"企業(yè)轉(zhuǎn)型"相關(guān)的文章
別再空談“轉(zhuǎn)型”了，用這張地圖，找到你的下個百億業(yè)務

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在尋找企業(yè)'第二曲線'的迷霧中，如何避免盲目試錯？VTC體系的《第二曲線探索圖譜》提供了一套系統(tǒng)性方法論。從核心能力審計到四條已驗證的尋寶路徑，再到低成本驗證假設，本文將帶你拆解如何把新增長點探索從賭博變成科學。
日本泡沫后30年：那些逆勢增長企業(yè)，為何暗合”系統(tǒng)信任增長范式”

日本泡沫后30年：那些逆勢增長企業(yè)，為何暗合”系統(tǒng)信任增長范式”

在日本經(jīng)濟泡沫破裂后的30年通縮期，優(yōu)衣庫、任天堂等企業(yè)卻實現(xiàn)逆勢增長，它們的成功并非偶然。這篇文章深度剖析了這些企業(yè)背后的'系統(tǒng)信任增長范式'，揭示了在市場低迷時期，企業(yè)如何通過'長期行為一致性'、'修復能力'和'用戶真實反饋'等核心要素積累信任資產(chǎn)，最終穿越周期實現(xiàn)持續(xù)增長。這些案例對當下中國企業(yè)具有重要的啟示意義。
AI,個人隨筆
深度變革：AI自動化——從“流程自動化”到“認知自動化”的演變

深度變革：AI自動化——從“流程自動化”到“認知自動化”的演變

AI自動化正在顛覆傳統(tǒng)工作模式，從OCR識別到LLM邏輯推理，數(shù)字勞動力已能實現(xiàn)閉環(huán)執(zhí)行。本文深度拆解AI自動化的三級跳演進路徑，揭示其在軟件研發(fā)、供應鏈等領(lǐng)域的深水區(qū)應用，并給出企業(yè)落地的四步走策略。當超自動化時代來臨，人類將如何守住價值觀的底線？
AI,個人隨筆
從數(shù)據(jù)治理到機器學習：業(yè)務智能的源動力

從數(shù)據(jù)治理到機器學習：業(yè)務智能的源動力

在AI時代，企業(yè)管理者們迫切希望引入機器學習和人工智能來預測未來、自動決策。然而，許多企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中遭遇失敗，原因在于對“業(yè)務智能”的源動力把握不好。本文將探討數(shù)據(jù)治理和機器學習在構(gòu)建業(yè)務智能源動力中的關(guān)鍵作用。
AI
AI Agent 遍地開花，為何你的業(yè)務還在“裸奔”？

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麥肯錫報告揭示了企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的真相：盡管88%的組織聲稱使用AI，但真正實現(xiàn)規(guī)模化商業(yè)變現(xiàn)的企業(yè)寥寥無幾。產(chǎn)品經(jīng)理需警惕“Demo陷阱”，關(guān)注轉(zhuǎn)化效率，重新設計工作流，推動人機協(xié)作，才能在AI時代實現(xiàn)真正的商業(yè)價值。
市值蒸發(fā)98%、用戶被ChatGPT搬空！美股“作業(yè)幫”到底輸在哪？

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“技術(shù)浪潮涌，企業(yè)命運殊。” 在科技迅猛發(fā)展的時代，Chegg 曾是在線教育領(lǐng)域的耀眼之星。然而，ChatGPT 的橫空出世，如一場風暴，瞬間改變了行業(yè)格局。Chegg 為何在短短時間內(nèi)市值蒸發(fā)、用戶流失？這背后隱藏著怎樣的技術(shù)變革與商業(yè)邏輯？讓我們一同探尋。
2024年汽車零部件企業(yè)CRM研究報告（數(shù)字化趨勢、需求清單、排名分析、案例分析）

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汽車行業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革，從電氣化、智能化到全球化的市場競爭，中國汽車產(chǎn)業(yè)在面臨挑戰(zhàn)的同時，也迎來了新的發(fā)展機遇。本文深入探討了汽車產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化趨勢，分析了汽車零部件企業(yè)在當前市場環(huán)境下的核心業(yè)務難題，并提出了針對性的CRM解決方案。