如何与客户进行交互

对于同客户进行沟通,需要按客户类型进行区别对待。客户按照类型可以分为4种客户强硬固执型、保守封闭型、热情如火型。

 

强硬顽固型客户通常有自信、坚决、强硬、打压的特定,在沟通过程中对于自己的判断非常有自信,不给进一步商量余地,对于我们的分析认为都是托词,对于解释没有兴趣,而且会搬出竞争对手进行打压。对于这种客户我通常会做二种选择:

1、适可而止,如果客户始终是这种态度,或许该客户并没有确定要使用产品,只是通过打压公司产品使其得利,这种时候就应该到此为止。

2、有理有据,如果客户不是出于打压使其得利的目的,那么此时就需要拿出支撑方案的依据来,不要空谈质量、服务之类的内容。最佳方式是采用实际的试用环境进行演示,通过这种方式将客户从感性认知转移到理性的产品效果评估上。

 

保守封闭型客户通常有保守、缺乏自信、没有想象力、关注细致末节,在沟通过程中会认为企业没有变革的必要,缺乏变更的自信,内心澎湃但外在优柔寡断,对于提出的建议没有感觉,没一步的前进都离不开引导。对于这种客户相对来说比较容易应对,有二种方法可以采用:

1、解开心结,客户的保守不一定是直接针对产品的,可能有对现有制度是否有冲击危险、使用产品后是否有明显效果等,这个时候我会保持自信,用积极帮客户解决问题的态度来面对,通过交流知道客户的顾虑在那里,然后努力消除他的顾虑。

2、多用案例,对客户不要一上来就谈产品如何如何,应该通过交流引导客户说出他的想法,然后用现实案例说明如何解决,让客户通过案例来进行判断。

 

热情如火型客户通常有友善、大度、随意、自信的特点,这种客户不会斤斤计较,也不会优柔寡断,通常这种客户在商场上的经验比我们要丰富得多,他们的自信会造成我们的压力,而且容易被这种客户控制交流节奏。对于这种客户我们唯一需要做的就是控制好交流节奏,顺利完全沟通过程即可。

 

客户意见进行收集时我会按照需求采集的标准进行收集并分类,需求收集并分析后形成需求矩阵表。需求采集时要满足需求来源明确、需求场景真实、需求描述准确、需求产生原因明了、需求验收标准确定,通过标准格式的需求采集表可以达到这些目标。

 

需求调研表,在进行需求调研和采集时,这种形式的采集表格可以完善的收集到需求的各种维度信息。

 

需求编号(可由需求人员填写)

需求类型(可由需求人员填写)

包含“采集时刻 + 采集者”信息

功能需求、非功能需求等

来源(Who(重要信息,方便追根溯源)

产生需求的用户:最好有该用户的联系方式等信息

用户背景资料:受教育程度、岗位经验,以及其他与本单项需求相关经验

场景(WhereWhen(重要信息,用来理解需求发生的场景)

产生该需求的特定的时间、地理、环境等

描述(What(最重要的信息)

尽量用(主语+谓语+宾语)的语法结构,不要加入主观的修饰语句

原因(Why(需求人员要保持怀疑的心,很多时候理由是假想出来的)

为什么会有这样的需求,以及采集者的解释

验收标准(How

需求重要性权重(How much):

(如何确认这个需求被满足了)

1.  尽量用量化的语言

2.  无法量化的举例解释

满足后(“1:一般”到“5:非常高兴”)

未实现(“1:略感遗憾”到“5:非常懊恼”)

需求生命特征(When

需求关联(Which

 

1.   需求的紧急度

2.   时间持续性

 

1.  人:和此需求关联的任何人

2.  事:和此需求关联的用户业务与其他需求

3.  物:和此需求关联的用户系统、设备;需求关联的其他产品等

参考材料

竞争者对比

在需求采集活动中的输入材料,只要引用一下,能找到即可

按照“1分:差”到“10分:好”进行评估:

1.  竞争者对该需求的满足方式

2.  用户、客户对竞争者及公司在该需求上的评价

Technorati 标签: 软件工程

 

转载于:https://www.cnblogs.com/matthaus/archive/2013/05/03/3057111.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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