社区编辑申请
注册/登录
遭大学生嫌弃的工作,它排第一
大数据 数据分析
在这些遭大学生嫌弃的工作里,销售绝对榜上有名。许多人挤破头应聘月薪 3000 的文员,也不愿对月入 5000 的销售多瞧一眼。更有人宁可待业家里蹲,也打死不吃销售这口饭。

每到要毕业找工作的季节,不少大学生就要经历来自社会的第一次“毒打”。

游走在求职网站上,他们如梦初醒般发现,看得上的工作,看不上自己,能找到的工作,自己又不想去。

在这些遭大学生嫌弃的工作里,销售绝对榜上有名。许多人挤破头应聘月薪 3000 的文员,也不愿对月入 5000 的销售多瞧一眼。更有人宁可待业家里蹲,也打死不吃销售这口饭。

销售,仿佛是职场上的“伏地魔”,叫人退避三舍。任由 HR 苦口婆心相劝,也扭转不了年轻人对销售的嫌弃。

销售到底做错了什么,为何就这么不受待见?

1. 宁可失业,不做销售

这届大学毕业生找工作,字典里就没有“容易”二字。

智联招聘的研究显示,2022 年,应届生签约就业率与期望薪资均双双降低 [1]。很多大学生毕业前想象自己月入过万,房车不愁,毕业后才发现,原来光是活着,就已用光了所有力气。

面对密密麻麻的岗位需求,许多大学生发现,可选的工作真的不多,相当一部分还都是销售。

在这个商业社会里,除了一些政府机关和事业单位,你很难想象一个公司是没有销售的。地产公司要卖房、培训机构要卖课,一天到晚打电话嘘寒问暖,很可能就是来卖贷款......

各行各业哪怕再有名气,最终都需要出售某种商品或服务变现,也就需要销售来作为公司与顾客之间的桥梁。

这也就使得社会对销售岗位的需求量很高。

2022 年一季度,中国所有面向高校毕业生的招聘岗位中,占比最多的就是销售顾问,达到 24.2%,断层第一 [2]。

招聘需求第二多的岗位是房地产交易,占比 8.1%,也与销售相关。再加上占比 1.4% 的销售管理岗,可以说面向应届生的工作里,有三分之一都是销售 [2]。

但是,哪怕满大街都是销售岗位,一些“毕业即失业”的年轻人们还是对这份工作百般嫌弃。许多公司的销售相关岗位常常招聘困难、人手不足。

近年来,人社部发布的各季度“最缺工”的 100 个职业排行,连续多次排行第一的不是技工,不是外卖员,不是高精尖科研工作者,而是随处可见的营销员 [3]。

按照中国的《职业分类大典》,营销员,就是销售人员的一种,工作说白了就是拉客与卖货 [4]。

这个工作如此缺工,以至于许多 HR 都在社交平台上吐槽销售岗招人有多难,求爷爷告奶奶,也总是招不够人,每当听到老板说要“招几个销售”时就内心一紧。

而且一些年轻人哪怕来做了销售,没几个月就可能萌生离职的想法。销售界常说“铁打的销售部,流水的销售员”,每年都有无数销售员来来去去,年轻人每一段跳槽的快乐,背后都是 HR 的泪水。

2. 是个人就能做销售?真的假的

销售工作如此被嫌弃,一大原因是这个工作被认为门槛太低,是个人就能上岗。

根据麦可思,中国门槛最低的二十个职业,与销售紧密相关的就占了 6 个,包括房地产经纪人、一线销售经理、保险推销人员等 [5]。

这里所谓的“门槛”,指的是工作与专业的相关度,相关度越低,就越说明学校学的知识或技能,和这个工作的内容没什么关系。

在这些职业中,销售经理的工作与专业相关度只有 38%,意味着有超六成的人的所学专业都与销售无关。推销员的工作与专业相关度是 39%,虽比销售经理略胜一筹,但各行各业也都能来分一杯羹 [5]。

像火车上的推销员,不需要多少专业知识,也可以把手中的牙刷吹成顶尖科技、把腰里的牛肉干说成是人间美味。

而且哪怕你不能像他们一样舌灿莲花,起码也能上街发传单拉客,对着路旁的肌肉男招手,“游泳健身了解一下”。

销售工作整体的低门槛,令不少年轻人觉得做这份工作不但脸上无光,还很容易被替代。倘若十天半个月也没卖出一个单,拿什么来说服领导“这个公司真的需要我”。

不过,如果认为所有销售都这么简单,可就大错特错了。销售作为一个职业大类,其细分岗位还有很多,不同行业的销售岗的门槛也是有差异的。

《2021 销售人才报告》显示,自认最容易被替代的是互联网行业的销售,其次是零售与教育行业的销售 [6]。

这些职位的特点在于往往是面向 C 端(消费者端)带货,要卖的东西也与生活距离较近,哪怕没经过什么培训,临危受命出去推销食品酒水,也能说上个几句。

而自认较难被替代的是通信电子与医药行业的销售,他们的工作所需要的知识就很难短期速成了 [6]。

路边摆摊卖保健品的人还能张口胡来,一个面向 B 端(企业端)的医药销售代表如果对医学知识一窍不通,那目标公司很难不怀疑你家卖的是不是假药。

3. 脸皮不厚,不要做销售

除此之外,大家嫌弃销售,也是因为这工作实在太折磨人。年轻人对于理想工作的许多标准,都越来越与销售南辕北辙。

根据《2022 大学生就业力报告》,面对低迷的就业环境,与上一届相比,2022 届毕业生求职看重的因素中,薪酬福利仍是第一位,但占比已有所下滑。

与此同时,他们愈发重视工作稳定,看重该因素的人较上一届增加了 6.4 个百分点 [1]。

而销售偏偏是个很难稳定的工作,每个月赚多少主要看提成,拉不到客户、搞不出业绩,那就只能拿着微薄的底薪喝西北风。

并且销售每个季度的收入也可能大相径庭,旱的旱死,涝的涝死。要是再碰上疫情等突发事件,销售们随时就会来到失业的边缘。

在知乎相关问答中,人们对销售的吐槽里,提到最多的就是销售工作压力太大还不稳定。

现在许多年轻人都自称“社恐”,别说面对面向陌生人卖货,哪怕打个电话,都要做上一场心理建设,回复下领导消息,也要忐忑得像个暗恋中的少年。

而销售工作的社交压力是巨大的。哪怕你不是个社交达人,也要装作一副“社牛”的模样,在应酬时八面玲珑,对每个潜在客户都热情似火。

还有不少人嫌弃销售,是觉得这个工作没尊严。许多销售都要练就铜墙铁壁一样的脸皮与内心,才能承受来自陌生人一遍遍的拒绝,像笑脸菩萨一样骂不还口。

有些刚毕业就做销售的年轻人,因为没有太多人脉资源,就只好从朋友圈中频繁带货,最终不知不觉中就被一些亲友当作“狗皮膏药”,默默拉进黑名单里。

▲豆瓣小组里,许多人吐槽着销售工作 / 豆瓣

销售还背负着大量 KPI,每月要打满几通电话、走访几家公司、签下几个新单。一旦业绩垫底,来自领导与同事的压力便呼啸而来。

哪怕是节假日,销售的休息时间也要被客户牢牢占据,一个电话,就可能让周末旅行泡了汤。有时加班辛苦赶出方案,原先来咨询的客户却可能电话不接、消息不回,像失踪人口一样以沉默来表示拒绝。

面对种种弊端,也难怪有些年轻人说:“宁愿进工厂,也不做销售。”

4. 能坚持做销售的,都是勇士

销售纵有百般不是,但不得不说的是,很多年轻人不做销售,也是因为真的做不来。

销售的入行门槛虽不高,可若想做好,要掌握的门道是无穷无尽的。

在一项对各行业销售专员的调查中,大多数销售都觉得自己的工作富有挑战性,只有小部分人觉得销售的挑战性很低 [6]。

其中,地产销售更是难上加难。买一些小商品,消费者还可能会被销售的“花言巧语”说服。但动辄上百万的房子,很少有人会因为多听了销售的几句话就冲动消费。有些地产销售几个月不开单也是常有的事。

于是,许多能发光发热的销售,多少都有几把刷子。有些人情练达,社交资源丰富;有些能言善道,嘴上功夫了得;还有人深谙人类心理,三言两语之间,就把客户内心的想法拿捏住了。

克服了种种难关后,长久坚持下来的销售,收入不但增长快,也能高于平均水平。

麦可思的数据显示,2019 届较 2017 届本科毕业生,薪资增长较快的前 10 种职业中,销售也赫然在榜 [5][7]。

2017 届销售毕业半年后月收入是 4946 元,2019 届就上升为 5763 元,月收入增长率达 16.5%。而全国 2017 与 2019 届所有专业的本科毕业生毕业半年后月收入都不及销售 [5][7]。

而且在全国高职毕业生中,销售职业的收入是名列前茅的。

据麦可思,高职毕业三年后,月收入最高的职业是互联网开发及应用,销售以 7560 元/月,排在第五名 [8]。

再加上销售的收入上不封顶,能者多得,纵然再不受待见,对许多出身平平的年轻人而言,已经是个比较可能获得高薪的选择了。

最终,销售这份工作就像大浪淘沙一般,筛选出能承受这般压力的人。他们虽然有着各种辛酸与挑战,但也是凭本事赚钱,并不低人一等。

而无法保持高强度社交的年轻人们还是可以对销售敬而远之。毕竟,不是所有人都能胜任这份需要无穷热情与意志力的工作,在职场佛系躺平又未尝不可呢。

责任编辑:庞桂玉 来源: 大数据DT
相关推荐

2022-04-01 06:37:47

CIOIT人才

2009-11-17 09:06:00

2021-12-12 10:24:48

2009-10-13 14:49:00

2018-05-28 21:30:38

2011-07-06 09:29:17

2018-10-24 13:50:24

2018-11-25 21:53:10

2013-01-08 14:34:16

2019-06-17 09:49:27

2009-04-17 15:19:25

2013-06-20 11:11:00

程序员经理

同话题下的热门内容

大数据分析技术和方法有哪些?如何构建准实时数仓?大数据如何成为元宇宙的基石节日消费数据不“杀熟”?大数据带你一起“解”七夕!五个方法,破解数据分析的核心难题中原银行实时风控体系建设实践聊聊数据分析的价值是什么?大数据的过去正在颠覆人们的未来

编辑推荐

使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法2018年7款最佳免费数据分析工具pyspark访问hive数据实战【漫谈数据仓库】 如何优雅地设计数据分层人工智能、大数据与深度学习之间的关系和差异
我收藏的内容
点赞
收藏

AISummit人工智能大会