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每周分享第6期

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2019/03/24 Share

2019年3月24日第6期
记录这一周的见闻以及值得分享的内容,每周日晚更新。(下周停更)

见闻

1、今年中国要推进的70个工程项目

摘几个比较感兴趣的工程项目:

  • 组织实施新一轮技术改造升级工程,运用互联网、大数据、人工智能等新技术和先进适用绿色工艺、技术、装备改造传统产业。
  • 制定实施新时期“互联网+”行动,实施数字经济、“互联网+”重大工程,建设人工智能创新应用先导区,持续推进大数据综合试验区建设。
  • 推进实施社会服务兜底工程,提升老年人、残疾人、困境儿童、农村留守儿童、精神障碍患者等困难群体服务设施建设水平。

工具

1、阿里云发布机器学习平台 PAI v3.0

PAI 3.0 推出了全新的算法模型市场,涵盖电商、社交、广告、金融等多个行业,数十种场景的算法模型。同时还新增了流式算法组件、图神经网络、增强学习组件等平台工具。

PAI 团队研发了深度学习编译器 TAO(Tensor Accelerator and Optimizer),以通用化、平台化的方式有效解决上层 Workload 与底层硬件计算单元之间高效映射的问题。

2、gitpod

Gitpod是一个在线IDE,可以从任何GitHub页面启动。在几秒钟之内,Gitpod就可以为您提供一个完整的开发环境,包括一个VS Code驱动的IDE和一个可以由项目定制化配置的云Linux容器。

3、Flexbox 详解

详细介绍 CSS 的 Flexbox 布局,配有大量图片说明。(摘自阮一峰的每周分享

教程

1、Ant Desgin实战教程

Ant Design官方教程,质量很棒!

2、网站扩展的图说教程

本片使用多张图片,通俗地解释如何拓展网站服务,承受更大的访问量。(摘自阮一峰的每周分享

其他推荐阅读

1、一文综述CTA策略及行业发展现状

2、LeCun哈佛演讲:《机器怎样才能像人和动物一样学习》

Largely by observation, with remarkably little interaction. 演讲PPT下载地址.

QS:其实有的时候在自己学习的时候也可以观察一下,别人灌输的知识,和自己先预测再观察最后总结得到的知识的运用程度,差别非常大。在金融市场上学习时,也需要像这样从预测到观察到总结,快速高效的进行试错学习。

3、仿生群体机器人

成群的随机细菌驱动的微机器人可以使用粒子机器人技术将药物运送到目标区域,到达人体内部难以到达的区域。这些菌群可能受化学梯度、氧梯度或癌组织环境pH值变化的影响。事实上,许多研究已经表明,群体细菌驱动的微虫群在靶向药物递送、医学诊断和环境传感方面具有潜在的应用。

4、财金科技:瞄准二三四线做社交金融

i代的获客灵感源于阿里巴巴早期的淘宝客营销模式。分销裂变模式在电商行业的应用已经相当广泛,是一种成本相当低的获客方式。此外,王钦认为,流量的价值会越来越大,流量成本也会越来越贵。会员可以分享金融机构的贷款店铺给好友,如果好友通过分享发生交易,该用户就可以收益分成。目前,平台用户主要聚集在二三四线城市。

QS:可以考察一下他们裂变营销的方式。

5、创业者倒下了,因为买了套房…

我自己就从来不直接用空降兵做总经理,如果要挖人,首先要明确两个原则:

1.挖的人不是冲着钱来的。他觉得在老企业找不到出路,而在我这里更能实现价值,所以跳槽。
2.深度认同我们的价值观。至少他的主流价值观不能与企业相背离。

人与人之间财富的差距,就在于会不会用钱。为什么现在有些人自己啃老还穷了ー辈子?就是因为他不会用钱。不会用钱的人怎么能当一个好的公司带头人呢,这种人即使再努力也成不了一个好老板。还有一种人会喜欢把金钱和精力投资在社会关系上,例如在很年轻的时候就去读商学院的EMBA,想去连接更多的社会资源。结果去了之后オ发现,根本融不进那个圏子。当自己还不具备一定能力的时候去连接比自己高很多层级的人几乎不可能,因为大家不在一个水平线上,很难产生共鸣。你不知道别人的游戏规则,自己也没有资本玩,所以别人玩的时候也根本不会带着你。

QS:虽然标题的名字看着有点水,但是内容还是很干的。

6、企业服务,赛道决定路径

企业这个赛道可以按照产品类型做进一步的细分:工具型、管理型和能力型。这三种类型的服务方式和在过程中碰到的困难是完全不一样的。

工具型 To B (比如像Evernote)的优势在于用户获取成本低,但筛选企业级客户的能力差,如果想通过流量导入购买企业客户的话,那无疑会非常费劲。了解自身产品特性,扬长避短,快速构建优势,方是良策。

能力型 To B (比如像人脸识别服务)提供给其客户的能力模块会作为其业务服务的一部分交付给最终用户。故而迁移的成本是极高的。能力型 To B 虽然付出了较高的销售成本,但是客户迁移成本高,生命周期长,在市场发展期进入的话,将会享受到巨大的市场红利。但同时,正由于能力型 To B 的业务比较好开展,吸引大量服务商进入,市场往往快速成熟,产品同质化严重,很难有长时间的技术领先。长期来看,市场占有率更加依赖于销售能力和服务的可靠性。

管理型 To B 的客户只有具有一定规模的企业,这类企业大多有付费能力,如果切实能解决企业问题,企业的付费意愿也将非常强烈。软件时代的巨头,Oracle、SAP、金蝶都是管理型 To B 的公司。

  • 管理型 To B 的难点在产品难度上。工具型 To B 可以只解决单点的问题,但是管理型 To B 需要解决整个流程下的所有问题,完善的工具是最基本的诉求。管理型 To B 的产品有很强的行业属性,需要厂商了解企业在工作过程中每个工作环节的需求,并抽象出共性的工作方式,并建造工具或者整合现有工具,才能提供出完整的工具链。
  • 管理型 To B 的第三个难点在于灵活度。企业对于个性化的诉求是最强的,包括管理流程、人员权限、功能模块、安全性等都会有非常独特的需求。例如 Salesforce 最开始提供的是 SaaS 的服务,随着用户定制化的需求越来越多,产品形态开始逐渐向 PaaS 转化。如何用一套产品满足尽可能多的企业的需求,也是管理型 To B 会面临的产品挑战。

管理型 To B 的产品路径往往有两种:

  • 由软件的形式服务于某些大型客户,获得商业利益的同时,积累产品经验,再将产品抽象出来形成更容易交付的 SaaS 产品。
  • 从工具型 To B 转型成管理型 To B,从一开始就提供 SaaS 服务,依靠单点突破,再延长产品线提供整套能力,这个方式的痛苦在于你最终的目标用户在现阶段并不会采购你的产品(需要流水线+螺丝刀的公司不会先买一把螺丝刀用着),你目前服务的客户的需求可能并不能帮助你做出更适合最终用户的产品。

你所处的赛道决定了公司的发展轨迹。不同的赛道对你的核心能力要求也不一样。

能力型 To B 最容易起规模,但也必然会碰到同质化竞争的问题,Oracle,IBM,AWS, 阿里云,腾讯云,巨头在这个市场里充分竞争,要靠销售能力硬碰硬。

管理型 To B 一定会碰到用户决策成本极高的问题,拼的是对行业工作流程的抽象能力。在国外市场,管理型 To B 成绩斐然,比如 Salesforce,SAP 等。中国管理型市场目前看起来还不成熟,金蝶用友成绩不错,十亿级别的收入,但和国外的同类产品中间还隔着 2 个数量级,大量做管理型 SaaS 的产品也都步履艰难。

工具型 To B 一定会碰到收入的问题,根源在于产品可替代性太强,放眼全球,最近5年没有看到商业上非常成功的新产品出来。

做 To B,需要认清赛道,构建不同的核心能力,并且非常长期的进行投入。互联网已经快到以月为单位看发展,但 To B 还是一个以十年为单位的生意。企业服务是一场长跑,长到太多人掉队,长到没有掌声,长到大家都说“难难难”。`但换一个方面想,当你看到终点的时候,这条跑道上往往只有你一个人。道阻且长,行则将至,与君共勉。

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