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  • 做销售还是做it
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    2019-10-31 21:07:25
        IT行业涵盖的范围很广,举凡处理或者应用到信息技术的产业,诸如银行,咨询,医院,出版,制造, 影视等等,他们共同的特点都是依赖于信息和信息系统。计算机软硬件,因特网和其他各种来连接上述所有的东西的网络环境当然还有从事设计,维护,支持和管理的人员共同形成了一个无所不在的IT产业。
    

    IT主体职业包括:
      1.软件类 :系统分析师、计算机程序设计员、软件测试师、软件项目管理师、系统架构设计师。
      2.硬件类:计算机维修。
      3.网络类:网络工程师、网络系统设计师、网络综合布线员、网络建设工程师。
      4.信息系统类:计算机操作员、信息系统安全师、信息系统管理师、数据库系统管理员、信息系统监理师、信息系统评估师、信息资源开发与管理人员、信息系统设计人员。
      5.制造类: 半导体器件测试工、半导体器件制作工艺师、半导体器件制造工、半导体器件支持工、半导体器件封装工。
      经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何,就能加强企业核心竞争力(反正多是现在流行什么就跟什么,“与时俱进”)。不知道他们是有意还是无意,且不按核心竞争力判断的四个标准来推断,试反问几个简单的问题:如果上了信息化就能如何,有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭?尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何,那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的,就能自动提高销售、降低库存吗?如果说没有上信息化之前,老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子,那么现在呢?只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间,如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象,结论只有两个:要么这些企业不懂什么是核心竞争力(我想应该大多数还是懂的,既希望他们懂又希望他们不懂,希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司,希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德,不知者不为过嘛),要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈,最后的结果往往会是次优选择,即所谓的“柠檬效应”。在这点上,除了IT企业和从业人员要提高自身的职业操守外,政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育,提高企业对信息化建设的认识,引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局,以达到新的平衡,促进IT业更健康的发展。

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  • 如果你也是刚毕业的大学生,我劝你千万不要做销售! 为什么这么说呢?我给你列举几个做销售的弊端。 1.工资不稳定: 销售底薪一般都很低,工资跟你的业绩直接挂钩,业绩跟市场也有很大的因素,年轻的时候工资不稳定...

    26岁,做了6年销售,我决定放弃销售行业转行技术类!

    从读大专出来,就校招进了一家湖南长沙的销售公司,兜兜转转在这个行业一待就是六年,

    如果你也是刚毕业的大学生,我劝你千万不要做销售!

    为什么这么说呢?我给你列举几个做销售的弊端。

    1.工资不稳定: 销售底薪一般都很低,工资跟你的业绩直接挂钩,业绩跟市场也有很大的因素,年轻的时候工资不稳定还好,到了成家的年纪,如果工资还是不稳定,那问题就很严重了。

    比如长沙销售平均工资2500,工资基本上就是看你的业绩,有业绩还好,没业绩基本上加班到一两点,刚毕业的时候感觉还好可以抗住,钱没挣到渐渐的身体熬得也不行了,免疫力下降,之前去医院体检,好家伙直接三高(血脂高、血糖高、高血压)
    给我点个赞吧!

    2.流动性太强: 但是以销售为主的公司,我们不难发现,能一直留在公司的销售数量是非常少的,就是因为不稳定性,公司更愿意不停的去找那些刚毕业年轻人,因为他们有更多的精力和时间来工作。

    3.不缴纳社保: 很多小公司是不给销售缴纳社保的,就是因为销售的流动性很强,公司为了降低成本,基本上是不会给销售缴纳社保的。

    4.难以学到一技之长: 很多人说做销售很锻炼人,其实我想说,锻炼的是你的耐力,厚脸皮,但是你又学到了什么呢?你什么能力都没有学到,技术岗位随着时间的推移,越做越吃香,但是销售不会随着你时间的推移,越来越香。

    所以我打算转行做Python!即使我有6年的销售经验,能混个负责人的岗位,但是我依然要转,不然什么时候猝死在办公室都不知道。

    这是我入职米的offer,由于隐私原因,打了很多马赛克。

    如果,你对互联网行业比较感兴趣的话,其实也可以朝这方面发展,毕竟编程是互联网行业里面基本薪资较高的行业,当然这并不是说你什么都不会 也能拿这么高的工资。

    至于说要学什么编程语言,我的建议是如果你什么都不懂没有任何基础,你可以从Python开始学。

    我就是把Python作为我的第一语言,因为Python入门对新手非常有好,比起Java、C++,python要简单很多,

    Python初级学习

    先通过一张 Python 知识图谱直观的感受一下 Python 的基本构成与实际应用。

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    根据我自己的经验来说,想从零开始学Python,以后也确实想找相关的工作,基本是下边这三种方式:

    • 报班学习,跟着辅导老师的进度学习,老师就在身边,有啥不懂的问题,毕业的时候去找工作不成大问题;
    • 看书自学。这块可以看看我之前推荐的GitHub【Python百天之路】-骆昊,对细节把握很到位!
    • 在网上找视频课自学。你可以利用碎片时间去学,不过会很慢,遇到问题基本百度,还不一定找得到准确的

    一、书籍推荐

    《笨办法学Python》

    如果是初学Python的话,没有什么编程基础,还是比较适合从这本开始学的。整体是以习题的方式开始引导初学者学习编程。

    《Python Cookbook》

    这本书既有知识点的详细讲解,又有更多高阶用法的延伸,对于已经有一定基础但是掌握不牢的同学来说,无疑是值得拥有的好书。

    《流畅的Python》

    这本书对于Python的高级用法探究很深入,涵盖了数据结构、对象、并行与并发、元编程等多个方向。

    二、网站推荐

    1、Python 官网

    Python初学者的法宝,如果你想下载Python,最好还是在这个网址去下,不要想着用一些不明来源的安装包。在这里,你不仅可以下载各种版本的Python源代码和安装程序,更有各种文献资料、Python交流社区,还会告诉你Python的最新行情,不得不感叹,这功能太强大!

    https://www.python.org/

    2、菜鸟教程

    站内的知识点很全面,无论你想学习哪种领域,都可以轻松在这里找到合适的资料。
    https://www.runoob.com/python/python-functions.html

    3、Coursera

    如果你英文比较好,交流没有问题的话,比较推荐这个网站。这是一个课程学习网站,内容涵盖编程各个领域,目前已经和200+所大学合作课程,还可以在线读学士、硕士学位。

    https://www.coursera.org/


    当你学到这里,恭喜你,你已经入门了!

    4、项目实战练习

    现在,你需要寻找好的项目练手提升。

    但这个过程,费时又费力,可以说是头号难题。

    现在,好消息来了。最近,有人在GitHub上放了一座“金矿”。

    里面有181个Python开源项目,涵盖了15个领域。

    都有哪些资源?这15个领域,分别是:

    互联网、音频、视频、图形、游戏、生产力、组织、通讯、教育、科学、CMS、ERP、静态站点、开发和其他。

    其中,开发领域的项目最多,又分了11个小类别。

    每一个项目,作者都给出了相应的介绍。并附上了导航链接,指向这个项目的GitHub主页(Repo)。

    有些项目,也会给出这个项目成品主页的链接(Home),或者它的文档链接(Docs),或者维基百科页面的链接(WP)等等,来帮你尽可能全面的了解这个项目。

    以互联网领域的第一个项目Reddit为例,作者在介绍它时称:

    这是一个社交新闻论坛,有投票、评论等等。

    导航链接上,给出了Repo(指向GitHub主页)和Home(指向Reddit主页)。

    并给出了备注信息:已经在2017年归档了,也就是现在处于只读状态。

    传送门:GitHub地址

    当你有了项目经验之后可以开始做兼职了

    首先我们需要了解Python自由职业人可以做些什么?

    1.爬虫

    • 很多人入门Python的必修课之一就是web开发和爬虫。但是这两项想要赚钱的话,就必须知道开发什么爬什么数据才能赚钱。如果你都不知道的话问题也不大的,可以开个网店,或者猪八戒做服务外包。
    • 这里呢,还是需要找到好的项目,举个舒服的例子就是:帮一些证券大佬抓取一些财经新闻或者是舆情相关的数据,开发玩了之后每个月要保证爬虫不挂的话基本上可以收入3-5k。自己买个云主机的话,一个月要两三百的成本,自己还能做别的事情。

    2.量化交易

    • 用python来完成量化交易是很方便的,方然不涉及到高频交易,对于新手来说,这边比较推荐的JionQuant,新手教程和在线Python策略开发环境我个人认为都是比较优化的,做Quant其实就是一个做数据挖掘的过程。不同的策略就是你手中能用的模型,选股,择时,资金管理就是你所要做的特征工程。不需要纠结是用均线策略或者是BOLL,找到策略适应的股和择时才是关键。
    • 要追求稳定的收益的话,可以去考虑各种虚拟币交易市场搬砖,编程能力较弱的朋友可以考虑一下bots,统计逃离虽然也能稳定盈利但显然不合适个人了,一般需要HFT支持。

    3.代写程序或者是外包

    • 某宝上有不少的代写程序的,物美价廉,几百块就能搞定一套基于LAMP的xx管理系统,看看买家评论就会知道,绝大部分都是学生的大作业或者是毕设。
    • 这些能转多少钱呢?首先是不要帮别人写论文,这是吃力不讨好的事情,基本上后期你就会处于一直改稿的阶段。一般本科毕设都是偏工程研发的,这类门槛低,通用的代码很多,基本上找到开源的改一改就能完成任务。硕士毕业的有很多偏机器学习的,实现一个overfitting的算法实现,基本上也就是1-2天的功夫,前者1-2K,后者2-3k。

    Python高级进阶学习

    数据结构与算法(Python)

    数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功,不是一朝一夕就能练成绝世高手的。冰冻三尺非一日之寒,需要我们平时不断的主动去学习积累。

    这里我推荐一套由GitHub大佬写的数据结构与算法Python版PDF

    在这个地方你可以花上三天时间来学习和练习

    Python框架

    如何有效学习Python编程?常用的框架都有哪些?Python是人工智能时代最常用的编程语言,而框架的出现降低程序之间的依赖性和耦合性,使代码重用性达到最高。很多参加Python学习的人都会学习框架,不过究竟哪个框架是程序员的最爱呢?下面就来给大家介绍一下常用的Python三大框架。

    1、Django

    Django是一个开放源代码的Web应用框架,采用了MVC的框架模式,即模型M,视图V和控制器C。Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站,强调快速开发和DRY(Do Not Repeat Yourself)原则。它强调代码复用,多个组件可以很方便的以"插件"形式服务于整个框架。Django有许多功能强大的第三方插件,你甚至可以很方便的开发出自己的工具包,这使得Django具有很强的可扩展性。

    2、Flask

    Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架,它使用简单的核心,没有默认使用的数据库、窗体验证工具,用extension 增加其他功能,也被称为 “microframework” 。

    3、Tornado

    Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本,独特之处在于其所有开发工具能够使用在应用开发的任意阶段以及任何档次的硬件资源上。而且完整集的Tornado工具可以使开发人员完全不用考虑与目标连接的策略或目标存储区大小。

    Python入门简单,功能强大,非常适合初学者学习。不过出于自制力考虑,也为了系统学习积攒开发经验,很多人都会选择参加专业的学习。

    如何找工作?

    我是自学python转行的,然后两周内找到了工作。

    我的经验是,转行并不难,没人指导就很难。

    Python有哪些方向可以做。转行的简历该如何写,要注意什么。面试到底是怎么一回事儿?

    所有的一切,我全部都会帮你搞定。因为就单单编程而言,并不难。不需要英语,不需要数学。

    Python所做的就业岗位还挺多的

    Python目前有的工作岗位:

    • 爬虫 + python ----> 爬虫工程师
    • 数学 + python ----> 机器学习算法工程师
    • django + python ----> web后端工程师
    • 数据分析 + python ----> 数据分析师

    我因为本身学历和经验的原因,我的方向是web后端开发

    目前是在寻找python后端开发这一块的工作,使用的框架为django;

    之前一直通过CSDN以及其他几家技术博客/论坛吸收大家的经验,在感激之余,也想输出点什么,造福大家,因此就有了这篇水文,希望大家能够多多吸取我的经验教训,早日找到一份自己满意的工作!

    面试准备刷题和简历

    面试的几家:北京的两家创业公司,规模均在40-50人之间;果壳(止步于电话面,拉钩投的);知乎(止步于电话面,论坛发帖后的内推);爱奇艺(拉钩上投的)。

    面试这一轮下来,最大的感受就一个:平时一定要坚持每天都码点代码。就算再烂的项目,也要坚持上传github。。真的,只要你能坚持一周有5天以上都能持续上传Git,半年下来,面试官绝对对你刮目相看。

    其他感受:不同的公司着重点都不一样,木桶原理,哪块都不能少。我就是因为平时只关注做自己的小博客系统,而没做其他的部分,导致爱奇艺倒在了手写代码上面…哎,忧伤。。平时多刷刷leetcode,看看剑指offer/面试金典,都是套路啊~~

    面试这几家公司所遇到的面试/笔试题,目前还能记住的如下。虽然可能绝大部分都是基础,但希望大家不要只是看看就过去了,最好还是假装你被问到这个问题,你来把答案说出来或写出来:(不按公司分了)

    Python语法以及其他基础部分

    • 1.手写快排;堆排;几种常用排序的算法复杂度是多少;快排平均复杂度多少,最坏情况如何优化;

    • 2.手写:已知一个长度n的无序列表,元素均是数字,要求把所有间隔为d的组合找出来,你写的解法算法复杂度多少;

    • 3.手写:一个列表A=[A1,A2,…,An],要求把列表中所有的组合情况打印出来;

    • 4.手写:用一行python写出1+2+3+…+10**8 ;

    • 5.手写python:用递归的方式判断字符串是否为回文;

    • 6.单向链表长度未知,如何判断其中是否有环;

    • 7.单向链表如何使用快速排序算法进行排序;

    • 8.手写:一个长度n的无序数字元素列表,如何求中位数,如何尽快的估算中位数,你的算法复杂度是多少;

    • 9.如何遍历一个内部未知的文件夹(两种树的优先遍历方式)

    网络基础部分

    • 1.TCP/IP分别在模型的哪一层;

    • 2.socket长连接是什么意思;

    • 3.select和epoll你了解么,区别在哪;

    • 4.TCP UDP区别;三次握手四次挥手讲一下;

    • 5.TIME_WAIT过多是因为什么;

    • 6.http一次连接的全过程:你来说下从用户发起request——到用户接收到response;

    • 7.http连接方式。get和post的区别,你还了解其他的方式么;

    • 8.restful你知道么;

    • 9.状态码你知道多少,比如200/403/404/504等等;

    数据库部分

    • 1.MySQL锁有几种;死锁是怎么产生的;

    • 2.为何,以及如何分区、分表;

    • 3.MySQL的char varchar text的区别;

    • 4.了解join么,有几种,有何区别,A LEFT JOIN B,查询的结果中,B没有的那部分是如何显示的(NULL);

    • 5.索引类型有几种,BTree索引和hash索引的区别(我没答上来这俩在磁盘结构上的区别);

    • 6.手写:如何对查询命令进行优化;

    • 7.NoSQL了解么,和关系数据库的区别;redis有几种常用存储类型;

    Linux部分

    • 1.讲一下你常用的Linux/git命令和作用;

    • 2.查看当前进程是用什么命令,除了文件相关的操作外,你平时还有什么操作命令;

    (因为我本人Linux本身就很水,只会基本的操作,所以这部分面试官也基本没怎么问。。反正问了就大眼瞪小眼呗)

    django项目部分

    • 1.都是让简单的介绍下你在公司的项目,不管是不是后端相关的,主要是要体现出你干了什么;

    • 2.你在项目中遇到最难的部分是什么,你是怎么解决的;

    • 3.你看过django的admin源码么;看过flask的源码么;你如何理解开源;

    • 4.MVC / MTV;

    • 5.缓存怎么用;

    • 6.中间件是干嘛的;

    • 7.CSRF是什么,django是如何避免的;XSS呢;

    • 8.如果你来设计login,简单的说一下思路;

    • 9.session和cookie的联系与区别;session为什么说是安全的;

    • 10.uWSGI和Nginx的作用;

    (我发现基本不问django实现细节相关的东西。。或者问也问的很少,哎,之前准备的方向完全错了)

    洋洋洒洒写了一个小时,发现还是有很多细节问题都已经忘了。。哎,自己的笔记做的还是不行。不过这些问题如果你能都答上来,起码我觉得你应该可以去试试面试初级web后端了。

    三、教程推荐

    其实,除了学习网站和书籍,我还在网易云课堂、51、慕课、CSDN学院买了不下10套关于Python入门的课,都已经离线打包好了,如果需要的话可以送给大家

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    因为我是想进行系统学习,也想节省一些学习时间,加上我也比较懒,非得有人督促着才能坚持不懈,所以我选了CSDN的Python训练营。

    在这里插入图片描述

    也许有人会问:“你干嘛把自己逼得那么紧,安安稳稳的不就很好了吗?”

    作为一个人,如果长期处于一个舒适安逸的环境,慢慢就会被这种安逸笼罩,变得懒惰,原本拥有的能力也会逐步减弱,当有一天危险来临,所在的舒适圈被打破,连生存下去都是个难题!

    所以,为了好好活下去,要不跳出舒适圈,要不就扩大你的舒适圈。跳出舒适圈,意味着你要彻底离开现在的区域,也许是换个城市、换个工作、甚至换个行业,让自己重新拥有危机感,让新环境逼着你去成长;扩大舒适圈,就是让自己能生存的舒适范围更大,主动学习、提升你的能力。我选择的是从零开始全方向提升,因为我想着,既然要痛苦,就直接痛苦这一次!

    以上就是这篇文章的所有内容了,以上所有整理的电子书和课程资料我都整理好了,

    大家可以添加上面的CSDN官方合作微信领取本文的所有电子书籍和视频资料。既然你们都白嫖资料了不妨也给我一个点赞吧!

    展开全文
  • 本书主要介绍为一位IT销售,应具备哪些方面的能力。
  • IT如何转为销售

    千次阅读 2017-09-30 10:53:57
    不少人认为,没有一技之长或没有能力才退而求其次去一个销售。然而,年薪50万的技术工程师,马仁业为什么会放弃大家眼中神一样的职业,去一个没有底薪的销售员呢?带着疑问,小篇对马仁业先生了一个专访。 小...


    销售,在很多人眼中是不入流的职业。不少人认为,没有一技之长或没有能力才退而求其次去做一个销售。然而,年薪50万的技术工程师,马仁业为什么会放弃大家眼中神一样的职业,去做一个没有底薪的销售员呢?带着疑问,小篇对马仁业先生做了一个专访。



    小篇:马先生,您好。我们都知道您是一位技术大牛,曾经为GE(美国通用)写过程序,对安全性有着最高要求的银行系统和公安刑侦系统您都设计过。后来研发的分销系统和分享型招商系统更是首屈一指,为客户创造了极大的价值。但为什么您放弃了这么有前景的职业,转身去做一名销售呢?

    马仁业:主持人,您好。大家都知道,技术工程师不仅拼智力,还要拼体力。每天加班熬夜,加上对电脑太久,我的身体已经完全透支了,颈椎也有严重的问题。在技术领域,我可以说交了一份相对满意的答卷。但如果要做出更好的成绩,或者直白地说想要更好的收入,却比较难。为了健康和更高的收入,我在2013年做出了一个让大家都想像不到的决定,就是放弃技术转型做销售。

    小篇:的确难以想像,因为这就意味着您要放弃50万的年薪,从头再来、从零开始。刚才您说是为了健康和收入,可是大家都觉得做销售,在生意场上喝酒应酬,灯红酒绿更不利健康。听闻您从事的是无底薪的销售,而且您没有任何销售经验,您有信心一年赚到超过50万吗?

    马仁业:不一定销售就需要喝酒应酬,我也正在开创一种无应酬的销售方式。关于收入问题,想必大家都知道,世界上最有钱的人都是干销售的。只有销售才可能实现年薪100万以上,而我现在的年收入也远远超过100万。

    小篇:那么真的要恭喜您转行成功。我很感兴趣的是,您开创的是怎么样的一种无应酬的销售方式,还能让您这么成功呢?

    马仁业:我们想像一个场景,比如晚上我们喝醉了回到家,是不是会被老婆埋怨?伤胃伤身,自己会不会觉得这应酬的代价太高了?

    小篇:对的,的确太伤身。

    马仁业:那么,对方难道不是跟我们自己一样的吗?所以说没有人喜欢应酬。应酬无非就是为了拉近彼此的距离,可以拉近距离的方法方式太多了。同时,客户真正要的是我们的产品服务,而非应酬。太多应酬对客户来说就是一种伤害。客户也知道羊毛出在羊身上的道理。

    小篇:可是我还真的很难想像,您是一个技术工程师出身,从不跟客户应酬,您是怎么接到订单的呢?

    马仁业:只要我们销售的产品服务是客户需要的,就很容易成交。甚至我还不用拜访客户。

    小篇:恕我冒犯,任何产品或服务都一定会有众多同行竞争者,您这么屌,客户凭什么要选择您呢?

    马仁业:其实并不是我屌,而是我的销售方式不一样。销售有几种层次:最差的就是不管客户需要不需要,都向他推销,这种销售不仅不会有业绩,而且最终会被人讨厌。好一点的销售,懂得发现客户,懂得把客户分类,他只会在潜在客户身上花时间。再好一点的销售,除了懂得发现客户外,还懂得挖掘客户的需求,他有能力让无需求的客户变成有需求的客户。最棒的销售不仅懂得挖掘客户的需求,他还能掌握客户的痛点,想客户所想,他卖的不是产品服务,而是一套解决方案,一套能解决客户最痛的问题的方案。比如医生,他卖的不是药,而且是能让病人康复的方案。只要病人康复了,他是不会管医生给自己开什么药的。

    小篇:我有点明白你的意思了,可是我们也不可能像医生一样治病救人呀。

    马仁业:其实像我们互联网行业,是可以做到跟医生一样的。普通的销售只会跟客户介绍自己的软件系统有什么功能、使用了什么新技术、设计有多牛。这就跟医生去跟病人介绍某一款药有什么功效一样,没有意义。所以我从不先介绍我们的产品,我会先去认真分析客户存在的问题,然后告诉他需要一个怎么样的系统软件能解决他的问题,最终他选择的肯定就是我们的软件了。

    小篇:马先生真是太牛了,这就是专家式销售吗?

    马仁业:没错的,有些客户面临销售业绩问题,连年亏损,使用了我们的系统后业绩不断上升,我们就成了拯救他企业生死的专家。所以很多客户都很尊重我们,经常都是客户反过来给我们送礼的。特别是体验产品,更是多得不得了。从自做了销售以后,我交到了很多企业家朋友,他们没有把我当作一个销售员拒之门外,而是把我当互联网领域的救星请进门。

    小篇:真是太牛了,我都想跟您学销售了。只是您有今天的销售业绩会不会跟您多年的技术功底有关?像我们不懂技术的人可以销售软件吗?

    马仁业:其实,跟懂不懂技术没关,因为不需要跟客户讲专业术语,讲了客户也听不懂。相反,多年的技术生涯让我的性格变得比较硬,不够圆滑,有时候说话的方式还是会让客户不开心,因此也损失了一些订单。

    小篇:您的意思是不懂技术的人也可以做到像您这样的业绩吗?

    马仁业:完全正确。我们团队业绩最好的并不是我,而是钱刚维钱总。钱总高中毕业,但是他很用心学习互联网思维,他知道客户需要什么,知道我们能解决什么问题。然后就凭着一股劲,加上他比较懂得沟通技巧,所以的业绩很好,今年应该可以拿到最少300万的业绩提成,因为他的业绩最好,还会有分红,及年终奖励等。哦,还有一辆宝马奖励,我估计最少可以拿到500万。所以,我也还需要提升。虽然不用喝醉应酬,说话的技巧还是要多学习学习。我最近在学刘一秒的《攻心销售》,明年我也要做到年薪500万。

    小篇:看来马先生还是很谦虚好学,这点非常值得我们学习。那么我在这里就预祝您早日实现年薪500万。

    马仁业:谢谢。


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  • 销售预测该怎么

    万次阅读 2019-01-02 13:09:18
    按照周计划去需求预测,但不用于工厂排产,而是根据业绩目标、实际销售滚动多周的需求预测指导备料,一般是滚动26周(半年)来产能的平衡;高峰期的需求放到低谷期实现,用来指导MRP和原材料采购。   ...

    产销协调计划(Sales&OperationsPlaning),是供应链的优化的核心,现在大多数企业采用的是S&OP概念创始人OliverWight提出的执行模式以及其升级模式——IBP(IntegratedBusiness Planning),该模式核心在于将需求和供应分别计划然后统一协调,基于需求预测,需求计划与供应计划进行协调指导采购、备料与生产。

     

    按照传统计划模式,企业通过五个步骤来解决销售的需求供应之间的关系,在S&OP标准的解决方案里面分为五个步骤,即企业的供应链生产部门他一个月会开5次会议来解决产销问题。

     

    • 第一步,了解历史数据,整理细化销售数据,到品类的、到区域的、到经销商的、到终端的、到pos的;
    • 第二步,做需求计划,基于历史数据做预测,预测到底未来的一段时间,会收到什么样的需求;
    • 第三步,后台要求,如何供应,如何匹配;
    • 第四步,S&OP的预备会议,进行方案设计;
    • 第五步,高层会议,做出决策。

     

    一般情况下,现在的国内外企业,是按照这个标准模式去执行我们的产销协调,绝大部分的IBP系统解决工具,也是基于这五步来进行产销协调的。遭遇的问题也是明显的:过分依赖预测准确性、变化越来越快越来越大的市场情况下实际的需求永远是波动的,背后生产模式与市场反馈的对接效率、管理能力都存在很多问题。

     

    销售预测的重要性

     

    从数据角度来看,从需求预测到原材料供应的产销协调的数据逻辑基本分为5个步骤。

     

    • 第一,收集长周期的销售数据。至少会收集5到6个月的数据,并且从不同角度:渠道、品类、SKU、数量、金额以及缺货数量。尤其缺货量,这一点很重要,很多企业的销售人员先看库存,在跟客户协调的过程当中会隐没客户的真实需求,比如,客户的实际需求是想买A买5000,销售告诉客户的是我只能卖给你B卖3000,这些信息对未来供应链计划就会有影响。
    • 第二,销售预测。掌握历史数据后,按照总量、渠道、品类、SKU去预测。在预测的过程当中有一些技术性的处理,比如要考虑外部因素,像是促销、节日,甚至是竞争对手的促销,外部事件对销售本身预测的准确度有非常大的影响。销售预测的重要之处在于,它是外部实际需求和背后产能之间的一个衔接点。
    • 第三,产能平衡。必须将波动放平缓,不能让背后的供应链、生产、采购跟我们的市场需求一样波动起来,那企业就乱了套了;所以需要产能平衡,通过主计划再去核算产线能力,再去做产线上的参数调整。比如,本来我预测未来5个月的某一天,产量可能因为促销激增,那就要产能平衡到提前4个月或3个月的时间来生产,平衡到前面的几个月分别去生产。
    • 第四,MRP备料计划。一般在这环节,企业都有专业的系统。
    • 第五,排产计划。

     

    数据在整个供应链的管理逻辑当中起到非常重要的作用,它并不是一个IT系统,也不是一个流程或者制度,它就是一个数据逻辑串起来的一条链。

     

    销售预测准确率提升的重要意义不言而喻:能够实现库存成本降低、资金成本降低、采购成本降低、物流成本降低、生产效率提升、订单交付率提升等,最终实现企业利润的提升。

     

    导致销售预测不准的原因

     

    销售预测不准几乎是所有企业都面临的问题,我们总结出来主要有以下原因:

     

    1. 数据质量差,没有统一上报途径,销售数据反馈滞后。
    2. 电商、直销等渠道分散,活动敏感性强,无法预测。
    3. 产品生命周期短(尤其在快消产品越来越短),没有可参考的历史数据。
    4. 没有科学模型支持预测。用上月销量指导下月销量的“天真预测”可能适用一些产品,但大部分是不适用的。
    5. 预测结果评价方法单一,无法支持模型优化。
    6. 市场变化快,预测频率低,无法根据市场变化快速调整。之前说过现行S&OP模式的流程走完基本需要一个月,如果发生明显变化,做排产更新是来不及的。

     

    大部分企业又采用了以产定销的模式,导致可能A缺货、B高库存的问题。产销协调计划事实上是围绕仓库来进行的,通过动态安全库存方式来解决前后端协调问题:销售变化是波动的,生产是平的,库存是服务与市场可能出现的变化的。

     

    数据逻辑下的产销协调什么样

     

    我们说明了为什么S&OP并不适用于现在的生产销售,那么到底我们的产销协调计划的模式应该遵循可执行原则,具体来说,有四个原则:

     

    • 第一,一个计划。一个计划供应链的整个生产计划由一个部门或者由一个计划来指挥,核心总体不变,形成部门协调。
    • 第二,高频率。提高计划与预测频率,把月计划打破成为周计划,把月预测打破成为周预测,甚至是天预测;
    • 第三,需求驱动。以实际市场需求作为驱动,以销定产;
    • 第四,品类差异化、策略模型化。不同类别品种采取不同的供应链策略,各种策略要通过业务模型实现决策优化。

     

    因此,供应链优化的模式应该是这样的:长周期滚动预测指导备料,短周期动态安全库存指导生产。

     

    滚动多周计划。按照周计划去做需求预测,但不用于工厂排产,而是根据业绩目标、实际销售,做滚动多周的需求预测指导备料,一般是滚动26周(半年)来做产能的平衡;高峰期的需求放到低谷期实现,用来指导MRP和原材料采购。

     

    滚动多日计划。滚动多周计划针对长周期概念,短周期则要滚动多日,将每天需求同步给供应商,按照不同sku设定动态的安全库存,以动态安全库存MinMax作为生产信号。

    在实际的执行环节当中,其实每一个链条都是用数据来串起来的。预测是通过预测模型,生产计划的平衡也是通过一个数据模型,通过MRP系统等等。

    最终形成基于逻辑数据的产销协调计划与预测原则:

    • 对产品进行ABC分类,不同类别采用不同策略;
    • 做滚动多周需求预测;
    • 基于滚动多周预测,进行逻辑安全库存控制,产能平衡,形成长周期主生产计划,MRP分解后向供应商输出滚动多周物料需求计划;
    • 对成品仓库进行动态库存控制,每周更新库存控制参数;
    • 基于动态库存控制参数,编制滚动多日主生产计划。

     

    破除预测的管理难题

     

    预测不准的问题如何解决,在管理上已经有很多可以做的。

    • 提高预测频率。刚刚已经详细论述过。
    • 减少预测层次,只在总部高频率预测。
    • 弱化预测准确率,承担业绩的人不预测。比如,销售参与到预测中,往往会保险起见,让工厂多备料。
    • 只对可预测的做预测。确实有些无法预测的产品,比如特殊渠道等。

     

    从实践来看,业内全品类产品,能够在月计划做到预测准确率85%以上,日预测能够达到30%到50%,就已经非常不错了,销售预测的结果只是一个中目标,你没有办法把它拿来直接应用。

     

    对于不能做预测的产品怎么办?如果说订单的交期较长,那就只能按单生产;如果说订单的交期较短,那就按单装配,我们备原材料;如果说按单交期更短,为了满足这部分客户的利益,就只能够备库存,产销协调计划没有完美的解决方案,只能有合适的解决方案,不能做的,要用其他的策略来替代。

     

    结合业务实际,利用科学模型

     

    销售预测是数据驱动的,也是一整个业务流程,在充分了解产品的模式和整个业务逻辑之后,才能够做出相对比较完美的销售预测的模型和结果。

     

    所以,在做预测之前,先要做业务调研、定制模型、做小规模的数据验证,调整逻辑后正式应用。整个过程要遵循三个要点:

     

    第一,基于科学方法结合业务实际,定制有效的预测模型。

    每一个产品它的波动曲线是不一样的,所适应的统计学模型是不一样的,所以一定要从最小颗粒度(SKU)进行多模型的数据匹配。现在我们和F-One的实践模式当中有总结出来,有6到8种适合于不同数据曲线波动的情况下的可能适用模型。在每一次预测的过程当中都通过不同的模型去试算一下,最终通过科学的评价方法,系统自动的折出一种最优的模型作为未来我们可以使用的预测模型。

     

    第二,引入外部影响因素,事件因子锁定销量峰谷。

    所有的统计模型都是实验室诞生的,实验室数据就是理想状况的数据。实际业务当中往往没有这种理想状况的数据,但是一旦发生这种理想状况的数据这些模型就很适用。往往存在的问题是有很大量的波峰波谷,这些波峰波谷要找出背后的影响因子,以事件的形式,比如说节假日,促销活动,竞争对手的促销活动等,去除这些有可能存在的波动。

     

    第三,降低偶然事件或异常数据的影响。

    销售预测都是基于历史数据来做,历史数据当中有很多杂音,比如说去年发生了某一些事件,今年不会发生明年也不会发生,我们在预测的时候就要把这些事件的影响给它去除。

     

    所以,首先要按照正常的理想的状况的数据去预测,再把去年某个事件因子的影响量给添加到今年可能出现的对应的时间点。

     

     

    我们的咨询和F-One产品的结合就是基于这样的一个基本逻辑。所以业务人员操作的过程中其实很简单,只要把事件的名称、影响周期、影响品种列表植入,系统就会自动的去识别这个影响因子的影响量,去算到未来的这个预测当中。一般是提取底层的ERP的系统去提取原始的详单数据,然后定一些任务,把这个任务通过多模型适配自动择优,择优之后把一些外部的事件列表给导入进去。系统就会自动的根据这些事件列表去把这些因子给计算出来放到我们今年已经预测好的结果当中,然后再调整一些前面已经发生,但是未来不可能发生这些异常了数据,再去做一些模型的优化,最后输出结果。

     

    建立多维预测评价,实现模型自动优化

     

    预测模型的到底是否真的适用,应该用相应的指标进行检验。

    • 预测有效性。首先结果一定是相对准确的,并且要考虑在相对短的时间内,是不是SKU还没有呈现规律,需要进行模型显著性检验。
    • 预测偏差。企业的计算方法不尽相同,比如Mape(平均绝对误差率)、Mad(平均绝对误差)等等,选择从不同维度做测评,因为每一个评价方法都代表了一个优化方向。
    • 预测效率评价。需要数据的高质量、模型的高自动化程度与并行处理能力。

    根据业务数据状况,通过试验后选择最适合的模型组合,每一次预测运行,系统自动从三个角度为每一个SKU选择最优模型组合进行匹配。

     

    产销协调需要什么样的系统

     

    我们回归到产销协调的基本逻辑——以需求驱动到产能平衡,链条上的每一个节点都会有特殊的业务场景,需要数据流的方式进行串联,数据流每一个节点上都有经过业务验证之后的逻辑和统计模型。

    •   流程管理需求。供应链的上以数据是要给下一级数据使用的。

    •   数据分析支持需求;

    •   多场景支持需求;

    •   定制建模需求;

    •   灵活性、可拓展需求;

    •   多级用户(终端使用者,逻辑和模型修改者)。

     

    这样,企业的业务人员了解自己的业务逻辑之后,随着时间的变化,可以自动去修改当中的数据逻辑与统计模型。

     

    传统的做法大概有这样三种:

    第一,每一个节点都用Excel,通过人工方式去传递,无法高频率地去调整生产计划和需求预测,不满足市场高速变化的需求。

    第二,定制软件,一般情况下定制一整套这样的一个逻辑的软件,成本和时间非常大,而且复杂程度非常高,灵活性很差,定制好了之后基本上三年五年是不敢动的,常常会出现模块和Excel结合的状况。

    第三,完全产品化的模块结合。

     

    在我所协作的这个项目,我把F-One定位成这样的一个平台——能够支持多个业务场景,而且业务场景之间可以有数据流的关联性,通过流程的方式串联起来。比如,刚才讲的这个产销协调计划这个模式当中的节点,销售预测、动态安全库存、MRP之间都是可以通过业务逻辑的梳理之后,定制模型和逻辑写入到每一个场景模块里面的,F-One平台支持数据流的方式,让这些数据能够流转起来成为一个链条。

     

    我们不仅在实践的过程当中验证了F-One对于产销协调的适用性,有一些企业的数据分析人员同时具有业务逻辑的能力的话,在项目离开之后,也创造了一些新功能写入到系统。因为F-One同时支持二次开发的能力。

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