微商如何做销售(一)

首先给大家归纳一下,
  一、所谓的“微信营销黄金方法”
  1、 多个微信号运营;
  2、 自说自话,对话截图,使用效果突出;
  3、 自说自话,多人求代理名额截图,突出代理名额紧张;
  4、 自说自话,做了一个月的小雪,销售火爆要紧急拿货,呵呵
  5、 自说自话,客户不仅自己用的好,还推荐朋友购买;
  6、 自说自话,编各种故事,如多发了一盒给客户不算钱了;
  7、 朋友圈各种晒,晒使用效果、对比照片、晒订单截图、发货照片、存货照片(多代理公用);
  8、 故事化,情节化,刚发了100箱,进门还没喘口气,亲们谁又打款了,38笔,都没注明是谁,快给地址电话,快递要下班啊;
  9、 下个月涨价通知;
  10、 洗脑—针对招代理,你还在犹豫,别人已经成功,等等;针对顾客,不贴面膜的女人是没有前途的,面膜贴的好,老公回家早;
  11、 终于提车了,梦想中的BMW。。。。。。
  看到这上面11个方法,会不会有些同学觉得很熟悉,是的,全国给地各种营销教程培训的几千的,几万的都是这些内容,或者你的产品的总代给你培训的也是这些;有些同学觉得很兴奋,很有用,是的,你是小白,上面的这些法则归纳了目前微信营销的主流玩法。
  但是,如果你觉得你每天铺天盖地地在朋友圈把上面的内容刷屏,你就可以高枕无忧,就可以轻轻松松卖掉面膜,那你就错了。

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内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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