如何对抗最挑剔的客户

博客围绕企业如何应对客户挑剔展开。指出要具备优良观念和心态,让客户满意感动,视挑剔为改进机会。对抗挑剔需了解客户需求、做好各项工作、维持良好关系。还介绍了妥善处理客户挑剔的方法,如站在客户立场、建立和谐气氛、建立投诉制度等。
啃下难啃的骨头的,可能不是牙齿,而是舌头。对于客户,既然是企业生命的关键,应如何妥善运作和适当应对?孙子兵法说:“故上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,最下攻城。”也就是说,首先要具有优良的观念和心态,采取正确有效的策略,其次要创造及维持良好的客户关系,推动各种杰出有效的计划和制度,最后才是面对客户挑剔时采取适当的做法。而对于最挑剔的客户,如何“对抗”,也非你来我往的攻击防御,而是消除、解决和合作,并将最挑剔的客户转换为最忠实的客户。

   A.优良的观念和心态。优良的观念和心态:观念和心态,是一切行为的根本。有了优良的观念和心态,就会有令人赞赏的有效做法。

  1.要让客户满意又感动。企业首先要充分了解客户目前、未来和潜在的实质需求与心理需求,由此而在设计、生产、品管和管理诸方面采取务实的措施,包括计划、制度、操作程序等,全面彻底地去推动。做到让客户又满意又感动,必能使许多挑剔情势无从发生。台湾泰宗生物科技集团从事研发和生产,让各销售系统以其品牌销售(ODM),即是基于此一理念,不断努力为客户设计产品,提供产品策略建议,解决客户产品问题,提供行销建议,培训客户人员,并主动为客户降低成本,而使新老客户趋之若鹜。 2.嫌货人才是买货人。企业要勇敢面对客户挑剔,要欢迎客户挑剔,更要感谢客户挑剔,因为嫌货人才是买货人。客户来挑剔,表示客户想继续来往或想购买,在挑剔下能让客户满意,必能成交,而且可能成为回头客,甚至成为永久的忠实客户,最挑剔的客户更是如此。有一讯息产业大厂为国外名厂作显示器(Monitor)的生产代工,在客户一再挑剔后的改进仍未让客户满意,眼看交期逼近,客户驻厂督导主管在情急之下,对该厂总经理说:“你们在一周内如果仍未让我们满意,我将站在你的办公桌上对着你的头小便。”总经理痛下决心日夜改进不懈,终于让客户满意,至今双方业务往来越做越大。 3.被挑剔是改进的机会。客户的挑剔,不管有没有道理,若能从挑剔中仔细深入检讨,通常可发现一些不足之处。客户在挑剔过程中所提出来的建议,也许可直接采用,也许需经修改或转化才可采用,但总能对企业的加强和提升有益。曾遇到一位企业老总,说到为一日本客户生产产品,由于客户要求苛严,在小心翼翼生产完成后,仍未通过客户检验而被退货。其后再改进,又被退货。如是三次,终获通过。做到让客户无“剔”可挑。

  B.“对抗”挑剔最好的方法,就是要做到让客户不挑剔。“对抗”挑剔最好的方法,就是要做到让客户不挑剔。要做到让客户又满意又感动而不挑剔,才是最上最高的境界。

  1.彻底了解客户的需求和规格;客户不满意,需求不满足,或有更高的需求和期望,才会挑剔。企业应针对产品的设计、品管、原料、包装,以及售前、售中、售后服务等,运用各种方法,调查及了解客户的需求和所要求的规格。如彼此有意见,还要在事前事中做充分的沟通及修订。重要的规格和要求,应列成书面由双方签字。为使了解更彻底,企业还要换位思考,站在客户的角度,不断要求自己,不断挑剔自己,并把自我要求和挑剔的每一点,都彻底充分的做到。

  2.彻底做好技术、生产、品管及服务工作。客户的要求和挑剔,主要是针对产品的价格、品质和交货,以及服务的品质、效率和态度。企业内的每一个单位,以及每一单位的上下各层级人员,都要全体总动员,彻底做好每一个岗位的工作,并按照计划和制度的安排,彼此主动互相配合和支持。全体总动员做好产品和服务,如果发生缺点、问题、困难和应改善点,则应立即改善解决,并在每周或每月做定时总结和检讨。

  3.与客户维持良好的关系。所谓管理,并非管人理事,而是事理人。运用上列做法,将产品与服务管好,再加上调理好客户关系,就能做好客户管理,挑剔之事也必大为减少。调理客户关系,包括建立关系、维护关系和运用关系,都须用心认真做好。运用的方法,包括充分的沟通协调、做好产品和服务、建立交情、运用交际及为客户创造利益等。做生意先交朋友,做生意同时交朋友,是朋友就不会太挑剔。

  C.妥善处理客户挑剔。企业的产品和服务做得再好,总会有疏漏不良之处。就算做到六个西格玛的品质标准,以百万为分母做控制,仍有不良。让最挑剔的客户满意甚至感动,可将之转变为忠实客户,客户还会不断的介绍客户。妥善处理客户的挑剔,下列做法可供参考:

  1.站在客户的立场看问题。面对客户的挑剔,首先不是防卫、排斥和拒绝,而是虚心倾听,冷静客观的研究分析客户挑剔的观点。研究分析时,还要站在客户的立场,就客观的事实和主观的感觉和情绪,去了解客户为何挑剔。在面对最挑剔客户时,尤须如此。面对时,先以了解和歉意认同客户的感觉,就事实加以沟通讨论。客户挑剔之点,如果是应改进的事实,应提出改善、解决及补救之道;如果非事实,应做充分沟通说明;如果无法做到,应婉转说明并允许退货或协商补救之道;如果需时间解决或补救,应承诺时间;如果是微不足道的挑剔,也许可俟机转移话题。

  2.建立和谐的气氛。面对挑剔,除了事实外,还有人与人间的关系、感觉和协调时的气氛。气氛良好,挑剔的情绪会降低甚至消失。就算是面对最挑剔的客户,也要面带笑容,耐心而认真的倾听客户的投诉,并且不可计较客户不礼貌的言辞和态度。如果我方有理,也不可得理不饶人,仍要感谢客户的挑剔。如果协商场所不佳,应换一较适合之处。如果本身不能解决,可请第三人或上级出面。如果一时陷入僵局,可先暂停,或甚至借尿遁上洗手间,或建议先研究了解延后再谈。

  3.建立客户投诉制度。面对顾客的投诉或挑剔,企业应建立顾客投诉的制度,规定投诉抱怨的窗口、处理的程序及回复处理的方法,以及如何彻底解决发生的原因避免重复再犯。对于常被投诉或挑剔的问题,也应建立标准的回答Q&A,使企业员工口径一致。其中,设立客户满意服务中心或客户信箱,可使投诉窗口常规化。此外,设立道歉小组,针对重大投诉及重要顾客,在处理客户投诉之后,再派高级主管带礼物登门道歉和感谢,更可使客户感动。在良好的管理中,极少挑剔会发生,发生之后也能迅速圆满解决,企业与客户都能皆大欢喜。
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
废物分类实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:废物分类实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2,658张图片 - 验证集:316张图片 - 测试集:105张图片 - 总计:2,974张图片(训练集 + 验证集) 分类类别: - 电子产品(electronics) - 玻璃瓶(gbottle) - 口罩(mask) - 金属(metal) - 塑料袋(pbag) - 塑料瓶(pbottle) - 废物(waste) 标注格式:YOLO格式,包含多边形点坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,涵盖多种废物物品。 二、适用场景 智能废物分类系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割废物物品的AI模型,辅助垃圾分类和回收管理。 环境监测与环保应用: 集成至智能垃圾桶或监控系统,提供实时废物识别功能,促进环保和资源回收。 学术研究与技术创新: 支持计算机视觉与环境保护交叉领域的研究,助力开发高效的废物处理AI解决方案。 教育与培训: 数据集可用于高校或培训机构,作为学习实例分割技术和AI在环境应用中实践的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性与覆盖广: 包含7个常见废物和可回收物品类别,如电子产品、玻璃瓶、口罩、金属、塑料袋、塑料瓶和废物,涵盖日常生活中的多种物品,提升模型的泛化能力。 精准标注与高质量: 每张图片均使用YOLO格式进行多边形点标注,确保分割边界精确,适用于实例分割任务。 任务导向性强: 标注兼容主流深度学习框架,可直接用于实例分割模型的训练和评估。 实用价值突出: 专注于废物分类和回收管理,为智能环保系统提供关键数据支撑,推动可持续发展。
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