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出版者:第1版 (2007年9月1日)

作者:阿里巴巴(中国)网络技术有限公司

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2007-9

价格:27.0

装帧:平装

isbn号码:9787302159032

丛书系列:

图书标签:

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《全球数字化转型：商业模式创新与实践指南》 图书简介 在信息技术以前所未有的速度重塑全球经济格局的今天，数字化转型不再是一个可选项，而是企业生存与发展的核心驱动力。本书并非针对某一特定平台或认证的教程，而是着眼于宏观的、跨行业的数字化战略布局与深度业务重构。它提供了一套全面的框架，用以理解和实施从底层技术架构到顶层商业模式的全面革新。 第一部分：数字化时代的战略重构与思维范式转换 本部分深入剖析了数字经济的核心特征——连接性、数据驱动性、敏捷性与生态系统化。我们首先探讨了从“线性思维”向“网络化思维”的转变，这是企业高层管理者必须首先完成的思维升级。 范式转移：从产品中心到客户旅程： 详细分析了在新环境下，企业如何从传统的“产品导向”转变为“客户旅程编排者”。我们将聚焦于全渠道体验的无缝整合，以及如何利用实时数据洞察来预测和满足客户的潜在需求，而非仅仅响应已知需求。内容涵盖了用户体验（UX）设计在商业战略中的核心地位，以及如何构建以“触点”为中心的运营体系。 价值网络与生态系统构建： 传统竞争的概念正在被“共生”与“合作”所取代。本书将阐述如何识别、吸引并管理复杂的业务生态系统。我们将分析开放式创新（Open Innovation）的实践案例，讲解平台经济的内在逻辑，以及企业如何从价值链中的一环转变为连接多个价值流的关键节点。重点讨论了合作伙伴关系管理（PRM）在数字化转型中的新角色。 组织敏捷性与组织结构再造： 快速迭代是数字企业的生命线。本章将深入探讨如何打破传统部门壁垒，建立跨职能的敏捷团队（Squads & Tribes）。我们将详细介绍DevOps文化的深层含义，不仅是技术流程的自动化，更是组织文化、激励机制与决策流程的全面重构，以适应市场瞬息万变的需求。 第二部分：数据驱动决策与智能技术栈的整合应用 本部分关注支撑数字化转型的核心技术资产——数据与人工智能。本书旨在帮助读者理解这些技术如何从辅助工具演变为战略资产。 数据治理与数据资产化： 纯粹的数据量不再是衡量价值的标准，数据的质量、关联性和可信度才是关键。我们将构建一套完整的数据治理框架，涵盖数据标准制定、元数据管理、隐私合规（如GDPR、CCPA等国际标准）以及数据安全策略。同时，探讨如何将原始数据转化为可交易、可预测的“数据资产”。 人工智能与机器学习的业务渗透： 摒弃对AI的过度神化，本书聚焦于AI在提升运营效率和创造新收入流中的实际应用。内容包括预测性维护、需求预测的复杂模型构建、个性化推荐引擎的工程实现，以及自然语言处理（NLP）在客户服务自动化和知识管理中的落地实践。重点剖析了“小数据”场景下如何利用迁移学习（Transfer Learning）快速部署AI能力。 云计算、边缘计算与基础设施的弹性部署： 探讨企业级云战略的制定，包括多云/混合云环境下的成本优化、安全策略部署和工作负载迁移的最佳实践。我们将深入分析边缘计算（Edge Computing）如何解决物联网（IoT）时代的数据延迟问题，以及如何利用容器化技术（如Kubernetes）实现应用层面的弹性伸缩，确保业务连续性。 第三部分：数字化商业模式创新与盈利模式重塑 本部分是全书的落脚点，重点在于如何利用前沿技术和组织变革，创造出全新的、可持续的收入来源。 服务化转型（XaaS）： 详细解析了从销售产品到提供服务的商业模式转变。无论是软件即服务（SaaS）、基础设施即服务（IaaS），还是更前沿的“洞察即服务”（Insight as a Service），本书提供了评估转型可行性、设计订阅定价模型以及管理服务水平协议（SLA）的实用工具。 平台业务的“飞轮效应”构建： 深入剖析了双边或多边市场的启动策略。如何解决“鸡与蛋”问题，如何设计激励机制以促进网络效应，以及如何利用数据反哺平台以提升用户粘性。本章包含了对关键平台指标（如转化率、留存率和补贴策略）的量化分析方法。 新兴技术的商业伦理与可持续发展（ESG）： 数字化转型并非没有风险。本章探讨了企业在利用AI和大数据时必须面对的伦理困境，如算法偏见、数据滥用。同时，强调了数字化技术在推动环境、社会和治理（ESG）目标实现中的积极作用，如何通过技术实现供应链透明化和碳足迹优化。 目标读者 本书面向寻求系统化理解和实施企业级数字化转型的企业高层管理者（CEO、COO、CIO）、业务线负责人、战略规划师，以及希望将技术知识转化为商业战略成果的资深技术架构师和产品负责人。它为读者提供的是一把理解复杂商业环境、构建未来企业竞争力的钥匙，而非针对单一认证考试的应试指南。通过本书的学习，读者将能够从战略高度审视企业的数字化未来，并制定出切实可行的变革蓝图。

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这本书的封面设计，说实话，初看之下并没有给我带来太多惊喜，那种蓝白相间的色调，配上醒目但略显传统的字体，让人感觉它更像是一本官方出品的“教材”，而非能激发阅读热情的商业读物。我原本是希望找到一本能够深入剖析当前电商生态中那些令人眼花缭乱的新兴玩法，比如直播带货背后的算法逻辑，或是社区团购如何利用社交裂变实现快速扩张的实战案例。然而，翻开目录，我发现内容似乎将重点放在了平台规则的细致解读上，比如如何优化商品标题的关键词权重，不同类目下的基础运营流程，以及那些需要严格遵守的合规性要求。这种侧重于“如何不出错”而非“如何快速成功”的基调，让我对这本书的实用价值产生了疑问。我更倾向于那些充满“野路子”和“颠覆性思维”的分享，毕竟在瞬息万变的电商战场上，墨守成规往往意味着落后。期待这本书能用更生动的语言，将那些枯燥的规则讲解出背后的商业逻辑，否则，这些内容很容易被官方帮助文档所取代，而不需要一本厚厚的实体书来承载。

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我是在一次跳槽准备期购入的这本书，当时的心态是希望快速补齐我对“中级”层级所应掌握的知识体系，尤其是那些在招聘JD（职位描述）中频繁出现的术语，比如精细化会员管理、数据埋点的重要性，以及如何构建AARRR模型在电商场景下的具体应用。然而，阅读体验颇为碎片化，作者似乎试图将所有相关的知识点都塞进有限的篇幅内，导致许多关键概念的阐述都停留在“是什么”的层面，而“为什么”和“怎么做”的深度挖掘明显不足。例如，当提到“用户生命周期价值（LTV）”的计算时，书中给出的公式相对标准，但对于如何根据不同客单价、复购周期和营销成本去动态调整LTV的权重，却是笔墨甚少。我更希望看到的是，作者能结合实际的项目经验，分享几段具体的“踩坑”与“优化”的曲线图，用数据说话，证明某种策略在特定市场环境下的有效性。目前看来，这本书更像是一本知识点的罗列清单，而非一本能够指导实战的“兵法”。

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从一个追求效率的学习者的角度来看，这本书的学习曲线设计似乎存在一些问题。它似乎默认读者已经具备了基础的电商概念，直接切入了“中级”的技术操作层面，但这对于那些自学成才、缺乏系统性课堂教育的实战派来说，可能不够友好。专业术语的解释往往过于简略，仿佛作者认为读者应该在阅读前就已查阅了所有相关的专业词汇表。更令人不解的是，书中对于错误处理和异常情况的讨论篇幅极少。电商运营中，80%的时间可能都花在解决突发问题上——比如突然的流量下滑、恶意差评的处理、平台规则的临时变动等。这本书似乎只描绘了一个“理想国”中的运营路径，即一切按部就班、有条不紊地进行。这种对“意外”的刻意回避，使得这本书在面对真实、混乱的商业环境时，显得有些理想化，无法真正充当一个可靠的“故障排除手册”。

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我尝试用它来辅助我对某个垂直品类（比如美妆护肤品）的深入运营，期待书中能提供一些关于SKU组合策略、季节性营销节点规划以及竞品分析的深度模型。结果发现，书中提供的案例过于通用化和扁平化，几乎可以适用于任何一种标准化商品。这种“万金油”式的指导，在初学者阶段或许有用，但对于已经积累了一定经验，想要寻求“突破性增长点”的进阶人士来说，显得力不从心。例如，在谈到“提高转化率”时，书中列举了“优化详情页主图”、“设置限时折扣”等基础操作，这些我半年前就已经在执行了。我真正想知道的是，在面对高客单价的非标品时，如何通过内容营销和信任背书来克服消费者的决策拖延？如何通过社群的KOL/KOC矩阵，形成比单纯的平台广告更具粘性的购买动力？这本书在这些需要深入洞察消费者心理和市场细分的“软技能”部分，明显有所缺失。

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这本书的排版和印刷质量着实令人放心，纸张的厚度适中，印刷清晰，长时间阅读下来眼睛的疲劳感相对较轻。这一点上，作为一本专业的教程读物，它合格地完成了基础的物质载体功能。但是，阅读体验的提升并不能仅仅依赖于纸张的好坏。我注意到书中大量的图表和流程图，虽然试图用视觉化的方式来解释复杂的系统操作，但很多箭头和方框的逻辑跳转显得有些生硬，像是直接从软件操作手册中截图拼贴而成，缺乏作者个人的思考和提炼。特别是涉及到不同平台间的数据迁移和API接口调用的部分，如果能用一个更宏观的“生态架构图”来串联这些技术细节，读者就能更好地理解各个模块之间的依赖关系。现在读起来，感觉像是被塞进了一个又一个封闭的小房间里，虽然每个房间都有清晰的指示牌，但始终找不到通往下一层楼的电梯，这对于理解整体的系统性思维是极大的障碍。

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我是2008年读的，现在这本书的的内容应该跟不上时代了。

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