KNOWLEDGE · PROBLEM SOLVING
Problem Solving
把模糊情境整理成可以回答、可以驗證、最後可以形成行動的問題。
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01
看見問題只是起點，定義問題才決定方向
02
好的思考框架，會把關鍵問題轉成可以驗證的假說
03
假說不是答案，而是推進分析的暫時判斷
04
不是所有問題，都值得投入同等資源
把資源放在最可能改變決策的未知數
05
Is it true → Why so → So what
從事實走到意涵
06
07
好的建議，必須同時包含結論、風險與下一步
客戶互動原則：感性關係、理性驅動與四種角色
KNOWLEDGE · STRATEGY
Strategy
從企業目標、內外部條件與競爭結構出發，判斷一條策略是否合理、可行且能形成優勢。
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08
策略前提：目標、內部條件與外部環境
09
策略評估：效益性、可行性、風險與綜效
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後進者策略：市場機會、競爭優勢、合作夥伴與既有能力
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市場進入判斷
市場吸引力、競爭態勢、進入門檻與獲利性
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競爭優勢與核心能力
從既有能力延展出差異化
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企業長期成長
優勢、趨勢、行動與動態資源配置
KNOWLEDGE · TECHNOLOGY & INNOVATION
Technology & Innovation
辨識市場機會、配置技術與事業資源，並讓技術透過產品、通路與生態系轉成市場價值。
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科技管理的三個核心課題
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尋找市場機會：現有客群、低階或未服務市場、早期採用市場
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選擇值得追求的機會：核心能力、生態系位置與競爭優勢
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創新時機
新生態系成熟度與舊生態系延展空間
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技術組合與事業組合的同步配置
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技術如何轉成市場價值
技術 → 產品或服務 → 通路 → 市場
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生態系策略
開放、防禦、進攻與整合
KNOWLEDGE · AI & BUSINESS ANALYTICS
AI & Business Analytics
理解不同資料能看見什麼，再選擇合適模型支援區隔、目標客群與定位判斷。
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從購買旅程理解資料：用戶輪廓、過程與結果
22
五類資料如何產生不同商業價值
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用 K-Means 改善市場區隔
24
用邏輯回歸改善目標客群選擇
25
用主成分分析支持品牌定位
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數據應用的機會與邊界
技術、整合、個人化與隱私