收購諾基亞,微軟挑戰的不是蘋果、Google,而是自己
收購諾基亞,微軟挑戰的不是蘋果、Google,而是自己
2013.09.07 | 微軟

2013年9月3日消息,鮑爾默和艾洛普的發表公開信,微軟意向收購諾基亞設備與服務業務。根據《THE VERGE》報導,微軟將向諾基亞支付37.9億歐元,還有另外16.5億歐元用來購買專利資產。這一價格已經低於此前小米透露的100億美元的估值,對於微軟來說可以說是一筆合算的交易。

由於行動智慧時代的到來,微軟和諾基亞這兩頭原來在各種領域佔絕對領導地位的大象,漸漸失去了其對市場的掌控地位。

兩年前,2011年2月11日,諾基亞宣布,與微軟達成廣泛戰略合作關係,並將Windows Phone作為其主要的智慧手機操作系統。

到兩年後的今天,諾基亞已經成為WP系統中當之無愧的老大。根據調查機構AdDuplex發布的數據,截止2013年8月14日,諾基亞以86.9%的WP 8市場份額成為最大的WP系統供應商。

今年7月1日,諾基亞宣布將斥資17億歐元收購西門子在諾基亞西門子通信公司中所持的50%股份。當時就有分析指出,在諾基亞連年虧損中,諾西已經成為諾基亞最值錢的資產,諾基亞可能向無線設備廠商轉型。

如果此次交易達成,諾基亞將再次完成轉型,真正成為一家純粹的無線設備廠商。而微軟將由一家軟體公司成為一家軟硬體一體化的公司。

相比於諾基亞的改變,微軟的改變可能對業界產生更大的影響。微軟從誕生開始便是一家純粹的軟體公司,其商業模式的成功便是打破了軟體之於硬體的從屬地位。

在微軟之前,軟體產品是由硬體廠商附帶在硬體打包附送給消費者的。而微軟通過和IBM的合作,成為了操作系統的標準。

由於不完全的授權,微軟可以擺脫IBM的控制,獨立的銷售其操作系統。微軟此後通過發行軟體授權,漸漸成為世界上最強大的科技公司。

微軟的成功,取決於其和其上下游良好的合作關係。在產業鏈上游,微軟聯合Intel公司,不斷的推進新的軟硬體標準。在下游,微軟通過各個品牌的PC廠商預裝其操作系統,讓PC廠商有一個可靠支持強勁的系統,並取得價值豐厚的授權費用。

而近年來,微軟不斷的推出自有的硬體產品,從XBOX家庭娛樂系統到Surface平板電腦,微軟軟硬體一體化的決心不斷的加強。

這將極大的衝擊微軟當前的商業模式,微軟將在市場上成為其合作夥伴的直接競爭對手。這是一個風險極大的冒險,不過也可能是一次不得已而為之的冒險。

PC市場近年來已經開始萎縮,作為微軟核心業務的PC操作系統授權業務已經沒有了新的發展空間。

而在行動市場上,微軟並沒有真正的打開局面。幾乎所有的非iPhone智慧手機生產傷都已經倒向了Android,就連曾經依靠Window mobile系統奠定市場基礎的HTC也已經完全投靠Android陣營。這也造就了諾基亞在WP 8市場上86.9%的市場份額。收購了諾基亞手機部門幾乎就等於收購了整個WP市場。

如果微軟繼續豪賭行動市場,那麼收購諾基亞看上去是個明智的選擇。既然沒有其他人願意為我生產產品,那我就自己生產。微軟並不會因此得罪太多合作夥伴,因為它實際上除了諾基亞,在行動領域,微軟並沒有什麼真正的合作夥伴。

不過所有公司都有其基因。這麼多年來微軟都是以銷售軟體授權為其核心,要完成轉型可能並不是那麼容易的事情。

8月23日微軟宣布,公司CEO史蒂夫鮑爾默(Steve Ballmer)已決定在未來12個月內退休。這可以看著是其領導微軟轉型失敗的一個信號。

要在更換CEO的同時,完成從一個軟體公司向設備和服務公司轉型,微軟要挑戰的並不完全是其競爭對手,而是自己的過去,這也許才是最難的事情。

 

出自鈦媒體

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

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舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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