智能商业读后感必备6篇

智能商业读后感第1篇曾鸣老师用了6年时间来对《智能商业》进行创作和修正，写下了他在阿里12年的实践及思考，可谓之为经典之作。书中大量用极简的语言来一针见血的直指要点，比如，在描述新旧商业的区别时，就用下面是小编为大家整理的智能商业读后感必备6篇,供大家参考。

智能商业读后感 第1篇

曾鸣老师用了6年时间来对《智能商业》进行创作和修正，写下了他在阿里12年的实践及思考，可谓之为经典之作。

书中大量用极简的语言来一针见血的直指要点，比如，在描述新旧商业的区别时，就用了两个字“精准”。

我想，不管是从逻辑上，还是从语法、语句的修正上，曾老师都用了他文中提到的“极客”精神在对待这本著作，所以，也能让我们通篇读下来，并未感觉到其中任何一句是多余的。

写读书感受本是个很难的事情。

一是因为与曾老师知识层面、经历层面有着非常大的差距，所以即使认真读完，也并不能全部理解其精髓。

二是由于自身在知识积累以及思考上还都太肤浅，导致自身的文笔以及表达上，不能比较好的给其精髓思想进行很好的传递。

基于以上两个考虑，这里仅仅是对曾老师《智能商业》里部分对自己触动比较大，自己又还能有一点感悟的地方，用比较“欠缺”的语言，来谈一谈读后感。

因为，《智能商业》里面，虽然没有大篇幅的强调“做”，但却通过阿里巴巴战略会议的举例强调了大胆尝试和做的重要性。

所以，我这里就从我们该做什么样的努力来絮叨絮叨。

智能商业读后感 第2篇

最近在看《智能商业》，里面提到数据是新的驱动力。自己也是做数据处理相关工作的，所以还是比较认可书中的说法的，虽然有些细节还是值得商榷的。

有一句话说，石油是工业的血液。从这个角度来看，石油驱动了工业化的发展，电力驱动了网络的发展，那么驱动即将到来的智能时代，核心驱动力是什么呢？很大可能是数据。

《智能商业》中说，在没有网络的时代，想要收集用户的数据非常麻烦，比如要设计调查问卷，比如要用户填表，然后收集，然后数字化，进行一系列的分析，最终得出一些结论。如果其中一个环节出现了问题，那么所以的流程都需要重新来过，耗时耗力，周期也很长。但是现在不一样了，互联网时代，特别是移动互联网时代，数据的收集变得非常方便，用户每天在手机上做的几乎任何动作都能被捕获，对应于一款app，比如淘宝、头条、抖音，用户的所有行为数据都会实时记录，通过算法实现近乎实时的分析，然后解决用户的问题。如此，数据就流动起来了，帮助企业优化app，也帮助用户发现自己感兴趣的东西。

文章中提到之前的工业时代，或者是移动互联网时代，其实都是B2C时代，就是工厂生产商品，然后卖给消费者。这种情况下，商家对用户其实所知甚少，能收集到的数据也很少，大多数时候是通过问卷，或者电话，或者售后反馈才能收集到。而且商品对于每一个用户几乎都是相同的，没有差异性。读后感·而现在，数据流通的链路打通了，自然而然催生了C2B的模式。用户有自己个性化的需求，被数据记录，算法分析，最终反馈给商家，商家给特定的用户定制个性化的商品，以此来满足用户的个性化需求。在这种情况下，商家和用户其实是共赢的，用户能用到自己真正想要的商品，商家也能根据用户的需求定向生产商品，以此来去库存。

可以预见的是，未来将是数据驱动的时代，当越来越多的物品接入网络，数据被实时记录，实时分析，整个社会的效率一定会大幅提升，生活也必将变得越来越智能。

智能商业读后感 第3篇

曾老师在新旧商业比较中强调了两个字：精准。

曾老师在新旧商业对比中，更多强调了，新商业最大的区别就是新商业能够提供精准的服务。这也是淘宝现在千人千面所在追求的事。包括互联网广告的精准推动等，都属于新商业范畴。

看到曾老师“精准”两个字，觉得我们该有什么样是思想变化呢?

作为我们做事的人来说，在对客户服务上，可能更多的要想精细化方向发展。我们要用更多的准备工作，为客户带来更加准确和细致的服务，从而形成自己的口碑。

智能商业读后感 第4篇

曾老师在智能商业部分，强调了智能商业要同时具备网络协同和数据智能。

网络协同，不仅仅强调要触网，让自己线上化和网络化，同时更多强调要协同。我们今天看到很多企业、甚至是微商个人都在利用媒体或者朋友圈强调互联网+，这一个方面说明，这些年中国的互联网化上升非常快，另外一方面也反应了这一波互联网化比较粗糙。

触网的表现形式看起来比较简单，要么是融入一个大的生态平台，比如阿里巴巴、京东等;要么是自己自建生态。这看上去都是那么的简单，好像也没什么难的。可对很多尝试了触网，互联网化的企业和老板，可能就不这么看了。发现自己也链接上了互联网，却并未如预期的实现增长。

是的，这里相对于触网来说，协同更重要。协同是开放的，是链接很多点和线来共同完成一个目标，这首先得从自身思想上做出真正的改变，从传统产品为王、渠道为王的思维中彻底解放出来，转移到用户至上来。同时，还需要变革自己的组织架构、考核方式等。

所以，真正的网络协同，其实是很多企业和老板对自己一次革命。

数据智能，更多强调的是数据就是决策，这里面包含场景数据化、机器人算法等。而我们经常说的却是数据支持决策，做决策的还是我们人，而不是数据本身，数据只是我们做出决策的一个依据而已，这样就达不到数据智能了。数据也不能真正发挥其黑洞的能量。

在看了曾老师对网络协同和数据智能的解读后，觉得我们应该怎么去做努力呢?

这其实，是个比较难的问题。

可能对于干编程的同学来说，觉得特别幸福，可能你天天就是在与数据的逻辑打交道，可能只是需要给自己增加上协同的思维和更好的数学模型就可以了。

对于干实体的老板，可能看到这就觉得并不那么简单。就拿我接触比较多的物流企业老板来说吧，聊了几百个老板和公司，找出在信息化建设非常好的，简直是百里挑一。很多老板，甚至连用管家婆那种单机版的软件都闲麻烦。可你不进行信息化建设，最终做了信息化建设的人就会干掉你，这可能也是这两年比较常见的现象，会干的越来越觉得轻松，不会干的年年抱怨行情不好。

而对于普通的我们，该做什么努力呢?

如果，从我自身的角度来说，我想首先是要接受公司的各种变化，特别是在信息化建设时所带来的对原有逻辑及处事方式的改变的接受。同时，应该更多学会使用和驾驭数据端口，像天猫、京东、小视频等走在时代前沿的互联网产品，以更包容的态度去学习他们的底层逻辑。

智能商业读后感 第5篇

曾老师在战略中强调了“点、线、面、体”。

告诫创业者，首先要想清楚自己的定位，是做点，做线，做面还是做体。就像阿里与京东，都是做电商的，随着时间的推移，呈现给大家的产品就越来越不一样。

社会中，我们大多都是点的创业者，我们制作一个产品，做一个品牌，在单点上做到小而美。如果你擅长，这个选择也无可厚非。

也有很多做线的，比如020创业，很多电商企业都是做线的事情。而面是容纳很多点的前提下，形成很多线而织成的面，而体又是因为一个面衍生出另一个面，面多了就形成体了。比如，淘宝和支付宝就最终形成了两个不同的面，又相互协同。

对于战略层面的“点、线、面、体”，对于做事的我们，应该做什么样的努力?

对于我们做事的人来说，我想引用芒格所提到的“多元思维”是最恰当不过的。当读到这一张时，其实如果不打盹思考，很难达到一个场景化的`理解。这是自己思维结构和多学科知识积累欠缺所致。

所以，要想真正想清楚“点、线、面、体”的事情，同时找准自己的定位，我想多读书，广泛培养自己的知识体系，形成一个多元思维结构是有必要的。

智能商业读后感 第6篇

曾老师在组织结构中，强调管理向赋能转变。

传统的企业中，我们都是严格分上下层级结构的，更多强调上传下达，更多强调KPI指标考核。就包括我上大学学习人力资源的教科书《绩效管理》也还用了一学期学习如何制定考核指标，用什么方法做员工考核。

你看，现在这社会，真正具有赋能思想的领导者是多么的稀少。毕竟我们这么多高校教都是以效率为优先级，培养工业时代的管理者，就包括目前很多学校的MBA教育，我想也会花很多时间告诉你KPI的好处。

而这里强调的赋能，更多的是强调为他人服务，让他人成功。以完成目标而做协同，管理者更多充当了资源协调者的职能。

对于做事的我们来说，在赋能上，需要做什么样的努力呢?

对于我们做事的人来说，不管你是在KPI的组织里，还是在赋能的组织里。我想强调价值贡献都是有道理的。

在KPI考核的组织里，我们强调价值贡献，贡献好的结果，实现组织制定的目标;在赋能的组织里，我们强调价值贡献，为组织的共同目标贡献更多自己的能量。

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