销售人员的工作述职报告 尊敬的公司领导：

你们好！我是**公司的一名销售人员，我叫梁颖思，很高兴能够加入公司的销售团队，下面是我这个月的工作述职报告。

一、工作计划的完成情况和原因

虽然市场竞争日趋激烈，但上个月我给自己制定的工作计划和销售计划还是顺利地完成和达到目标。能够顺利地完成任务，除了自己的努力之外，很重要的一个原因就是吸取了上个月的教训和经验，并向前辈们学习了很多有关销售的知识和销售的方法技巧。

二、现有客户群的整体状况

目前，我拥有的客户群主要是在20~45岁之间的人群里，都是一些比较稳定的中小型客户，缺乏一些潜在的大客户和比较稳定的大客户。在这个月，我一共拜访了65个客户，其中有45%是自己所拥有的稳定的客户，有35%是新的中小型客户，还有20%是自己新挖掘的大客户，在这些客户里，合同额的签订和完成情况达到70%。

三、下月的详细工作计划

在这个月里，我拜访了65个客户，下个月，我想提高自己的目标，要拜访70~75个客户，其中40个是稳定的中小型客户，10个是稳定和不稳定的大客户，还有20个是新客户。目标销售额要达到15万以上，合同签订率要达到75%以上。

四、困扰销售人员的问题

我相信每个销售人员都自己的一些问题，我也不例外，我的问题综合如下：

1、对于初次拜访的客户，经常会因为没预约到准确的时间，到了客户那里见不到客户。

2、虽然有专业背景，对某些产品还不够熟悉，所以有时候客户问起产品的一些问题都没办法答清楚，特别是价格方面。过后我都会再去查资料和问公司同事，再打电话回答客户的疑问。但这样会浪费很多时间，有时不能及时解答客户问题，客户会不够信任。

3、和同事沟通得不够。有些问题，资深的同事很容易解决的，但由于和同事沟通得不够，导致没能及时解决，错过了最佳的机会。

4、在商务方面，由于一直以来没有接受过任何有关于这方面的培训，所以做得不是很好，致使很多客户对我的印象不是很深。

5、对工作的积极性不高，不够投入。缺乏销售方面的技巧和心态，拜访客户时还是比较胆怯。当受到客户拒绝时，还是会不由得产生一丝沮丧。心态不够开放乐观。

五、销售人员的工作建议

因此，根据以上的的问题，我给自己提出以下的建议：

1、销售技巧方面，需要在工作中学习，碰到问题多向公司资深销售咨询！资深销售在进行工作的时候，要打醒十二分精神，细细品味其销售技巧。参加公司的相关培训，工作之余多看看相关的文献！争取在一年内能够独立进行销售的工作。

2、了解产品品牌，型号，规格，功能，价格等方面的知识，并做一个系统

的归纳。对不同品牌的同类产品进行比较，得出其优缺点！对产品出现的一些问题及解答做一个系统的归纳！争取在半年内对产品有一个系统的归纳与了解。

3、加强与客户的沟通与联系。拜访频率还是要加强，其中要抽出一部分时间多联系意向客户，随时掌握其最新动态，缩短与客户之间的距离。针对潜在客户，可以采取电话回访的方式，增进与客户的沟通与交流。

4、尝试通过各种方式开发新客户，不能仅仅局限于独立拜访，还可以尝试转介绍，或者是通过订货会等方式。

5、针对不同客户类型，制作一份表格，用不同的方案引导客户谈判。这样一来我们谈判就有的放矢，成功率就较高。

6、增强自己工作的主动性，做事情要分清主次，尽量不受外界其他因素的干扰。同时，还要多与领导同事沟通，学习他们的优点，弥补自己的不足

六、计划调整和改进措施

没有一个计划是完美无缺的，每个计划都有它自己不足的地方，我自己制定的计划也不例外，因此我会根据计划进行时得实际情况来调整自己的计划，做到随机应变。

以上就是我本人在这个月的工作述职报告，下个月我会更加努力完成自己的目标和计划。

谢谢！

 

第二篇：销售人员的述职报告

BP 神经网络介绍

BP 是当前应用最广泛的一种人工神经网络。结构简单,工作状态稳定,易于

硬件实现。BP 神经网络全称为:Back-Propagation 网络,是一种反向传递并修正

误差的多层映射网,它通常由输入层,中间隐含层,输出层三层神经元组成,它一

般可用LMS 法则实现误差后向传播学习方法。BP 网络采用有导师学习,通过组织

一批正确的输入输出数据时,将输入数据加到网络输入端,把网络的实际相应输

出和正确的(期望的)输出项比较得到误差,然后根据误差的情况修改各连接权,

是网络朝着能正确响应的方向不断变化下去,直到实际响应的输出与期望的输出

之差在允许的范围内。

BP 算法是典型的监督学习,当给定一个学习样本之后,输入模式由输入层传至隐含层,经隐含

层逐层处理后在传到输出层,由输出层处理后产生网络输出模

式,这个过程是前向传播。如果网络输出与期望输出的误差不满足要求,则将误差

值沿连接通路反向逐层传递,并修正个连接权值和节点阀值以使网络误差达到最

小,这个过程是误差反向传播。对于给定的一组学习样本,需要不断用每个样本训

练网络直到网络误差满足要求。

假设各层分别有k N 个节点,训练集包括M 个样本,

( , )

p p

x y , p 1 , 2 , 3 , . . , M

1

1

M

p

p

e r r

M

E

(1)

2 1

2

( ? )

p p

E

p

j

y y

(2)

利用梯度最速下降法,使权值沿误差函数的负梯度方向改变.

( 1 ) ( )

p

j i j i

i t

E

W W

W

(3)

由

p p p

p j p j

j i p j j i

E E n e t

O

W n e t W

(4)

其中

p

j i

E

W

表示第p 个样本误差函数对第j 个神经元至下层第i 个神经元的

偏导。

p p p

p j

p j p j p j

E E O

n e t O n e t

(5)

'

( )

p

p j

n e t

O

f

n e t

(6)

对输出层节点,有

( )

p

p j p j

p j

O y

E

O

(7)

'

( ) ( )

p j p j p j p j

f n e t O y

(8)

1

( )

(1 )

x

f x

e

(9)

' '

' '

2 2

1 (1 ) (1 ) ( 1 )

( ) ( )

(1 ) (1 ) (1 ) (1 )

x x x x

x x x x

e e e e

f x

e e e e

(10)

对隐含层节点,有

p p p i

p i i j

i i

p j p j p j

W

E E n e t

O n e t O

(11)

'

( )

p j p j p j i j

i

f n e t W

(12)

如果激励函数采用如下:

1

n

i j i j i

j

n e t w x

(13)

那么有:

'

( ) ( ) (1 ( ) ) (1 )

p j p j p j p j p j

f n e t f n e t f n e t O O

(14)

因此,BP 的权值修正公式为:

( t + 1 ) = W ( )

i j i j p j p j

W t O (15)

式子中 是学习因子,增大 能提高收敛速度,但是容易引起震荡。为了使得

学习因子足够大,又不致使激烈震荡,通常在权值公式中增加一个动量项

( t + 1 ) = W ( )

i j i j p j p j i j

W t O w (16)

式子中 为动量因子,它能抑制网络学习中的高频震荡,起加速收敛和平滑

作用,但在网络收敛到稳定点附近会产生随机震荡,这种由 造成的动量误调噪

声是影响算法收敛精度的一个主要原因。为了消除这种动量误调噪声,可将动量

因子 取为网络误差的函数,并使其随着网络的收敛而衰减。

另一方面虽然BP 网络得到了广泛的应用但自身也存在一些缺陷和不足,

主要包括以下几个方面的问题。

首先,由于学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,修要较长的训练时

间。对于一些复杂问题,BP 算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学

习速率太小造成的,可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

其次,BP 算法可以使权值收敛到某个值,但并不保证其为误差平面的全局

最小值,这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题,可

以采用附加动量法来解决。

再次,网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导,一般是根据经

验或者通过反复实验确定。因此,网络往往存在很大的冗余性,在一定程度上也

增加了网络学习的负担。

最后,网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说如果增加了学习样本,训练

好的网络就需要从头开始训练,对于以前的权值和阈值是没有记忆的。