Technik
Zusammenfassung der Nachrichten: 14 indische Startup-Nachrichten, die Sie diese Woche nicht verpassen sollten[30. Okt. - 04. Nov.]
Hier sind die Top-14-Nachrichten des indischen Startups, die Sie nicht verpassen dürfen.
WeiterlesenDie große Lehre von Amazon und Vollwertkost: Disruptiver Wettbewerb kommt aus dem Nichts
Am Beispiel von Amazon und dem Buyout von Whole Foods erklärt der Autor den Prozess der Wettbewerbsstörung und wie er funktioniert.
WeiterlesenWie soll ich mit meinen Startup-Konkurrenten sprechen?
Wann, wie und wo sollte ich mit meinen Startup-Konkurrenten sprechen? Alexander Jarvis teilt eine praktische Anleitung zum Navigieren im Wettbewerb.
WeiterlesenNasscom gibt 50 Gewinner bekannt: Die 50 innovativsten indischen Startups
Nasscom geht hervor 50 Gewinner wurden aus über 400 Startup-Einreichungen in diesem Jahr ausgewählt, wobei über 75 % B2B-Startups waren.
WeiterlesenEs ist die Customer Experience Journey, nicht das Ziel, das zählt
Das Kundenerlebnis ist ein wichtiger Teil des Gesprächs über Geschäftsmodelle. Ein negatives Kundenerlebnis kann sich negativ auf Sie auswirken.
WeiterlesenSo definieren Sie eine klare Startup-Marketingstrategie
Eine klare Startup-Marketingstrategie würde Social Media, Blogging, eine Website, einen E-Mail-Marketing-Bereich und PR umfassen.
WeiterlesenWarum Hackathons das neue Rezept für die Rekrutierung sind
Hackathons werden traditionell von Unternehmen für Marketingmaßnahmen genutzt, um sich von ihren Mitbewerbern abzuheben.
WeiterlesenQuikr führt On-Demand-Lebensmittel- und Lebensmittellieferdienste ein
Bei der On-Demand-Lieferung von Lebensmitteln wird Quikr unter anderem mit Anbietern wie Grofers, Bigbasket, ZopNow und Amazon Now konkurrieren.
WeiterlesenPaytm fordert WhatsApp zu einem Duell heraus und startet den In-App-Messaging-Dienst Paytm Inbox
Um dem Einzug von WhatsApp in den indischen digitalen Zahlungsraum entgegenzuwirken, hat Paytm seinen Instant-Messaging-Dienst Paytm Inbox gestartet.
WeiterlesenWie maschinelles Lernen mit Business Intelligence erfolgreich war
Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um unstrukturierte Daten aus sozialen Medien zu gewinnen, um unbekannte Kundeneinblicke zu verstehen und zu berücksichtigen.
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