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CHO 商业评论
设计高管薪酬体系 须警惕其副作用
关于公司高管的薪酬问题,活跃的股东、监管机构和立法者已经争论了多年。批评者往往把重点放在公司CEO的高额薪酬上,认为与普通员工相比,公司CEO的薪酬飙升得太快。另一方则称,这是由供求关系决定的。但是,当你揭开任何一家公司的面纱,来考察高管的薪酬问题,你会突然发现,问题远比想象的要复杂的多。因为高管的薪酬福利往往包括工资、津贴、奖金、股票期权和股票赠与等多个项目。很难说这种薪酬结构是否在整体上实现了其初衷:使CEO的经济利益与股东的利益相一致。沃顿商学院金融学教授亚利克斯-艾德曼斯(Alex Edmans)及其两位同事对此作了一项专门的研究,该研究显示,这种薪酬激励计划有时会适得其反。研究显示,在股票期权快到行权日的时候,可能会诱使某些CEO为了推高公司盈利和股价,从而削减研发、广告和资本方面的投资。如果这些投资都是对公司有益的,那么这种股票期权就使得CEO的利益与公司股东的利益发生冲突。艾德曼斯教授表示:“重要的不是你有多少股票期权,而是这些股票期权究竟是长期的,还是短期的。” …… [阅读全文]
 
CHO 焦点企业
阿里数据到底有多美?
彭蕾和自己女儿同学的妈妈打赌,因为对方不相信孩子的专业课本《天目山植物学实习手册》能在淘宝上买到。结果,同学妈妈搜到了此书的25个卖家链接后,瞬间折服。接下来,这位妈妈只要一登录淘宝或阿里旺旺,天目山、莫干山等各种"山",植物学、动物学等各种"学",甚至从大学英语到旅游手册,无数相关商品扑面而来,所有的依据,就是其仅有的一次搜索。她感慨自己瞬间就"被大数据"了。而参与打赌的彭蕾,正是阿里小微金融服务集团CEO。在历时近一个月的调研活动中,《财经国家周刊》记者所见阿里金融剑之所向,是成为环境舒适安全、人流络绎不绝的全维度大"超市"无论银行、证券、保险,抑或拥有数据和技术的互联网公司,将统统会在该"超市"上架。而整个阿里集团,也将转向定位于大数据服务商和技术提供商,不卖数据卖分析,不卖硬件卖服务。"马云想要的,是下一个IBM。"阿里一位高管说。不过,在央行一位官员看来,阿里能提供给客户的大数据产品,瑕疵不少而且安全难保,"一切并非所见的那么美好"。 "毛细血管"的野心;阿里原安全部技术总监蒋韬说,阿里的大数据技术至少全球前三,甚至已超过另两位亚马逊和谷歌。8000多人的技术团队,从2003年底第一笔支付宝交易以来的10年内,他们已铆足劲头,等待爆发。阿里大数据之战的战略核心,就在于此。阿里小微金融服务集团副总裁俞胜法给出一组调研数据,称传统银行的客服、柜台和客户经理人数占比达80%左右,数据工作人员不足10%,而阿里微贷事业部采用数据化决策,60%从事数据相关工作,余下则主做数据底层架构搭建。整个阿里的金融团队,90%的人每天与数据打交道。 …… [阅读全文]
 
CHO 职场观察
打造生涯规划的五大基石
华信惠悦(Watson Wyatt)所做的一份调查显示,发展机会是员工希望雇主能够提供的重要福利之一。员工倾向于寻找能够给他们提供机会、协助他们在专业上成长的组织。盖洛普机构所做的调查同样显示,员工的发展机会和个人投入程度、生产力、获利率有极为密切的关联。组织在支持员工的成长与发展这一方面扮演着至关重要的支持角色,若能给予员工所需的工具与资源,帮助员工规划生涯发展,会让员工认为这是个留下工作的好理由。以下是组织可以用来推动生涯规划的五大基石(见图表1)。 …… [阅读全文]
职场冷情商
情商是个很高级的东西。它要求有常识,要求换位思考,要求注重细节;最重要的是,它要求有“情”,而且敢于动情。经济危机中,因为提供不了让员工满意的金钱利益,好多企业才开始注意情商。不幸的是,情商这东西,就跟幽默感一样,不是做一次思想工作,或者来一次动员,就能建立起来的。设想,如果某人没有幽默感,你动员他一下,说“你要注意加强幽默”,他点头称是。 …… [阅读全文]
 
CHO 焦点人物
海量数据分析部总监张峰:电商大数据应用实践
首先,我们可以对于电商数据做这么几个角度的分类。1.从电商数据的提供者来讲,我们可以简单分成两类。一个是电商平台,像阿里、京东他们都提供的很多的工具,很多数据魔方,提供多角度的数据分析。2.数据第三方分析公司。这两类公司的数据差异,主要是说第三方公司可以从更多的角度和更多的跨平台去提供数据,同时还可以提供自己的产品和净值的分析。后面我举的案例,也是针对我们某款产品从多的平台去做的分析。从数据的类型来讲,我们可以简单的做这么几类分类。包括用户的数据,消费者的数据,地域的数据,它是什么级别的用户。第二类是商户的数据。还有交易的数据,包括:数量、时间、成交的价格。还有包括像消费服务,价格,还有一个很重要的其实是在用户群众的数据。我们讲电商数据是一个非常好的数据,我们现在在提倡互联网思维,很重要的一点就是我们要倾听我们的用户声音。电商的数据是一个非常干净的数据,相比微博的,因为它是直接是消费者购买之后对于这个产品本身的评价。后面我们做的很多的案例的分析,都是基于这个用户群落的数据分析为基础。我们都知道大数据它有几个特点,IBM总结的比较好,包括数据量大,多样性,还有速度,还有精准度。对于电商大数据,我简单说两点。一个是说它的数量是比较巨大的,比如:我们传统做一个市场调研,可能有几百个样本就是一个非常大的样本。我们如果通过电商数据去做这个东西,这个数据可以是非常大的。比如:我们后面做的纸尿裤的分析,它的样本是40万的用户量。还有一个特点,是它的多样性。在电商数据里边,它由结构化数据和非结构化数据。这两个都很多。比如:它的价格等等信息很多。还有是大量的非结构化数据,用户对于产品的评论,更多的是有一些自然语言,我们需要通过一些技术手段满足一些用户的自然语言,一些对于产品的东西。
CHO 猎头职位
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