PPT補充教材
##市場調查:從框架、模型到決策
市場調查三個階段:
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階段 |
作用 |
關鍵問題 |
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商業框架 |
理解問題 |
為什麼要做?問題在哪裡? |
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AI 模型 |
分析與預測 |
會發生什麼?怎樣做更好? |
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國際商務工具 |
執行與行動 |
如何落地?如何交易、收款、交貨與控風險? |
一:商業框架
功能:幫助我們理解問題
進行商業框架前,若能提供完整市場、產業及企業(CRM、ERP、SCM、WMS、TMS、BI)數據,有助於框架分析。
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分析層面 |
主要框架 |
核心問題 |
教學重點 |
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市場分析 |
PEST、STP、4P、SWOT |
市場在哪裡?顧客是誰?產品如何定位? |
分析外部環境、跨國差異、目標客群、行銷策略 |
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產業分析 |
5 Forces、Diamond Model、Value Chain、Ansoff Matrix |
產業是否值得進入?競爭壓力在哪裡? |
分析競爭結構、國家優勢、價值鏈位置與成長方向 |
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企業分析 |
Business Model Canvas、Global Supply Chain、E-commerce、Integrated Marketing |
公司有沒有能力執行?如何創造價值? |
分析商業模式、核心資源、供應鏈能力、數位通路與整合行銷 |
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風險分析 |
Risk Matrix、Entry Mode Strategy、ESG Framework |
如何進入市場?風險如何控制? |
分析進入模式、政治/匯率/法規/供應鏈/永續風險 |
二:AI 模型
功能:幫助我們分析與預測問題
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AI 模型 |
核心功能 |
適合解決的問題 |
國際商務應用 |
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Recommendation 推薦模型 |
推薦產品、客戶、通路或方案 |
應該賣什麼?推薦給誰? |
產品推薦、客戶推薦、通路推薦、報價方案推薦 |
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Optimization 最佳化模型 |
在限制條件下找最佳解 |
價格、庫存、物流、預算如何配置? |
最佳售價、最佳庫存、最佳補貨、最佳廣告預算 |
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Classification 分類模型 |
將資料或問題分類 |
這是哪一類客戶、風險或問題? |
客戶分類、供應商風險分類、客訴分類、信用風險分類 |
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Prediction / Forecasting 預測模型 |
預測未來趨勢或需求 |
未來銷售、需求、價格會如何變化? |
銷售預測、需求預測、匯率影響、庫存需求預測 |
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Clustering 分群模型 |
從資料中找出自然群組 |
市場或顧客可分成哪些類型? |
客戶分群、市場分群、產品組合分群 |
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NLP / Sentiment Analysis 文字與情緒分析 |
分析評論、新聞、客服與社群文字 |
市場聲量與消費者態度如何? |
品牌聲量、負面評論、法規文字、市場輿情分析 |
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Anomaly Detection 異常偵測 |
找出異常行為或風險訊號 |
哪些交易、訂單、庫存或付款異常? |
異常訂單、異常付款、異常物流、異常庫存 |
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Causal Inference / Scenario Simulation 因果與情境模擬 |
判斷原因並模擬不同情境 |
策略是否有效?如果環境改變會怎樣? |
促銷成效、匯率變動、關稅上升、供應鏈中斷模擬 |
三:國際商務工具面
功能:幫助我們執行與行動
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工具面 |
核心任務 |
可搭配框架 |
可搭配 AI 模型 |
具體行動 |
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商流 |
建立交易關係 |
STP、4P、Business Model、Entry Mode、SWOT |
Recommendation、Classification、Prediction、Clustering |
客戶開發、通路選擇、產品組合、報價、合約、訂單管理 |
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資流 |
建立資料與資訊系統 |
PEST、CAGE、STP、Value Chain、E-commerce、Risk Matrix |
NLP、Sentiment Analysis、Classification、Anomaly Detection、Prediction |
蒐集市場、客戶、訂單、庫存、付款、物流與社群資料,建立 BI Dashboard |
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金流 |
管理付款與資金風險 |
Risk Matrix、PEST、Business Model、Entry Mode |
Classification、Prediction、Optimization、Anomaly Detection、Scenario Simulation |
設計付款條件、信用額度、匯率避險、融資、保險與現金流控管 |
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物流 |
完成貨物流動與履約 |
Value Chain、Global Supply Chain、5 Forces、PEST、Diamond Model |
Optimization、Forecasting、Anomaly Detection、Scenario Simulation、Classification |
運輸、倉儲、庫存、報關、配送、逆物流、供應鏈風險管理 |
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整合工具 |
把四流系統化 |
Business Model、Value Chain、Risk Matrix |
Prediction、Optimization、Anomaly Detection |
CRM、ERP、SCM、TMS、WMS、Trade Compliance System、BI Dashboard |
框架與 AI 模型整合
1:先用框架定義商業問題
市場問題:哪個客群最值得進入?
產業問題:哪個市場競爭壓力較低?
企業問題:公司是否有能力供應?
風險問題:進入市場的主要不確定性是什麼?
2:把框架轉成資料欄位
PEST 轉成:GDP、通膨、匯率、法規、人口、網路滲透率。
STP 轉成:年齡、收入、地區、購買頻率、產品偏好。
5 Forces 轉成:競爭者數量、價格差、替代品數量、供應商集中度。
Value Chain 轉成:成本、交期、庫存、退貨率、物流時間。
Business Model 轉成:收入來源、毛利率、客戶取得成本、續購率。
3:選擇模型任務
推薦問題 → Recommendation
最佳配置問題 → Optimization
分類問題 → Classification
未來趨勢問題 → Prediction / Forecasting
客群探索問題 → Clustering
風險偵測問題 → Anomaly Detection
原因判斷問題 → Causal Inference
不確定性問題 → Scenario Simulation
4:產出商業決策
建議市場
建議客群
建議產品
建議售價
建議庫存
建議通路
建議進入模式
主要風險
執行順序
需要補充的資料