2024年度区域目标

2024年度区域目标（精选7篇）

篇1：2024年度区域目标

XXX各一线公司

2014年度经营管理目标责任书

(2014.1.1—2014.12.31)

（机密）

为确保地产公司2014年经营及管理目标的最终实现，体现权责一致，经甲方与乙方充

分沟通，本着平等、自愿、公平的原则，双方经协商一致，特签订本年度经营管理目标责任书，以明确甲乙双方的权利和义务及约定年度经营管理目标。

甲方：XXXX有限公司

乙方：XXX地产XX区域公司XXX

一、适用期间

2014年1月1日至2014年12月31日

二、双方的权利和义务

（一）甲方的权利和义务

1、甲方有权对乙方的经营活动进行检查和监督，并提出改进意见和指令。

2、甲方有义务为乙方在经营过程中提供必要的服务和支持。

3、甲方有权在乙方生产经营活动出现失控和重大失误时，对本责任书提出修订或决定终止本责任书的执行。

（二）乙方的权利和义务

1、乙方享有在授权范围内独立开展经营管理活动，进行正常的经营决策的权利。

2、乙方应在市场竞争中积极完善内部建设，加强内部管理，降低营运成本，提升专业管控能力和水平。

3、乙方必须定期或不定期地按甲方要求报送（或提交）与经营活动有关的各项文件和资料。

（三）乙方的廉洁责任

1、乙方不得收受或索取内、外部单位或个人的任何财物、好处。

2、乙方不得利用职务之便，侵吞、窃取公司或他人财物。

3、乙方不得利用公司资源，为个人或他人谋取利益。

4、乙方不得假公济私，违规使用公司资金。

5、除上述约定外，乙方还应遵守《员工手册》、《员工廉洁自律守则》的规定。

6、乙方除自身应遵守甲方的廉洁管理规定外，还应对乙方管理的公司或部门所属员工进行廉洁管理和教育，经常进行宣贯；若乙方管理的公司或部门所属员工出现廉洁问题时，乙方应对该员工的行为向甲方承担连带责任，甲方有权根据公司的管理规定对乙方进行相应

处罚。

7、乙方违反廉洁管理规定的，甲方有权对乙方进行降职、降薪、撤职、开除等处理，由于乙方的行为给甲方或公司造成损失的，乙方应赔偿全部损失。

三、乙方2014年经营管理指标内容

注:一线公司2014年项目里程碑节点等,通过进度管控形式分别在各季度考核内体现。具体年度项目里程碑节点内容见附件一。

四、经营管理指标的调整或变更

年度经营管理责任指标的调整或变更须报请甲方批准后方为有效，其调整或变更的审批文件为本目标责任书的组成部分，两者不一致的，以调整或变更审批文件为准。

五、相关规定

1、以上各项指标旨在进一步明确甲方年度经营管理重点，乙方应紧密围绕年度重点任务，逐层分解落实，明确责任到人，统一目标，确保圆满完成年度经营管理任务。

2、以上各项指标将作为乙方2014年年度的考核重点，具体考核内容及实施细则参照《年度考核实施方案》执行。考核结果运用及奖金分配原则按照《薪酬管理办法》执行。

3、甲方有权根据考核结果调整对乙方进行调薪、调级、调岗。

六、目标责任书的生效与其他

1、本目标责任书甲乙双方签署后即生效，并对双方均有约束力；本目标责任书在履行过程中，如有争议将由双方协商解决。

2、本责任书一式三份，自甲方、乙方签字后生效，甲方、乙方、人力资源行政管理中心各持一份。

甲方：XXXX有限公司

签署：

签署日期： 乙方：XXX地产-XX区域公司 签署：

篇2：2024年度区域目标

1.喜欢看图书，听故事。

2.注意倾听对方讲话，理解日常用语。3.乐意与人交谈，讲话有礼貌。

4、能听懂和会说普通话。

中班语言区域目标

1.乐意与人交往，讲话有礼貌。2.喜欢对他人表述自己的所见所闻。3.能结合情景感受不同的语气。

4.在 群体中能有意识地听与自己有关的信息。

大班语言区域目标

1．认真听并能听懂日常用语。

篇3：多区域采样目标跟踪算法

近年来,基于蒙特卡罗思想的粒子滤波器(Particle Filter,PF)完全突破了卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)的理论限制[1,2,3],成为研究非线性、非高斯系统最优估计问题的热点和主流方法,在数字通信、计算机视觉、机器学习及自动化控制等领域有着广泛的应用前景[4,5,6,7,8]。自20世纪50年代提出并推广粒子滤波方法以来,粒子退化现象始终是未能避免的最大缺陷,严重地制约着粒子滤波器的性能[1,9]。围绕这一制约点,国内外学者展开了大量的研究工作,掀起了一股研究热潮,先后有许多改进算法被相继提出。1993年,Gordon等[9,10]将重采样思想引入到粒子滤波递推过程中,在一定程度上缓解了退化问题,但重采样又带了新问题,大权值粒子多次复制的同时小权值粒子被剔除,从而出现样本枯竭现象,粒子集的多样性变差,难以有效描述目标后验概率密度,滤波精度下降,目标跟踪算法失效。

往往应用于视觉跟踪中的粒子滤波算法是基于单区域采样的,单区域采样容易出现粒子退化现象,经过若干次重采样后所有采样粒子的目标模板特征趋于单一性,最糟糕的情形就是采样样本集中的所有新粒子的目标模板实际上就是一个较大粒子的后代,以致使新样本集出现粒子枯竭问题,丧失样本粒子的多样性,视觉跟踪精度逐步降低,多次迭代下去,必然会引起跟踪性能下降,甚至目标跟踪整体失败。本文从单区域采样的不足出发,采用多区域采样[11,12,13]来改善粒子退化现象,并且较好地保持粒子多样性。多区域采样的特点是每次迭代过程中的粒子采样来自于不同的目标区域,不同区域的目标模板在视频中每一帧描述目标的能力是不相同的,互补的粒子样本空间能够更加有效地表征目标状态,比单一性的单区域更能适应跟踪场景的变化,尤其是采样区域取自目标的不同位置,在目标扭曲、光照变化及遮挡等复杂条件下识别能力更强,系统跟踪性能更优。实验结果表明本文所提出算法的有效性和优越性,比单区域目标跟踪方法有更好的跟踪鲁棒性和场景适应能力。

1粒子滤波算法原理

目标跟踪系统的状态转移模型和观测模型分别为 其中Xk表示k时刻目标状态值;Zk表示k时刻目标状态观测值;Uk-1和Vk为独立同分布的零均值过程噪声和观测噪声。

粒子滤波是一个贝叶斯递归滤波过程,能有效解决非线性和非高斯系统问题,其主要思想就是利用一组具有权值的随机粒子逼近目标状态的后验概率分布,当采样点数量趋近于无穷大时,粒子滤波就是最优贝叶斯估计。假设在k时刻采样粒子和权重分别为: 那么后验概率密度函数可以近似地表示为其中δ(·) 为Dirac-delta函数,在序列重要采样(Sequential importance sampling, SIS)算法框架中使用重要性密度函数π(· ),则权值的递推计算式为

根据蒙特卡罗原理可以得到在k时刻目标状态可以近似为

2系统状态转移模型

系统状态转移是粒子滤波算法中的粒子传播过程,主要是指跟踪中目标状态的时间更新过程。根据贝叶斯理论,采用这个状态转移模型可以预测系统状态在k时刻的后验概率密度函数。但是,一般来讲视频目标跟踪中不太容易获得精确的目标运动特性,以使系统状态转移模型难以建立和推测,较好的状态转移模型可以为目标跟踪带来有效的帮助。本文由于主要体现多区域采样的性能和优势,因此选择最简单的随机运动模型,可以表示: 其中:Xpre、Xk-1分别为k时刻的预测状态向量和k-1时刻的系统状态向量,而 X={x,y,w,h },( xy), 表示目标模板的中心点位置,( wh), 表示目标模板的高度和宽度;Uk-1为零均值高斯白噪声,Rk是粒子传播半径,它的大小正比于前t个时刻目标平均状态变化,可以描述为其中C是比例常数。

3多区域采样跟踪算法

为了能较好地提高目标状态空间质量,采用多区域粒子采样方式来代替单区域方式,把采样空间根据目标模板特性进行多区域划分,利用每个子区域特征在目标跟踪过程中具有阶段高区别性的优势及相互之间的互补性来提高采样粒子的有效性,提高目标跟踪系统的性能。下面就常规采用的单区域方式特性及其缺陷进行分析,以引出可以较有效地解决跟踪中粒子退化和贫化问题的多区域方式。

3.1单区域采样方式及其缺陷

在基于粒子滤波算法的视频目标跟踪中,首先需要在跟踪算法迭代前提取目标模板,用于描述跟踪目标特征及粒子相似度权重计算,对于粒子收敛性和目标跟踪精度是至关重要的,一旦目标模板描述能力弱或计算误差均会引起粒子退化现象及跟踪失败。在常规跟踪算法中常采用单区域采样方法,这种方法所采用的单一模板贯穿于整个目标跟踪迭代过程中,系统的鲁棒性及稳定性完全取决于目标模板质量及采样区域的受干扰程度。单区域采样方法的最大特征是单一性,所谓单一性主要表现在:

1) 目标模板的单一性:在迭代跟踪前首先生成由单点提取的目标模板特征,后续跟踪中可以采用相关方法更新目标模型,但目前为止还没有非常有效的更新策略,容易更新过度或不足,均将影响到系统跟踪质量。而且不管如何更新,匹配模板只有一个。

2) 候选模板的单一性:在跟踪算法的各个迭代步骤中也是单点获取候选模板特征,用于和目标模板比较计算粒子的权值。各个粒子经过系统状态转移方程迭代计算后虽然是一个样本集,是一批围绕在状态中心周围的粒子,但所描述的候选目标是单一的,即使多模板组合形式最终融合计算后也是呈单一性,只是代表目标的权重大小不同而已。

3) 状态空间的单一性:状态空间中的粒子样本所描述的粒子是采样自单点及周围重要性采样区域,所描述的目标特征也是单一的,拥有不同权重存在于状态空间中,共同描述目标的当前状态。单一特征及描述的单一性,使整个状态空间也呈单一性,目标描述能力及跟踪场景的复杂性将会影响状态空间的质量。

图1(a)为单区域采样情况,粒子迭代过程中使用单一目标模板,各个采样粒子围绕着目标中心状态,经过多次迭代计算,不可避免地产生粒子退化现象,利用重采样可以改善退化问题,但容易引起粒贫化,如图1(b)为退化现象情形,而且是采用了重采样方式后的一种糟糕情形,具体可能表现为除了少量对跟踪支持很小的小权值粒子,其他粒子都是从一个大权值粒子所派生,这种过度的重采样造成了粒子贫化现象,使样本空间中所有粒子不但不能很好地描述目标状态后验概率密度,而且浪费计算资源。

3.2多区域采样方式

从上面分析看来,单区采样方法状态描述能力更集中,但单一性是整个系统性能的瓶颈,单一模板的好坏及状态空间的质量将决定目标跟踪的精度和效果。本文所提出的多区域采样方法就是从提升目标状态空间质量及复杂环境适应能力出发,把目标状态空间利用多点采样划分成多个采样区域,每一个采样区域对应一个目标模板,模板大小和位置可以采用重叠划分机制。这种选取方式在粒子采样中具有较好的优势:

1) 重叠划分机制可以使目标模板有效性更强,不受到划分数量和目标大小影响,可以包含更多的像素信息,粒子有效性得到保证就能较好地抑制粒子退化现象。

2) 重叠划分可以使各个子块子间的联系性更强,多个区域能够有效地融合起来,使跟踪中目标不丧失整体性,可以较好地避免局部误差,比相互独立的均匀划分更具有优势。

3) 阶段高区别性,各个阶段所划分的子区域特征与场景中其它部分特征区别性更强,未经划分的整体模板容易受到相似像素干扰,影响匹配精度,但有效划分后的子区域特征比模板整体特征更鲜明,更容易得到模板的匹配峰值。阶段性更体现在某一时刻这个子区域具有很高的区别性,另一时刻另一个子区域具有很高区别性,整个过程的任何一时刻总有一个及一个以上的子区域具有高区别性,对目标识别支持度很高。

4) 随着目标跟踪的进行,各个子区域在不同场景中是互补的,区别性较高的子区域能修补同背景相似或受干扰子区域带来的误差。

5) 利用不同子区域之间存在的天然联系可以提高目标跟踪定位精度,修正模板匹配误差,提高跟踪系统的鲁棒性。

图1(c)为人脸跟踪中的一种粒子多区域划分方式,在划分时选取目标中有特色子块,如头发,眼睛、衣服等,各个特色子块选取原则是:唯一性和互补性。唯一性是某一时刻子块在整个视频场景中具有较高的区别能力,最好是唯一区别性,在某一跟踪阶段其本身特征鲜明,和背景元素及其它运动对象相互区别。互补性是指各个子块在粒子传播过程中某一个作用降低时,另外的支持程度保持较高,以使整体跟踪能适应遮挡、光照变化及场景更换等复杂情况。图1(d)为图1(c)的多区域采样示意图,把样本区域按不同子块进行划分,利用区域间的唯一性和互补性来提高目标状态空间质量,总体上提高目标跟踪算法的性能。

3.3目标状态估计

采用多区域粒子采样经过状态转移后,目标可以由多个区域内粒子联合表示,但每个区域对于目标最终状态估计的贡献度都是不相同的,各个区域在粒子传播过程中受到目标形变、光照变化、遮挡及场景复杂性等条件影响,本文采用区域置信度来描述每一个区域对于目标最终状态的作用。区域置信度计算时采用简单直观的Bhattacharyya相似度系数来度量,如下式所示:其中:iq是第i个子区域目标模板特征向量,ip是第i个子区域采样粒子特征向量。b是模板特征向量的柱条数量。那么最终目标状态可以这样估计:其中:i是由每个子采样区域所估算的子状态, m为划分的采样区域数量。

4本文算法详细步骤

在粒子滤波框架下,提出多区域采样方法,利用每个区域的特性估算目标状态,能够较好地改善粒子退化现象,并解决粒子多样性问题,以便实现最佳粒子滤波,提高目标跟踪系统的性能,适应各种复杂情况的变化。其算法的具体实现步骤可以描述为

Step 1初始化阶段

根据目标情况和特性构造m个子区域,并提取各个子区域的目标模板特征{qn}mi=1,从所有子区域中抽样出N个粒子,那么每个子区域的粒子可以初始化为 是对应粒子权值,且wio=m/N 。

Step 2过程状态转移

根据式(6)预测下一帧视频中的目标运动状态。

Step 3多区域粒子采样

根据重叠划分区域进行多区域采样粒子及相应权值更新。

Step 4计算子域状态

根据子域内的采样粒子及其各自权值计算各个子区域的目标子状态。

Step 5计算子区域置信度

根据式(8)计算各个采样子区域的置信度。

Step 6目标状态估计

根据式(9)估计目标当前状态。

Step 7对退化子区域进行重采样,返回步骤Step 2。

5实验结果与分析

为了验证本文算法的有效性,选用相关视频序列构造粒子多采样区域并实现视觉目标跟踪,在Pentium Dual E2140 CPU,1G内存的PC机上,用Matlab 7.0编程实现跟踪并比较运行结果,分析算法性能。下面采用三组实验来验证本文所提算法的有效性和优越性。第一组和第二组主要测试多区域目标跟踪方法的性能,并和单区域目标跟踪方法进行比较,以说明本文算法所具有的优势,第一组实验为复杂场景中人脸跟踪,第二组实验为运动人体跟踪。第三组实验主要测试本文所提出算法对于跟踪中遮挡情况的适应性和收敛性。

第一组实验视频序列采用人脸视频序列(128×96),对复杂背景中的运动人脸目标进行跟踪。这组实验测试中采用4个子区域粒子采样方式,目标模板的重叠子块划分方式如图2(a),模板的各个子块分别采用区别性较大的元素来划分,如头发、皮肤、颈部及上衣,以获得更好的阶段性区别优势。图2(b)为人脸跟踪中前100帧视频序列的区域置信度曲线比较,从图中的曲线变化情况可以看出各个子区域的置信度在粒子传播过程中是互补的,一个区域的置信度受到影响而降低,而另几个区域保持了较高置信度以保持每次采样粒子质量,置信度高的子区域必然对最终目标状态估计支持更高,从而来提高目标定位精度。

图3中为人脸视频的单区域目标跟踪方法和多区域目标跟踪方法的实验结果比较,从图中可以看出本文所提出的多区域采样方法跟踪效果更好,目标定位更加精准。人脸在视频变化中由于运动旋转而导致目标像素信息发生变化,采用单区域采样方法,模板的局部受到目标及场景变化而影响,从而给目标整体模板计算带来了干扰,以致使最终匹配精度下降,如第98帧背景中的箱子颜色和皮肤相似导致跟踪错误,第248帧的轮椅与头发颜色相似也引起匹配错误。而采用多区域采样跟踪方法由于采用的重叠区域划分方法,子区域的互补性提高了粒子整体质量,高置信度的粒子精度更高,对目标支持程度更强,从总体上提高了目标跟踪系统整体性能。当箱子的颜色与皮肤相似时,可以利用头发子区域、上衣子区域来提高目标跟踪整体的精确度。所以本文所提算法在目标旋转变化等复杂情况比单区域方法跟踪效果更好。

表1中给出的是500帧人脸序列跟踪中目标中心坐标(X、Y)的均方根误差(Root mean square error,RMSE),表中数据通过20次实验所计算而得到的平均值,单位为像素。从表中可以看出,本文所提出的多区域目标跟踪算法的RMSE值明显要优于单区域目标跟踪算法,由于在跟踪中单区域计算存在弱点,在中间过程由于相似误匹配或背景影响而导致目标丢失,从而引起所计算的RMSE值严重偏大,本文算法明显收敛性更好,精度更高。

第二组实验视频序列使用网球运动员比赛视频(352×240),对视频中运动员人体进行跟踪。这组实验采用5区域划分方式,如图4(a)所示。由于在比赛中运动员需要跑动及身体各个部位的摆动,所以目标在整个跟踪过程中是不断发生变化的,外观和场景的变化速度较快,而且目标模板中极易融入各种背景信息,所以对目标相似度匹配计算影响较大。此实验中重叠子区域划分分别按头部、运动员上衣、运动员手臂及运动员双腿来划分子块,把阶段优势更好地体现出来,每一个跟踪时间段总有一个区别性更高的子模板存在。图4(b)为前100帧跟踪过程中5个子区域的置信度比较,各个子区域由于自身的特性也呈现出互补优势,良好的互补性可以通过区域置信度融合子区域状态以获取目标最终状态。

图5为两种采样方法对于网球运动员比赛视频中人体跟踪结果的比较。单区域目标跟踪方法由于受到目标形变太剧烈而跟踪质量较低,而且由于目标模板中融入了部分背景信息将会较大地影响跟踪算法中的相似度计算,降低总体匹配质量,所以在开始时期尚能勉强跟踪,但算法目标定位精度较差,随着各帧误差积累,从而造成后面跟踪中丢失目标,最终算法失效。但采用多区域目标跟踪方法其算法运行效果明显好,每一帧定位较精确,由于采用了多区域粒子采样方法,人体发生形变时仍然有子区域保持着较高的匹配质量,那么此子区域的采样粒子对目标状态估计支持程度更高,跟踪系统的整体性能必然将有效地提高。

( 从左至右,从上至下依次为第 45, 91, 104, 108, 138, 209, 221 和 234 帧 )

表2中给出的是280帧运动员序列跟踪中目标中心坐标(X、Y)的均方根误差(RMSE),表中数据通过20次实验所计算而得到的平均值,单位为像素。从表中可以看出,本文所提出的多区域目标跟踪算法由于分区域采样,当目标发生扭曲或自遮挡时,定位精度更好,从而使跟踪整个过程中不丢失目标,所计算的RMSE值要小于单区域目标跟踪算法。

第三组实验视频序列针对发生遮挡的视频目标时进行跟踪,以测试本文所提算法对目标遮挡的适应性及收敛性。从图6中的跟踪结果中可以看出本文算法在目标局部遮挡及短暂整体遮挡具有较好的跟踪精度。由于采用了多区域采样方法,当跟踪目标被场景中其它物体遮挡时,将会丢失部分像素信息,整体匹配受局部影响而精度下降。而采用多区域划分目标模板,则必然有子区域的像素没有被遮挡或已部分恢复,这些子区域采样的粒子必然有效性较强,对目标位置的精确定位支持程度较高,从而可以确保在目标被遮挡时仍然保持着鲁棒的跟踪效果。

( 从左至右,从上至下依次为第 82, 83, 84, 86, 423, 440, 443 和 461 帧 )

结束语

随着计算能力的快速度提高和硬件成本的下降,粒子滤波算法在非线性、非高斯系统的精确跟踪优势越来越受到多方面的关注,应用更加广泛,但粒子退化现象和样本贫化是该算法始终没有很好解决的一大缺陷。本文试图通过细化采样空间,通过多区域采样方法更保持每一时刻的粒子有效性和多样性,采样粒子的目标状态描述能力的提高必定会改善目标跟踪算法的精确度和鲁棒性。各个采样子区域的粒子有效性会随着粒子传播过程而变化,无效粒子的计算不但起不到对跟踪系统的支持,而且会浪费计算资源。根据区域置信度可以来调节不同子区域的粒子数量,高置信度区域粒子数量增加,低置信度区域粒子数量降低,将能改善跟踪质量及算法的实时性。然而通过区域置信度来直接估算粒子自适应性有时容易出现“滚雪球”现象,高置信度区域粒子数量越来越多,低置信度区域粒子越来越少,使跟踪简化成单区域采样目标跟踪方法。在今后的研究中,有效调节子区域的粒子数量,提高系统性能,并且能够防止出现“滚雪球”现象是本文算法继续研究的方向。

摘要：针对传统粒子滤波算法中容易发生的退化现象和粒子贫化问题,提出多区域采样目标跟踪方法。该算法将目标模板用多个重叠子区域划分,每个子区域对应一个采样窗口,根据采样子区域置信度能有效估计出跟踪目标的真实状态,子区域的互补性和阶段唯一性能很好地保证采样粒子有效性和状态空间质量,从而提高目标跟踪的精确度。实验结果表明,本文所提出算法能有效缓解目标跟踪中的粒子退化和贫化问题,提高粒子利用率,并且对目标形变、光照变化和部分遮挡等复杂情况具有较好的跟踪性能。

篇4：汽车区域市场年度观察

英国公主碧翠丝和欧也妮站在迷你车旁，迷你车是在英国制造的德国宝马车。英国人在德国借迷你车推广英伦文化，近两年欧洲汽车制造商都需要面对市场低迷的挑战。

寻找海外合作的意大利菲亚特

意大利本土品牌菲亚特在欧洲市场的销售持续走低，它开始向外发展。菲亚特500E正是在美国销量超克莱斯勒的受欢迎款。

美国市场究竟需要什么

在2013年北美国际车展上雪佛兰推出了第七代克尔维特。代表着美国历史、文化、精神和高端汽车技术的克尔维特跑车越来越偏向小众市场，速度和灵敏度的提升空间已经越来越有限。

任何市场都会因错误产生损失

2012年本田思域遭遇了质疑，本田公司来不及修改设计大批可能存在问题的思域车就推向了市场，接着全球开始收到质量投诉，本田公司受直接影响在全球市场销量大大落后于其他同档次品牌。

俄罗斯市场吸引了投资和更多竞争

大量的汽车制造商正在涌入俄罗斯，因为这里还留有一些市场空间。但俄罗斯城市里拥挤的道路也证明了刺激消费族群的购买力需要更多尝试。

印度发挥潜力

日产是近期选择到印度投资的汽车大品牌之一，印度劳动力成本低，加上当地人喜欢品牌本土化，被看作具有强劲增长潜力的市场。

中国市场机遇和挑战并存

中国汽车市场很容易受舆论影响，从众心理的存在让不少品牌都经历过大起大落。一方面消费者在汽车选择上的安全感不强，另一方面品牌对把握市场走向很模糊。

日本公司的竞争选项

日本由于自然灾害和经济萎靡，很多品牌已经开始寻求强强联手合作，马自达选择了长期与福特合作，菲亚特也正在接触日本品牌。

巴西等待时机

巴西的状况有些类似印度，被视为具有市场潜力的国家。中国汽车品牌已经开始在巴西投资，且在当地销售量保持增长。随着日本品牌的到来，巴西制造的汽车也会走向世界，但高额税费是一大障碍。（宁良凌编译自美国《福布斯》

篇5：区域年度销售计划

区域年度销售计划

一、年度销售指标及目标任务

(一)年度总销售指标任务： 万 (二)年度个人销售目标任务： 万 (三)年度区域指标分解

二、年度销售增量计划——年度累计增量目标万。

(一)代理商合同计划

代理商 家，其中签约代理商 家，计划签约代理商 家。 (二)区域市场的行动计划

1、一级市场的建设计划，累计全年 家。

市场实际回款 万，计划增量 万，年度回款目标达到 万。 上半年计划完成 万，行动计划：

下半年计划完成 万，行动计划：

2. 二级市场的建设计划，累计全年 家;

市场12年实际回款 万，13年计划增量 万，年度回款目标达到万。 上半年计划完成 万，行动计划：

下半年计划完成 万，行动计划：

3. 三级市场的`建设计划，累计全年家;

市场12年实际回款 元13年计划增量 万，年度回款目标达到 万。 上半年计划完成 万，行动计划：

下半年计划完成 万，行动计划：

(三)新增代理商增量计划——计划开发 家;累计年度回款目标万。

(四)新开发区域市场增量计划—计划开发区域市场 家;累计年度回款目标 万。

(五)年度个人工作重点

个人重点分配： %的时间和精力来服务及整改老经销商，以实现以上增量目标; %的

时间和精力来开发新专卖店和区域空白市场。

篇6：区域经理年度活动方案

工欲善其事，必先利其器。此项目标包括我自己在内都需不断加强，对加强区域人员业务技能素质的提高是我下去潜移默化的一项工作，大家建立在有效率的工作环境中能够起到事半功倍的效果。在这方面我有足够的信心从自我做起，要改变目前人员普遍执行力的现象，必须持之以恒的加强队伍培训工作，制定培训计划，在工作技能、电脑操作、服务客户、协调处置能力中将基础抓闹，在不断学习的氛围中加强团队的凝聚力。

二、管理工作

1、员工绩效：公司劳动竞赛下达的第一时间，迅速将工作落实到实处，采取大圈包小圈层层相环的方式，即以公司GS目标为主线制定当月绩效任务。渠道为主、集团为辅相互协作对当月工作目标进行一个循环执行，当月未完成的指标步入下月进行再次循环。区域人员的绩效制定需分工明确，针对考核者、考核指标、程序及周期有针对行和兑现性。

2、渠道：一是做好内部资源调整和外部市场的有机结合，根据各网点的实际情况和公司相关政策做好事先分配，发挥资源优势，进行有效的业务提升。二是督促区域活动的实用性，渠道面对大众市场，面广、针对性不强，但区域核心客户的提升需主要靠网点进行捆绑，在这一块会根据时段的特殊性进行维系。

3、区域核心客户：重点是要走出去，各区域客户经理普遍存在只做服务及维系工作，对内即未将核心客户很好的进行服务，对外也未对网点进行任务的分解。目前客户经理需发挥本质工作，捆绑、回流是硬道理，分清职责才能更好有工作的方向。

4、服务：区域自办营业厅、五星网点的业务提升都建立在优质的服务上，提升人员的业务素质需公司加强此项工作的培训及督办力度上。(初步设想，除每月必要的服务检查外，区域提供针对性的培训需求，公司能够及时的、有效的进行网点上门培训)

三、给自己的要求

篇7：区域经理年度工作计划

一、关于区域人员整体执行力的问题

工欲善其事，必先利其器。此项目标包括我自己在内都需不断加强，对加强区域人员业务技能素质的提高是我下去潜移默化的一项工作，大家建立在有效率的工作环境中能够起到事半功倍的效果。在这方面我有足够的信心从自我做起，要改变目前人员普遍执行力的现象，必须持之以恒的加强队伍培训工作，制定培训计划，在工作技能、电脑操作、服务客户、协调处置能力中将基础抓闹，在不断学习的氛围中加强团队的凝聚力。

二、管理工作

1、员工绩效：公司劳动竞赛下达的第一时间，迅速将工作落实到实处，采取大圈包小圈层层相环的方式，即以公司GS目标为主线制定当月绩效任务。渠道为主、集团为辅相互协作对当月工作目标进行一个循环执行，当月未完成的指标步入下月进行再次循环。区域人员的绩效制定需分工明确，针对考核者、考核指标、程序及周期有针对行和兑现性。

2、渠道：一是做好内部资源调整和外部市场的有机结合，根据各网点的实际情况和公司相关政策做好事先分配，发挥资源优势，进行有效的业务提升。二是督促区域活动的实用性，渠道面对大众市场，面广、针对性不强，但区域核心客户的提升需主要靠网点进行捆绑，在这一块会根据时段的特殊性进行维系。

3、区域核心客户：重点是要走出去，各区域客户经理普遍存在只做服务及维系工作，对内即未将核心客户很好的进行服务，对外也未对网点进行任务的分解。目前客户经理需发挥本质工作，捆绑、回流是硬道理，分清职责才能更好有工作的方向。

4、服务：区域自办营业厅、五星网点的业务提升都建立在优质的服务上，提升人员的业务素质需公司加强此项工作的培训及督办力度上。(初步设想，除每月必要的服务检查外，区域提供针对性的培训需求，公司能够及时的、有效的进行网点上门培训)

三、给自己的要求