Page 101 - 創新與創意

6.來自單一使用者的資料有助於為這名使用者改善產品，還是也能為其他使用者改善產
品？在理想的情況下，兩者都做得到，但這兩者之間的差異很重要。當單一使用者的資
料為這名使用者改善了產品，公司可以個別針對這名使用者把產品客製化，因而創造了
轉換成本。當來自單一使用者的資料可以為其他使用者改善這個產品，就可能會創造網

路效應（但也有可能不會）。這兩種類型的產品改善，有助於提供進入障礙，但前者是
讓既有使用者有很高的黏著度，後者則在爭取新顧客方面帶來關鍵優勢。

例如，Pandora 曾是數位音樂串流服務的首家大型業者，但後來落後於 Spotify 和蘋果公
司的音樂服務（Apple Music），後面這兩項服務都仍在成長。前面提到過，Pandora 的主
要賣點是能針對每一名使用者的品味，量身打造音樂電台，但跨使用者的學習非常有
限，因為個別使用者對音樂的評價高低，讓 Pandora 能找出這名使用者喜歡的音樂屬
性，然後提供有相同屬性的樂曲給這名使用者。相反的，Spotify 更加專注在提供使用者

一些分享與發掘的功能，像是搜尋和聆聽其他人的音樂電台，因而創造了直接的網路效
應，並吸引額外的顧客。Pandora 的服務仍只有在美國境內提供（它在美國有一群忠誠的
使用者），而 Spotify 和蘋果的服務都已拓展到全球。雖然 Pandora 在 2019 年 2 月被天狼
星廣播公司（Sirius XM）以 35 億美元收購，但 Spotify 已於 2018 年 4 月股票上市，至
2019 年 11 月初，市值已達 260 億美元。很明顯的，從個別使用者的資料中學習以進行客

製化，有助於牢牢抓住既有顧客，但不會帶來網路效應會產生的那種類型的指數型成
長。

7.從使用者資料取得的見解，多快能整合到產品裡？快速的學習週期，使得競爭者難以
追趕得上，尤其如果在顧客平均合約期間內進行多個產品改良週期，就更難追趕。但如
果需要花上好幾年，或連續好幾代的產品，才能做出以資料為基礎的產品改良，競爭者
就有更大的機會可以在這段過渡期間進行創新，並開始收集自己的使用者資料。因此，
如果從「現在」的顧客資料學習到的見解，可轉化用於針對同樣這些顧客更頻繁地改善

產品，而不是只針對這個產品或服務的「未來」顧客來改善，那麼來自顧客資料的競爭
優勢就會更強大。我們已經討論過的幾個產品案例，包括地圖、搜尋引擎、以人工智慧
為基礎的農作物管理系統，都能快速更新，並納入從現有顧客身上學習所得的見解。

一個反面例子是線上直接貸款業者，例如 LendUp 和 LendingPoint 等，這類公司檢視使
用者的還款歷史，以及它與使用者個人資料和行為的不同層面之間的相關性，藉以學習

如何做出更好的放貸決策。在這方面，與「目前」的借款人有關的唯一學習，就是從
「先前」的借款人身上學到的見解，而這些學習已經反映在提供給目前的借款人的合約
和利率中。借款人沒有理由擔心貸方能從未來的學習當中受益，因為他們現有的合約將
不受影響。因此，顧客在決定要向哪家公司借款時，並不在意還有多少其他借款人會簽
約。

現有借款人可能偏好繼續向現有的放款業者借錢，因為這些放款業者比其他業者更了解
他們，但新借款人的市場仍然競爭很激烈。

購買資料比爭取顧客更加容易。其他來源的資料通常能夠消除對龐大顧客群的需求，因
而讓競爭環境變得更加公平。

資料能帶來網路效應嗎？

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