打开客户的言语之匣

一位因重感冒失声的公关经理吴小姐,在一次竞标中无法亲自介绍产品,结果由客户公司的总经理主动帮忙介绍。这位总经理热情洋溢地展示了吴小姐公司的产品优势,最终帮助吴小姐赢得了职业生涯中最大的一笔订单。

 


在商场上流传着一个故事,让人看了会心一笑。这位白领女性是不得不这样做,可是结果却出乎她自己想像。几年前有某大电脑公司,接到了国外一笔很大的订单,委托他们代制电脑显示器,于是这家公司扩大厂房,招募员工;而其中的重要电子零件,更是一笔数目庞大的订单。这家公司的几个零件供应商,都已做好了样本,并通过公司产品管理人员层层检验。那家公司采购部门发出了通知,要这几家合格的厂商来公司,为自己的产品做最后的说明。
吴小姐是其中一家厂商的公关经理,不幸正患重感冒,扁桃腺发炎到了根本发不出任何声音,当天她到了当场,只好向负责人员道歉,并在纸上写着:“对不起,我喉咙发炎无法出声,没办法发言。”不料那家公司的女总经理竟见义勇为地说:“没问题,我来替你说!”
结果当前几家厂商的业务员都说完后,那位西装笔挺、谈吐高雅的总经理真的拿着她带来的样品,不断夸赞他们产品的优点,而吴小姐只能跟着大家在总经理说完后鼓掌而已。
没多久她意外地得到了那笔订单,这是吴小姐担任业务员几年来最好的一次业绩,可是竟是因为她自己生病没法说话的结果。
假如谈话的对方,不能自然地打开话匣子。你可用各种关键语,使客户的舌头润滑一点,这就是“打开交谈之扉”的秘诀。
每个人在找到值得依赖的听众时,都想自我夸耀一番,希望获得安慰、鼓励、忠告或突然想起某件事情。这时,你只要以一些轻微的身体语言,像皱皱眉、露出惊 愕的表情、或发出叹息,使可得到他的依赖,开始把心中的话一股脑地倾诉。
你先确认谈话的主题,然后选择适当的钥匙,慢慢地插入锁孔,轻转一下,就可轻易地打开言语之匣。

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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