迈卡名车茂走进和喜名车——栾亚威:以梦为马 不负韶华

2023-11-07 03:59

本文主要是介绍迈卡名车茂走进和喜名车——栾亚威:以梦为马 不负韶华,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

提及销冠,大家脑海中闪现的人物形象一定是成熟、稳重、西装革履等象征着资历深厚的词汇,今天我们专访的对象却打破常规,让我们对销冠有了新的认知,他是迈卡名车茂众多优秀销售里的一颗新星,来自和喜名车的90后的精神小伙—栾亚威。

在这里插入图片描述

你好,能简单介绍一下咱入行之前的经历么?

兴趣与爱好合二为一。14年大学毕业后一直在互联网公司从事运营工作,四年的二手车线上运营工作经历,激发出这位年轻的小伙子对二手车产生了浓厚的兴趣,在18年顺利的转入了二手车销售行业。二手车行业的产品存在着不可复制性,每一台车车况不一样对应的价格也不一样,如何把最合适的车推荐给适合的顾客,让顾客真实的买到性价比高最合适自己的车对销售来说是工作能力的考验,亦是对自己做人品质的考验。

面对当前2手车行业的竞争,自己在拓展用户方面有什么方法渠道?

信任是任何交易的基础,销售的过程也是考验人性的过程。做二手车不应该看重的最终的成交金额,更应该注重的是过程,自己作为二手车行业的新人,没有任何的销售经验,只有沉下心来从零做起,从开始的擦车、洗车、调车这些细节中学习行业知识,不断精进,有了这些基础的积累才能在后期面对顾客销售环节正常的发挥自己。俗话说:“不积跬步无以至千里,不积小流无以成江河”,在拓展客户方面不能放弃任何一个微小的信息,除了身边亲戚朋友转介绍和公司对外的宣传引流资源之外,自己也努力扩大交际圈,平时通过互联网渠道认识了许多外地的车友,入行一年半以来一直秉承着“诚实诚信”的服务理念去服务每一位客户,诚信是销售的基础,只有顾客真正从内心信任自己,才能有进一步的沟通促成成交,才能有后期的老客户转介绍,自己口碑的传播等。

总结一句话:“销售人不应只注重最终成交的金额,更应该沉下心来去钻研销售的过程”,只有真正的打通了过程这一关,才能够更更深刻的理解销售的真谛。

通过平时与顾客的接触交流,总结一下消费者在2手车消费方面存在着哪些需求,主要集中的哪些方面?

车况信息透明应该是消费者的主要诉求。就郑州而言,大部分消费人群比较认可年代较早、车况好、行驶里程少的车型。首先,消费者购买二手车,一部分是为了过渡期间练习驾驶技术,一部分是考虑性价比的资深车友,其次就是“玩车族”,他们都有一定的经济基础,具备一定的专业知识和用车观念,对二手车也有很高的认知度。

但是市场上存在部分二手车商,用低价吸引消费者,但在实际操作中再巧立收费名目,抬高二手车价格。更有甚者,利用消费者对二手车辆信息掌握的不足,将事故车、泡水车以次充好卖给消费者,造成消费者对二手车不信任。车况透明应该是消费者的主要诉求。

促使您继续从事这份工作的动力来源于何处?优秀的二手车销售人需要具备哪些专业素质?

兴趣源于热爱,动力源于成就。从事二手车行业近两年了,对这个行业也有了一定的认知,和喜做为一家正规的2手车商,从没有欺骗过任何消费者,我们有着完善的售后体系确保顾客放心,兴趣源于热爱,动力源于成就,希望自己带着最初的热爱和目前取得的成绩能够不畏艰难,迎接下一个属于自己的精彩时刻。 我认为优秀的二手车销售人,人品很重要,要正直,要诚实!每辆车的车况不一样,绝对不能欺骗、隐瞒消费者。其次要具备足够的洞察力,价格的评估能力、车况的检测能力、议价以及洽谈过程中客户心理底线一定要清晰。加强自身的素养,还是要针对不同消费人群量身定制优良的方案,以达成愉悦的合作为目的。

对未来的发展规划为大家做一下简单的分享吧~

责任在肩,任重道远。未来的短期几年希望自己能够在2手车评估方面涉掠更多知识,也希望通过对评估知识的相关系统性学习能为自己在销售方面的精益奠定坚实的基础。另外也希望自己带领的团队成员在业绩方面能够更上新的台阶,为团队解决温饱的同时能够使每一位兄弟姐妹的幸福感大大提升。

写在最后:长江后浪推前浪,一代更比一代强,时代向上,后浪向前,作为二手车行业的“后浪”,栾亚威是心里有火、眼里有光的年轻一代销售人,自信把自己的热爱变成为之奋斗的事业,并深谙诚实诚信的做人原则,勇于担当的团队责任感,和对行业存在问题的清晰认知。这样的一群人让我们深信未来的2手车行业一定会因为有这些“他”们而充满希望和远大前景。
在这里插入图片描述

这篇关于迈卡名车茂走进和喜名车——栾亚威:以梦为马 不负韶华的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/361113

相关文章

AIGC6: 走进腾讯数字盛会

图中是一个程序员,去参加一个技术盛会。AI大潮下,五颜六色,各种不确定。 背景 AI对各行各业的冲击越来越大,身处职场的我也能清晰的感受到。 我所在的行业为全球客服外包行业。 业务模式为: 为国际跨境公司提供不同地区不同语言的客服外包解决方案,除了人力,还有软件系统。 软件系统主要是提供了客服跟客人的渠道沟通和工单管理,内部管理跟甲方的合同对接,绩效评估,BI数据透视。 客服跟客人

【Linux】萌新看过来!一篇文章带你走进Linux世界

🚀个人主页:奋斗的小羊 🚀所属专栏:Linux 很荣幸您能阅读我的文章,诚请评论指点,欢迎欢迎 ~ 目录 前言💥1、初识Linux💥1.1 什么是操作系统?💥1.2 各种操作系统对比💥1.3 现代Linux应用💥1.4 Linux常用版本 💥2、Linux 和 Windows 目录结构对比💥2.1 文件系统组织方式💥2.2

【python 走进NLP】两两求相似度,得到一条文本和其他文本最大的相似度

应用场景: 一个数据框里面文本,两两求相似度,得到一条文本和其他文本最大的相似度。 content source_id0 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少w 11 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少 22 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少 33 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少

【Python 走进NLP】NLP词频统计和处理停用词,可视化

# coding=utf-8import requestsimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')from lxml import etreeimport timetime1=time.time()import bs4import nltkfrom bs4 import BeautifulSoupfrom

【java 走进NLP】simhash 算法计算两篇文章相似度

python 计算两篇文章的相似度算法simhash见: https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/85052915 对长文本 是比较合适的(超过500字以上) 下面贴上java 版本实现: pom.xml 加入依赖 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</a

【python 走进NLP】simhash 算法计算两篇文章相似度

互联网网页存在大量的重复内容网页,无论对于搜索引擎的网页去重和过滤、新闻小说等内容网站的内容反盗版和追踪,还是社交媒体等文本去重和聚类,都需要对网页或者文本进行去重和过滤。最简单的文本相似性计算方法可以利用空间向量模型,计算分词后的文本的特征向量的相似性,这种方法存在效率的严重弊端,无法针对海量的文本进行两两的相似性判断。模仿生物学指纹的特点,对每个文本构造一个指纹,来作为该文本的标识,从形式上来

【python 走进NLP】文本相似度各种距离计算

计算文本相似度有什么用? 1、反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”…这样的小广告满天飞,作为网站或者APP的运营者,不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里,挑几个典型广告文本,与它满足一定相似度就进行屏蔽。 2、推荐系统 在微博和各大BBS上,每一篇文章/帖子的下面都有一个推荐阅读,那就是根据一定算法计算出来的相似文章。 3、冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量

【python 走进NLP】句子相似度计算--余弦相似度

余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值,绘制到向量空间中,如最常见的二维空间。 github 参考链接:https://github.com/ZhanPwBibiBibi/CHlikelihood # -*- coding: utf-8 -*-import jiebaimport numpy as npimpor

【python 走进NLP】从零开始搭建textCNN卷积神经网络模型

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程 1、众所周知,tensorflow 是一个开源的机器学习框架,它的出现大大降低了机器学习的门槛,即使你没有太多的数学知识,它也可以允许你用“搭积木”的方式快速实现一个神经网络,即使没有调节太多的参数,模型的表现一般还

【python 走进pytotch】pytorch实现用Resnet提取特征

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂, 而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程 准备一张图片,pytorch可以方便地实现用预训练的网络提取特征。 下面我们用pytorch提取图片采用预训练网络resnet50,提取图片特征。 # -*- coding: utf-8 -*-import os