2013年2月28日 星期四

2/28 晨摘

1.The #1 Productivity Hack In The World by JOEL RUNYON

大多數人沒有執行力,不是因為他們做不到,而是因為他們不知道該做什麼。他們不知道該怎麼做,是因為還沒決定要做什麼。

只有當你在做決定時,才會產生行動。不下決定的一個可能的原因,是你有太多的選項讓你無從選擇。你該做的,是挑選一個來執行,不用去考慮這個選擇對將來是好是壞,因為你永遠不會知道最好的決定是什麼,因此做就對了。

個人觀點:最近我也是這樣,選擇越多,我越覺得無所適從,而我現在的做法是,先排定好優先順序,逐步處理,

PS:這次訪問到的Richard Branson,也是我很敬佩的一位企業家,之前有看過他的自傳,有打了篇筆記有興趣可以參考看看


2.把婚礼上各位宾客拍的照片都集结起来,Wedding Party获100万种子投资 by 园园

新人先在 Wedding Party 建一个婚礼事件主页。宾客们在这款 app 里输入婚礼事件的名字如“Prince William & Kate Middleton”和代码,就与这个婚礼产生关联。这样新人们就能把宾客们在 Wedding Party 这个 app 里拍的婚礼现场照片集结起来。

個人觀點:我覺得還可以搭配類似Vine這種錄製六秒影片的功能,對於婚宴來說,比起死板板的圖片,我想有了影片會更有回味的感受。


3.iPhone裂了?立即来人修好:iCracked将Uber调度方式引进硬件维修领域 by raina

在 iCracked 上你能做三件事:填写维修单等待附近的非官方但合格的维修点给你修手机(iTech);卖掉你的旧(坏)设备;买个人维修工具包,让你能够自己修手机(DIY kit)。

用户通过 iCracked 网站申请维修服务后,iCracked 就会调配,找到人可以在最短的时间内为用户提供维修服务。新的调度系统可以让 iCracked 立即派出顾客所在地附近的一名 iTech 技术员,及时做维修服务。同时技术员会可对想被回购的设备进行估值,然后当场给顾客一张可以在 ATM 机上取现的预付借记卡。

個人觀點:做家電類我覺得會有很大的需求,像是電視壞了拿去黃色鬼屋修,可能一開口就是好幾千(通常只要換個小東西就好,但卻告訴你要把什麼東西整個換掉,更實際的例子就是電腦一有問題,維修人員就說你這要整台重灌),維修速度又慢,又因為是家電,每天幾乎都會使用到,因此這類維修人員即時調度的方式,我還蠻看好的(前提是不要跟其他3C賣場一樣騙消費者...)。


4.没拿VC一分钱做到6000多家企业客户,为企业提供基于云的移动设备管理的AirWatch首轮获2亿美元投资 by JohnTian

AirWatch 主要为企业提供移动设备及设备内容方面的管理,这包括安全与监测等方面。目的是确保任何员工带入办公室的移动设备都是安全的、运行了正确的应用、可以获得正确的资源,同时当员工离职或者设备丢失时,可以迅速切断。

個人觀點:看完官方介紹影片,覺得做得很不錯,無論是在分享資料上,或是瀏覽報表等,將移動端設備與桌面端設備做了很好的接合。果然,從企業端撈錢還是比較快。


5.G2 Crowd做商用软件领域的大众点评,不用赞助式广告而用付费调研报告作为收入模式 by 园园

G2 Crowd就做商业软件领域的“大众点评”。它选择 LinkedIn 作为用户登录账户,背后真实的职业信息更有助于提高整体评价的可信度。G2 Crowd 上面覆盖商用软件的各类别,包括 CRM、ERP 或是其他商业智能解决方案等。目前它还是以奖品形式来激励早期用户来发表评价。

G2 Crowd 是出售调研报告的形式来获取收益,就像 Gartner 的报告能帮 IT 负责人参考并选择合适的软件供应商。现在 G2 Crowd 就在出售 99 美元的 CRM 调研报告,其中就会有不同软件的对比数据和顾客评价,甚至是看看同行业的竞争对手都在选择哪种 CRM 软件。

個人觀點:做商業軟體的點評服務,我覺得很難獲利,原因是這類報告公司頂多買個幾份對他們有需要的應用類型,之後他們就不會再來用你的服務,有點一次性的意味。


6.移动数据优化初创企业Altobridge再获780万美元融资 by boxi

Altobridge的移动数据优化解决方案名为“DatE”。其主要的目标是新兴市场,面向远程社区、企业学校等来提供服务,降低其对移动网络数据的带宽需求。DataE 是一个自学习、内容预定位的平台,可让运营商降低传输费用并改进用户的体验。其功能包括 HTTP 加速、嵌入数据与报头压缩、在蜂窝基站缓存用户数据、数据流量管理以及最小代价路由等。

個人觀點:服務雖然不是很特別,但倒是很實用,由於他們針對的目標族群是新興市場,價格上或許要有所取捨。話說我一直很好奇這類能自我學習的演算法...


如欲閱讀更多文章摘要,請見 每日晨摘