通信专业校招的三个常见误区
本文转载自微信公众号「鲜枣课堂」,作者小枣君。转载本文请联系鲜枣课堂公众号。
1、究竟什么是MKT?
MKT,就是Marketing的缩写。顾名思义,是指市场相关岗位。
首先,大家要搞明白市场和销售的区别。
市场岗位,紧密围绕产品、服务及解决方案,花钱在各种渠道搞营销(例如展会、宣讲、活动),吸引关注,让用户、合伙伙伴感知到自家产品及方案的优势。
他们还要制定宏观战略(品牌策略、市场策略、营销策略、定价策略等),关注行业动态,预测行业趋势,紧盯竞争对手,进行市场调研等。
销售岗位,紧密围绕销售业绩,偏向执行,以结果为导向。
他们关注自己区域的目标客户,挖掘潜在客户,保持与客户的频繁接触,沟通需求,维系关系,想尽办法落单。
市场更靠后,销售更靠前。市场对销售是一个支撑的作用。
我们再来看看MKT的分工。
MKT通常会包括两个维度的分工,一个是商务类,一个是技术类。像中兴这样的公司,直接就分为了MKT商务和MKT技术这两种不同的岗位。
大家如果对招投标工作略有了解的话,就会知道,标书一般就会分为商务部分和技术部分。
MKT技术,主要是沟通了解客户的现网情况、技术需求,编写产品技术方案,制作胶片PPT,说服客户接受方案,对方案进行技术澄清,等等。
所以,MKT技术岗位对技术能力的要求,比MKT商务岗位更高。
MKT技术岗位,不仅需要对自家的产品方案了如指掌,也要对公共技术常识非常熟悉,对客户现网设备以及竞争对手的产品方案尽可能地了解。
最后看看MKT岗位的归属部门。
通常来说,一家公司会有多个产品,一家大公司会有多个产品线。不同的产品线,产品属性差异很大,例如无线产品线、承载网产品线、核心网产品线等。
因此,在大公司里面,产品线之间相对独立,各自有各自的MKT团队、研发团队、工程服务团队(售后技术支持)等。
而对于一线来说,通常是按照地域划分片区。例如中兴的一营、二营、三营、五营等。这些营(营销事业部),也有自己的MKT部门和人员。
所以,大概的情况,就有点像这样:
(主要是表达一个意思,仅供参考)
产品线的MKT,和产品方向是强关联的,专业技术上更懂。有时干脆直接称之为“无线MKT”、“有线MKT”等。
营销事业部的MKT,即营销级的MKT部门,和产品线对接较多,支撑本营销片区的项目,对技术和产品方案也比较懂。
再往下,就是各个办事处了。各个办事处之间,规模差距比较大,项目经验差距也很大。越弱的办事处,越需要来自产品线MKT和营销级MKT的支持。
以上,就是MKT的大概情况。
2、研究所都是搞研发的吗?
不是。
华为和中兴这样的公司,在全国甚至全球各地都有很多研究所。例如中兴南研所(南京)、成研所(成都)、西研所(西安)、上研所(上海)、北研所(北京)等。
这些研究所虽然名为研究所,但并不是全都搞研发。
确切来说,这些研究所更应该叫做XX基地。研究所里面有很多的部门,它们大部分归属于不同的产品线甚至不同的职能体系。虽然有时候他们坐在一个办公室里办公,但很可能相互之间完全陌生。
为什么会出现这种情况呢?
原因是多方面的。有的是历史遗留原因,有的是人才招聘和聚集原因,也有的是产业链集中地的原因(例如武研所,和光通信关系密切),还有的是客户原因,或者政府相关部门联系较多的原因(例如北研所)等。
虽然每个研究所都有不同的产品线部门,但总方向上,还是有偏重性的。
例如中兴南研所,核心网产品、业务产品相关的部门就比较多,基本上都集中在这里。手机的话,上研所和西研所的人更多一些,等等。
在设有研究所的城市,有时候当地办事处也会挤在一起办公。
3、什么是平台部门?
参加校招的同学,应该经常会听到HR提到“平台部门”,例如MKT平台、网管平台、硬件平台等。
所谓平台部门,其实就是“一对多”部门。
研发的平台部门,是指自己做的东西,服务于多个产品,甚至多个产品线。自己做的是整体架构,大框架。不同的产品,会基于这个框架进行开发使用。
例如刚才说的网管平台,做的就是一个大网管框架。针对不同的产品,在这个框架下,做一点二次开发,就能用了,这就是平台。
MKT平台和工程服务平台,则是基于人的平台。这群人,归属于营销级部门,当办事处有项目时,再下去帮忙。他们会在不同的地方出差,对不同的项目进行支持。
相比之下,办事处那些人,就是落地人员。他们只搞自家的项目,常驻某国,除非岗位调动,不然不去管别人的事。

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
-
上一篇
企业应避免的6个大数据失误
如今,大量的数据在现代商业环境中无处不在,并且对于企业运营变得至关重要。而在这个时代,即使是人工智能技术也需要获得大数据的支持,其奥秘在于收集和整理来自不同来源数据的能力,这将提高企业的洞察力,并为基于数据的决策以增强业务支持提供支持,其中包括从市场营销、内部工作流程扩展到企业销售领域。 那么大数据如何进入企业业务领域?以下对此进行了分析。 大数据与业务有什么的关系? 随着技术的进步和发展,各种组织都需要采用基于其运营和客户的细粒度和丰富的数据。而在这方面的主要障碍是处理海量数据,这些数据既难以维护又难以管理。尽管存在一些工具,但是处理这些数据仍是一项繁重琐碎的活动。 在处理大数据的过程中,可能频繁出现错误。然而,大数据为企业提供了多种支持。其中包括: 增加收入。 确保更好的收入决策。 增强客户体验。 帮助开发和生产更智能的服务和商品。 提供更好的业务运营。 因此,大数据已成为创新型企业获得竞争优势的决定因素。而到2020年,全球花费在数据分析项目上的支出将达到2743亿美元,而现在每个人每秒平均产生大约1.7兆字节的信息。 那么企业能承受在大数据方面失误带来的代价吗?因此,企业需要避...
-
下一篇
中国5G基站已达60万个 5G投资为何要适度超前?
国庆长假期间热映的影片《我和我的家乡》中,一座矗立在农田中间的5G基站,彰显了中国5G建设的热情。国庆节前夕,中国5G基站已达60万个。 不过,围绕5G应用、5G技术等,也有不同的声音存在。例如,最近有声音认为,5G成本高昂,技术上不够成熟,找不到应用场景,5G投资已过度超前。 的确,与3G和4G时代相比,中国在5G时代第一次走到领跑位置:发牌照时间处于第一波;技术上,中国5G标准必要专利居全球第一;终端上,中国5G手机产量一骑绝尘;中国还拥有较为完整的通信业产业链。 产业上的领先也让中国进入创新“前沿区”,需要不断攻克技术、应用、成本等问题。例如,中国是世界上第一个准备在全国范围建设5G独立组网的国家,没有成功经验可以借鉴。 5G技术距离成熟还有待时日,中国须走在创新前沿。现在国际标准组织3GPP已发布R15、R16两个5G标准版本,其中面向工业互联网、车联网等低时延高可靠应用场景的标准,于今年6月底才刚刚完成。面向大连接低功耗的海量机器类通信场景的第三版标准(R17),预计2021年年底完成,随后相关设备产品的成熟则需要更长时间。 在应用上,超高清直播、云游戏、虚拟现实等应用初现雏...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- CentOS关闭SELinux安全模块
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- Docker容器配置,解决镜像无法拉取问题
- MySQL数据库在高并发下的优化方案