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出版者:

作者:小阿瑟 A.汤普森

出品人:

页数:462

译者:

出版时间:2012-4

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787111378532

丛书系列:

图书标签:

• 战略管理
• consulting
• 美国
• 管理学
• 企业管理
• 战略管理
• 企业战略
• 竞争优势
• 战略规划
• 管理学
• 商业模式
• 行业分析
• SWOT分析
• 波特五力
• 战略领导力

探寻数字时代的商业脉络：《智能运营与持续增长》 图书简介 在当今瞬息万变的商业环境中，传统的运营模式正面临前所未有的挑战。技术迭代的速度，消费者需求的快速演变，以及全球供应链的复杂性，都要求企业必须实现从“反应式”管理向“预测式”和“主动式”运营的深刻转型。《智能运营与持续增长》正是这样一本深度剖析企业如何在数字化浪潮中重塑其核心竞争力的权威指南。它聚焦于如何利用先进的数据科学、人工智能（AI）、物联网（IoT）和自动化技术，构建一个自适应、高效率、以客户为中心的现代运营体系。 本书并非停留在理论概念的阐述，而是深入到企业运营的各个关键领域，提供了一套可操作、可落地的框架和方法论，帮助中高层管理者、运营总监、技术负责人以及战略规划师有效地驾驭复杂性，实现可持续的业绩突破。 第一部分：重塑运营基石——数字化转型的战略蓝图 本部分首先为读者构建了理解“智能运营”的宏观视角。我们探讨了数字化转型不再是单一部门的技术升级，而是涉及组织文化、流程再造和价值链重构的系统工程。 第一章：运营范式的转移与挑战 我们详细分析了驱动当前运营变革的核心驱动力：个性化需求的爆炸式增长、供应链的脆弱性凸显，以及对实时决策能力的渴求。传统的基于历史数据的、滞后的决策模式已无法适应“超敏捷”的市场节奏。本章引入了“数字孪生（Digital Twin）”在运营规划中的概念，展示了如何通过构建企业运营的虚拟模型来进行无风险的压力测试和情景模拟。 第二章：数据驱动的决策核心：从数据湖到行动洞察 数据是智能运营的血液。本书将重点阐述如何打破数据孤岛，构建统一的、高质量的企业级数据平台。我们深入剖析了大数据架构的选择（如Lambda或Kappa架构），以及如何运用因果推断（Causal Inference）而非仅仅是相关性分析，来精确识别运营瓶颈和增长机会。对于运营指标体系，本书强调从传统的KPI转向OER（运营效率与弹性）指标体系，平衡效率与风险抵御能力。 第三章：敏捷组织与流程的自动化（RPA与超自动化） 智能运营要求组织结构与流程的同步进化。我们分析了“精益（Lean）”与“敏捷（Agile）”方法论在企业级运营流程中融合的最佳实践。同时，本书详尽介绍了机器人流程自动化（RPA）的部署策略，并将其升级至超自动化层面，即结合AI、机器学习和业务流程管理（BPM）工具，实现端到端流程的自主优化和执行。这包括财务对账、订单处理、以及复杂异常请求的自动化解决。 第二部分：前沿技术在核心运营领域的深度应用 本部分是本书的核心价值所在，它将抽象的技术概念转化为具体的业务解决方案，涵盖了从研发到交付的完整运营生命周期。 第四章：智能供应链与弹性物流网络 全球供应链的断裂教训促使企业追求“韧性”（Resilience）而非仅仅是“效率”。本章聚焦于预测性维护（Predictive Maintenance）在生产环节的应用，以及如何利用区块链技术提升供应链的透明度和可追溯性。更重要的是，本书提出了“多中心化”的供应链网络设计模型，利用强化学习算法优化库存的动态分配，以应对突发需求波动和地缘政治风险。 第五章：以客户为中心的AI赋能：个性化与服务体验 在服务运营中，智能化的核心在于深度理解和即时响应客户需求。我们探讨了自然语言处理（NLP）在客服中心的应用，如何实现对非结构化反馈（如社交媒体评论、邮件）的实时情绪分析和优先级排序。本书还详细介绍了推荐系统在运营层面的深化应用，例如基于实时行为数据的动态定价和定制化服务包的推荐，从而最大化客户终身价值（CLV）。 第六章：研发与产品迭代的DevOps与MLOps实践 产品和服务的快速迭代是保持竞争力的关键。本书详细介绍了DevOps的成熟度模型，并将其扩展至MLOps（机器学习运维）领域。这确保了AI模型在上线后能够持续监控性能漂移、自动再训练，并将最新的算法洞察迅速反馈到产品设计周期中，形成高速反馈闭环。 第三部分：绩效衡量、风险控制与文化塑造 高效的智能运营体系必须辅以恰当的治理结构和前瞻性的风险管理。 第七章：弹性的风险管理框架与合规性科技（RegTech） 智能系统带来了新的风险，如算法偏见、数据安全漏洞和系统级故障。本章构建了一个“动态风险地图”，它能实时追踪运营中断的可能性。我们探讨了如何运用RegTech解决方案，将合规性要求嵌入到自动化流程的校验点中，实现“内嵌式”的合规，而非事后的审计。 第八章：衡量智能运营的ROI与价值实现 如何量化投资于复杂技术（如AI平台、数据湖）的真实回报？本书提供了一套多层次的ROI评估模型，区分了短期效率提升（如成本削减）和长期战略价值（如市场反应速度和创新能力增强）。重点分析了“运营杠杆率”在自动化程度提高后的变化。 第九章：驱动变革：人才、领导力与文化重塑 最终，技术的成功落地取决于人。本章深入探讨了在智能运营时代，管理者需要培养哪些“组合技能”——既要懂业务，又要具备数据素养和系统思维。我们提供了跨职能团队的协作模型，以及如何建立一种鼓励实验、容忍“快速失败”并持续学习的组织文化，确保技术投资转化为持久的竞争优势。 《智能运营与持续增长》是为寻求在数字时代实现卓越绩效的企业领导者和实践者量身打造的工具箱，它提供的不仅是技术路线图，更是驱动组织实现持续、可预测、高价值增长的运营哲学。

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每天40页的进度读完，case study

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每天40页的进度读完，case study

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17年那版，从周长辉老师课上讲的来看，我觉得purpose、choice很重要，但是执行战略的全价值链体系管理更重要，它决定了愿景目标是否能持续地成为行动落实。

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17年那版，从周长辉老师课上讲的来看，我觉得purpose、choice很重要，但是执行战略的全价值链体系管理更重要，它决定了愿景目标是否能持续地成为行动落实。

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17年那版，从周长辉老师课上讲的来看，我觉得purpose、choice很重要，但是执行战略的全价值链体系管理更重要，它决定了愿景目标是否能持续地成为行动落实。