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《智能商业》读后感作文5000字

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荆楚不肖生 发表于 2019-3-26 22:32 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 湖北省宜昌市 电信

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《智能商业》读后感作文5000字:
阿里巴巴首席军师曾鸣的力作,结合其在阿里巴巴和湖畔大学的思考,对未来的智能商业做了深入浅出的阐述。
其中驱动未来智能商业的DNA双螺旋:网络协同和数据智能,非常贴切和本质的描述了未来商业的发展驱动力,值得深思。作者还描述了未来的C2B商业模式,和适应新的商业模式的组织架构,即赋能型的组织管理架构,都是一种革新式的思维。书中很多内容的启发很大,值得创业路上的同仁们认真阅读消化一番。
经典语句摘录:
1、3.0模式的创业者,如果你相信这是未来,那么需要做的只有勇往直前。当然从0到0.1,到1,再到10,每一个坎儿都是巨大的挑战。有一批人虽然相信3.0模式的未来,但或者觉得这个未来很遥远,或者觉得2.0模式目前利益巨大,希望能先抓住眼前的部分利益,再考虑3.0模式的事情。这是一种很理想的想法,但是在实际中,当一个企业的大部分资源都投入到2.0模式时,其实很难再去吃3.0模式创业的苦。所以当3.0模式的“浪”真正打起来的时候,往往只有那批专心致志,苦苦探索3.0模式的人,才能够快速奔跑起来。
2、简单说来,智能商业最重要的两个组成部分分别是网络协同与数据智能。二者机制不同却相辅相成,网络协同推动数据智能发展的同时,数据智能也成为网络系统扩张不可或缺的助力,共同构成了智能商业的双螺旋。就像我们的人类社会,这么多年以来,个体大脑的进化程度十分有限,但社会协同能力却迅猛发展,一日千里。所以,所谓的人类文明,最关键的并不是每一个个体,而是整个社会日益增强的协同能力,这才是我们这个时代最大的优势。

《智能商业》读后感作文5000字

《智能商业》读后感作文5000字
所谓网络协同,指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。
所谓数据智能,本质就是机器取代人直接做决策,和传统的BI完全不同,这一点至关重要。如今,大多数企业都会有BI部门,用来分析数据,提供决策支持;核心的服务人群是高层管理人员。而数据智能强调的是运营决策直接由机器决定。
3、网络协同:新经济范式革命
在互联网诞生40余年后,我们终于走到了万物互联时代的门口。互联网最终的使命就是让任何人、任何物、甚至是任何时间,地点,都能够互联、互通、互动。毫无疑问,这必将带来经济范式的又一次革命。
如果说农业时代自给自足、村社范围简单交换的经济范式可以用“点”来描述,那么“线”或许就是工业时代经济范式的典型意向——流水线、供应链、科层制。到了万物互联的时代,新经济范式最根本的特质就是“网”——开放的网络结构、自由的多元协同、分布式的自组织体系。
我将这种新的经济范式称为“网络协同”。在商业世界里,网络协同正在取代工业时代相对封闭的体系(例如传统的供应链体系),成为互联网时代的基本合作范式。
淘宝的发展,就是一个协同网络不断生长的过程。
淘宝带给社会的第一个价值是让开店的成本大幅度降低,互联网低成本加上免费开店的政策,使在传统行业下不可能开店的人成为淘宝店主。卖米读后感供给端的封闭结构被淘宝打开,从而大大提高了供给端的整体供给能力。如此一来,B端(企业端)提供的商品不仅丰富度大大提高,价格也比传统线下零售更有优势,差异化的服务也逐渐浮现,自然也带来消费端(C端)的福利提升。
于是,C端客户,尤其是大量未被传统零售覆盖到的C端客户蜂拥而至,不到几年的时间就形成了浪潮席卷之势,这种趋势又反向刺激了B端的几何级数扩张。如此正向循环,淘宝自然出现了生态爆炸一般的繁荣。
需要说明的是,淘宝打败美国易贝的一个重要原因是,淘宝鼓励商家和消费者直接、充分地连接、互动,而易贝则在这方面无动于衷。例如,旺旺使卖家和买家连接互动,评价让买家之间连接互动,帮派论坛则让卖家之间连接互动。直连互动使卖家和买家的积极性与创造力被极大激发,网络扩张带来的效益被成倍放大。
支付宝的出现,本质上也是在促使直连互动更好地发生。在中国的商业环境下,买卖双方互动必然面临信任缺失的问题,而支付宝解决了这个市场的信任问题,使这个双边市场变得更加繁荣。
“边界开放+直连互动”带来的创造力激发,首先体现在淘宝的网络扩张上。各种新商品被卖家上线销售、各种新店也纷纷开张。为了对更多的细分市场形成覆盖,淘宝不断拆分类目,甚至由各种奇特到无法归类的商品所形成的“其他”类目到今天都还是商品数最多的类目之一。
这种创造力激发,更体现在众多新角色的孕育上。例如,当越来越多的店主开始希望自己的店铺页面更美观、更独特、更能吸引买家时,店铺装修市场随之出现。专业的设计师、网页制作者在这个新生的双边市场上可以满足卖家的相应需求。这样的新角色在淘宝上越来越多,淘宝客、ISV(独立软件开发商)、导购达人等都是很好的例子,快递、客服这些角色更是无须赘述。例如,2010年随着宽带的发展,淘宝开始以图片销售为最主要的模式,自然就产生了海量的模特需求,淘女郎应需而生。她们不是专业模特,但恰好满足了广大买家“看看衣服穿在普通人身上效果如何”的需求。淘宝建立的在线模特市场,是几百万卖家和淘女郎的双边市场。
同时,海量的直连互动时常让更多的断点、坑洞、磕绊得以显现。不过,它们既是直连互动的阻力,更是全新直连互动的机会。这样的新角色,由直连互动激发生长,又促发新的直连互动,带来新的效率提升,从而营建出新的网络结构。它们不是由淘宝规划出来的,但是一旦它们生长出来,淘宝往往迅速给予充分的鼓励,或建设新市场,或开发新工具,让这些新角色成长得更加茁壮。
所以如果说“双边市场的扩张”是淘宝早期的核心特征,那么,当这些新角色不断产生后,淘宝在第二个阶段的核心特征,就是从一个简单的双边市场演化成了一个复杂的多边市场,多元角色在其中相互协同表现得越来越充分,淘宝也越来越立体。这个立体的淘宝还在继续演化,协同从商品买卖这个环节向广告、物流、供应链等众多环节进一步延展,更多的场景被网罗进来,更多元的协同在这一网络中发生。
比如,网络协同进一步扩展了物流,菜鸟网络就是阿里巴巴在这个领域最主要的存在,其全名是全国智能物流骨干网。它连接所有物流公司、快递人员以及仓库,同样,它也是一个利用互联网分布式信息可以同步共享的结构,让所有人的商业信息在参与方之间可以适时、多方、多角度的互动沟通,而不需要中间人来计划和安排。这一生态的力量进一步延伸到采购、批发,最终延展到整个供应链。在淘宝做预售,并根据具体销售情况灵活地安排整个生产计划,实现小单多批、快速翻单的柔性生产,这样的情形已经在越来越多的生产制造厂家中发生。
在淘宝这张“网”上,已经密布了海量的“点”,它们就是在直连互动中的各个角色。这些“点”由于巨大的规模经济,往往能提供性价比很高或者很独特的服务,这些服务又纵横交织成“线”,从而提供传统方式无法实现的更优质的服务。每条“线”都是一个细分场景,都是一个独特的服务,这就是淘宝的海量卖家。这些“点”和“线”,远看似乌合之众,排列分布几乎无规律可循,但实际上能聚散自如,召之即来,来即能战。“点”的数量,从晨星寥落走向燎原之火,就是因为无数“点”与“线”构成的这张网,可以提供更好的客户价值,吸引更多的消费者,从而催生新的“点”或者新的“线”参与其中,形成良性循环。也就是说,从稀疏的“点”开始连接,“点”与“点”互动,帮助“线”更好地服务用户,构成了今日星河灿烂、生机盎然的淘宝。
我们将在第10章讨论完整的“点——线——面——体”的战略框架。在这里只需要指出,多点协作的开放平台,总体势能已经逐渐超过传统的交易线。单独一个卖家的货物,可能还无法与传统大品牌商家媲美,但蚂蚁雄兵集合起来的势能——每天涌入数以亿计的客户,交易额以每分钟亿元为单位计算——这是任何一家线下零售商都无法想象的。
4、数据智能
无数据,不智能;无智能,不商业。人工智能是一场技术革命,它必然会将越来越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础,而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。在我看来,要想把数据智能融入具体商业,要做好三件事:数据化、算法化和产品化
所谓数据化,不仅包括客户的经营数据,还有更多维度的数据被记录、分析和融入,构成了对于客户全方位的描摹。
数据化本质上市将一种现象转变为可量化形式的过程。它来源于人类测量、记录和分析世界的渴望,是文明进步的基础。维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶在《大数据时代》一书中队人类的数据化历史做了充满洞察的描述,“计量和记录一起促成了数据的诞生,它们是数据化最早的根基”。
算法化:智能商业的引擎,而非工具
在商业语境下,算法就是一组反映了产品逻辑和市场机制的计算指令的集合。完成了商业场景的数据化之后,算法就是提炼数据价值的思路,而DT时代的数据价值就是商业价值。
基于数据和算法,完成机器学习,实现人工智能。第三次工业革命发展到今天,计算方法已经产生了从量变到质变的飞跃,可以说是数据时代最根本的特征。
产品化:数据智能和商业场景的最终载体
智能商业的核心特征就是能主动地了解用户,通过学习不断提升用户体验。而真正把用户、数据和算法创造性地连接起来的是“产品”,这也是互联网时代特别强调产品重要性的根本原因。
产品和数据、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云”。“端”就是产品,是与用户完成个性化、实时、海量、低成本互动的端口,它不仅直接完成用户体验,同时使数据记录和用户反馈闭环得以发生,和“云”互动;而“云”则是数据聚合、算法计算的平台,它通过算法优化,更好地揣摩用户需求、提升用户体验。作为“端”的产品:
产品设计直接影响用户体验
上传:将“端”的行为数据向“云”反馈
下达:将“云”的数据智能传递到“端”
一言以蔽之,数据化、算法化和产品化就是在反馈闭环中完成了智能商业的“三位一体”的
“活”数据的两层含义:
1)、数据是“活”的
活数据一定是始终在线且不断更新的,可以随时被使用
2)、数据需要被灵活使用
活数据在不断地被消化、处理,产生增值服务,同时又能产生更多的数据,形成数据回流
活数据的三大重要特征:
1)、全本记录,而非样本抽查
2)、先有数据,后有洞察
3)、数据就是决策
以上三大特征结合在一起,也就形成了反馈闭环的概念。只有活数据,才能让整个反馈闭环顺畅运作。你跑业务的时候自然会产生数据,这些数据会被自动、全部地记录下来,然后经过算法处理直接形成决策,用以指导你的业务,并通过客户反馈不断地优化你的决策。如此一来,整个企业的业务发展就走上了反馈闭环的正向循环,也就是走上了智能商业的发展道路。
如果从“活数据”的角度来考虑商业运营的话,感受便会很不一样。现在有很多人一听到“大数据”这个词,就会觉得和自己没有太大的关系——“我就是个小公司,数据量也不大,你们讲的那一套理念跟我没有任何直接关系”。但是,如果从“活”数据的角度去思考,你会明白数据量的大小只是个相对的概念。如果让数据成为你业务中的自然组成部分,让机器成为你决策中的一个环节,你的商业行为就会走入智能化的快车道。
企业智能化=在线化+自动化
产品提供反馈闭环,数据作为原料,交给算法去处理,三位一体,你的业务就变成了一个智能业务,你的商业有了数据智能这一核心引擎,你就能跑在竞争对手之前。能否做到这些,决定着未来大部分企业的生死,如今国内有很多优秀的企业已经先行一步。
1)、核心业务在线化
2)、业务环节自动化
5、智能商业的特征:向精准升维
新旧商业的区别,在于精准。精准,就是精确和准确,分别对应着网络协同和数据智能。服务想要做到精确和准确,就需要不断地互动,不断地迭代优化,通过数据智能不断加深对用户的理解。未来的社会必然会向服务型转变,而那些无法为用户提供精准服务的企业,则很快会被淘汰。
“精”+“准”是未来商业的核心要求
精确:通过网络协同,实现降维打击
从工业时代到数据时代,无论是基本逻辑还是指导思想都在发生着变化。工业时代要解决供给不足的问题,让大家都能用得起,所以它的核心就是标准化,只有标准化才能进行流水线生产,实现大规模和低成本。由于中国中产阶层的不断扩大,消费需求的日益增加,产能需求进一步扩大,对标准化又提出了更高的要求。这个正向循环的整体逻辑是线性的,以控制为核心。精确的系统一定要能有效控制:一旦失控,整个系统就面临崩溃的局面。
然而进入互联网时代之后,一切都发生了变化。新时代对企业的要求是一切以客户为中心,以C端为中心,C2B模式成为主流。这种模式强调个性化和差异化,追求的是价值而非成本。由于供给过剩,商家必须强调将给客户带来何种额外价值,客户才会愿意为此买单。因此互联网时代强调的是网络和社会化协同,看重的是自组织增长,这是一种生态思路、网络思路和演化思路。
准确:数据智能的背后,是商业逻辑的根本改变
中国在赶超了40年之后,近几年也出现了产能严重过剩的情况,大部分标准化产品的竞争都无比激烈,因为标准化产品的市场已经饱和了。未来竞争的核心,将从满足显性的标准化需求变成挖掘潜在的个性化需求。
如何挖掘潜在需求,才能实现最高效率?
如果让人和一个个用户不断地进行互动,看他们到底想要什么,这是一种成本很高的方法。就像做所谓的定制化服装一样,要人跟人之间发生很多次的反复互动才能达到目的,性价比非常低。如果这种场景想要普遍化,最终还是要靠我们讲到的数据智能。你先要建立起一个有效的产品通道,将商家跟潜在的客户联结起来,再通过各种各样的方法去试探客户的反馈。最终双方动态的匹配形成某个时间节点的最优服务,而这个服务又会随着用户的需求不断演化。
想要完成这个目标,唯一的方法是通过持续的互动进行产品的迭代和优化,光靠人力注定无法完成,背后需要数据智能引擎的支撑。只有机器决策取代人力决策,才能在足够短的时间内快速学习,提升和逼近可能的潜在需求,这样得出的判断才是准确的。用工业时代的思想无法企及准确这一高度,只有用数据时代的思想,人们才能用渐进的方法来快速迭代、试探。其实这种试探是双方的,只有经过多次的摸索、互动,最后才能找到一个当时足够满意的服务。所谓机器智能,就是用最笨的方法做出最聪明的结果,这是第一步。智能化的第二步一定是自动化,就是直接让机器做决策。

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