ミン・ゾンの作品一覧 「ミン・ゾン」の「アリババ 世界最強のスマートビジネス」ほか、ユーザーレビューをお届けします! 作者をフォローする フォローすると、この作者の新刊が配信された際に、お知らせします。
作品一覧 1~1件目 / 1件<<<1・・・・・・・・・>>> 新着順 新着順 人気順 評価高い順 価格安い順 価格高い順 アリババ 世界最強のスマートビジネス 3.8 ビジネス・経済 / 経営・企業 1巻1,900円 (税込) ジャック・マーの右腕、アリババ前最高戦略責任者が執筆! 中国の巨大IT企業、その想像を絶するビジネス戦略がすべて明かされる。 「われわれは中国版アマゾンではない」 「データ」と「ネットワーク」を融合させたアリババ式「隠陽ビジネスモデル」こそがこれからの世界標準となる。 ◆目次より ・なぜ中国は金融テクノロジーで米国を抜き去れたか ・「奇跡が起きた」--人類最大のショッピングデー「独身の日」を支える舞台裏 ・アマゾンは「データ」は強いが、「ネットワーク」が弱い ・意思決定も自動化される ・C2B(カスタマー・トゥ・ビジネス)へ ・あなたの企業は「線」か「面」か「点」か ・アリババは組織自体が「機械学習」する ・クリエイティビティを生むマネジメント革命とは ・アリババでは、上司が年に5回も変わる ・これからの時代、個人と企業が生き残るための教訓 ◆ジャック・マー序文 「本書は、読者のみなさんが新たなデジタルエコノミーに足を踏み入れる上で、貴重な手引きになるだろう」 ◆米国からも賞賛 グーグル前会長 エリック・シュミット推薦。ペイパル創業者 ピーター・ティール推薦 原書は、米国名門版元ハーバード・ビジネス・レビューより英語にて刊行 ◆日本語版スペシャル・エディション(著者最新インタビュー収録) ・GAFAはアリババのライバルか ・金融分野でアマゾンとの対決はあるか ・AI都市、AI政府は始まっている ・日本企業がIT戦略で成功する方法 ほか 試し読み フォロー 1~1件目 / 1件<<<1・・・・・・・・・>>> ミン・ゾンの詳細検索へ
ユーザーレビュー 一覧 >> アリババ 世界最強のスマートビジネス ビジネス・経済 / 経営・企業 3.8 (9) カート 試し読み Posted by ブクログ アリババについて知ることはできるのはもちろん、 そのような仕組みを作るまでの流れを俯瞰的に説明してくれている。 著者がアリババのかたであるものの、いい意味で一歩引いた視線で語られている印象。 0 2022年11月23日 アリババ 世界最強のスマートビジネス ビジネス・経済 / 経営・企業 3.8 (9) カート 試し読み Posted by ブクログ アリババがやってることを具体的に書いてる数少ない本。どうでもいい経営哲学(成功した会社の経営哲学は、どうせ後付で褒められる)とかにページが割かれてないのは素晴らしいし、Ruhnnみたいな「ネットライブコマースを支える周辺企業」みたいなのまでちゃんと書いてあるのはこの本ぐらいでは。 惜しむらくは、出てくる企業名や人名が縦書きのカタカナばかりで、ビッグE、ルーハンなどのみ。张大奕, Ruhnn, 如涵みたいに英語と中国語の両方書いてあるとあとでググれるんだけどなぁ、、、 0 2020年04月02日 アリババ 世界最強のスマートビジネス ビジネス・経済 / 経営・企業 3.8 (9) カート 試し読み Posted by ブクログ アリババの成功の秘訣は、ネットワーク・コーディネーションとデータ・インテリジェンスの組合せ。 以上。 といいたいところですが、さらにいえば、オンライン市場もオフライン市場も未成熟だった中国、は、アリババの成功にとって、大きな条件だったように思います。 そう考えると、日本で、アリババのような成功をするのは難しいかと。 もし、同じような成功を狙うならば、インド、アフリカ、南米あたりがよいと思われます。 0 2020年12月04日 アリババ 世界最強のスマートビジネス ビジネス・経済 / 経営・企業 3.8 (9) カート 試し読み Posted by ブクログ ネットワークこコーディネーションとデータインテリジェンス、フィードバックグループが非常に重要。 アリババでの実践により得た、戦略。 ただ、ここまで自由にできたのは中国というまだ未熟な市場があったから。 とはいえ、この考え方は今の時代では必須で、それをどうやってローカライズして実践していくかが重要と考える。 0 2020年07月12日 アリババ 世界最強のスマートビジネス ビジネス・経済 / 経営・企業 3.8 (9) カート 試し読み Posted by ブクログ アリババのスマートビジネスを支える2つの要素の解説 ネットワーク・コーディネーション データインテリジェンス また、エコシステムにおける面、線、点の戦略分類も興味深く感じました。 本書にあるようなデータを武器に学習し、成長し続けられる仕組みを持つことが次世代に生き残る組織の要件になるのかもしれません。 0 2020年01月14日