技术与商业案例解读
徐飞
华为云资深总监,大数据专家
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开篇词 | 突破技术思维,站在商业的角度看问题
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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?
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107 | Zenefits:一个卖保险的创业公司

徐飞 2018-06-08
在创业圈里说起 Zenefits,即便不是“无人不知无人不晓”,起码也是鼎鼎有名。一个公司从创立两年就顺利跻身于独角兽行列,到因为一系列事情从顶端摔下,整个过程可谓跌宕起伏。从中我们不难体会,创始人的聪明才智和独特视野可以成就一个公司,创始人的“利令智昏”也可以毁灭一个公司。
Zenefits 创办于 2013 年,创始人是著名的前印度裔 CEO 帕克 · 康拉德(Parker Conrad)和拉克斯 · 斯里尼(Laks Srini),前者主管整个公司,后者则是 Zenefits 平台的主要开发者。公司创立伊始,主要目标是帮助初创公司和小企业找到合适的保险,以及管理他们的员工福利。
这里我需要讲一下:美国没有政府统一提供的保险,传统意义上员工和家属的保险都和就业挂钩,是由雇主提供的,比如意外保险、意外伤害保险等等。这种传统做法对于大企业还好,对于初创型企业来说,寻找合适的保险并非易事,而且成本很高。
一方面,各种保险是美国公司福利必不可缺的一部分。之所以是必不可缺,并非法律规定一定要有,而是美国整个国家依赖于保险,保险由雇主提供又是整个国家默认的规则。不提供保险的公司,无论大小,无论行业,都很难招到雇员。
另外一方面,各大保险公司只愿意和大公司谈协议和折扣。对于小公司来说,大保险公司看不上这点蝇头小利,所以小公司买保险既不会有好的折扣,又很难得到大保险公司在服务上的优待。这让选择价廉物美的保险成了初创企业和小企业一个痛点。
Zenefits 切入到这个市场,并以此来解决初创企业和小企业的痛点,可以说 CEO 康拉德这个人的确是有着与众不同的眼光。有 Zenefits 这样一个平台,一方面小公司可以一条龙地从 Zenefits 解决保险的问题;另外一方面,由于有了众多小企业的加盟,通过规模效应,Zenefits 也就具备了和大公司一样的收到传统大保险公司优待的客户量。最终结果是小企业更容易买到保险,大保险公司只需要和 Zenefits 打交道,而 Zenefits 自己也赚到了钱。这是非常典型的共赢模式。
伴随公司业务的发展,2014 年,Zenefits 在原本简单卖保险的平台上又增加了很多功能,比如交通补助、401K 养老金计划等。这些东西的引入,让 Zenefits 的平台不再是简简单单的,一个帮助企业人力资源部门寻找合适保险的平台,而是变成了一个比较完善的人力资源平台。这也让它和老牌人力资源平台 ADP 和新贵 WorkDay 之类的企业产生了直接的竞争关系。
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精选留言(4)

  • 安乐天
    任何一个企业从小到大都是内外因共振的结果,是战略和执行合力的结果vice versa,徐老师似乎光分析了内因而没有结合外部环境的变化,做企业哪有不犯错的关键是不能犯下关键错误,特别是当外部环境在转变时。此外是否可以结合一下国内的商业史对比讲述,这样会更加有趣一些,推荐徐老师读读吴小波的大败局,激荡三十年
    2018-03-22
    6
  • 武塘
    很容易得出一个结论,如果自己不举报自己,现在可能还好着呢,看起来CEO并没有啥问题。
    2019-10-31
  • 演绎人
    德不配位。
    2019-09-05
  • caohuan
    创始者的远见和聪明能干 成就一家企业, 创始者的 缺点 为了利益 铤而走险,导致 公司 走向下波路。

    创世人 ceo 找 销售 营销 运营 人才 补足 销售量。
    现任 CEO 可以 找大腿 抱 也可以 求并购,可以 卖掉 部分 股份 吸收资金,收回股权,让自己 有很大的独立经营权。
    2018-12-06
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