▲ 《新創玩家》是一部根據新創WeWork真實事件改編的原創影集。（圖／Apple TV+）
● 吳若瑩／商業發展研究院國際數位商業研究所研究員
偶然瞥見Apple TV+根據新創WeWork真實事件改編的原創影集《新創玩家》，發現WeWork核心業務明明很傳統，就是租下空間重新隔間再分租出去，卻因創辦人亞當・諾伊曼（Adam Neumann）的執著與信念，堅信WeWork是科技創新的「社群」公司，為了改變世界而存在的，因此無論是一般員工、投資人，甚或是軟銀集團執行長孫正義，都被他極具感染力的信念與言談說服。
WeWork在2019年獲得軟銀集團破百億美金的投資後，市值一度水漲船高，惜因創辦人衍生種種弊端，最後由軟銀接手進行改革。
新創事業首重解決客戶痛點與符合市場需要
故事說到這不禁讓人思考，專業創投到底如何檢視新創公司的產品或服務是否具市場前瞻性？難道僅憑著「直覺」或「信心」來審視新創者極具感染力又滔滔不絕的BP（Business Plan）簡報？
另外，新創本身該如何判斷研發中的產品或服務是否符合市場需要？是否關注到消費者真正在意的痛點，並提供能解決痛點的產品或服務，以持續獲得創投關注？若將思考層面擴及企業在產品或服務的創新時，發現考量點也頗類似，即是否能解決客戶痛點與符合市場需要。
▲ 如何判斷研發中的產品或服務是否符合市場需要？是否關注到消費者真正在意的痛點？這些都是新創事業應思考的重點。（圖／取自免費圖庫Pixabay）
其實，《財星》雜誌（Fortune）1,000大企業，每年因新品上市失敗而造成的損失高達600億美元；Harvard Business Review的報導也指出，美國每年有30,000個新品問世，但拚了命存活下來的只剩10％。可見「選對」要研發什麼樣的產品，不是件容易的事。
商研院AI＋BI敏捷開發數據平台 幫助研發單位「選對」產品
商業發展研究院進行中的技術處「AI＋BI敏捷開發數據平台建置計畫」就是針對上述問題的聰明解法，以大數據及AI技術幫助業者能在產品研發早期就嗅到「對的」研發規格，進而加速縮短研發時間，推出「對的」產品。
該平台底層先根據業者需要大量蒐集如Amazon及YouTube等交易及消費者正負評等的消費數據，再透過內建的AI搜尋引擎與NLP技術，秒蒐出以產品品項為單位的消費者痛點、需求、銷售與使用意見，以協助業者快速掌握使用者痛點與需求，精準分析客戶體驗並做出正確決策。
不過，平台最精華的技術其實是在頂層的AI預測分析模型，從產品規格的熱度、銷量與客戶評論做AI多維分析與預測，並依優先序推薦最具競爭力的產品規格，協助業者在研發階段即可從市場需求角度，實時洞察規格消長，「選對」要研發的產品規格，進而解決消費者痛點滿足需求，提升銷售潛力。
▲ 透過AI對大數據解碼，能幫助業者「選對」要研發的產品規格，進而解決消費者痛點滿足需求，提升銷售潛力。（圖／取自免費圖庫Pixabay）
AZ利用大數據確定新創藥物規格 Airbnb藉由大數據見證超成長
全球其實不乏數據應用在研發預測分析的案例，像以AZ疫苗聞名的阿斯特捷利康（AstraZeneca），就是使用AI對大數據解碼，以更完整的了解癌症、代謝疾病等需要有效治療的疾病，進而確定創新藥物的新規格；著名獨角獸Airbnb在短短五年內利用大數據科學見證了43000％的超增長，拆解數據以更完整瞭解客戶看法，並用於研發新服務的決策。
對國內業者來說，或許是時候開始思考如何將大數據科學應用在預測分析了，特別是從最源頭的產品研發開始，以求更快跨進成功的一半！
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● 本文獲授權，轉載自「經濟日報」，原標題〈大數據分析 助攻新創研發〉。以上言論不代表本網立場。歡迎投書《雲論》讓優質好文被更多人看見，請寄editor88@ettoday.net或點此投稿，本網保有文字刪修權。
我們想讓你知道…對國內業者來說，或許是時候開始思考如何將大數據科學應用在預測分析了，特別是從最源頭的產品研發開始，以求更快跨進成功的一半！