Zoom Communication Inc.: keeping the good times going?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to describe how Zoom became the tope video conferencing service across the globe. Research methodology This case was developed from secondary sources including industry reports, academic, newspaper, periodical sources, company annual reports, social media sites and company websites. This case has been classroom tested with undergraduates in a strategic management course as a capstone course. Case overview/synopsis The case study describes the rapid growth of Zoom Communications Inc., a San Jose based publicly traded video conferencing company founded in 2011 by Eric Yuan. It illustrates the competition in the online meeting solutions industry in late 2020, during the COVID-19 lockdown. To explain how Zoom became the top video conferencing service across the globe, the case highlights the attractiveness of the market and the competitive advantage of Zoom over its rivals. Students can evaluate the internal capabilities and competencies of Zoom as well as identify key challenges in the external environment for sustaining Zoom’s competitive advantage. Complexity academic level This case study is suitable for strategic management classes for upper-level undergraduates and at the graduate level for MBA and/or master students. It prepares students to discuss core concepts in strategy, such as competitive strategy and competitive forces that shape strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».