反思销售管理

反思销售管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Rogers, Beth
出品人:
页数:289
译者:
出版时间:2007-1
价格:361.00元
装帧:HRD
isbn号码:9780470513057
丛书系列:
图书标签:
  • 销售管理
  • 销售技巧
  • 管理学
  • 反思
  • 领导力
  • 团队建设
  • 绩效管理
  • 商业策略
  • 个人成长
  • 营销学
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具体描述

Until recently, sales managers received no specific training for their jobs. However, selling has become more complex with the emergence of regulations and more sophisticated customers. Sales managers need to inspire and achieve sales results by managing teams of professionals and other resources. To do so, they need guidance on dealing with issues that arise in these broader aspects of their role. This concise guide for sales managers is based on a well-known sales management technique called the ‘customer portfolio matrix’. Beth Rogers weaves her version of this throughout, enabling sales managers to see their strategy from the customer’s point of view. Doing so will allow them to set realistic objectives, design new strategies that add real customer value, avoid wasting time on price-oriented customers and deploy resources for maximum results.

穿梭于数字洪流:现代企业数据治理与决策优化 图书简介 本书深度剖析了在信息爆炸时代背景下,企业如何构建稳健、高效的数据治理体系,并以此为基石,实现数据驱动的精益化决策。它不是一本关于销售技巧或管理哲学的理论汇编,而是聚焦于数据资产的生命周期管理、合规性保障以及高级分析工具的实战应用,旨在为企业高层管理者、数据官(CDO)、数据架构师以及IT决策者提供一套系统化、可落地的行动指南。 第一部分:重塑数据基石——构建现代数据治理框架 在当今复杂的商业环境中,数据已成为最具价值的资产,但其价值的实现严重依赖于治理的有效性。本部分将企业数据治理视为一项战略性工程,而非简单的IT合规任务。 第一章:数据治理的战略定位与组织重构 本章首先明确了数据治理在企业数字化转型中的核心地位。它不再是后台支持功能,而是直接影响市场响应速度、风险控制和创新能力的前沿阵地。我们将探讨如何建立一个跨职能的数据治理委员会(Data Governance Council),明确数据所有者(Data Owner)、数据管家(Data Steward)和数据生产者、消费者的角色与权责。重点分析了“集中化管控”与“分布式执行”之间的平衡艺术,确保治理政策能够高效地下达到一线业务部门。内容涵盖了数据治理成熟度模型的评估方法,帮助企业识别当前阶段的痛点,并制定针对性的提升路线图。 第二章:元数据管理与数据血缘追踪的工程实践 高质量的决策依赖于对数据来源、转换逻辑和当前状态的清晰认知。本章深入技术层面,讲解了如何构建一个统一、可信赖的元数据管理平台。我们将详细阐述技术元数据(如数据库结构、API规范)、业务元数据(如业务术语、KPI定义)和操作元数据的集成策略。特别关注数据血缘(Data Lineage)的自动化追踪技术,包括使用图数据库和ETL/ELT工具的API接口,以实现从原始数据源到最终分析报告的全路径可视性。这对于满足日益严格的监管要求(如数据溯源审计)至关重要。 第三章:数据质量管理的闭环体系构建 数据质量是数据价值的生命线。本章超越了简单的数据清洗范畴,提出了一套预防、监测、纠正相结合的闭环数据质量管理体系。内容包括:定义领域特定的数据质量维度(准确性、完整性、一致性、及时性、有效性);利用机器学习模型进行异常数据模式识别(Anomaly Detection);以及建立数据质量防火墙,在数据录入或集成阶段就进行实时校验和拦截。书中提供了多个行业案例,展示了如何将数据质量指标嵌入到业务流程KPI中,实现质量改进的量化反馈。 第二部分:驾驭数据合规与安全——风险最小化策略 数据治理的另一核心支柱是风险管理。在GDPR、CCPA以及各类行业数据安全法规的约束下,企业必须将合规性内建于数据架构之中。 第四章:隐私保护计算与数据脱敏技术 本章聚焦于如何在利用敏感数据进行分析和创新(如训练AI模型)的同时,确保个人隐私不被泄露。详细介绍了假名化(Pseudonymization)、去标识化(De-identification)和差分隐私(Differential Privacy)等先进技术的工作原理和适用场景。对于多方数据安全共享的需求,本章还探讨了联邦学习(Federated Learning)和安全多方计算(SMPC)在金融科技和医疗健康领域的应用潜力与实施挑战。 第五章:数据安全架构与访问控制的零信任模型 传统基于边界的安全模型已不再适用。本书倡导采用零信任(Zero Trust)架构来管理对数据资产的访问。内容涵盖了基于角色的访问控制(RBAC)的深化应用、基于属性的访问控制(ABAC)的动态策略定义,以及对敏感数据(如PII)的动态数据屏蔽(Dynamic Data Masking)技术。同时,强调了数据安全审计日志的标准化采集与实时分析,用以快速检测和响应潜在的数据泄露威胁。 第三部分:数据驱动的决策优化——高级分析与应用 数据治理为高级分析提供了可靠的基础。本部分转向如何利用治理后的数据,驱动业务流程的深度优化与战略决策。 第六章:构建企业级数据平台架构(Data Mesh与Lakehouse融合) 传统的集中式数据仓库在应对海量、异构数据时面临扩展性瓶颈。本章对比分析了当前主流的现代数据架构范式。详细阐述了数据网格(Data Mesh)的去中心化、领域驱动的架构设计理念,以及如何通过数据产品(Data Products)的概念,实现数据即服务的交付。同时,探讨了如何将数据湖的灵活性与数据仓库的结构化优势相结合的Lakehouse架构,为实时分析和机器学习工作负载提供统一的平台。 第七章:高级分析工作流的集成与效率提升 如何将数据科学家的模型部署到生产环境并实现业务价值的快速反馈?本章关注MLOps(机器学习运维)在数据治理框架下的实践。内容包括:特征存储(Feature Store)的设计,确保训练和推理时特征的一致性;自动化模型监控,检测模型漂移(Model Drift)和数据质量下降对预测结果的影响;以及A/B测试框架在验证新分析模型业务效益中的应用。 第八章:决策支持体系的透明化与可解释性 在关键业务决策中,仅仅给出预测结果是远远不够的,决策者需要理解“为什么”。本章深入探讨了可解释性人工智能(XAI)技术,如SHAP值和LIME方法,如何帮助解释复杂模型(如深度学习)的决策依据。同时,强调了如何将这些解释性指标与数据血缘和质量报告结合起来,为每一次自动化决策提供完整、可信的审计轨迹,从而增强业务用户对数据驱动建议的信心。 结论:数据治理的持续演进 本书的最后一部分总结了数据治理并非一蹴而就的项目,而是一个需要持续投资和适应技术变革的动态过程。它呼吁企业建立数据文化,将数据素养融入日常运营,确保数据治理体系能够随着业务目标、监管环境和技术栈的演进而不断自我优化。 目标读者: 首席信息官(CIO)、首席数据官(CDO)及IT战略制定者 企业架构师与数据架构师 数据治理办公室(DGO)负责人与数据管家 业务部门的战略规划师与高级分析团队成员 所有致力于通过数据资产实现精益化管理和风险最小化的企业领导者。

作者简介

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读后感

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用户评价

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这本书的封面设计极其引人注目,那种深邃的蓝色调搭配着烫金的标题字体,一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本枯燥乏味的商业理论书籍,毕竟“销售管理”这个主题听起来就带着一股子教科书的味道。然而,当我翻开第一页时,我立刻被作者那种娓娓道来的叙事方式所吸引。他没有直接抛出复杂的模型和公式,而是从一个基层销售人员的日常困境入手,深入浅出地剖析了现代企业在市场竞争中常遇到的瓶颈。书中对于“人”与“流程”关系的探讨尤为精妙,它不像很多同类书籍那样将人员培训和流程优化割裂开来,而是强调了两者之间相互促进、缺一不可的辩证关系。特别是关于如何构建一个既有狼性又有温度的销售团队的部分,作者提出的“目标导向下的个体赋能”理念,让我这个在行业里摸爬滚打了多年的管理者都眼前一亮,感觉像是找到了多年来悬而未决的那个“最佳实践”的雏形。这本书的阅读体验是流畅且富有启发性的,它不是那种读完就束之高阁的工具书,而是更像一位经验丰富的老前辈,在午后咖啡时间与你促膝长谈,分享那些在实战中淬炼出的真知灼见。

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这本书的排版和语言风格,简直是为当代快节奏工作者量身定做的。它采用了大量图表和思维导图来辅助解释复杂的管理概念,使得那些原本需要反复研读才能消化的理论,能够迅速地被大脑捕捉和吸收。我特别欣赏作者在处理“跨部门协作”这一棘手问题时的视角。他没有采用传统的“建立委员会”或“加强例会”的官僚式方案,而是聚焦于如何通过**共同的客户价值创造**来天然地打破部门壁垒。他甚至提供了一个详细的“价值流映射”工具,指导团队如何追踪一个订单从前端市场调研到后端技术支持的全生命周期,并识别出哪些环节是真正的价值增值点,哪些是纯粹的内部摩擦。这种从结果倒推流程的设计思路,比空泛地谈论“协作精神”要实际得多。对于像我这样需要在多个项目组之间周旋的领导者来说,这本书提供了一种可操作的、基于效率而非情感驱动的协作框架,非常实用。

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这本书的后记部分,对我触动尤深,它与其说是总结,不如说是一种对读者的“临别赠言”。作者没有简单地复述前文的要点,而是以一种近乎恳切的语气,提醒所有管理者,工具和模型永远是次要的,真正决定一家企业高度的,永远是其领导者在面对不确定性时的**道德勇气和长期主义的耐心**。他坦诚地写道,最好的销售战略,其实就是最真诚的商业承诺的兑现。这种将管理学与商业伦理深度融合的写法,在同类著作中是极为罕见的。它让你在合上书本后,脑海中久久回荡的不是某个具体的技巧,而是一种沉甸甸的责任感。这本书成功地将“管理”从一门冰冷的技能,转化成了一种充满人文关怀的艺术,它不仅教会了我如何更好地管理团队,更引导我思考,我想成为一个什么样的领导者。这是一本真正能改变你看待商业本质的书。

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阅读这本书的过程,就像经历了一次高强度的思维体操训练。作者的笔触极其凝练,但每一句话似乎都经过了反复的打磨,不含任何冗余的修饰词。尤其是在讨论“数字化转型背景下的销售预测准确性”那一章节时,他提出了一个非常有挑战性的观点:过分依赖历史数据反而会固化过去的成功经验,阻碍对新兴市场的反应速度。他提倡的是一种“混合预测模型”,即用机器学习的严谨性来校准人类直觉的敏锐度,而不是让其中一方完全主导决策。这种对技术与人性的平衡拿捏得恰到好处。更让我感到惊喜的是,书中竟然穿插了几段关于“哲学思辨”的论述,探讨了“信誉”这个无形资产在现代交易中的实际权重。这使得全书的立意一下子拔高了,不再仅仅停留在战术层面,而是上升到了企业生存的哲学高度。它让你思考,你的团队是在“卖产品”,还是在“建立长期的信任网络”。

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我必须承认,起初我对这本书抱持着一种审视和挑剔的态度,毕竟市面上关于销售和管理的“秘籍”太多了,大多是华而不实的口号堆砌。但这本书最让我印象深刻的地方,在于它对“失败案例的解构”所付出的巨大篇幅。作者没有沉溺于歌颂成功的喜悦,而是花费了大量的笔墨来分析那些曾经轰动一时的销售项目是如何在细微之处走向崩溃的。这种近乎病理学的分析,抽丝剥茧,让人不得不佩服其深度。例如,书中对一个跨国并购后整合团队的案例分析,并非仅仅归咎于文化差异或沟通不畅,而是深入到激励机制设计缺陷、KPI指标的滞后性,甚至是高层决策者对一线信息反馈的过滤机制上。这种多维度、系统性的审视,极大地拓宽了我对“管理失败”的认知边界。读完这部分,我甚至开始反思自己过去处理的一些“小挫折”,发现当时只是看到了表象,而真正的问题可能早已潜伏在更深的结构之中。这本书的价值,正在于它敢于直面阴影,并从中提炼出可以被复制的教训。

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