Page 99 - 創新與創意
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假設你把 Mobileye 先進駕駛輔助系統的精確度，繪製成顧客使用量（汽車製造商測試時
所開的總里程數）的函數，結果發現，只需少數汽車製造商和中等程度的測試，就足以
達到 90％的精確度，但若要達到 99％的精確度，會需要更多車廠進行更多的測試，如果
想達到 99.99％就更不必說了。當然，把這情況詮釋成表示顧客資料的邊際價值快速遞
減，是不正確的：由於這當中的涵義是攸關生死的，因此精確度提高 9 個百分點（甚至
只提高 0.99 個百分點），仍有極高的附加價值。任何單一車廠，不管規模多大，都很難
自行產生出必要的資料量；而 Mobileye 的任何潛在競爭對手，也難以複製這些資料。正
因如此，Mobileye 才能主宰先進駕駛輔助系統的市場，讓它成為英特爾（Intel）眼中極
具吸引力的收購標的，最終在 2017 年以 150 億美元收購該公司。
如果在獲得大量顧客基礎之後，從顧客資料當中學習仍有很高的邊際價值，那麼商品和
服務往往具有重大的競爭優勢。這類例子包括為預測罕見疾病所設計的系統（像是
RDMD 公司的產品），以及網路搜尋引擎，如百度和 Google。儘管微軟（Microsoft）多
年來投注數十億美元開發 Bing 搜尋引擎，卻始終無法撼動 Google 在搜尋方面的主宰地
位。搜尋引擎和罕見疾病預測系統，都需要大量的使用者資料，以持續提供可靠的結
果。
使用者資料邊際價值快速遞減的一個企業反例，就是智慧型恆溫控制器。這些產品只需
要幾天，就能了解使用者全天偏好的各種溫度。在這種情況下，資料促成的學習無法提
供太多的競爭優勢。Nest 雖然在 2011 年推出首款能從顧客行為中學習的智慧型恆溫控制
器，但現在面臨來自 Ecobee 和漢威聯合（Honeywell）等企業的激烈競爭（Nest 於 2014
年被 Google 收購）。
3.使用者資料的相關性貶值速度有多快？如果資料很快就過時，那麼在其他所有條件都
相同的情況下，競爭對手會比較容易進入市場，因為它不必追趕上既有企業多年來從資
料學習到的知識。
Mobileye 多年來從各車廠收集累積的資料，對它現有版本的產品仍然具有價值。Google
數十年來從搜尋引擎使用者身上收集到的資料也是如此。隨著時間流逝，部分關鍵字的
搜尋次數會變得很少，而新關鍵字的搜尋可能會開始變得更加頻繁，但是，擁有多年的
歷史搜尋資料，對於服務現今的使用者仍具有無可否認的價值。這些資料的低貶值率，
有助於說明為什麼 Mobileye 和 Google 搜尋都已被證明是復原力很高的企業。
然而，以電腦和行動裝置的社群休閒遊戲來說，從使用者資料中學習所得到的價值，往
往會快速下降。2009 年，Zynga 推出的「鄉間逍遙遊」（FarmVille）極為成功，促成這
個市場起飛。雖然 Zynga 很有名的是高度依賴使用者資料分析來做出有關設計的決定，
但事實證明，從一款遊戲中獲得的深入見解，無法很順利地轉移到下一款遊戲。因為休
閒遊戲受到流行熱潮影響，使用者喜好變化迅速，因此公司很難建立可持續的資料驅動
型競爭優勢。Zynga 有過少數幾次成功，包括「鄉間逍遙遊 2」和「城市小鎮」
（CityVille），之後就無法再推出新的熱門產品，使用者人數至 2013 年已流失近一半。
Zynga 遭到其他遊戲公司取代，如 Supercell〔推出「部落衝突」（Clash of Clans）〕和
Epic Games〔推出「要塞英雄」（Fortnite）〕。Zynga 的市值在 2012 年達到 104 億美元
的頂峰，接下來六年間的大部分時間都萎縮到四十億美元之下。
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