直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

如果你是一位负责销售业务的一线人员,请你提出三个遇到的问题并提出解决建议,你会怎么说

回答

以下是作为负责销售业务的一线人员可能遇到的三个问题及解决建议:

问题一:如何从不同来源的复杂数据中准确提炼关键信息生成详细报告? 解决建议:

  1. 明确进行数据分析的目标,确定是理解业务、优化业务还是预测未来。
  2. 全面收集整理与清洗相关数据,包括销售数据、客户反馈、财务报告等,通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集,并做简单的数据清洗。
  3. 让 ChatGPT 学习相关数据的含义和用法,输入不同来源的数据,如销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等。

问题二:怎样根据数据分析得出能有效指导业务的重要结论? 解决建议:

  1. 借助 ChatGPT 生成的结果,深入分析不同来源的数据。
  2. 从提高销售额和市场份额的营销策略和活动方面,如考虑降低产品价格、提供更好服务、优化产品设计和功能、加大市场推广力度等。
  3. 关注影响客户满意度和忠诚度的因素,如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。
  4. 重视影响财务报告的因素,如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。

问题三:如何根据汇报对象的身份对营销报告进行恰当的可视化调整? 解决建议:

  1. 报告内容可涵盖销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。
  2. 针对下属,报告重点可放在具体业务执行和改进措施上。
  3. 对于跨部门平级,强调合作与资源协调方面的内容。
  4. 向领导汇报时,突出关键指标和整体战略方向的成果与问题。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

营销:定制营销报告

[title]营销:定制营销报告[heading3]提问模板:1、请根据已有的不同来源的数据,生成详细的报告,分别汇报给下属、跨部门平级和领导2、请根据给出的数据,回答以下问题,并给出结论与图表最近一个季度的销售趋势如何?导致销售量变化的因素有哪些?客户反馈如何反映我们的营销策略效果?根据客户反馈,我们可以做出哪些调整?我们营销活动的投资回报率是多少?如何优化我们的营销支出以在下一个季度获得更好的效果?3、请根据数据报表,提炼3个重要结论汇报给领导第一步,明确进行数据分析的目标确定目标是理解业务、优化业务还是预测未来第二步,收集整理与清洗相关数据收集整理销售数据、客户反馈、财务报告等方面的数据,可以通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集。完成后做简单的数据清洗。第三步,让ChatGPT学习相关数据含义和用法将不同来源的数据输入到ChatGPT中进行学习,让ChatGPT能够理解这些数据的含义和用法。这些数据可以包括销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等信息。第四步,进行数据分析给出重要结论通过ChatGPT生成的结果,分析不同来源的数据,根据以下几个方面得出重要结论提高销售额和市场份额的营销策略和活动:例如降低产品价格、提供更好的售后服务、优化产品设计和功能、增加市场推广力度等。影响客户满意度和忠诚度的因素:例如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。影响财务报告的因素:例如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。第五步,根据汇报对象身份进行可视化调整报告可以包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。针对不同身份的人的营销报告的不同之处:

其他人在问
我需要用知识库与通用大模型结合的方式满足博物馆的导览助手,请提出完整的实施方案。
目前知识库中没有关于用知识库与通用大模型结合来满足博物馆导览助手的完整实施方案。但以下是为您初步构思的一个可能的方案: 首先,需要对博物馆的展品、历史背景、文化内涵等相关信息进行全面而系统的梳理和整理,形成详细准确的知识库。 然后,选择适合的通用大模型,例如具备强大语言理解和生成能力的模型。 接下来,通过技术手段将知识库与通用大模型进行有效连接和融合。这可能涉及到数据的预处理、模型的训练与优化,以确保模型能够准确理解和运用知识库中的信息。 在实际应用中,为导览助手设计友好的用户界面,方便游客进行交互。例如,可以是语音交互、触摸屏操作等方式。 同时,要不断对导览助手进行测试和改进,根据游客的反馈和实际使用情况,优化知识库和模型的性能,提升导览助手的服务质量和用户体验。
2024-11-08
我想要能够搜索浏览器上我提出的相关内容的AI
以下是一些能够在浏览器上搜索您提出的相关内容的 AI: 1. ChatGPT Plus:其用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 2. Perplexity:结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot:作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎:提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 利用这些 AI 工具搜索时,例如在 Perplexity.AI 中,您可以在搜索框中输入具体的 Prompt,如“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”,获取搜索结果后,点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。同理,微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能。 此外,在利用 AI 打造爆款公众号文章时,收集完资料后可使用如 Kimi 这样的 AI 会话助手进行资料整理,但需注意其阅读能力的限制,可分批次提供资料以确保其有效读取和理解。
2024-10-28
李继刚大神提出的伪代码prompt 相关文章
李继刚等的 prompt 最佳实践相关内容如下: 方法论: 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 使用 BotDesigner 观察 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。 结论: 所有参与者都能进行机会性的提示迭代设计,并能对提示更改进行局部测试。 参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。 参与者倾向于从单一数据点过度推广,也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。 关键信息: 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。 李继刚的,最近收录不是很及时,可在李继刚的即刻查看更多。 每个角色都有版本迭代,标注版本号,争取更新到最新版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt,有具体场景需求可评论留言,作者可帮忙写定制,也可自己用结构化方式写。 使用方法:开一个 new chat,点代码块右上角的复制,发送到 chat 聊天框,里面的描述可按需求修改。 思路来源:云中江树的框架: 方法论总结: 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试,有这些 prompt 的加持效果不错。 此外,还有相关的高阶使用方法,如陈财猫的“如何用 GPT 写长篇科幻?用分治法完成复杂任务”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf),刘海的“Prompt 纵向研究的最新成果:伪代码提示词”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg),陈财猫的“由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏,体验无穷变化的多重人生”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc)
2024-10-21
我想做一个可以智能检索的ai工具,用语音直接提出问题,然后工具根据原有知识库里面的资料,回答提出的问题
要做一个可以智能检索的 AI 工具,用语音直接提问并根据原有知识库回答,以下是一些相关信息: 关于冷启动和提升准确度: 对于一些如“你好”“你是谁”“10 的 9 次方等于多少”等有标准答案的数学、编程、生活常识问题,可不联网检索,直接用大模型训练好的知识库回答,这样能节省搜索成本,快速响应提问,提升搜索效率。 主要实现方案有两种:一是内置问题库,将常见无需联网的问题缓存,与用户提问做相似度匹配,命中关键词库则大模型直接回复,不联网检索,但存在枚举无法穷尽的问题;二是设置提示词,请求大模型判断是否需要联网,但大模型的识别准确度不够高。 意图识别的关键作用是对用户提问进行分类,如导航类(希望找到特定网站或网页)和信息查询类(希望找到问题答案或事物详细信息)。 关于检索原理: 文本预处理包括去除无关字符、标准化文本(如转换为小写)、分词等,以清洁和准备文本数据。 嵌入表示是将预处理后的文本(词或短语)转换为向量,通常通过使用预训练的嵌入模型如 Word2Vec、GloVe、BERT 等完成,将每个词或短语映射到高维空间中的一个点(即向量)。 对于整个问题句子,可能应用进一步的特征提取技术,如句子级别的嵌入,或使用深度学习模型(如 BERT)直接提取整个句子的表示,以捕捉句子的上下文信息。 在某些情况下,问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化,例如通过调整模型参数来更好地与检索系统协同工作。 在知识库检索阶段,不是依靠传统关键字搜索,而是依靠问题在空间中的向量位置,寻找距离这个向量最近的其他词句来完成检索。
2024-09-24
最新的生成式人工智能模型有哪些,应用在哪,什么时候提出
以下是一些最新的生成式人工智能模型及其应用和提出时间: OpenAI: GPT3(用于文本):2018 年推出,是一种基于 Transformer 模型的大型语言模型。 DALLE2(用于图像):能够生成图像。 Whisper(用于语音)。 Google: BERT:2018 年发布。 LaMDA。 Facebook: OPT175B。 BlenderBot。 生成式人工智能模型的应用广泛,包括但不限于生成文本(如博客文章、程序代码、诗歌等)、生成图像、翻译单词等。生成式人工智能模型在近年来迅速发展,不断涌现出新的成果和应用场景。
2024-09-23
我想翻译一些日漫,我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话,而不是简单的直译。还有当翻译时ai遇到比较敏感的话题通常会拒绝回答或者委婉的回答,我不想这样,
在让 AI 翻译日漫时,如果您希望得到更接近正常人说话的翻译结果,而非简单的直译,您可以这样提问:“请以符合自然语言表达习惯和逻辑的方式,为我翻译这段日漫内容,注重语言的流畅性和生动性,避免生硬的直译。” 关于 AI 遇到敏感话题可能拒绝回答或委婉回答的情况,如果您不想这样,需要注意的是,AI 遵循一定的道德和法律规范,对于确实不适合或不被允许处理的敏感内容,强制要求其回答是不可取且不恰当的。但如果您认为某些话题并非真正敏感,只是被误判,您可以尝试更清晰准确地描述相关内容,以减少误解的可能性。
2024-10-27
大家近期有遇到 电脑版的GPT 图片显示不了的问题的不
电脑版的 GPT 图片显示不了的问题可能存在以下情况: 1. 对于 GPTs 试用链接,如果最后没有展示图片,可以问 GPT:“你没有展示图片给我!”或者“你没有把图片下载链接给我”。 2. 除了最后生成图片的过程中,有时候没法展示给用户,需要再多要一次,其他的问题基本调好了。如果觉得难度过于简单,可以试试让他加大难度等方法(在创作代码的时候就要求加大难度)。 3. 制作新春贺卡时,D3 画图时候“2024”这种数字显示不好。最后去掉了“2024”的数字,GPTs 字体图片显示的时候,有个 bug 不能显示图片预览,最后绕了一下,在提示词中使用 Markdown 语法来显示图片,同时图片存在了 github 的服务器上,没有存在 knowledge 中。但据说存在 knowledge 中也可以,次数到了还没测试。文字生成时,没法做到垂直和水平居中,目前依然有点小问题,可能得调整下代码。 中间还遇到过关于低于 13 岁孩子相关的判定,但原因不明,有待进一步摸透。
2024-08-12