Notice bibliographique
Résumé
This case describes a situation where Vivek Vyas and Vimal Popat, first-generation entrepreneurs, started their venture shradhanajali.com in June 2011 by bootstrapping with an initial investment of ₹1.5 million. The monthly revenues ranged between ₹65,000 and ₹80,000. Shradhanjali.com garnered customers from major parts of India, the United States, Canada, the United Kingdom and Africa, whose primary need was to relive memories of their loved ones and pass on their legacy to their descendants. It was in 2018 when Vyas and Popat, co-founders of shradhanjali.com, were in their office at Rajkot, Gujarat, reading a report by The Internet and Mobile Association of India, which claimed that the number of online users would rise to more than half a billion by 2018. Looking at the report, Popat told Vyas that their goal to have 20,000 subscribers by 2020 could be fulfilled by expanding their presence in different parts of India and by rolling out a mobile application, to which Vyas mentioned finding a way to enter the global market as the population of overseas Indians was 30,843,419 as of December 2016. The purpose of this case is to provide an opportunity for the participants to step into the shoes of Vyas and Popat and to plan a way towards the growth strategy of shradhanjali.com by answering what route should be adopted in order to achieve the goal of 20,000 subscribers till 2020 (expanding presence in India and/or in the global markets). This case is also ideal for teaching the Business Model Canvas, which is fast gaining centre-stage for modern enterprises. The instructors are advised to use role-play and structured discussions to find the solution. Participants are to consider the data given on shradhajali.com, make assumptions and devise a solution for Vyas and Popat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,023 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».