饿了么 如何优雅地战胜 淘点点

本文深入剖析了饿了么和淘点点的竞争局势,探讨了淘点点如何通过阿里巴巴的支持迅速占领市场,以及饿了么在面临巨大竞争压力时的困境与可能的出路。
【Chapter 0】意外
这篇文章的阅读转发量已经超出了我的预期,不得不改名。从传播上来讲,改了名之后效果肯定会差一些,小伙伴们可能会发现题目和内容的节奏不对。不要在意细节- -剩下的内容我再慢慢改。
【Chapter 1】前言
饿了么已经陪伴笔者走过了三年半的大学岁月,理论上应该是感情深厚,问题是谈感情伤钱。当淘点点一边挥舞着钞票一边抛媚眼,笔者表示毫无抵抗力。
【Chapter 2】饿了么的逆袭之路
饿了么是由交大机动学院的学长张旭豪于2009年创立的订餐网站,关于他们毫无新意的创业故事我实在不愿意多讲,总之他们快速逆袭了,获得了校方支持,得到了资金赞助,攻下了一座座大学,野蛮生长,2011年、2012年先后两次拿到风险投资,2012年,饿了么交易额达到6亿元,网站收入1000万。这一切看起来都非常美,直到2013年11月。
饿了么的创业团队技术实力和推广能力都是一流的,这几年来占尽天时地利人和,把竞争对手远远甩在了身后。发展实在太顺利了,后头没有对手逼着,就跑得不够快。互联网公司跑得不够快,结果就是死路一条。
【Chapter 3】低调的富二代淘点点
关于淘点点,大部分的小伙伴只知道它有个牛逼的爹,我们不妨先来看下官方介绍,淘点点主要功能如下:“1. 点菜神器:优选知名品牌餐厅,自助点菜并扫餐桌二维码下单,享商家指定优惠! 2. 外卖服务:集淘宝力量打造全国最强大的外卖服务!目前已有超过36个城市,10000多家外卖商入驻! 3. 扫码支付:吃完饭扫描收银台的淘点点二维码可完成付款,1秒买单享折扣! 4. 我的券包:到店消费可获取商家发放的抵价券,所有抵价券在券包中轻松管理,优惠随行!”
显然淘点点的野心不止在点外卖这件小事上,淘点点可以实现餐营业从推广到点餐到支付的所有功能,它的目标是打造基于LBS为核心的餐饮业O2O闭环!
这事越想越靠谱啊,可以预计,几年之后,小伙伴们肚子一饿就会拿出手机,打开淘点点,选餐厅,点外卖或者订餐。
【Chapter 4】战争
淘点点的前景是美妙的,财大气粗的阿里巴巴根本不在乎短时间的得失。淘宝黄金广告位推广+超大力度让利+方便的在线支付系统,淘点点几乎一夜之间住进了大部分饿了么用户的手机里。
面对阿里巴巴这样的庞然大物,饿了么的表现就像一只惊弓之鸟,毫无招架之力。在C端,面对淘点点的10元红包+50%免单,饿了么应对的充值100返10元的优惠力度毫无存在感;在B端,淘点点着眼全局,并不指望在外卖上赚到多少钱,极端情况下淘点点可以做到完全免费,而饿了么作为一家创业公司完全耗不起!另外在技术实力上,阿里巴巴起码不会落下风吧。如果说饿了么还有机会打赢这场硬战的话,那只能寄希望于他庞大的地推部队上。问题是,地推部队再牛逼,也抵不过淘点点的金元攻势吧。
仔细想想,其实饿了么还是有机会钻个空子的,淘点点主打LBS只能在手机端实现,饿了么可以在PC端布下重兵,偏安一隅。问题是历史上偏安的政权往往不能长久。
【Chapter 5】如何优雅地死去
张旭豪学长一定不觉得自己必输吧,但我实在看不到饿了么能赢的希望。创业者的悲哀就是自己苦心经营多年的地盘,被巨头在一夜之间攻占。悲剧一次次发生,提醒后来人一定要注意,如果想要创业,首先要考虑的不是存活,而是设下壁垒,不然死亡只是时间问题!这一方面典范就是最近上市的58同城和去哪儿。

生存无望,为了能够优雅的死去,给学长支个招吧。不如把自己卖给阿里巴巴的死对头企鹅,趁着行情好!真的,别硬撑了。为学长默哀三分钟。


转载:知乎

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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