实施顾问集中培训观察(3)-客户要其它客户的数据,实施顾问怎么办?

在一次培训中,讲师模拟客户要求查看其他客户的业务数据。面对这一挑战,学员最初试图提供数据以平息事态,但导师强调了保护客户数据的重要性,并制定了正确的回应策略。

在做培训,我们的讲师做角色扮演,扮演的是客户的老总,其间我们的实施顾问就轮番对讲师进行业务的调研,在调研过程中,我们的讲师就摸拟客户故意为难一下我们的学员:“你能不能把**公司的数据给我看看,听说这个公司是你们公司的标杆客户,而且做的非常不错,我想看看他们是不是能够对我们有参考?”

我们的学员刚开始的时候还有些犹豫,想着这样给数据,是不是会有些不妥,就说:这个好像我没有。

讲师这个时候就开始翻脸了:“你们连这个数据都没有,怎么证明你们的专业性。之前你们的**总是告诉我可以拿到这个数据的,你现在告诉我说不给。那你把你们**总找来,我跟他说。”

学员是我们新入职的顾问,一看这个架势,有点被吓着了,就说:“好吧,我回去找找这个数据,下次给你。”

我们在总结的时候,明确告诉学员,这是我们的底线,这个数据无论如何是不能给客户的,因为这无论从法律的角度而言、从道德的角度而言,都是一道不能跨越的红线。如果轻易答应出去,在公司层面也是绝对不会允许的,但面对客户这个问题时,我们必须是要给客户一个明确的回复,所以我们再进行了讨论,给出一个应对的策略:

应对原则:绝对不能给!

理由:

1、公司的规定,给了就会被开!

2、我的确没有其它客户的数据。

3、其它同事有,但我不能陷害人家,不然人家会被开的。

4、反问:你的数据愿意被其它公司看吗?如果我今天给了,是不是会把你们的数据也给其它人?

补偿方法:我可以做一个PPT,我把我们公司基于众多企业的业务现实,我们进行了提炼和总结,中间应该会有一些可供参考的内容,咱们来做一个业务的深入分析吧。

思考:客户这么想要其它企业的数据,真的是要学习其它企业的业务与方法吗?可能是,但也有可能是验证你的软件在这些企业的应用效果。不管如何,总是需要考虑到客户发问的背后原因,然后做出有针对性的策略,达到让客户满意的目的,同时能够坚守自己的底线。

发于北京顾问培训班现场。

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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