销售团队打造构建大型销售团队如同一个庞大的销售机器，运转的越顺畅越高效，产出的业绩越多。而销售团队管理系统就是保障这部销售机器顺畅高效运转的核心程序。我们将使用这套销售团队管理程序首先快速大量生产合格的销售管理干部，然后促动销售管理干部按照这套销售管理程序快速大量生产合格的销售代表，最终实现高销售人均、高销售业
大型销售团队如同一个庞大的销售机器，运转的越顺畅越高效，产出的业绩越多。而销售团队管理系统就是保障这部销售机器顺畅高效运转的核心程序。我们将使用这套销售团队管理程序首先快速大量生产合格的销售管理干部，然后促动销售管理干部按照这套销售管理程序快速大量生产合格的销售代表，最终实现高销售人均、高销售业绩、低运营成本的目标。1、新员工受到老员工的排挤，如何解决？
支招：销售人员互相排挤是与利益分配密不可分的。建议，梯队建设制度。如可以让老员工带新员工，同时新员工的收入可适当拿出一部分来回馈老员工
2、员工抢夺客户造成损失，怎么办？
支招：这种情况一般是由绩效考核制度带来的。如果可以按照班次来进行利益分配，可以较好地解决同班次争抢客户的情况。同班次的员工，如果0人数在5人以下，可进行班次统筹管理，即该班次完成的总任务，总提成拿出80-90%平均分配，剩下的一小部分，有该班次负责人根据当班的情况来奖励表现特别突出的员工。强调一点，只有英雄的团队，而无英雄的个人。
3、如何更加有效的控制销售成本？
支招：商品本身成本，是由销售部门发起，结合其他同行业销售现状，同时考虑到自身盈利毛利点来定价，制定出完善的价格体系。在价格体系的基础上，设定打折权限，如销售总监7折，店长8折等等。如在价格体系之内，则直接进行销售，如越过权限，则需上级领导审批，这样就可以避免事事汇报的窘境。
4、如何做销售部的绩效考核？
支招：销售部门的绩效考核。有下几个关键指标：
（1）、公司成本各销售区域成本（商品成本、销售预算成本、维修安装成本、其他成本总部摊销成本、总部人员薪酬、贷款、总部办公费用、租赁费用等等），这个可以从财务报表中体现。
（2）、公司毛利率（这个是公司是否盈利的关键点）
（3）、公司销售额(这个是考核公司行业占有市场比的能力)
（4）、营销活动预算（在达成任务的同时能尽量的减少公司的开支）
（5）、如有压批销售的企业，还需要考核回款率及回款周期。
5、除了薪酬还有什么方法可以激发销售团队的斗志？
支招：狼性销售，更多的是强调热情、主动出击的态度。除了待遇、提成可以激发大家的销售热情，还可以定期的进行团队野外训练，内容不必复杂，重要的是形成一种氛围，抢争第一的氛围。
6、如何才能带动起销售人员的积极性？
支招：从销售人员的职业特点来看，就注定我们在给他们设计薪酬方案的时候，需要采用高激励性的薪酬方案，也就说，首先需要解决的就是制定并严格执行符合本企业特点和岗位特点的薪酬标准和考核方案；其次，在对销售人员的管理方面，建议减少对其日常行为的管理，着重关注业绩和客户满意度等方面的指标。
7、如何让公司新业务员迅速上手？
支招：从三方面解决吧：
1、在招聘的环节，必须明确企业的用人标准，除了明确表面的学历、专业、工作经验等内容外，还得掌握每个各位的胜任特质以及和企业文化的匹配度。
2、加大对新员工的培训，包括企业整体情况、企业文化、产品情况、市场情况、薪酬考核体系等等内容，让新员工完全明了这些基本的内容。
3、直线经理人应该在企业文化的指导下安排员工开展工作。
8、好的销售招不来、厉害的销售留不住，如何办？
支招：这个是属于薪酬方案制定的问题。
1、要了解同行业同岗位的薪酬，企业要做到中等偏上。
2、要有良好的团队氛围，很可能虽然收入差不多，但是工作环境较好就会留住员工。
3、尖兵员工，要“画饼”，就是要让他们看到希望。或是走管理路线，或是走个人经营路线（高提成）
9、销售混乱的现象该如何制止？
支招：这个是属于公司制度问题。第一，主管权限和普通员工全是是不一样的，那么主管掌握的内容和普通员工也是不一样的。有的是需要主管亲自去抓，而一些普通工作（拿发票，退货）则可以交给一般人员去做，要学会分工！
10、工作环境和氛围上要留住团队人员，怎么留呢？
支招：伞式管理，只有一个领头的，不能有小团体（有的话就调岗，起码不能在工作中互相影响），领导做到不偏不倚，公正无私。
解构大数据解构大数据文/傅一航2011年以来，大数据在美国等西方发达国家被热炒，越来越成为人们议论的焦点和街谈巷议的热门话题。时隔两年，大数据这个词传入中国。在中国的大地上，2013年以来，大数据话题一时间成为流行时尚和点击率飙升的网络热词。即使是这样的爆炒，还是有很多人不知道大数据为
解构大数据
文/傅一航
2011年以来，大数据在美国等西方发达国家被热炒，越来越成为人们议论的焦点和街谈巷议的热门话题。时隔两年，大数据这个词传入中国。在中国的大地上，2013年以来，大数据话题一时间成为流行时尚和点击率飙升的网络热词。即使是这样的爆炒，还是有很多人不知道大数据为何物？大数据究竟是一个啥东西。
有人说，大数据就是数据量大，就是复杂数据，有4V特征；也有人说，大数据就是BI，就是Hadoop；还有人说，大数据就是用数据来做运营分析，比如精准营销，做客户管理，……。这些说法都没有错，但也不全面，无法呈现大数据的真正内涵。
要想全面的了解大数据，对大数据有一个整体的认识，需要从三个维度来解构大数据。
第一维：原理部分。这一部分适合于非技术人员，特别是企业领导层。
特征定义。大数据的4V特征，能够比较准确描述了数据特征、处理要求、以及数据的用途。价值探讨。大数据之所以重要，全在于其价值性。大数据能够衡量企业运营状况，能够降低营销成本，优化业务流程，等等。而且大数据能够应用于各行各业，包括通信、金融、零售、医疗、交通、教育等等。不同的行业，其大数据的应用方式、应用价值也不一样。发展现状和趋势。大数据从技术、从应用各方面，都在不断变化发展。需要了解当前各国、各行业在大数据方面的最新研究成果、应用场景和应用价值，这有助于对大数据时代的掌控。大数据战略。作为官方重点扶持的战略性产业，拥有数据量的多少以及应用数据的能力，将成为一个企业的核心竞争力，也将成为一个国家的生产力要素。在国家级战略风口上，企业应该如何投入，如何发挥数据对企业的价值，这将成为一个很好机会。大数据思维。如果说大数据战略决定了企业的前进方向，则在大数据时代，大数据思维就决定了企业的应用创新能力。在数据驱动的商业模式中，大数据思维至关重要！
第二维：技术部分。这一部分适合于技术专家和研发人员。如果需要构建企业的大数据系统，需要了解和掌握这部分的内容。
数据采集。数据采集是数据源的生成设备和系统，可以是物理设备，比如传感器、智能手环，也可以是网络系统，比如互联网、交易系统、网络浏览器，还可以是社会系统，比如政府统计局、税务部门等。不同的数据来源，不同的数据类型，都刻画了不同的用户特征。存储系统。之所以叫大数据，根本原因在于容量大，但如何保存如此大规模的数量，成为了技术界的恶梦，因此数据仓库，分布式数据库，NoSQL数据库等等，新技术层出不穷。云计算。海量的数据不仅带来的是存储的成本，还带来的处理难度和时间挑战。MapReduce、Storm、SPARK，不同的计算模型和框架有着不同的适用范围，要想大数据产生价值，这些技术成了绕不开的难题，需要技术人员持续研究和投入。数据可视化。数据分析的结果如何呈现，让非专业的人员也能够看明白，需要通过图表等可视化的手段呈现出来。不同的图表呈现，适用于不同的应用场景。
第三维：实践。这一部分更注重于大数据在企业中的应用，适合于市场营销、业务应用、服务咨询行业。通过合适的软件和工具，让数据成为企业最有价值的资产。
商业智能。企业大数据，包括ERP、CRM、财务系统等，如何让这些传统的企业数据发挥出最大的价值，支持企业运营决策。公共服务。政府大数据，已经成为推动大数据发展的动力之一。智慧城市、智慧交通，大数据将成为提升政府的国家治理水平、管理能力的引擎。市场营销。大数据营销是互联网公司最热门的应用场景，用户群细分、产品定位、精准营销、推荐系统等等，看大数据如何玩转营销。工业制造。大数据如何在传统的制造行业落地，无人机、自动化，大数据将成为工业4.0的支撑平台，数据驱动将成为企业转型、企业创新的引擎。
简单地理解，大数据就是大数据量+复杂数据。但大数据的魅力不在于大，而在数据的价值，不管是大数据还是小数据，重要的是数据的应用价值！但如何实现数据到价值的转换，这就需要技术和工具的支撑，即数据分析与挖掘的能力。
