占有率和增速保持双第一。

纷享销客自2017年以来,不断深化医疗健康行业的专业和能力,与联影医疗、振德医疗、明德生物、帝迈生物、北科生物、艾迪康等800余家中大型上市公司及知名企业建立了幸福的行业化合作。

在制造行业、高科技服务行业、快消行业赢得了特变电工、中国常柴、欧普照明、神州数码、金山云、飞天诚信、好丽友、元气森林、三只松鼠等5000+中大型知名企业的信赖和认可。

由纷享销客CRM提供的数字化解决方案为不同行业、不同类型的企业提供了业绩持续增长的动力引擎,此次评委把“医疗健康行业CRM数字化最佳服务商”授予纷享销客可谓实至名归,是用户与市场对纷享销客的肯定,更是对纷享销客的鞭策。

 

未来,纷享销客将坚持以客户为中心,深耕CRM领域,不断提升产品及服务能力,赋能企业新增长,帮助更多企业落地数字化转型,同时也期待与更多企业一同共建产业互联网时代,助力中国企业迎接数字化的浪潮。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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