Brushing up on time-honored sales skills to excel in tomorrow’s environment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Determining the skills required for salespersons to maximize their effectiveness was the main driver for conducting the present study. In order to identify those necessary skills, this study aims to review various research techniques drawn from multiple disciplines and applied that knowledge to salespersons. Design/methodology/approach This study used a mixed-method methodology. This study began by conducting a literature review and then interviewed experienced salespersons with varied backgrounds to develop a comprehensive list of sales skills and themes and categorize them into competency categories. This study then conducted a quantitative analysis to determine the respective importance of the skills and themes by surveying a sample of internal stakeholders of a multinational company. Finally, this study calculated the reliability and validity of the themes. Findings A total of 206 relevant skills (later reduced to 110) and 28 themes were identified and grouped into three competency categories: conceptual, human/interpersonal and technical. Survey respondents rated the skills and themes higher than the “somewhat important” score of 3 out of 5, with the overall mean importance for skills being in the “important” range (score of 4.27 out of 5). All identified skills were believed to be important to a salesperson’s success. Originality/value This study’s expanded list of sales skills will improve employability, reduce turnover among employees and build better groundwork for fostering learning through work, resulting in better performance. These skills represent a 2020 updated list that could be used for future academic research and training and research in the business world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».