Geek一词来源于美国俚语，用来形容那些行为古怪的、偏离主流的人，带有一些贬低和贴标签的意思，类似于中文的书呆子。
年版的美国传统词典（AmericanHeritageDictionary）是这么定义geek的：“在狂欢节上表演咬下鸡头或者蛇头的演员”。
而如今，极客（Geek）已经成为了创新、时尚、尖端的代名词，用来形容对某个专业有着狂热兴趣并投入大量时间钻研的人。
从贬义到褒义，其实是人们拥抱创新的过程，因为无论在哪个年代，只要是新的，多少都会有些“古怪”。
本文要聊的话题，也有些古怪，
销售+极客。
我们知道极客经常用来形容技术人员，但是，销售和技术其实有很多相似之处：
第一需要大量的沟通
销售每天跟人说很多话；
技术每天跟机器说很多话。
第二目标明确
销售希望单子尽量多；
技术祈求bug尽量少。
第三孤独
销售的孤独是一群人的孤单；
而技术的孤独，是一个人的狂欢。
两个群体那么不同，又那么相同。一个走向入世的一极，另一个走向出世的一极。
如果你是销售/技术，不知道是否会想要了解对方呢？
如果想的话，或许你可以在我们之后的文章了解到。Cubiz目前正在试图从各个角度让读者了解销售和技术的方方面面。
今天，作为开场，我想先抛出一些我们的观察，也同时带来一些实际的“行动”。
极客Style的企业管理思考
写代码的时候，我会使用一些调试工具来记录哪些程序代码重复执行的次数最多、最耗资源，这样一来，我能够有针对性地优化我的代码。
比如，某段代码被执行了次（经常发生在一些大数据处理任务中），如果能够让这段代码减少0.1s的运行时间，性能将大大提升（*0.1s，约节省11天5小时）。
我常常在想，这种方法是否同样适用于提升企业效率？
或许我们可以统计一下每天所有员工各项事务的执行次数和耗时，优化重复执行次数最多的事务。
但是，如何统计员工的事务执行情况呢？
人工统计似乎有些笨拙，我们采用另外一种统计思路。
首先思考一个问题：重复执行的事务会发生在哪些部门？
有两个判断依据：
1、人多的部门；
2、工作内容同质化的部门。
如何知道哪个部门人最多呢？直觉上我们脑海里可能会有几个选项，比如销售、人事、技术等等。
但是真的如你所想吗？
我们不妨验证一下。
Cubiz的工程师写了一个超级爬虫机器人，帮我们采集并统计了最近三个月所有企业招聘的职位类别分布，数据来源于各大招聘网站，共计条招聘数据，最后前五类数量最多的职位如下：
怎么样，是不是发现了什么？至少我闻到了外卖的味道。
接下来，还有一个问题。
如何评估工作内容的同质化程度？
试想：工作内容同质化，是不是意味着招聘岗位的职位描述也是同质化的？
“职位描述同质化”意味着A公司的销售岗位招聘和B公司的销售岗位招聘，所用的工作内容描述是相似的，也就是说这两则招聘可能会用到很多相同的词，所以词汇量就小。
反之，“职位描述不同质化”的岗位，不同公司的招聘描述差异很大，那么词汇量就大。
于是，我们通过提取招聘岗位中的词汇，统计了各个职位类别的岗位描述包含的词汇量，排行如下：
由于各类职位的招聘数量不同，所以在计算词汇量的时候，我们还需要做一下“归一化运算”，目的是计算出相同数量招聘职位所包含的词汇量，这就是词汇密度。
公式：词汇量/职位数量=词汇密度，得到的结果：
现在，我们可以做一个合理的推断：
招聘数量最多的部门就是人数最多的部门，词汇密度最小的就是工作内容同质化程度最高的。
结果显而易见：
人数最多的职位前三名——行*职能类、生产技工类、销售类。
工作内容同质化程度最高的职位前三名——物流类、行*职能类、销售类。
可能有人会觉得，上述的推导即便不用任何技术和数据也完全能想到。
但是有时候数据并非是让你“想到”，而是通过不可辩解的事实来促使你“行动”。
就像你一直觉得熬夜不好，但你从不改变。如果今天科学家跟你说，实验证明晚睡一小时就少一天寿命，想必你会睡得比奶奶还早。
而我们正因为无法忽视“企业正在浪费时间”这样的事实，所以采取了一些行动。
销售的“三叉戟”
事实上，在我们团队里，就有一位销售极客，他对销售的狂热和钻研称得上是“销售极客”的典范，至今已有14万9千7百6十个小时售龄。
在14万9千7百6十个小时的销售工作经历中，他惊奇的发现，销售人员的工作方式并没有太大变化，依旧是excel表，依旧是打卡，依旧是毫无数据依据的销售决策。
而另一个团队成员，他是一名技术极客，他会有各种各样的工具来帮助他完成不同的任务，就像采集招聘网站的数据，我们能够找到开源社区的工具包，快速地解决诸如网页解析和数据统计的工作。
一个重要的事实是：
公司要求销售创造业绩，却不提供创造业绩的条件。
另一个事实是：
销售部门的效率正在影响整个企业系统的效率。
我们在想，是不是销售也能有属于这个职业的工具，来帮助他们更高效地完成一些工作？
这正是我们正在做的事情——“为销售打造一把三叉戟”。
三叉戟，希腊神话中海神波塞冬的武器正如上文所展现的策略——提高效率的关键，是优化那些大量重复性的事务。
还记得上文统计的词汇量吗？
其实，我们可以统计出销售类岗位的词汇出现频率，这样或许可以得到一些启发：
当然，数据只能提供参考，要产生价值还需要一些“人工智能”的加工。
还记得那个14万9千7百6十个小时售龄的销售极客吗，我们也对他做了全面的研究。
基于他14万9千7百6十个小时以来积累的人肉记忆大数据，我们总结了销售的三大工作任务：
第一类信息获取（信息、行业、学习）
第二类客户拓展（客户、市场、业务）
第三类客户维护（维护、需求、合作）
针对第一类任务，我们做了一个“客户画像”搜索引擎，目的是帮助销售快速了解客户。
输入客户公司名称，它会帮你找到公司的全网资料：包括联系方式、业务简介、产品、高管及团队、投资关系、新闻分析、招聘分析，以及工商、年报。
我们傲娇的搜索引擎工程师，为了证明自己的努力没有白费，随机找了个公司名称，认真对比了通过某度搜索和用Cubiz搜索的耗时：
工程师还不忘强调：
这意味着，假设一个销售每天要搜索个公司资料，我们的搜索引擎能为一个20人的销售团队，每年节省约(2小时30分钟-18分钟41秒)**20≈.86个小时≈个工作日≈7.6个劳动力。
此处应有掌声
但是，能量爆棚的Cubiz工程师说：
这，远远不够。
我们还做了一个
“客户发现引擎”。
输入：
北京教育行业的人工智能企业
Cubiz可以为您找到北京教育行业的人工智能企业家
事实上，除了这种类自然语言的“发现”方式，你还可以：
通过客户的同行“发现”；通过投资客户公司的投资机构投资的公司“发现”；通过跟客户一起出现在各种新闻中的公司“发现”。了解客户、发现客户，还有什么？
在整个销售工作流中，客户沟通、记录，以及数据管理必不可少。
于是，
我们还为销售打造了一个“私人CRM”。
在这里限于篇幅，笔者用两句话形容：
又复杂又简单，
又聪明又蠢钝。
读者如果感兴趣，还请移步cubiz.cn亲自体验。
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一半销售，50%极客
感性与理性，销售与极客。
我们觉得销售可以是极客，极客也可以是销售。
不同岗位虽然分工不同，思考、做事的方式不同，但是都值得一把好武器，这是我们做这款产品的初衷。
一半销售+50%极客，这或许是最好的产品配方。