- 给这本书评了5.0重新定义卓越,永远保持Day One
当我们在谈论卓越时,我们在谈论什么;到底何为卓越、如何才能成就卓越;卓越的标准样本是什么样的,如何才能一步一步走向卓越;带着这些问题来品读本书,会得到颠覆原有认知的答案,需要强调的是,这本书没有采用博人眼球的标题党式的写作手法,而是从 “业务模式 — 人才招募 — 数据支撑 — 创新引擎 — 决策机制 — 组织文化” 六大模块来解构亚马逊,所以无论你是职场人士、创业者还是企业家,用心读的话都会从中获得思维启示。 作为国内互联网公司的导师般的存在,亚马逊的做事逻辑已经深化到互联网领域的各个角落,阿里、京东、美团、贝壳、字节、拼多多,这些获得市场认可的本土公司从各个维度上效仿了亚马逊,从目前的结果上看,他们都取得了阶段性的成果。这从侧面验证了其理念的普适性。 作为一本介绍亚马逊发展历程的基础读物,这里只是起点,它为你开启了了解卓越公司的一扇门,若想深入研究,则需要通过不同的信道进行更多维度的透彻分析,而实践这一过程便是在践行长期主义。
转发转发同时评论快速转发评论49分享「微信」扫码分享给这本书评了5.0人生永远都是第一天。亚马逊管理体系最重要的精妙之处,就是 “契合”(FIT),与创始人的创业初心,与企业的使命、愿景及发展战略,与核心团队的性格、禀赋及价值观都高度匹配。人生永远都是第一天。这是关乎亚马逊生死存亡的大事。他说:“第二天是停滞不前,接着就会被边缘化,跟着会陷入衰退,令人极为痛苦的衰退,最终就会灭亡。这就是为什么我们必须永远都是第一天。” 因为只要有第二天,就会有第三天,企业就会沿着熵增的方向,走上一条万劫不复的不归路 “创新”“好奇心” 是贝佐斯创立亚马逊至今一直强调的观点,被用在经营和管理亚马逊的方方面面,后来发展成 14 条 “领导力原则”,公布在亚马逊官网。其次,每个模块都是整体系统的重要组成部分,而且每个模块之间有着密不可分的相关关系。分别是:业务模式:痴迷客户,拓展边界(模块 1)人才招募:极高标准,持续提升(模块 2)数据支撑:聚焦于因,智能管理(模块 3)创新引擎:颠覆开拓,发明创造(模块 4)决策机制:既要质量,更要速度(模块 5)组织文化:坚决反熵,始终创业(模块 6)
2转发同时评论快速转发评论45分享「微信」扫码分享给这本书评了5.0补决策速度和决策质量我们一生要做很多决策,我们当下的现状也是由以往的决策决定的,决策是我们生命中的重要组成部分,在做决策时有两个变量是我们需要关注的,那就是 “决策速度” 和 “决策质量”,决策速度决定了我们是否能抢到先机,决策质量决定了成果如何,与这两个变量相关的核心要素是什么呢?我觉得是我们掌握的信息,也就是我们获取信息的能力。“企业数字化转型” 已经被提及到很多次了,数字化能把信息转化为有用的数据并且给我们提供参考,这样我们就可以提升我们的决策速度和决策质量了。决策速度与信息的全面性和完整度有关,信息越完整,决策速度自然就可以越快,因为决策路径上需要的信息都已掌握,自然可以更快速地去决策。决策质量则与信息的质量和细致性有关,信息越细致,就越容易让决策质量更高。一个高质量的决策一定是依托于信息质量的。因此,在当下这样一个时代,我们人人都需要数字化,需要有好的决策参考依据,通过数字化系统对信息的筛选和加工,可以让我们的决策可以更高效,同时也可以提升决策的质量。希望大家都能建立自己的数字化体系,让自己的决策快速又高效。
转发转发同时评论快速转发15分享「微信」扫码分享给这本书评了5.0贝佐斯的数字帝国,管理体系如何契合?#管中窥豹读书计划第 428 本 #《贝佐斯的数字帝国》📕亚马逊管理体系最重要的精妙之处,就是 “契合”(FIT),与创始人的创业初心,与企业的使命、愿景及发展战略,与核心团队的性格、禀赋及价值观都高度匹配。如果你要推动组织变革,先得建立思想上的共识,才能实现行为上的改变。你不妨组织大家集体学习、集体研讨,在充分认知的基础上推动理念转变,再推动实验试点。📕亚马逊在构建其业务模式时,始终聚焦核心,坚持痴迷客户、为客户创造、长线思维、投资未来,不断探索全新模式,不断拓展业务边界。贝佐斯经常提醒大家:客户是亚马逊最宝贵的资产;对客户,要永远保持敬畏;亚马逊不仅要满足客户不断提升的要求,还要为客户发明创造,给客户带来惊喜;一切都要看长远,衡量亚马逊成功与否的根本标准是,能否为股东创造长期价值;投资未来比当期盈利更重要。📕数字时代,企业要对数据有全新的认识,因为数据已成为新的核心资产。亚马逊不仅致力于打造跨部门、跨层级、端到端的数据指标体系,还对每个数据指标提出了非常严苛的要求,即必须做到以下五点:极为细致、极为全面、聚焦于因、实时追踪、核实求证。📕数字时代,决策必须既好又快,重点在 “快”。关键决策一旦慢了,市场窗口一旦错过,即便处于领军地位的头部企业,也会错过整整一个时代,甚至是一次错过,次次错过。在决策机制方面,亚马逊在重视决策质量的同时,更强调决策速度,不仅做到了既快又好,而且形成了一套明确具体的决策原则和方法。📕亚马逊的所有业务拓展,都是围绕客户展开的。亚马逊通过充分应用数字技术,大力投资建设数字时代的基础设施及平台生态,精心选择市场规模潜力巨大且客户体验亟待提升或重塑的领域,与合作伙伴一起,为客户创造端到端的、个性化的、优势显著乃至前所未有的极致体验,在持续让客户满意、不断给客户惊喜的过程中,不断建立并强化与客户的长期信任关系。亚马逊始终坚持的底层逻辑,概括就是四个关键词:痴迷客户、为客户创造、长线思维、投资未来。
转发转发同时评论快速转发评论4分享「微信」扫码分享给这本书评了5.0组织驱动规模增长这本书就是介绍亚马逊战略飞轮如何运转的:1. 业务以用户为中心,不以老板为中心,不以对手为中心,不以股价为中心。2. 极高标准招募人才,要求创新实干,内心强大,有主人翁精神。在识人用人方面,持续提升,投入大量精力。3. 凡事要有数据支撑,打造强大的数据标签体系和智能管理工具。4. 打造创新引擎,颠覆开拓,发明创造,不仅要取得自身业务的快速增长,还要创造规模巨大的全新市场。5. 决策机制:既要质量,更要速度。授权一线,精准决策。6. 强大组织支撑:坚决反熵,始终创业。无论公司发展多快、规模多大、实力多强、市值多高,都要像创业第一天一样,快速灵活、持续迭代。亚马逊战略飞轮,小到个体,大到公司组织,都值得学习,而打造属于你的那个尤为重要。
转发转发同时评论快速转发评论3分享「微信」扫码分享给这本书评了5.0永远第一天的亚马逊这是一本近期难得看到的好书,与往常动辄大部头的传记类的相比,这本书提纲挈领地揭示了贝佐斯领导下的亚马逊的成功之石。我觉得对管理者尤其有用,而且难得具有操作性。有几点我印象特别深刻:一、文章将亚马逊的管理体系精炼成金字塔式的 6 大点:业务逻辑:痴迷客户、拓展边界;人才招募:达到极高标准,持续提升;数据支撑:聚焦于因,智能管理;创新引擎:颠覆开拓,发明创造;决策机制:既要质量,更要速度;组织文化:坚决反熵,始终创业。可以说非常精到。二、这本书可以一个小时看完,也可以看一天,也可以看一周。他的总分结构很容易让我抓住重点。我觉得值得每个人用一个小时快速浏览一遍,然后让我们简单梳理下内容,打印出来贴到桌子上。三、文章有几句让我感受很深的金句:1、“痴迷客户、为客户创造、长线思维、投资未来”。—— 对客户为中心不是空的,大多数企业是以老板为中心、以对手为中心的。2、“投资未来,比当期盈利更重要”。—— 对我所在的互联网云计算行业来说,大部分的云计算厂商目前都是亏损的,但是要看为什么亏损,是基础产品亏损的,还是因为大量为未来投入而造成的亏损 3、“你的人就是你的企业”、“要招实干家、主人翁、内心强大的正确的人”。—— 特别是 “主人翁” 这个定位我觉得特别准确,这应该是最高标准了,也是每个企业极度呼唤的人。4、“想要好的结果,只看结果没有用,只有追到每个因,解决好每个因的问题,最好的结果才能好”—— 管理者经常犯的大忌。,我自己也正在犯这样的错误。一切为了结果固然没有错,但是我们要为结果找到长成结果的因,并关注过程,才能得到你想要的结果,放在团队建设上,不能只给团队定目标,更要帮助团队梳理出过程和方法,才能得到我们想要的结果。5、“拒绝 PPT ,所有的方案要写成新闻稿(记叙文)” —— 这是我本书的最大收获,自己也是很有体会,只有写下文档的方案,才会深度思考,条目式的要点的罗列,往往思考的深度不足。这的确是亚马逊的独门绝技。
转发转发同时评论快速转发评论1分享「微信」扫码分享给这本书评了5.0对于工作的启发痴迷客户,不断提升客户体验这一点让我特别有启发,做了十几年的市场,在目前大数据风起云涌,传统的基于客户需求的推广越来越有瓶颈,在如何更好提升自己,更好助力品牌销量不断提升的方向上,感觉有很多可行的方向,例如数字化,例如推广方式的创新等,十字路口上反而有点困惑,不知道下一步聚焦的方向到底什么更合适了书中提到的痴迷客户看似平常,但确实给我带来了很大的启发,回归本质,不断创造和满足消费者需求看似简单,确实是一条无尽的提升之路,也是市场的本质此外,书中提到的好几个例子还是深有感触,比如项目全职全程负责到底的建议,确实经历了反面例子,个人感觉书中的很多东西都是真知灼见,但很多如果不去经历未必能深入体会看似普通的这些建议和总结,我对于其中的某些点就是无感的,但是被其中的痴迷客户,数字化对于决策的作用,对于大型创新项目落地深深戳中,或许以偏概全了一些总体来说,五星好评,让我下一步的探索提升方向更确信了
转发转发同时评论快速转发评论赞分享「微信」扫码分享给这本书评了4.0数据支撑:聚焦于因,智能管理给本书打 4 星,只要是【数据支撑:聚焦于因,智能管理】这一章节内容还是很值得一看的。很多企业都在提数字化、或者数治化、或者数智化,但其实没有对数据提出非常具体的要求。文中总结的 AWS 的数据指标要求就非常好【极为细致、极为全面、聚焦于因、实时追踪】,能落地有价值,只是对 IT 技术提出了很高的要求以及需要巨大的投资。如果所在企业正在做这方面的规划,可以好好看一看这一章。当然我是因为看了很多和 AWS 有关的书,也和 AWS 做过交流,所以其他章节就是一带而过。
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