#1355849
#1355849: Компания X только что разработала прототип нового продукта и находится на этапе планирования выхода на рынок. Команде необходимо сформировать бизнес-модель для успешного запуска продукта и его дальнейшего роста. Для этого они решили использовать Канву бизнес-модели. Как лучше всего структурировать элементы Канвы бизнес-модели для компании X?
Компания X только что разработала прототип нового продукта и находится на этапе планирования выхода на рынок. Команде необходимо сформировать бизнес-модель для успешного запуска продукта и его дальнейшего роста. Для этого они решили использовать Канву бизнес-модели. Как лучше всего структурировать элементы Канвы бизнес-модели для компании X?
Варианты ответа:
- Потребительские сегменты: нишевой рынок. Ценностное предложение: новизна, удобство использования. Каналы сбыта: продажи через Интернет. Взаимоотношения с клиентами: персональная поддержка. Потоки поступления дохода: плата за использование. Ключевые ресурсы: интеллектуальные ресурсы. Ключевые виды деятельности: разработка платформы. Ключевые партнеры: поставщики технологий. Структура издержек: постоянные и переменные издержки
- Потребительские сегменты: массовый рынок. Ценностное предложение: производительность, снижение рисков. Каналы сбыта: непрямые. Взаимоотношения с клиентами: сообщества. Потоки поступления дохода: аренда/рента/лизинг. Ключевые ресурсы: человеческие ресурсы (персонал). Ключевые виды деятельности: производство. Ключевые партнеры: стратегическое сотрудничество. Структура издержек: переменные издержки
- Потребительские сегменты: многопрофильное предприятие. Ценностное предложение: изготовление на заказ, бренд/статус. Каналы сбыта: прямые и непрямые. Взаимоотношения с клиентами: автоматизированное обслуживание. Потоки поступления дохода: оплата подписки. Ключевые ресурсы: материальные ресурсы. Ключевые виды деятельности: разрешение проблем. Ключевые партнеры: подрядные организации. Структура издержек: затраты на оплату труда
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Учащиеся освоят навыки работы с большими массивами данных, научатся выявлять закономерности и принимать обоснованные решения на основе аналитических выводов. Программа подходит для начинающих специалистов, желающих углубить свои знания в области data science.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Учащиеся освоят навыки работы с большими массивами данных, научатся выявлять закономерности и принимать обоснованные решения на основе аналитических выводов. Программа подходит для начинающих специалистов, желающих углубить свои знания в области data science.