快速了解一個產業 #五力分析 #創業 #麥肯錫

描述

麥肯錫（McKinsey）等國際頂級顧問公司，在面對全新產業時，常用一套高效且系統化的方法來「快速了解一個產業」。以下是根據麥肯錫式顧問思維整理出的5步驟法則，幫助你在最短時間內掌握一個陌生行業：

✅ Step 1：運用「5力分析」建立產業結構認知

Porter’s Five Forces 分析法
了解產業競爭態勢與利潤來源：

現有競爭者：主要企業、龍頭公司、市佔率
潛在進入者：新創、跨界企業進入的門檻與趨勢
替代品威脅：是否有替代性解決方案或技術正在興起
供應商議價能力：供應鏈穩定嗎？關鍵供應商有哪些？
買方議價能力：客戶是否集中？是否影響定價？

✅ Step 2：用「價值鏈分析」拆解產業流程

了解一個行業怎麼賺錢、利潤在哪裡：

上游：原料、研發、生產
中游：品牌、組裝、物流
下游：通路、銷售、售後服務

👉 了解哪些環節最賺錢？誰掌握關鍵資源？

✅ Step 3：快速掌握「產業專業名詞」與商業模式

查詢該產業常用術語、縮寫（如SaaS、CAGR、GMV）
了解產業的 獲利模式（例如：訂閱制、平台抽成、利差賺錢等）
判斷該產業是屬於「資本密集」還是「人力密集」型產業

✅ Step 4：善用「公開資料」快速吸收產業情報

麥肯錫顧問常利用以下渠道迅速掌握資訊：

政府機構或產業協會報告（如經濟部、工研院）
投資分析報告 / 招股說明書（招股書非常詳盡，尤其是風險與競爭分析）
專業新聞網站或行業期刊（如：日經、36氪、商周）
市場研究機構報告（Gartner、Statista、IBISWorld 等）

✅ Step 5：建立「關鍵成功要素」與「未來趨勢判斷」

顧問最後會問自己兩個問題：

這產業最關鍵的競爭優勢是什麼？
- 技術？通路？品牌？客戶關係？成本控制？
接下來5年，這個產業會往哪裡走？
- 有哪些技術顛覆機會？
- ESG、AI、區塊鏈是否會影響？

🎯小提醒：

你不需要成為這個行業的專家，只要做到比大多數人懂得更多，並能講出邏輯清晰的觀點，就已經具備顧問級的水準。

非常好，我將依照你提到的「麥肯錫5步驟模型」，結合AI產業＋數位產業發展趨勢＋創業切入模型，做一份完整分析，適合想要投入AI或數位創業的個人與企業主參考：

✅ Step 1：五力分析 Porter’s Five Forces — AI產業

力量面向	說明
✅ 現有競爭者	已有巨頭主導：OpenAI、Google DeepMind、Meta、Amazon、微軟等，再加上各地 AI 新創如 Anthropic、Midjourney、台灣本地的 Appier。競爭激烈但應用層仍有利基空間。
✅ 潛在進入者	AI 開源工具如 LLaMA、LangChain 降低了技術門檻，許多開發者、團隊都能自行部署模型，SaaS 產品化門檻降低。
✅ 替代品威脅	部分傳統軟體（如資料分析、人力客服、設計工具）會被 AI 顛覆，但 AI 本身也面臨「規模經濟」的成本壓力。
✅ 供應商議價能力	關鍵供應鏈是雲端 GPU 算力（NVIDIA AWS Azure），資源集中，供應商議價力極高。
✅ 買方議價能力	AI 應用場景多樣，小型 SaaS 客戶分散，大型企業客戶議價力強。一般消費者使用門檻高但快速成長中。

✅ Step 2：價值鏈分析 — AI產業

🎯AI產業鏈大致分為三層：

基礎層（Infrastructure）
- 晶片（如 NVIDIA）、雲端（AWS、Azure）
- 自訓模型、大語言模型（如 GPT-4、Gemini、Claude）
技術層（Foundation Models + 開源工具）
- HuggingFace、LangChain、OpenAI API、AutoML
應用層（End-User Applications）
- 企業應用：AI客服、CRM整合、自動報表、AI小編工具
- 個人應用：AI繪圖、AI寫作、AI語音、影片製作
- 垂直應用：教育、醫療、金融、製造業AI化

👉 創業者可以從應用層切入，以工具產品或SaaS平台的形式提供解決方案。

✅ Step 3：掌握AI產業術語與商業模式

🔧 關鍵術語：

LLM（大語言模型）、RAG（Retrieval-Augmented Generation）
API-as-a-Service、AutoML、自動化訓練
AI Agent、Prompt Engineering、AI Copilot

💰 商業模式：

模式	說明
API 掛載收費	像 OpenAI 提供模型 API，按 Token 或 API call 收費
SaaS 模型	每月訂閱，如 Notion AI、Copy.ai、Chatbase 等
一次性付費工具	插件、AI 模板、WordPress AI 擴充
分潤模式	將 AI 嵌入他人平台，透過分潤收費
廣告＋用戶數據變現	採免費＋數據營利模式，如生成式社群平台

✅ Step 4：使用公開資訊蒐集資料

建議以下資訊來源：

McKinsey AI Reports
CBInsights AI 100
Gartner Emerging Tech Hype Cycle
PitchBook / Crunchbase
台灣數位發展部／AI Labs／AIdea 平台
每季 OpenAI / Anthropic / Meta 發布的研究白皮書

✅ Step 5：關鍵成功要素與未來趨勢

🔑 成功要素（KFS）：

懂產業痛點＋懂AI工具整合 → 解決真問題
資料掌握能力強 → 能訓練客製化模型
垂直應用導入力強 → 教育、醫療、製造、零售等
UX簡單到不懂AI也能用 → 介面設計＋商業包裝

🔮 未來趨勢：

中小企業AI化（AI小編、AI財報、AI業務）
AI Copilot普及 → 各種工作都有「AI助理」
AI+IoT、AI+區塊鏈、AI+創作者經濟（影片、自媒體）
ESG AI → 協助永續發展報告、碳排分析等

💡 創業切入模型（針對創業者）

切入模式	適合對象	操作方式
✅ AI產品化	工程師 / 技術合夥人	整合模型 → 開發簡易工具或SaaS
✅ AI代操服務	行銷顧問 / 數據分析師	幫企業導入 ChatGPT / 自動化流程
✅ AI顧問顧問	對產業理解深	協助企業AI轉型、流程重構
✅ AI電商輔助	微型創業者 / 自媒體	AI自動寫文案、商品說明、影片腳本
✅ 聯盟平台整合	有通路者 / 團隊	整合AI工具 → 成為平台供應商／經銷商

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