关于销售中的人性与狼性

        很久以前在狼的身上,人们发现了人类所需要的一切。英国动物学家艾利斯说:在所有哺乳动物中,最有情感者,莫过于狼;最具韧性者,莫过于狼;最有成就者,还是莫过于狼。狼虽然通常独自活动,但狼却是最团结的动物,团队精神很另人震撼。

        但是,并不是因为狼有这样的让人学习的“精神”,我们就要去学习狼。毕竟人性优越与狼性。狼只是畜生,而人毕竟是进化成功的高等动物,我们怎么可能不好好的做人却要去做畜生呢?

        但是,现实中,人毕竟还没有最终进化成“神”,狼身上的特性往往也表现在人性上,最主要的就是攻击性!

        同行是冤家——为了多争得市场一份份额,往往是不择手段,互相攻击,争的你死我活。有限的精力不是盯着市场,不是盯着自己的改革创新,反而整天盯着同行,想把同行一口咬死,踩在脚下,自己独享“天下”。事实证明,结果往往是两败俱伤。

        列举我们自己的例子。做洗涤剂这行是最低技术、投资最少,非常大众化的快速消耗品。一个外行上午稍加指点一下, 下午就能就独自操作生产。不管有证的、没证的,做人之多,走在路上随手一抓,10个人起码有一半是做洗涤剂的。你一个正规的企业,费用、税收、成本节节上升的形势严峻情况下。你凭什么和这些三无竞争?创新!只有创新,才能走出恶性竞争的死胡同。于是,我们被逼着做出来南京绝无二家的新产品:浓缩洗洁精粉。冲出了同行低价恶意竞争的重围,获得了新生。我们取得了成功,靠的不是狼性的攻击,而是人性的企图:创新。

        企图心,不是攻击性,这是两个不同的概念。企图心是指不服输、锲而不舍的精神,攻击性是指强烈的功利心,以及为达目的不惜使用过激的手段。在销售上,我们更应该用人性去打动客户。我们谈成一单生意,绝不是“搞定”了客户,而是我们和客户都得到了自己想要的。

        一个销售员是否优秀,与性格毫无关系。有开朗外向的,也有木讷内向的;有攻击性强的,也有温文儒雅的。他们的共同点是勤奋、锲而不舍、悟性好、善于思考、善于沟通获得客户的认同——这些都是人性,而不是狼性。

        自古以来,中国人就懂得“要做事,先做人”的道理。

        做人最重要的是要有人性,而不是狼性;赢得生意,靠的也是人性,不是狼性。

 

【SCI复现】含可再生能源储能的区域微电网最优运行:应对不确定的解鲁棒非预见研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定的解鲁棒非预见策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定建模,提出兼顾系统经济鲁棒的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定的建模求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定建模、鲁棒优化模型构建求解流程,并尝试在不同场景下调试扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全。 建筑工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规。 学术研究创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI安全工程的结合。 培训教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注多样:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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