[转]TigerWoods 王虎——我的销售心得

本文分享了作者多年从事销售工作的心得体会,强调了对待客户要长久维持关系、对待渠道需真诚合作的重要性,并提出不应将个人情绪带入工作的观点。


作者:TigerWoods| 王虎

TigerWoods 王虎

--世上自有公道,付出总有回报

有些朋友问我,做销售这么久有什么心得?我想不外乎几句话:

对客户要长久,对渠道要真诚,不要将个人情绪带到工作中。

对客户来讲,他看重你的可能是你的产品、可能是你的品牌,可能是你的价格,可能是你的服务等等,当然最后是否选择你,还有很多其他因素,包括经济的、政治的等等,是一些非常复杂的因素最后综合影响的一个结果,因此你不要对一个项目过于耿耿于怀,你拿下了一个项目,不见得能够拿下这个客户的第二个、第三个项目;同样,你丢掉了这个客户的第一个项目,也不一定就丢掉后面的项目,而后面的项目有可能比前面的要大的多!因此,对客户要长期的跟踪,长期的保持一个非常良好的、互利互惠的关系,不要过于急功近利,过于看重眼前利益,拿下项目,大家都好;拿不下,对不起,拜拜,这样的人很难有什么大的作为!

对渠道,我们要以诚相待,以理服人!因为渠道里面形形色色的人都有,有真心对你的,有存心来骗的,要有一双慧眼。但是我觉得对渠道重要的是真诚,真诚的告诉他们你的优势、你的劣势,你能提供给他们的支持、服务,哪些是你做不到的,不要怕渠道知道你的缺点,因为你不说他也会从别人那里了解到!因此对渠道要真诚的合作,容忍渠道的“小心眼”、“小把戏”,相信绝大多数渠道是好的,是真心和你合作的,“欲取之,先予之”,相信经过真诚的沟通和交流,渠道一定会成为你的忠实伙伴的!

另外,做销售很重要的一点是不要将个人的情绪带到工作中。这个情绪知消极、悲观、愤怒的情绪。因为一个人在家庭、单位、组织甚至大街上都能碰上不愉快的事情,但是要自己能够很快的排遣不良的情绪,千万不要带到工作中,这样对你没有任何好处。记得前几天在公司楼下,我刚刚停好车,准备上楼的时候,又过来一辆车,也是大厦内部的车,但是由于车位紧张,司机比较着急的按喇叭希望保安给找一下位置;可是当天的保安员却置若罔闻,根本不理会这个司机,结果弄的司机火气很大,和保安吵了起来;按理说,保安员应该和颜悦色的给予解释一下,因为的确车位比较紧张,但是这个保安肯定是早上出门前有哪个事情不太顺,他的脾气也很大,很大声的解释了几句,甚至声音比司机还大,当时正好上班时间,围了好多人,结果司机一怒之下跑到大堂,找到了保安的经理,向保安经理一顿投诉,结果可想而知,当天那个保安就被辞退了;现在想来,如果那个保安能够微笑一下,或者和司机小点声的解释一下,结果可能就很不同。

当然各位都会有自己的点滴的体会,但是总之人要能够不断的把好的总结下来,将不好的改正,这就是学习型组织和学习型个人吧?

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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