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鉴于销售和薪酬领域瞬息万变，薪酬经理们一直在思考未来几年如何设计、执行和管理销售薪酬方案。然而，在这个市场环境瞬息万变的时代，很难确定哪些变革能够的销售团队走向成功。

别担心，我们会帮你。今天的文章将提供七大技巧，助你彻底改变销售补偿规划的方法。

您将学到的内容：
1. 让你的销售补偿计划与你的业务目标保持一致
2. 强调收入扩张
3.个性化您的销售激励计划
＃4：利用人工智能增强你的销售策略
#5：让更广泛的关键利益相关者委员会参与进来
6. 结合个人和团队激励措施
＃7：激励交易生命周期中的每个重要接触点
通过透明的激励薪酬来激励您的团队
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格瑞那達（Grenada）是加勒比海地區的一個小國，擁有的政治環境，對於投資者和旅遊業者來說，這是一個潛力巨大的市場。隨著全球數位化進程的加速，格瑞那達的網際網路普及率逐漸提高，電子郵件行銷成為企業觸及當地消費者與企業的有效方式。一份高品質的格瑞那達電子郵件資料庫（Grenada Email Database），將為企業提供精準且高效的市場行銷渠道。

格瑞那達電子郵件資料庫包含當地消費者與企業的基本聯絡信息，通常包括電子郵件地 富人数据库 址、姓名、職業、公司名稱、所屬行業、地理位置（如聖喬治市、格瑞那達的其他地區）、電話號碼等。根據市場需求，企業可利用這些資料來進行B2B（企業對企業 ...

一切。无处不在。同时发生。没错，这是一部奥斯卡获奖影片，但它也完美地描述了人工智能 (ai) 对企业（包括就业市场）的影响。

360 度视角
麦肯锡表示，生成式人工智各行各业（包括银行、零售、高科技、医疗保健和生命科学）创造2.6万亿至4.4万亿美元的价值。它将影响客户运营、市场营销和销售、软件工程以及研发等行业。

尽管人们担心人工智能会抢走我们的工作，但这项新技术实际上将为人类创造无数新的就业机会。例如，诸如提示工程师（本质上是精通为通用物理技术 (gpt) 界面编写提示的大师）和人工智能产品经理等高薪职位目前在热门求职网站上非常热门。

根据 salesforce 赞助的 idc ...

自古希腊战车发明以来，我们已经取得了长足进步——自行车、汽车、赛格威？——但我们从未改进过车轮。有些东西太伟大了，不需要重新发明。随着当今的所有变化——数据、自动化、人工智能——人们知道最基本的销售最佳实践将继续存在，这让人感到些许安慰。

下面我们分享了 18 项销售最佳实践，这些最佳实践摘自我们认识的最成功的销售专业人士，他们拥有数十年的经验。这些指导涵盖从加入销售社区到根据销售数据做出决策，我们希望您在需要复习基础知识时可以回顾这些指导。

销售最佳实践列表：
1. 加入销售社区，发展你的职业生涯
2. 在开始销售之前建立买家角色
3. 像最终用户一样试用你的产品
4. 使用 crm ...

目标：2025 年销量增长 15%，达到 1050 万辆

销售周期：2025 年 1 月至 2025 年 12 月
目标平均合同价值：100,000 美元
目标成交率：20%

需要跟踪的指标：

呼叫
电子邮件
对话
会议
合同
实施计划所需的资源：

1 名新入门级销售代表
1 个兼职行政支持职位
为所有代表提供 2024 年底新产品发布的培训
领土规划：
领域：2025 年，the widget co 将新增医疗保健垂直领域。虽然他们目前有一些医疗保健客户，但这一新领域将成为增长领域。

目标：医疗保健客户在 2024 年第一季度的销售额达到 10 万美元。目标 财务数据 是在 ...

考虑到销售和薪酬领域变化的速度，薪酬经理一直在思考未来几年设计、执行和管理销售薪酬计划的新方法。但是，在这个市场条件不断变化的时代，很难知道销售组织走上成功之路。

别担心，我们会帮助您。在今天的文章中，我们将提供七大技巧，帮助您改变销售补偿计划的方法。

你将学到的内容：
＃1：将销售补偿计划与业务目标保持一致
2. 强调收入扩张
＃3：个性化您的销售激励计划
＃4：利用人工智能增强你的销售策略
＃5：让更广泛的关键利益 赌场数据 相关者委员会参与进来
＃6：充分利用个人和团队激励措施
＃7：激励交易生命周期中的每个重要接触点
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您的公司可能正在使用生成式 ai 来分析大量数据集、制定业务策略、简化交互并为客户提供个性化响应。因此，您可能正处于一个关于技术堆栈的关键问题上：“我们应模型 (llm) 还是获得开源 llm 的许可？”这是一个重要的问题，对于大多数公司来说，走开源 llm 之路往往是更明智的选择。

当然，从一开始就完全定制听起来很有吸引力，但实际上，法学硕士培训是一项大工程，可能不值得花费时间、金钱和精力。在高昂的成本、法律批准、扩展和更新的难度以及巨大的环境影响之间，有几个缺点需要考虑。

许多领导者没有意识到，你可以自定义 llm，而无需从头开始对其进行全面训练。开源模 银行数据 型 ...

“电子表格、幻灯片和文本文档中存储着大量数据。这无对客户的单一看法，也无法描述与客户相关的所有数据，”salesforce 技术产品营销总监 gabe sumner 表示。“您需要数据和元数据。企业可能没有考虑到这一点，但这是核心差异化因素，也是他们应该在 ai 平台中寻找的东西。”

元数据如何使人工智能变得更好
元数据通过提供提高准确性的背景信息来提高生成式 ai的质量，并确保使用相关数据，从而提高 ai 生成内容的准确性和实用性。简而言之，元数据可以帮助您从 ai 中获得更好的结果。

如果你问人工智能，“我本季度能与 abc inc. 完成交易吗？”它会提取历史购买、交易阶段 ...

总收入
总收入=总销售额

示例：您在酒店预订了 150 晚，当月平均每日房价为 120 美元。

150 晚（总销售额）x 120 美元（每单位销售价格）= 18,000 美元

净收入
净收入=总收入-直接相关的折扣和退款

示例：假设您发现当月的总毛收入为 100,000 美元（加上客房服务和其他销售）。但您为 50 位客人提 泰国电话号码格式 供半价房价（120 美元/2 = 60 美元）。让我们先找出总折扣值。

50 位嘉宾 x 60 美元 = 3,000 美元

如果这是该月提供的唯一折扣，那么净收入将是：

100,000 美元（总收入）- 3,000 美元（总折扣）= 97 ...

一个人工智能（ai）模型的好坏的内容。为了使它蓬勃发展，它需要适当的背景和大量的事实数据——而不是通用信息。现成的 llm 并不总是最新的，也不会可靠地访问您的数据或了解您的客户关系。这就是 rag 模型可以提供帮助的地方。

通过 rag，公司可以让 ai 模型从最新的内部信息中汲取灵感。这不仅仅是电子表格或关系数据库等结构化数据。这意味着检索所有可用数据，包括非结构化数据：电子邮件、pdf、聊天记录、社交媒体帖子和其他类型的信息，这些信息可以带来更好的 ai 输出。


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