攻心式销售 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国财政经济出版社

作者:博斯沃斯

出品人:

页数:312

译者:施淑芳

出版时间:2005-7

价格:24.8

装帧:平装

isbn号码:9787500582564

丛书系列:

图书标签:

销售
经济
o
....
销售技巧
销售心理学
影响力
说服力
谈判技巧
沟通技巧
营销
职场技能
个人成长
高效销售

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

整合顾客、业务和营销之黄金三角，打造顶尖销售人才。也许你自认为口才一流，但你懂得如何与顾客“对话”吗？何时说，说什么，怎么说，向谁说，才能拿到顾客的采购预算？亚马逊书店读者好评推荐，苹果电脑公司渠道业务经理杰夫·汉森强力推荐。现在，你不用花大笔教育训练经费，只须通读本书，就可将国际顶尖企业的宝贵经验加以吸收，化为己有，从而成为超级业务员。本书提出一整套“攻心式销售”理念，是作者积数十年企业顾问的实务经验精心打造，为微软、惠普、英特尔、富士通等国际知名企业所共内信赖。若能读懂“攻心式销售”的7大原则和13个核心概念，你将“克隆”出业绩超群的销售专家。从销售人员每日的业务拜访、销售流程的制定，到营销、业务部门之间的充分合作，“攻心式销售”把顾客放在销售流程的中心地位，开发出这套销售方法，大大提高了成交大笔生意的机会。

好的，以下是根据您的要求，为一本名为《攻心式销售》的书籍撰写的不包含该书内容的、详细的、非AI痕迹的图书简介。 --- 《隐秘的算法：数据驱动的决策艺术》内容简介一部深度剖析现代商业核心驱动力的指南，揭示数据如何重塑决策、预测未来与重塑市场格局的磅礴史诗。在信息爆炸的时代，我们比以往任何时候都拥有更多数据，但如何将海量信息转化为精准的洞察与可靠的行动，是决定企业生死存亡的关键。这不是一本关于简单统计学的教科书，而是一本深入商业灵魂的实战手册，讲述了数据科学家、顶尖分析师和富有远见的商业领袖们如何驾驭“隐秘的算法”——那些在幕后悄无声息地影响着我们生活、消费习惯乃至国家战略的复杂计算模型。第一部分：算法的黎明——从直觉到量化本书开篇追溯了决策科学的历史演变，从亚里士多德的逻辑推理到二战时期运筹学的诞生。我们探讨了企业如何从依赖“经验丰富的老将”的直觉驱动，逐步转向依赖可量化的指标和模型。旧世界的黄昏：剖析传统决策模式的局限性，例如认知偏差、信息不对称以及规模化困难。量化革命的火种：介绍关键的历史性转折点，包括第一批企业数据仓库的建立，以及如何将运营数据转化为战略资产。我们将深入解析“相关性”与“因果性”的微妙区别，强调理解数据背后的逻辑结构而非仅仅追逐数字表面意义的重要性。数据素养的重塑：对于高层管理者而言，理解算法的边界和能力比掌握复杂的编程语言更为关键。本章提供了一套实用的框架，帮助领导者质疑模型的假设，评估其风险敞口。第二部分：核心算法的解构与应用本部分是全书的核心，它系统地拆解了驱动现代商业运作的几大类核心算法模型，并辅以全球知名企业的真实案例，展示它们在不同业务场景中的强大威力。我们聚焦于那些真正能带来颠覆性创新的技术。预测建模的艺术：时间序列与回归分析的精进：探讨如何建立更具鲁棒性的需求预测模型，特别是在面对“黑天鹅”事件（如全球供应链中断、突发公共卫生事件）时，传统时间序列模型的失效与现代混合模型的崛起。案例研究集中在大型零售商如何利用动态定价模型最大化库存周转率。分类与聚类的魔法：客户细分的迭代：深入挖掘无监督学习（如K-Means、DBSCAN）如何揭示出人类直觉难以察觉的、潜藏的客户群体。我们不满足于人口统计学划分，而是着重于行为模式的深层聚类，以及如何为每一个细分群体定制个性化的产品组合与服务路径。推荐引擎的炼金术：协同过滤的进化：详细剖析了从简单的基于物品的推荐到复杂的基于上下文感知的深度学习推荐系统的演变。重点分析了“信息茧房”效应的潜在风险，以及如何通过算法设计来主动引入“惊喜因子”，以拓宽用户的探索边界。第三部分：算法的治理与伦理边界当算法的权力日益增大，对其进行审慎的管理和约束成为企业可持续发展的基石。本部分探讨了在追求效率最大化的同时，如何坚守道德底线，构建可信赖的智能系统。模型的黑箱问题：可解释性（XAI）的必要性：随着模型复杂度的提升，我们必须能够解释“为什么”模型做出了某个决策。本章详细介绍了LIME、SHAP等工具的应用，特别是在金融信贷审批、医疗诊断等高风险领域的合规性要求。偏见与公平性：数据投毒的隐形威胁：算法的偏见往往源于训练数据的历史遗留问题。我们将展示如何系统性地审计训练数据中的偏差，并介绍减轻偏见的技术，确保决策过程的公正性。这包括对模型输出进行公平性度量和持续监控。隐私保护计算（PPC）的前沿：在数据共享日益受限的背景下，如何在不暴露原始数据的前提下实现协同分析？我们探索了联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy）等前沿技术，为企业在合规与创新之间架设桥梁。第四部分：构建敏捷的数据驱动型组织算法的成功最终依赖于组织架构和文化的支持。本书的最后一部分着眼于如何将数据科学融入日常运营，实现真正的全员数据驱动。数据中台的架构哲学：探讨如何构建一个既能支持快速实验、又能保证数据一致性的现代化数据基础设施。这不仅仅是技术堆栈的搭建，更是一种流程再造。实验文化与A/B测试的陷阱：如何设计科学、高效的A/B测试，避免常见的统计学错误，并确保测试结果能迅速转化为可执行的业务决策。我们关注“多臂老虎机”等更高效的在线实验方法。人与机器的协同：增强智能的未来：最终极的决策系统不是由机器单独完成的，而是人类专业知识与机器计算能力的完美结合。本书的结论部分呼吁企业培养能够“与算法对话”的新一代商业人才，实现决策效率和质量的飞跃。读者对象：企业高管与战略规划师：帮助他们理解数据资产的真正价值与风险，制定面向未来的数字化战略。产品经理与市场营销专家：掌握如何利用算法优化用户体验、提升转化率和客户生命周期价值。数据分析师与数据科学家：为其提供更深层次的商业应用视角，将技术能力转化为可衡量的业务成果。所有对未来商业运作逻辑感到好奇的商业人士。《隐秘的算法：数据驱动的决策艺术》不仅揭示了现代商业的运作逻辑，更提供了一套行动指南，助您在数据洪流中精准导航，构建不可复制的竞争壁垒。阅读本书，您将不再是被动接受算法结果的观察者，而是驾驭其力量的建筑师。