技术与商业案例解读
徐飞
华为云资深总监,大数据专家
立即订阅
10161 人已学习
课程目录
已完结 163 讲
0/6登录后,你可以任选6讲全文学习。
开篇词 | 突破技术思维,站在商业的角度看问题
免费
001 | 西雅图IT公司之RealNetworks:一个帝国的兴衰(上)
002 | 西雅图IT公司之RealNetworks:一个帝国的兴衰(下)
003 | 以RealNetworks为例,谈谈初创公司如何应对巨头碾压
004 | 可视化分析鼻祖Tableau
005 | 从Tableau上市,看学术界和工业界人士创业
006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后
007 | 房产经纪的颠覆者Redfin:在“传统”与“现代”间徘徊
008 | 房产经纪的“协作者”Zillow:一个地产数据平台
009 | 颠覆还是协作,房地产市场上Redfin和Zillow的抉择
010 | 应用交付网络大厂F5:“一招鲜”之殇
011 | 在线差旅报销鼻祖Concur:在转型中获得发展
012 | 漫谈企业转型:在市场变迁中寻找生机
013 | 克雷公司沉浮录:行走在超级计算机市场
014 | “单一化”的隐忧:从克雷公司看“一条腿走路”
015 | Halo的开发者Bungie:与微软的聚散
016 | “卖身”须谨慎:创业公司面临的抉择
017 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头
018 | 亚马逊领导力准则之决策正确
019 | 亚马逊领导力准则之客户至尚
020 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约
021 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神
022 | 亚马逊领导力准则之选贤育能
023 | 亚马逊领导力准则之最高标准
024 | 亚马逊领导力准则之创新简化
025 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动
026 | 亚马逊领导力准则之远见卓识
027 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任
028 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩
029 | 智能音箱的战斗:亚马逊的硬件路
030 | 智能音箱的战斗:Echo攻城略地
031 | 智能音箱的战斗:语音助手Alexa
032 | 智能音箱的战斗:谷歌的杀入
033 | 智能音箱的战斗:亚马逊的战略布局
034 | 智能音箱的战斗:巨头纷纷入场
035 | 智能音箱的战斗:白马非马
036 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业?
037 | 管中窥豹之从面试看企业文化:微软
038 | 管中窥豹之从面试看企业文化:亚马逊
039 | 管中窥豹之从面试看企业文化:谷歌
040 | 管中窥豹之从面试看企业文化:甲骨文
041 | 管中窥豹之从面试看企业文化:Facebook
042 | 透过企业用人之道看企业发展
043 | 办公软件的战斗:开篇
044 | VisiCalc:第一个电子表格软件的诞生
045 | WordStar:第一个字处理软件的故事
046 | 微软:办公软件战场的螳螂
047 | WordPerfect:字处理软件的新秀
048 | Lotus 1-2-3:莲花公司的电子表格帝国
049 | 红狮会战:微软的反击
050 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司
051 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新
052 | 办公软件的新时代:微软和谷歌的战斗
053 | 异军突起的Slack
054 | 办公软件战斗的启示:内忧总是强于外患
055 | 办公软件战斗的启示:敌人的出现常常出其不意
056 | 半条命的Dota帝国Valve:半条命
057 | 半条命的Dota帝国Valve:Steam平台
058 | 半条命的Dota帝国Valve:Dota 2
059 | 半条命的Dota帝国Valve:无领导管理
060 | 半条命的Dota帝国Valve:虚拟现实
061 | Gabe Newell:Valve帝国制度的利弊
062 | 文档数据库的缔造者MongoDB(上)
063 | 文档数据库的缔造者MongoDB(下)
064 | 以MongoDB为例,看基础架构类产品创业
065 | 直面MongoDB,谈微软的NoSQL战略
066 | Hadoop三国之魏国Cloudera
067 | Hadoop三国之吴国MapR
068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks
069 | Hadoop及其发行商的未来
070 | 谷歌的大数据路:从“三驾马车”到一无所有
071 | 谷歌的大数据路:一场影响深远的论战
072 | 谷歌的大数据路:谷歌的“黑科技”
073 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文?
074 | 雅虎:大数据领域的“活雷锋”
075 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集
076 | 社交公司们的大数据贡献
077 | 微软的大数据发展史:微软硅谷研究院
078 | 微软的大数据发展史:必应的Cosmos
079 | 微软的大数据发展史:Azure的大数据发展
080 | 亚马逊的大数据故事:从先驱者到插管吸血开源
081 | 亚马逊的大数据故事:创新和拿来并存的云服务
082 | 阿里巴巴的大数据故事:数据分析平台发展史
083 | 阿里巴巴的大数据故事:流计算引擎发展史
084 | 大公司的大数据战略得失:自建轮子成本高
085 | 大公司的大数据战略得失:抱团取暖难敌插管吸血者
086 | Palantir:神秘的大数据独角兽
087| Splunk:机器大数据的分析帝国
088 | Confluent:在Kafka上飞驰的数据交换者
089 | Powerset:HBase的老东家
090 | Cassandra和DataStax的故事
091 | Databricks之Spark的数据金砖王国
092 | Data Artisans:浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink
093 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司
094 | Imply:基于Druid的大数据分析公司
095 | Kyligence:阿帕奇麒麟背后的大数据公司
096 | Snowflake:云端的弹性数据仓库
097 | TiDB:一个国产新数据库的创业故事
098 | 大数据创业公司的前景:红海创业多艰辛
099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业?
技术与商业案例解读
登录|注册

132 | Groupon:团购鼻祖的兴衰

徐飞 2018-08-06
团购可谓左右了我国互联网时代的一波发展,美团、大众点评等团购企业在国内发展地如火如荼。但是,说起团购的“老祖宗”,却是一家美国公司 Groupon。这个“团购鼻祖”经历过兴盛,也体验过衰败,现在看起来则是“浪潮”过去之后不温不火的状态。
故事要从安德鲁·梅森(Andrew Mason)说起,他是 Groupon 的创始人之一。2006 年的时候,梅森发现自己去取消一个手机订单非常麻烦。于是他就想,如果有一个办法可以让很多人联合在一起做同一件事情,那么这些人联合起来的力量,可能会比单个人有更强大的讨价还价能力。
基于这个想法,梅森开发了一个基于互联网的平台:The Point。在这个平台上,社交媒体上的大众可以联合起来做同一件事。梅森又找到了埃里克·莱夫科夫斯基(Eric Lefkofsky),一名早年就成功从创业里面赚了很多钱的投资人,并得到了他的认可,获得了 100 万美元的投资。
通过这家网站,梅森做了很多有意义、有影响力的事,比如:迫使肯德基采取更严格的动物福利标准,要求百事公司使用可生物降解的塑料瓶及灌装矿泉水等等。
但是这个想法的吸引力并不怎么样,只是获取了一些关注。直到有一次,梅森发现有一群人在网站上“吆喝”大家一起买同样的东西,让厂家打折省钱的时候,又有了新的灵感和想法。
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《技术与商业案例解读》,如需阅读全部文章,
请订阅文章所属专栏。
立即订阅
登录 后留言

精选留言(4)

  • DeepLin
    国内城市集中度大大高于米国,工作和生活都集中在有限空间的城市,再者城市里有廉价劳动力,骑个电动车一天送很多家,使美团首次转型外卖成功了,这也属于团购。米国不行,人口集中度和廉价劳力都不够
    2018-08-09
    6
  • 修心时
    个人觉得有两个原因:
    1、米国的商家比较实诚,打折就是打折,并不会刻意提价,然后折扣很低,其实价格还是一样。
    2、国内的商家把打折销售当成一种长期的促销手段。
    2019-01-15
    1
  • 乘风
    就想微博和Twitter一样,微博功能体系现在这么庞大,国内的团购也已经中国化了
    2018-08-07
    1
  • 演绎人
    国内是很少有人拿真金白银出来团购的,国外则是各种法律约束。
    2019-10-15
收起评论
4
返回
顶部