怎样联系美国买家?

 不要通过传真来发送你的推销信函,未经要求通过传真发送营销信函不会受重视,并且更糟糕的是在美国是违法的。以下10条建议,希望能给致力于进入美国市场的中国出口商提供一些帮助。

  1.通过寄送漂亮的小册子(或是电子直邮)来推销你的产品。现代的方式就是寄送信函与简短的小册子。介绍你的公司,解释你销售的产品的特点,并鼓励他访问你的网站以便了解更多的情况。小册子要简短,最多不超过4页。当然你也可以选择电子直邮的方式,有兴趣的朋友可以参考下这家网站http://cn.timesfirst.com, 有提供商业外包的服务

  2.加入与你的行业部门有关的美国贸易协会。成为这样一个协会的成员,会使你直接与了解该行业的人进行联系。他们可以直接回答你所有的问题,包括技术方面的问题。出口商这样做可以向美国进口商表明与美国做生意是严肃认真的,并且可以得到多数协会寄发的月刊。

  3.尽可能多地参加商品交易会。参加商品交易会是展示产品、获得产品的反馈信息、观察竞争对手、发现其它机会的好方法。中国出口商应参加美国各种各样的交易会与展览会。当然还有一种办法是去B2B平台注册信息。这样也方便国外的买家找到你。这里有家全免费B2B平台:http://www.timesfirst.com 本人用过。还不错。

  4.阅读与你的行业有关的美国报刊。可以使你了解有关行业的全部信息与技术,赶上时代的步伐。有关文章会告诉你其它公司的进展情况,广告会向你展示市场上有些什么,需要些什么。

  5.拥有一个赏心悦目的网站。在当今市场上,拥有一个设计漂亮的网页是非常重要的。美国进口商喜欢登录一个网址,去查看供应商能提供什么样的新式样、新型号。最好将你的电子信箱列在网址的每一页。当今,人们进行通讯的首选方法就是通过电子邮件。另外,要将你的地址、电话号码、传真号码放在网页上易于找到的位置。

  6.注意质量控制。美国的消费者(美国的进口商也如此)都坚持认为,他们购买的商品必须要有好的质量。如果发现他们购买的东西不能用、有损坏、或者不是他们期望的,都习惯去退货并要求退款。因此,要确保你的公司有一套有效的质量管理体系,在产品出厂之前找出次品要比在退货容易处理得多。

   7.发货准时。如果答应在某个时间发货给美国进口商,就要绝对保证在那个时间,或者是提前将货物运到。发货迟延是美国进口商对国外供应商最大、最严重的抱怨之一。因为,在收到供应商确认的交货时间后,他们开始着手市场推销,并告诉消费者该商品在某个日期开始上市。 如果你的产品在那一天没有到达,结果是非常糟糕的。

  8.在美国设立代表处。美国进口商愿意与在美国的人进行商务往来,他们知道语言和时区不成问题,美国进口商也知道,一旦有什么问题或有法律争端,责任人在本地则更容易处理。 这一般相对于大公司比较现实,因为这样的成本很高,但是效率也是很高的。

  9.使用的英语要正确。你寄送给进口商的销售信函或小册子(电子直邮)代表了你公司得形象。现代英语运用正确且格式规范的信函会受重视,如果英语文法不通、格式混乱,那肯定不会受重视。

  10.确定目标市场。要细心选择美国进口商,每6个月给你认为合适的公司寄送一份新的信函与小册子。这是因为,一些公司会在看到第一封信函时就给你发定单,而其它公司则可能等看到第二封、第三封或第四封时才会给你发定单。美国进口商喜欢看到你是在与他们进行着认真的业务往来。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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