查看详情>> 很多人很多时候，都喜欢探求事物的真相，很多人包括我自己。 昨天下午，我独自去我家附近的电影院看了一个大片，是周润发、黄晓明等主演的《大上海》。我得承认：在观看影片的那两个来小时里，我活在了一个完全不同的世界里。即使出来后，我仍唏嘘叹息，觉得这部影片真好……。 由此我想到了一个问题：电影明明是假的，但假的东西给我带来的“价值”却是真实的！ 是否可以推而广之，真假，在很多时候其实并不是那么重要？ 比如，假花，仍然可以点缀居所； 比如，假牙，仍然可以方便饮食； …… 但虚情假意呢？为什么总是不被人接受呢？ 其实，世上本不存在虚情假意！ 为什么？ 举个例子说明之：某俊男因为钱的缘故而和某丑女拍拖，后来被女的察觉出来了，丑女觉得俊男的虚情假意让她很受伤害…… 角度一：如果女的没有察觉，相信她还是很幸福的。 角度二：即使察觉了，如果女的能正确看待，其实也没有什么好受伤的，因为这本来就是一种交换，有什么好受伤的？ 总之，真假，真的远远没有人们想像得那么重要。

查看详情>> 营销的本质有三个关键词：需求、支付能力和信任。 问题是，以上三个要素是有弹性且相互作用的。 先说需求。其实，很多人对自己的需求并不清楚，或者说，需求是可以塑造的。 第二是支付能力。这个因素也有一定的弹性，主要取决于满足需求的迫切性。 第三是信任。信任有短期和长期之分，短期叫“忽悠”，长期叫“品牌”。 因此营销有两种，看你的着眼点是做一把还是做长久，但关键因素都在“信任”上。 因此，营销的本质，其实在“信任”要素的经营上！

查看详情>> 我对“营销”的定义是这样的：所谓“营销”，其实是促成卖方手中的产品/服务和买方手中的钱反方向运动的一切手段之和。 手段可以万万千千，但目的只有一个。 13日下午，我在“华企在线商学院”就我自己所开发的《思维模式与领导力》课程对其客户进行了2个小时的在线答疑，第二天，也即14日进行了一整天（6个小时）的课程录制。有一个学员，是专程从香港赶到深圳来听课的，不是说香港到深圳有多远，而是因为此君此时正陪老婆从东北赴香港中转去美国生孩子的。为了来听课，特意把去美国的时间往后推迟了一天，这就很不一样了。 为何？根据我的行为动力学原理：一个人，会去做一件事情，一定是以下三个因素共同决定的——首先是好处。经同此君交流，了解到其对“思维模式”极感兴趣；第二是相信我能讲好。也许是聚成把我包装得不错吧，也许是他头天看了我的在线答疑觉得还行；第三是有能力。这个不成问题，往返交通费用对一个实力雄厚的企业家而言，那根本不是问题。 由以上观之，营销的本质无外乎是以上三点的完美结合—— 找到有意愿（有需求）且有支付能力的人，并使之相信。 如此而已。

查看详情>> 行为领导力是一种以人的行为为主要研究对象的领导科学和艺术。“行为领导力”不等于“领导者的行为”，它所聚焦的是被领导者行为的改变。行为领导力是传统领导力行为领导力聚焦于被领导者行为的改变，主要系统回答和解决三个问题：一是人的行为是如何产生的；二是如何确保行为的有效性；三是有效行为如何才能持续。如下图所示：关于“行为领导力” 行为领导力缘起于“行为驱动绩效”的管理实践，秉承的是“一切改变从行为开始”的理念。作为传统领导力的一种派生和发展，行为领导力坚持和发展了以下主要观点： 1、领导力作为“力”的一种，是有方向的，而这种方向最终是由施力方（领导者）和受力方（被领导者）相互作用的结果决定的。 2、行为领导力本身就是一种行为，而任何行为都是可以学习的，因此，行为领导力也是可以通过学习获得的。 3、领导力不是领导者专属的权力，是任何人都需要的；行为领导力也是如此，特别是对各类组织的管理者而言更是如此。

查看详情>> 岁末年初，尽管各种各样的关键词不断出现在国内国外有关商业、技术趋势预测的文章中， “大数据”却无一例外地受到关注。企业已经在努力学习通过利用大规模采集及分析数据来制定战略，这有力地体现出大数据的巨大潜力。大数据的采集及分析正在迅速成为企业获取差异化竞争优势的新争夺领域。Amazon.com、谷歌和Netflix等公司在这方面表现抢眼，其他公司则紧追不舍。事实上，近几个月来，制药、零售、电信、保险等各行业都在大数据战略上锐意进取。它们的大手笔表明业界正在针对大数据制定全新战略，对CEO等高管们而言，面临着阻挠大数据举措的挑战。根据相关经验，我们总结出四大原则，希望对企业高管捕捉大数据发展潜力有所帮助。 1. 测算的机会和挑战 企业高管如果能够意识到应对行业盈利挑战的迫切性时，往往就能促成其大数据战略。以AstraZeneca公司为例，企业高管看到了现实数据的威力，比如医药费包销的数据，让制药公司的客户能够评估药品的有效程度 (参阅副文“AstraZeneca的“大数据”合作)。 在我们研究过的一个零售商案例中，大数据是夺取市场份额的艰难一役。该公司战略一向侧重于应对竞争对手的重大挑战，但一种来自网络的竞争威胁正在侵蚀公司的收入及利润。这种威胁的核心来自于竞争对手有能力收集和分析消费心理，且能够为数百万客户提供建议，而这种能力让该零售商的销售能力大打折扣。与此同时，该竞争对手正在形成一种平台，供应商可在这个平台上利用行业汇总的公开价格数据销售多余库存，以此帮助供应商确定折扣幅度。为此，该零售商董事会希望知道是否也可以利用自身的信息资源应对这些挑战。 数据带来的挑战及机会可能会更加微妙。例如，欧洲某电信商采用创新产品绑定的手段提高了市场份额后，大数据分析就被视作公司振兴的里程碑。该公司高管相信，如果能精确找到通过销售带动效益的点，并通过研究消费者行为发现哪些因素决定了其品牌或产品取舍，就可以形成公司新的优势。这就需要有能力解读两种大规模且不断增长的信息：网络搜寻数据和实时信息，即消费者在社交工具和其他网络渠道上分享的关于该公司产品和服务的评价。 2. 确定大数据源头及差距 制定大数据战略，当然需要研究企业究竟需要哪些类型的信息及需要哪些能力。在现阶段，企业高管应彻底评估所有相关的内外部数据。审计人员还应考虑分析型人才的可获得性以及可能有助于填补不足的潜在合作关系。这类审计不仅能真实认识企业能力和需求，而且会激发灵感—例如，某高管发现了隐藏在某些业务部门的“数据宝石”，或认识到通过正确合作创造价值的重要意义。 零售商的审计侧重于公司内部数据，它们往往还有未被完全开发的利用价值。这类数据包括产品返回率、许可证及客户投诉，是涵盖客户消费习惯及偏好的宝贵信息。该审计还发现了一处阻碍因素：没有与客户身份认证数据相结合的数据，或是标准化后足以供公司内外部共享的数据。因此，该类信息很少被用于营销分析，也不可能支持销售代表与客户互动，或是供应链高管服务于供应商。所幸的是，审计发现有一个团队可以帮助解决这些问题：内部数据分析员，该团队的独立工作尚未得到充分利用。 就欧洲电信商而言，问题集中在如何利用消费者对公司及其产品的网上讨论信息，包括数百万相关微博发帖、社交媒体互动、搜索关键词、品牌直接比较，以及张贴在网站上的客户反馈。该电信公司的CEO认识到这一工作的重要性，并发现公司缺乏数量经济学及分析技术，于是聘任了具备相关资质的外部分析师领导组建了一个“集思广益”团队。 3. 就战略选择达成共识 一旦发现了可资利用的机会及资源，很多企业就会立即进入实施规划阶段，但这是错误的。数据战略与企业整体战略密不可分，在确定所需资源投入时需要精心规划才能取得预期效果。这需要一线人员能够使用高级数据分析工具，或者需要收集数据和招聘分析人才，以获得先发优势。 同样重要的是，需要在确定竞争战略优先度的背景下考察大数据。CEO在密切关注应如何推动公司销售及营销职能的数据导向化时，发现有必要以关键数据供应商取代内部战略领导人，并投入巨资培养分析人才。 在将大数据剔除出公司战略重点清单之前，先问问自己是否深入思考过这一长期战略的潜在价值，是否想过在自己踟蹰不前时，竞争对手在干什么。 就上述零售商而言，高管认为大数据战略的目标应该是创建一张信息网，提供整个公司数据共享及分析工作的范围。然而，他并没有在全公司内推广该举措，因为零售商的企业文化通常是倡导业务单元层面的创新。因此，他聘请一名技术与商业高管实施了一项跨越多个关键业务部门的研究，由此启动了80个潜在的大数据项目，然后按照净现值为每个项目排序，并与公司战略目标一一对照。 该零售商的第一个项目是整改其过度分散化的客户关系管理(CRM)系统，创建一套统一的数据源，供企业高管以多种方式使用。以某试点项目为例，该公司通过由销售人员使用平板设备，来更容易地获得库存数据、客户资料及产品信息，以帮助其扩大销售。第二项举措是利用互联网运营商创建虚拟第三方网站店面。该举措通过算法、调查市场价格和预先设定的折扣，与零售商和供应商的库存系统进行连接，从而有效对抗了竞争对手的第三方销售战略，并增加了销售及供应商佣金。 在电信商的案例中，组建了跨职能部门的高管委员会，负责监督这支分析小组，并确保其与公司战略相匹配。该委员会要求该分析小组侧重解决两方面的问题：“用户在决定购买时，我们的产品竞争力在其心目中如何?”;“哪些因素直接影响购买?与用户沟通时，我们怎么定位这些因素?” 该分析小组随即创建了针对性的“数据混搭”，用以快速分析可采取哪些应对行动，如体育和其他黄金档电视节目是决定购买的重要差异性因素。如果公司弱化语音电话营销，客户就更倾向于购买“三合一”服务(电视、高速互联网、语音电话)。这与传统市场调研访谈中反映出来的消费者倾向相反。此外，对企业高管而言，分析表明有必要采取更大规模的战略举措(并提供了详细的量化指标)：将移动电话作为第四类服务，形成“四合一”产品向消费者推出。 4. 了解对组织的影响 大数据对CEO的意义是什么呢? 由于通过大数据获得竞争优势的手段仍在不断丰富中，有些企业的CEO开始认为大数据项目应由公司IT或营销部门单独负责，因为这些职能部门往往负责数据的收集、分析及应用。 这种做法并不妥当。根据我们的经验，大数据项目需要管理层协调一致的关注才能成功。要提高成功率，CEO应促使自己及所在的高管团队回答以下问题： 大数据需获得何种预期效益? 机遇可以来自改善核心业务运营，也可以来自同一行业内部创建的新业务线。例如保险公司目前就可利用大数据提高承保水平，而长期而言，可为以前无法盈利的客户服务业务改进其效益水平，甚至最终形成全新的风险业务。在每个阶段目标都很明确的企业，将最终获得竞争优势。 我的公司如何储备人才? 到2018年，仅美国就将面临19万名熟练技术工人的缺口，还需要150万名管理及分析人员解读大数据并根据研究结果决策。为此，企业CEO应思考眼下就着手招聘人员，用于启动大数据战略举措。 我如何获得内部支持? 大数据战略举措要有效实施，必须跨越部门界限——但这往往会造成内部摩擦。员工一旦被要求用全新的方式工作时，必然产生矛盾。只有信念坚定的管理团队才能消除各种反对声音。 如何扩大规模? 无论是规划单项的重大举措，还是多个小规模举措，高管团队都应积极规划，充分利用此后形成的效益机会，应密切注意从试点快速过渡到实施模式所需的资源(技术及其他资源)。 例如，某保险公司一名高级领导观察到，客户行为中很多高度细节化的数据可更精确地为风险估价，并有助于提高市场份额。但这也会妨碍采取行动：销售代理奖金与效益挂钩，市场份额扩大可能以利润率缩水为代价，所以销售代理担心数据战略会影响其奖金。 与之类似，欧洲电信商发现，导致公司在社交媒体及微博网站上口碑较差的两大因素，分别是网络中断和遭遇不实产品或网络广告欺骗的用户反馈。但营销部和网络部互相推诿、指责，不愿合作解决问题。只有高管层强力介入才能迫使两部门彼此信任，有针对性地调整营销信息，更好地推广新产品以及进行网络升级，从而利用好客户数据。 ——分享来至《商学院》Jacques Bughin John 文