以商業模式創新發展行銷策略 20171011(Updates)
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外貿協會ITI40在職班，PM 7:00-10:00 ，刪除原先上傳，重新Update(SlideShare移除 re-Upload功能) v1.0 1.基礎行銷理論 2.行銷策略選擇 3.商業模式的頂層設計(行銷策略) 4.商業模式工具Canvas認識 5. 思考力與群體智慧、企劃力與專案管理、即戰力與數據驅動 DevOps 6.大數據驅動創新 Evolution、Revolution、Innovation
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以商業模式創新發展行銷策略 20171011(Updates)
- 1. 以商業模式創新 發展行銷策略 1 講師：張大明 Ta-Ming Chang -FB 現任：育睿科技股份有限公司 執行長 richard@abctech.pro Line / Wechat ID：ask2bigrich ITI40-在職班@台北，2017/10/11 PM 7:00-10:00
- 2. 張大明 本人張大明，目前是育睿科技執行長，資訊教育、教育科技與績效科技專家， 2012年創辦育睿科技，國際副價值工程專家 AVS，美國ATD會員，經濟部中小企業領 袖班第十二屆結訓。自2000年以來擔任各大電腦訓練中心資訊講師，在2005年進入巨 匠電腦數位學習部門，投入數位學習領域，並在2010取得淡江大學教育科技碩士學位， 為台灣首位4C/ID-model (Complex Learning)實證研究發表人，在經歷三年PMP專案 管理實體社群與PMI-TW秘書長。 • 網路社群行銷應用實務。電子商架設與營運App 行動化生活與工作應用。文件協作與雲端硬碟 應用。物聯網培育創業競賽指導。經濟部小型企業創新研發補助計畫SBIR—思翱夫子雲倍力大 數據人才培育服務（歐倍特，2015） • Lean Startup精實創業與Agile敏捷式軟體系統開發計畫主持人─思翱夫子雲雲端系統 & 思翱 157系列App敏捷式開發（Xtiveco Cloud & App） • Xtiveco讓訓練績效看得見─ALBITE；數位教材開發與e化訓練實施；學習型專業社群發展與群 體學習帶領 講師 2 https://goo.gl/sdpbkL
- 3. 課程大綱 1.基礎行銷理論 2.行銷策略選擇 3.商業模式的頂層 設計(行銷策略) 4.商業模式工具 Canvas認識 5. 思考力與群體智慧、企 劃力與專案管理、即戰力與 數據驅動 DevOps 6.大數據驅動創新 Evolution、Revolution、 Innovation 3
- 5. 基礎行銷理論 5
- 7. 銷售 vs. 行銷 —與產品銷售最相關的工作就屬「業務」 與「行銷」這兩項工作，孰大孰小、先後、難易 • 業務人員猶如陣前殺敵的戰士，行銷則是 幕後操盤的軍師 • 戰士要驍勇善戰，軍師則要足智多謀，兩 者技能不同、個性不同，卻是相輔相成， 缺一不可 7
- 8. 組織規模 使命/願景/目標 生產 行銷 人資 研發 財務 策略 產品 價格 通路 推廣 1. 廣告行銷 2. 社群行銷(★) 3. 體驗行銷 4. 展會行銷 5. 活動行銷
- 9. 策略的形成
- 10. 行銷策略 4C 4R 4I 10
- 11. 4P理論 —核心是產品戰略 • 1996 – 產品（product） – 價格（price） – 促銷（promotion） – 管道（place） • 1970 – 人（People） – 包裝（ Packaging ） – 公共關係（ Publications ） – 政治（ Politics ） • 1990 – 研究（ Probing ） – 劃分（ Partitioning ） 即細分（ Segmentation ） – 優先（ Prioritizing ） – 定位（ Positioning ） 11
- 13. 4C的核心是顧客戰略 • 顧客需求 The needs and wants of consumer • 成本 Cost and value to satisfy consumer needs and wants • 雙向交流與溝通 Communication with consumer • 便利性 Convenience to buy 13
- 14. 4R 理論 —建立起有別于傳統的新型關係，側重於用更有效的方式在企業和客戶之間 • 關係 Relationship • 節省 Retrenchment • 關聯 Relevancy • 報酬 Rewards 14
- 15. 4I理論 —奧美的網路整合行銷4I原則給出了最好的指引 • Interesting 趣味原則 • Interests 利 益原則 • Interaction 互動原則 • Individuality 個性原則 15
- 16. 16
- 17. 顧客在想什麼 17
- 20. 行銷策略選擇 20
- 23. Human 2 Human (H2H) —UI/UX • 形式 – 外在與內在 – 感性與理性 – 主觀與客觀 • 獲利流程 – B2B – B2C – B2B2C – C2C – F2C 23 想一想?!
- 25. 破題、主題、連結、故事
- 26. 解決方案觀點 方法與證據
- 27. 成果 具象化
- 28. 質化研究-俗民誌 28
- 34. 電子商務挑戰 ─你的商業模式 34 ActiveBrainCapacityTech - Learning and Performance© By Ta-Ming Chang (2015) @文化部
- 35. Canvas 9大要素 • VP 價值主張 • CA 客戶活動 • CH 通路 • CS目標客戶 • R$ 收益 • KP 合作夥伴 • KA 關鍵活動 • KR 關鍵資源 • C$ 成本 35
- 40. Canvas商模圖學習層次 • Level 1 – 你聽過Canvas商模圖工具 – 你在組織的角色，從Canvas商模圖來看 – 你清楚今天會議的目的與可達成的目標 • Level 2 – 對於您的生意，可以將元素擺在正確位置 – 依據您的生意，深度描述各元素的內容 • Level 3 – 基於生意的獨特性之必要，評估元素核心穩固性 – 找出Canvas區塊流動方向與動能 40 Q & A Design by Ta-Ming Chang @2017/6/6
- 41. Canvas商模圖學習層次 —團隊運用Canvas商模圖的三種會議： 深度訪談（提問法）、腦力激盪（親和圖）、問題解決（系統思考） • Level 4 – 從Canvas流動動線找出您生意的核心競爭優勢 – 從Canvas流動動線找出您生意的先天缺陷與弱勢 – 從Canvas流動動線找出您生意的風險與機會 • Level 5 – 如何從Canvas架構運籌帷幄您的生意 – 重新檢視Canvas商模圖的運用時機與目的 – Canvas商模圖連結商業發展與營運管理 41 Design by Ta-Ming Chang @2017/6/6
- 42. 商業模式創新效益 • 找到新的收益來源 • 新的收益來源大於原先的收益 • 新的商業模式重新找到市場的地位 • 創造新的競爭優勢，取得商場遊戲規則話 語權 42
- 43. 商業模式創新基本功 • 確實，我們都沒有建立新商業模式的經驗 • 建議，可以從CANVAS商模圖開始 • 歡迎參與討論、學習交流與分享 43
- 44. 44
- 45. 45 1 2 3 4
- 46. 46 5 6 7 8
- 47. 47 9
- 48. 商業模式 Business Model-Case01 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 48 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 提供搭乘工具 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 交通部 營業車維修 車行規費
- 49. 商業模式 Business Model-Case02 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 49 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 網路 計程收費 / 信用卡 提供搭乘工具 隨時隨處臨 時或緊急 乘車服務 創造共享經濟 加值服務 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 私家車車主 Uber 網路系統 雲端網路系統 交通部 高額罰款 行政救濟官司 營業車維修 車行規費
- 50. 商業模式 Business Model-Case03 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 50 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 網路 計程收費 / 信用卡 提供搭乘工具 隨時隨處臨 時或緊急 乘車服務創造共享經濟 加值服務 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 私家車車主 Uber 網路系統 雲端網路系統 交通部 高額罰款 行政救濟官司 營業車維修 車行規費 無人車 vs 自動駕駛 ? ? ?
- 51. 商業模式創新 • 1.如何快速正確填寫Canvas九宮格 • 2.Canvas vs BQ • 3.如何自我評估Canvas九宮格的BQ • 4.運用Canvas九宮格在BMI，BMI模式的分 類
- 52. Step1 • 認識Canvas九宮格 • 快速正確在Canvas九宮格填入 • 繪製系統圖
- 53. Step2 • 診斷與分析-自評與他評 – 〉整體性：用商業邏輯說故事，生動嗎? 符合 邏輯嗎? 這是一門好生意嗎? – 〉市場派：強化VP與CS，收溢，CH與CA – 〉公司派：強化KR與KP，成本，KA
- 54. Step3 • 運用Canvas九宮格在BMI，增強補弱，放 大優勢 Scale & Speed • BMI Report
- 58. 很棒產品 或 服務 ? 從前58
- 59. 59
- 61. 數據運用已充斥在生活與工作周遭 • 如何找餐廳吃飯? • 如何找房子? • 如何搭車? • 如何找答案? • 如何學習? • 如何交朋友? • 如何找工作? 61
- 63. 63
- 64. 64 Steve Jobs iPhone 2007 Presentation https://www.youtube.com/watch?v=vN4U5FqrOdQ
- 65. 65
- 66. 66
- 67. 67
- 69. The role of ICTs in the e-commerce transaction/EDI value chain 69Source: OECD(2013/10) 貿易商 & 代理商 vs. 原廠 電子商務、跨境電商 、行動商務、第三方支付 電商平台 & 垂直電商 vs. 官網 (品牌)
- 70. 70
- 71. 71
- 72. 72
- 73. 73
- 76. 智慧代理機器人指日不遠! • 機器人正夯啊！連我也好想弄一台在家裡，但沒想到的是我們已經可 以「自己做機器人了」！ – 使用 IBM Bluemix 這樣的 PaaS 服務搭配 Watson API 後，除了比想像中好上手 之外，同時大幅縮短開發設計時間，自己也能快速完成一整套人工智慧系統啊！ 76 http://www.saydigi.com/2016/06/ibm-watson-robot.html
- 77. 77 Voice-activated smart speakers such as Google Home, Amazon Echo, and the yet-to-be- released Apple HomePod and Facebook’s Aloha.
- 78. 機器學習 Machine Learning 一個電腦程序從經驗E至學會， 針對某類任務T和性能指標P， 如果在T中的任務性能， 按P測量，提高了有經驗的E。 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 78 Tom M. Mitchell, WIKI 另一個定義：機器學習目標是要電腦編碼運用舉例的資料，或過去的經驗來 解決已知問題。 麻省理工學院 https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- 79. 商品販售與行銷 店員：請問…老闆，您真是了得! 老闆：飯可以亂吃，問題不可以亂問!? Association for Talent Development(from ASTD T+D Magazine April 2016) 一個電腦程序從 [E] 至 學會，針對 [T] 和 [P]， 如果在 [T] 中的任務性 能，按 [P] 測量，提 高了有經驗的 [E] 。 E: xxxxxxx……. xxxxxxx P: xxxxxxx……. xxxxxxx T: xxxxxxx……. xxxxxxx 79
- 80. 80 微軟 CEO 納德拉：AI 不會取代人類，而是增強 我們的感官體驗與創造力 https://technews.tw/2016/11/03/microsofts-ceo-explores-how-humans-and-ai-can-work-together/
- 81. 經濟／零售業數位轉型-美國 • 知名的美國玩具反斗城於9月聲請破產，讓面臨經營環境 日益險峻的美國實體零售業再受打擊 – 事實上，除了玩具反斗城之外，包括時尚女裝品牌BCBG、已在 2015就聲請破產保護的RadioShack，以及關閉了400家店面的知 名鞋商Payless ShoeSource也都在今年紛紛聲請破產保護 – 根據英國金融時報報導，約有18%的美國零售業，債信被標普公 司評為垃圾債券，標普指出，沒跟上電商時代風向與大眾消費習 慣改變，是零售業當前遭遇的最大困難 81 來源：經濟日報社論／零售業數位轉型二路並進，2017/10/12，https://goo.gl/AKGu1R
- 82. 經濟／零售業數位轉型-日本 • 日本前20大傳統零售店中，有十家業者去年營收是下滑的， 第一名Aeon雖然營收增加，卻只增長0.4%；其次是 Seven & i營收則下降3.5%，較前一年減少了2,100億日圓。 • 倒是日本亞馬遜宣布2016年度營收突破1兆日圓，日經研 究報告就預估其營收有可能在2017年度超過該國最大的 百貨公司三越伊勢丹控股，顯見電商對實體通路的確造成 重大威脅 82 來源：經濟日報社論／零售業數位轉型二路並進，2017/10/12，https://goo.gl/AKGu1R
- 83. 台灣實體零售業者 尋求解決方案及轉型之道 • 嚴峻挑戰，主要來自於數據掌握及虛實轉型兩方面的議題： – 在數據掌握方面，零售業是由人、場、貨三個核心構面所組成，「人」包含 員工與顧客，「場」是指賣場，「貨」則指商品 – 實體零售業過去所注重及蒐集的數據以貨為主，如品類數、庫存周轉率、物 流成本占比、庫存天數、成交率等 – 然而，對於場（實體賣場）與人（消費者）的數據，尤其是有關消費者屬性 輪廓、行為偏好、消費路徑等數據，並沒有進一步蒐集或追蹤 • 反觀網路零售業者，除了貨品的數據外，透過網頁技術可以全 面掌握場（購物網站）與人（消費者）的數據，如造訪流量、 流量來源、造訪頻次、停留時間、轉換率、跳出率、產品喜好 等，不僅有利於數據的累積，也可作為長期預測之參考 83 來源：經濟日報社論／零售業數位轉型二路並進，2017/10/12，https://goo.gl/AKGu1R
- 84. 亞馬遜 vs 阿里巴巴 • 全球電商大廠不僅在網購本業上充分累積與運用數據，如顧客消費行 為掌握、關聯產品推薦等，同時更進一步發揮數據價值，發展獨立的 數據事業或建立其電商生態系。 – 阿里巴巴在淘寶平台上記錄了大量的買賣雙方交易數據，進一步 將這些數據商品化，成立「淘數據」公司，提供給有需要的零售 賣家，並視數據方案內容收取費用 – Amazon近年則開始跨足智慧家電，不僅推出一系列連網裝置如 Echo，並透過API的開放，打造智慧應用生態系，相關成員包含 供貨商、第三方賣家、物流夥伴、獨立開發者及家電製造商等 84 來源：經濟日報社論／零售業數位轉型二路並進，2017/10/12，https://goo.gl/AKGu1R
- 85. 挑戰與建議 • 在虛實整合方面，傳統實體零售業的目標是創造營收，科技創新並非 其專長 – 而且若非在科技上的支出可以立竿見影，就不會將其放在優先投資的考慮之列 – 也因目前業界在智慧零售的成功模式尚未摸索出來，現行導入的科技應用或有亮 點，卻未必能解決痛點，故多數業者觀望心態濃厚 – 尤其許多零售業者的經營規模較小，主要的投入都在日常營運中，沒有資金與時 間尋找合適的資訊服務廠商 – 又或有些零售商只有商品，沒有場域，沒有機會與能力進行智慧零售 – 此外，數位轉型也需要搭配新的科技工具、流程改善等，相關設備建置、人員數 位素質養成與再教育等，都需要額外投入時間與經費，更加深企業改變的疑慮 85 來源：經濟日報社論／零售業數位轉型二路並進，2017/10/12，https://goo.gl/AKGu1R
- 86. 挑戰與建議 • 因此，從產業升級的角度思考，如何協助業者掌握數 據及加速虛實整合為首要之務 – 數據為數位化建設之基礎，將散落各處的數據進行梳理整合， 未來才可能進一步發揮價值；而虛實整合則為智慧零售的大 勢所趨 – 建議政府可以從建立典範著手，透過典範所建立的最佳實務， 將轉型的策略與方法進行產業擴散，並協同產業進行必要的 虛實整合，才能面對這一波智慧浪潮的挑戰 86 來源：經濟日報社論／零售業數位轉型二路並進，2017/10/12，https://goo.gl/AKGu1R
- 88. 台灣企業對新興科技的需求 • 可以獨立學習並完成指令的智慧機器或軟體。例如：機器人、聊 天機器人、自動駕駛車等 人工智慧 （Artificial intelligence） • 裝置中內建互相連接的感應器，此物聯網絡可以蒐集數據資訊或 由遠端遙控。例：智慧建築、汽車（車聯網）及家電用品等 物聯網 （IoT） • 下一代電腦因運用不同的運算系統，可以比傳統電腦更快地計算 出數據方程式 量子電腦運算（Quantum computing） • 衣物、裝置或身上可內嵌進階的運算與電子科技。例：智慧手錶 及智慧手環 穿戴式科技 （Wearable technologies） • 可以處理自然語言、手勢及視覺資訊的電腦與軟體。例：微軟的 Skype 翻譯（Skype Translator）及聊天機器人 下一代電腦運算 （Next Generation Computing） 88https://technews.tw/2017/03/15/most-companies-will-carry-out-digital-transformation/
- 90. 90Think Big for Big Data – Smart & Automatics 大數據智能化 vs 人才工作之爭
- 93. 資料來源：工業局 93
- 94. 94 1個人領２份薪水做３份工作 65歲以上 15-65歲工作人口 14歲以下 2015 12% 74% 14% 2060 41% 50% 9% 資料來源：工業局生產力4.0
- 95. 李開復： “最大白領失業 潮來襲 4種「師」 首當其衝。” Future… Partner with Code. 醫師、律師、教師，與金融 ?! http://goo.gl/DD96tB @ALBiTER 95
- 96. 資料價值：有效分析 vs. 靈活運用 5.決策 最佳化 • 運用機器學習等 演算法，由程式 自動建議產生參 數， 4.行為 解讀 • 根據資料來解讀 個體／群體行為 背後的動機 3.預測 • 同樣是根據歷史 資料，但目的是 要預測，預測未 來的表現或需求 2.推薦 • 基於歷史資料， 將廣告或商品推 薦給潛在消費者 1.情勢 評估 • 利用資料分析， 來評估組織／個 人／產品／決策 的績效 96 大數據分析的技術導入，獲得有價值結果的五個目的與內涵 資料來源：陳昇瑋。為什麼很多企業大數據應用的效益，沒有專家說的那麼神？科技橘報 https://buzzorange.com/techorange/2016/06/27/big-data-analysis-practice/
- 97. 97 What happened? • 描述性分析 Descriptive Analytics Why did it happen? • 診斷式分析 Diagnostic Analytics What will happen? • 預測式分析 Predictive Analytics How can we make it happen? • 指導性分析 Prescriptive Analytics 價值 困難度 & 複雜度 傳統BI 進階分析-大數據 落後指標 洞見與覺察 領先指標 撿 找 人 算 神 算 Edited by Ta-Ming Chang , 2016/8/2 Big Data應用技術演變， 人 & 技術，大數據專案 本身
- 98. 德國企業凱馳—賣清潔機器 vs. 賣空氣 • 顛覆原有的商業模式，客戶可以不買機器，改買 使用多少壓縮過的空氣來計費的服務 – 因為凱馳的清潔設備，都是壓縮空氣形成壓力，讓 水變成高壓強水柱，來清潔髒污。 – 以前，賣愈大台機器利潤好，但客戶不一定需要 – 現在可以選擇訂定最低用量、付一定金額，根據客 戶的需求預估，來配置設備給客戶使用，用量超過 合約最低門檻，就再支付額外費用 – 客戶不必再購置機器，維修服務也可以一應交予凱 馳處理。 98 賀桂芬，凱馳百年企業三年「換心」、秤斤論兩賣空氣。 2016-07-06 天下雜誌601期 http://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5077226
- 100. 價值主張VP關鍵夥伴KP 關鍵活動KA 關鍵資源KR 客戶關係CR 通路CH 目標客戶CS 成本流C$ 收益流R$ 轉型工業4.0 (物聯網 + 大數據) 賣設備 維修設備 賣空氣 待維修時間長 無線通訊感應 代理商 維修設備 KA 關鍵活動
- 102. 進入大數據應用領域 102 問題驅動取向 （Problem Driven Approach） 資料驅動取向 （Data Driven Approach） 資料來源：大數據@工作力 不同案例Big Dat商業模式差異比較，看出價值?!
- 103. 103 案例 應用大數據取向 大數據價值 UPS 四萬六千台車輛通訊感應器（物聯網） 修正送貨路線、節省成本 聯合健保 NLP 客服紀錄顧客錄音，並轉為文字 分析顧客滿意度資料，其他多個來源顧客資料， 由大數據團隊進行分析：健保理賠，疾病病程與 治療狀況 梅西.com 顧客導向資料分應用：個人化、精準廣 告與電子郵件、搜尋引擎最佳化 高數據技術大數據團隊：不該為用而用，注重投 資報酬率，只投資真能解決問題的技術上 美國銀行 龐大分散於各管道的交易、顧客、未結 構化等資料，注重前兩者 以往僅能抽樣，轉改採大數據技術，了解顧客， 明確定義區隔顧客，提供更一致、有吸引力的產 品與服務，由專案化大數據團隊負責 花旗銀行 有了總資料室基礎，面對日益增長企業 資訊，做好整合性、品質，轉換至大數 據善用開放源碼工具平台 降低成本、拓展環境、促進對顧客關係與顧客行 為了解，加深大數據科技創新，擴展地理限制顧 客影響範圍 希爾斯控股 領先同業的資訊科技應用能力，大數據 技術PB級零售資料整合-顧客、產品、 銷售、活動 提高行銷成果，把更多顧客找回店裡，從八週複 雜行銷活動推出時程，縮短成一週，更將大數據 營運能力獨立成公司對外服務 LinkedIn 活躍大數據活動-資料工程團隊、資料 產品團隊、商業資料分析團隊、產品資 料科學團隊等 加值應用數據的功能-搜尋用戶技能、可能認識 的人、類似工作、可能喜歡團體，預測最可能感 興趣的內容 資料來源：大數據@工作力
- 104. 104 大數據研 究方法 大數據專 案團隊 學教脈絡 理論模式 學習分析 方法論與 演算法 學教脈絡 視覺化圖 表 企業內部練兵 學習 & 外部資源 1. 由使用者行為現場脈絡，蒐集必要資料，並且依照產業專業模式，對待與 探索這些資料? 2. 資料室如何進行加減乘除的，或是進階的演算法? 數據是拿來用的，不是拿 來看的! 3. 數據轉換成視覺圖表後，經探索發掘了什麼，這時需要的想像力! 4. 大數據團隊成員是否對數據分析探索是否充滿熱情? 5. 外部資料是否能夠為我們所用? 6. 我們要如何分享我們的資料?
- 106. Impact • TEDxBroadway演講，Ben Wellington 提供五項原則， 透過故事讓數據更有意義(Making data mean more through storytelling) – 1.連結人們的經驗 Connection with People's Experiences – 2.專注一個創意 Focus One Idea – 3.讓它簡單化 Keep it Simple – 4.探索你最熟悉的 Explore the Things You Know Best – 5.發生改變 Make an Impact 106 https://youtu.be/6xsvGYIxJok
- 109. 數位經濟營運創新三核心 —找出公司相對應的評估數據指標 系統 流程 業務 流程 服務 流程 109 五大創新產業與新農業、循環經濟， 以數位經濟為底層，由此實踐軟硬 結合 五大創新研發產業： 一. 台南沙崙為中心的「綠能研發中心」 二. 桃園的「亞洲矽谷計畫」，發展物聯網與智慧產品 三. 以台北資安、台中航太、高雄船艦為中心的「國防產業聚 落」 四. 中研院所在的南港園區、竹北生醫園區延伸到南科的「生 技產業聚落」 五. 台中的「智慧精密機械聚落」 http://udn.com/news/story/7238/2013522
- 112. 112 N＝新顧客（New Customer） E＝既有顧客（Existing Customer） E0主力顧客：個人購買週期2倍時間內回購的人 S1瞌睡顧客：超過個人購買週期2倍未回購的人 S2半睡顧客：超過個人購買週期2.5倍未回購的人 S3＝沉睡顧客（Sleeping Customer），購買頻率超過 個人購買週期3倍未回購、回購率低於10% NES模型 Source https://www.managertoday.com.tw/books/view/52246
- 114. 114
- 116. 116
- 120. Digital Transformation and Talent 100 120 https://www.bcg.com/publications/2017/people-organization-strategy-twelve-forces-radically-change-organizations-work.aspx
- 121. Business Intelligence Analytics AI / “Cognitive” Big Data Cloud Internet of Things (IoT) 121 Source： https://www.linkedin.com/pulse/war-4-pillars-big-data-cognitive-cloud-iot-bill-hayduk/ World of Watson, these are IBM’s 4 pillars and Big Blue is gearing up for an arms race and a big war - the war for mind share and for money. According to analyst firm IDC, big data and analytics spending will hit $203 billion by 2020. https://www.linkedin.com/pulse/war-4-pillars-big-data-cognitive-cloud-iot-bill-hayduk/ 顯而易見的事實與未來科技 創新戰爭戰場-IBM
- 122. 2007-2017：數位智商十年 • 在2007年，平均數位智商在各產業中相似。除了特定例外產業（農業企業和採 礦業已經落後），時至今日情況仍然相同。 數位進展是相當一致的 • 資料探勘和分析、搜索技術、服務導向的架構、和虛擬合作是2007年的頂尖技 術。這些年來，注意力轉移到移動技術，數據安全和雲端。今天，像物聯網和 人工智慧這樣的新興技術被視為今後的重大發展，其他未來技術緊追在後。 昨日的技術投資是今天 的建設基礎 • 在2007年的調查中只有33％的高階主管表示，他們的執行長支持數位化；至今 比例已攀升至68％。 執行長們積極支持數位 化 • 在2007年只有40％的高階主管表示，資訊長大力參與策略規劃；至今，資訊長 與其他高階領導人有著密切的關係，且經常監督數位化戰略和投資。 因為數位 化日益重要，數位長或數據長等的新角色加入資訊長的行列，前二者也側重於 技術的策略性使用。 資訊長獲得一席之地 • 在2007年，對使用者體驗的關注與高策略性數位智商相關。現今受訪者中著重 創造更好的客戶體驗的通常也有更好的數位化策略，且有更佳的財務績效。 重視使用者體驗絕對是 上策 122 2017全球 Digital IQ® 調查：10週年版 2017全球 Digital IQ® 調查：10週年版
- 124. 數位轉型浪潮 重新定義企業與員工 價值 124 隨著萬物相聯，各種裝置與網際網路、行動技術進一步密切整合，數位轉型的趨勢越來越明顯。在 2017 年的企業應用上， 大數據分析被 59% 的受訪者視為最具潛力，其次則是物聯網及人工智慧，分別為 57.6% 及 44.8%。 https://technews.tw/2017/01/08/2017-it-trend-report/
- 131. 131
- 133. 133
- 135. 商業模式 Business Model 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 Data Drive 學&教 20% & 80% 135
- 136. 結語 136