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中国为什么出不了苹果微软

     在全球化的背景下,企业是技术创新的主体,中国企业的技术创新能力上去了,国家的技术创新能力才能上去,我国经济的国际竞争力也才能上去。中国之所以还缺乏像微软、苹果、英特尔这样具有国际影响力的跨国科技公司,就是因为中国企业仍处于产业链低端,缺乏核心竞争力。
目前,中国政府正着力提倡“大众创业、万众创新”。党的十八届五中全会日前审议通过的十三五规划建议指出,在国际发展竞争日趋激烈和我国发展动力转换的形势下,必须把发展基点放在创新上。
有数字显示,2014年,中国企业研发支出占收入的平均比重仅为1.39%。从全球来看,这一数据10年来的平均值是3.7%。而像美国高通这样的通讯行业巨头,在研发方面的投入约为财年收入的20%。显然,中国企业在技术创新上的投入并不大,企业的技术创新能力还比较薄弱,远未成为技术创新的主体。
手机领域一直是中国创新企业的先锋,从3G到4G,随着移动互联网的发展,商业模式上的创新为国产手机带来了巨大的商业价值,截至今年三季度,国际权威机构的统计显示,全球前五大手机厂商中,中国占据了三席。
同时,在技术创新领域,国产手机厂商的创新之路也发展迅猛。据新京报之前的报道,截至2014年11月,华为获得的专利授权量近3万件。截至2013年底,中兴通讯的累计专利授权量已超过1.6万件。但是,我们也应该看到,除了华为、中兴,不少国产手机厂商的技术专利,尤其是核心技术专利,与其市场占有率不成正比。 …… [阅读全文]

企业财务总监:走在风险的前面

对企业而言,保险把风险从公司的资产负债表转移到保险公司。保险可以对企业的财产损失、营业中断、供应链中断等进行保障,但只靠保险无法挽回公司威望和投资者信心,无法夺回市场份额,无法恢复原来的环境
  波尔公司曾是北美最大、欧洲第二大的可循环金属饮料罐生产商,名列《财富》500强。但在2006年愚人节,老天爷与波尔公司开了个玩笑。那天,波尔在德国的工厂经历了一场灾难性的火灾。这家曾雇用195名员工、每年生产近20亿个饮料罐的工厂被烧成一片废墟,275名消防队员花了4个多小时才将大火扑灭。虽然部分财产损失从保险公司得到了赔偿,但大部分的潜在损失,如市场份额和人工成本已无法挽回。
  风险无处不在。而保险是一种转移和分散风险的机制:投保人付出保费,一旦发生保险事故,可以得到保险金给付。所谓一人损失,大家分摊,“人人为我,我为人人”。但很多时候,只靠保险是不够的。“对企业而言,保险把风险从公司的资产负债表转移到保险公司。保险可以对企业的财产损失、营业中断、供应链中断等进行保障,但只靠保险无法挽回公司威望和投资者信心,无法夺回市场份额,无法恢复原来的环境。”美国法特瑞互助保险公司(FMGlobal)全球副总裁丹尼斯·贝斯特对记者表示,“只有风险的转移远远不够,保险本身并不能杜绝风险。”
  一项针对北美大型公司的调查研究结果表明,尽管有96%的财务总监承认,他们的企业设在可能会遭受诸如飓风、洪水、地震等巨灾自然灾害的地区,但他们中只有不到20%的人认为,他们的公司对这些可能会影响到其持续运营甚至威胁其生存的自然灾害给予了足够重视。这些企业所面临的灾害威胁程度,与其所采取的防损措施之间存在着巨大的差距,他们往往高估了自己的防护水平,或者低估了灾难会给企业带来的巨大损失。 …… [阅读全文]

企业薪酬体系怎么建!

     最近看到不少人在讨论薪酬体系建设,叫3P+1M的薪酬体系,看了后深有同感,因为5年前我在上家公司工作时为公司设计的薪酬体系就是按此逻辑做的,那趁此机会,我就接着这个3P+1M模型说说我对企业薪酬体系建设的理解。
3P+1M其实是说企业在设计薪酬体系时需要考虑的4个最主要的因素,其中3P是指岗位价值、岗位胜任力、工作绩效,M是指市场竞争力定位。也就是说,我们主要根据岗位价值、岗位胜任情况、工作绩效以及在市场上同类岗位薪酬竞争力情况去设计薪酬体系。
岗位价值是薪酬的基础。这个岗位价值是指在企业里各个岗位的相对价值,是对企业经营发展的重要性和贡献度,价值大的岗位薪酬就应该高,价值小的岗位薪酬就应该低,这是最明白的逻辑。
现在市面上有不少相对成熟的岗位价值评估模型和方法,比如国际上比较有名的海氏工作评价系统,国内也有北森等岗位价值评估模型,常常采取因素计分法,即把岗位提取出公共的若干维度和因素,比如岗位专业技能水平高低、岗位工作压力大小、岗位风险责任大小、岗位解决问题能力强弱等,然后选取某一个岗位为标杆作为基准,其它岗位就和其比较,所有因素一一评分(也有评分的规则),最后得出岗位的相对价值总分。但坦白说,除非请咨询公司帮你做,不然自己完全按标准的模型去做不那么容易,投入的成本也比较大。
所以大部分的公司,如果从节约成本和操作便利性来说,其实也可以自己来做的,或者说没有这些模型系统之前,每家公司也有自己对各个岗位的定薪,差别无非是精装版(咨询公司的岗位价值评估模型)和简装版或裸妆版(自己做、拍脑袋)的区别,只要内部大家都基本认同就可以了。如下图: …… [阅读全文]

15个营销趋势看战略规划


导语

如何从趋势中规划战略?

所谓的趋势预测,很多时候都是专栏作家或者是某个领域的专家的随口胡编,有些根本就是已经在发生的事实,有些根本就是瞎猜。不过这些都不重要,趋势本来就是还没有发生的事情,过了一段日子大家都会忘记谁讲过什么。重要的是,既然这些都是有根据的预测,品牌就应该洞悉先机,去规划未来的战略。
最近刚刚看完一本书:由《喜好与信任:魅力经济学的奥秘》(Likeonomics)作者罗希特·巴尔加瓦(Rohit Bhargava)写的《非显而易见》(Non Obvious: How to Think Different, Curate Ideas & Predict the Future)。
巴尔加瓦曾经在《喜好与信任:魅力经济学的奥秘》中提出过这样的观点:在商场上获得成功和生活幸福的诀窍是一样的,就是要学会让别人喜欢你、信任你。
赢取信任的五个基本要素,就是:真实(Truth)、重要(Relevance)、无私(Unselfishness)、简单(Simplicity)和时机(Timing)。其实,这些都是品牌在经营跟消费者之间的关系中的关节点,也是社会化营销中关系营销(Engagement Marketing)的关键元素,非常值得营销人参考。
他的新书《非显而易见》,应该暂时还没有中文版,是关于如何从趋势中规划战略的。在书中,他先告诉读者怎样得到有关“趋势”的推测,然后提到他分成5类的15个2015年的趋势推论,我在这里跟大家分享。 …… [阅读全文]

大数据挖掘基础知识介绍

对企业来,堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢?
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下,数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。
1、关联分析 association analysis
关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。
2、聚类分析 clustering
聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。聚 类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。
3、分类 classification
分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这 种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。
4、预测 predication
预测是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性,通常用预测方差来度量。
5、时序模式 time-series pattern
时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用己知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
6、偏差分析 deviation
在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
基本技术 …… [阅读全文]
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