商業開發前要收集哪些資訊?
商業開發前要收集哪些資訊?

在商業思維學院的case study中,因為我們會挑選一家企業開始進行分析,剛開始同學們都不知道要如何找出有意義的資訊,並且從中產生洞察。

而這些資訊,其實在做商業開發時也一樣都可以用得上,試想,如果你在初次拜訪客戶之前已經對他有所了解,那會不會有助於第一次洽談呢?我相信是會的,這套方法是我從以前用到現在都還有效的做法。

我主要會收集以下這些資訊,來協助我更了解這家公司。

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圖/ Monkey Business Images via shutterstock

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企業公開資訊

比如財務表現、公司基本資訊、專利申請書、訴訟案件、進口報單等,從這些資訊中可以得知企業的現況與一些已經公開的計畫,也能獲得企業當前的一些戰略布局或實際狀況。

財務表現要看那些呢?包含財務三表的基本資訊、主力市場的變化(區域、產品、客戶對象)、信用評等等,而公司基本資訊主要關注資金、資本額、法人代表、董事會等是否有變化。

專利申請書則可以觀察出企業是否正在進行某方面技術的戰略布局,或者正準備推出某一類產品,透過專利來保護自家產品,例如蘋果電腦在2018年3月申請一項新專利,專利內容是一款螢幕保護塗層,有足夠柔韌性可以適應螢幕彎曲,讓OLED螢幕在摺疊的情況下,不會裂開或損壞,這個專利的申請就被解讀為蘋果也想做可摺疊手機。

訴訟案件則因法律需要,時常得透漏一些平常不為人知的經營資訊,裡頭很可能有部分資訊對我們瞭解合作夥伴有實質幫助,此外,訴訟的輸贏也會影響到合作夥伴跟我們合作的意願。

進口報單,運輸公司必須透過取貨提單(Bill of Lading)來登記運送貨櫃的內容物,這份公開檔案會明列進口商與出口商,並包含貨物或商品的簡短描述,這類資訊對我們的幫助是什麼呢?當我們發現合作夥伴正在從國外進口比平時多一倍的原物料時,可以猜測他接下來應該會有一波較為積極的市場計畫,也能大略的猜測對方對當前市場的銷售預估,這都能反推對方對目前經營的信心狀況。

公開的市場消息

公司基於各種需求,可能會對外發布相關的產品與市場計畫,我們可以按時間軸推算出一些企業可能的發展策略,例如,當合作夥伴的CEO開始在社群媒體上頻繁的發布東南亞相關訊息時,我們可以猜想他有意圖發展東南亞市場;當郭台銘與川普多次同台時,我們也可以合理猜測鴻海將在美國有重要的發展計畫。

招募消息

關注合作夥伴的招募消息也可以掌握對方的發展方向,當合作夥伴開始在東南亞招募員工,這通常意味著他們開始南進;當合作夥伴開始釋出電商相關職缺,也可以合理猜測他們將從實體通路開始切入電商;若招募資訊中準備招10位人工智慧科學家,這也反應出企業策略上將往人工智慧靠攏,除此之外,職缺數量與招募數量的消長趨勢,也可以給我們一些重要的insight,總之,招募訊息直接反應了公司的人力資源計畫,不可輕忽。

社交媒體傳遞的訊息

另一個不能被忽略的是社交媒體中發布的資訊,相較於新聞或者官方網站的消息更動,企業在Facebook、IG、LINE@上發送的訊息的更新頻率一般來說更高,也更能觀察出一些企業動態。

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圖/ shutterstock

如果該公司的老闆或高階主管有經營個人的社交媒體,則能觀察到的資訊則更多,美國總統唐納.川普(Donald J.Trump)時常在自己的twitter上更新各種政府政策,也會直接陳述他對某些事情的觀點,甚至抨擊某些對象。

亞馬遜執行長傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)與特斯拉的執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)都會在twitter上發布公司與私人的消息,貝佐斯在2019年發布與結縭25年的妻子離婚的消息,以及自己被美國某小報用裸照恐嚇與勒索的消息,並表示不會屈服於此事;馬斯克2018年時曾在twitter發布「我考慮用每股420美元將特斯拉私有化,資金已經到位。」的訊息而受到監管單位調查與罰金。

2019年鴻海董事長郭台銘開通了自己的Facebook帳號,大家對此行為表示好奇時,郭董是這麼說的「長久以來許多朋友反映,網路上流傳眾多以郭台銘名義開啓的Facebook帳號,充斥許多似真似假的故事和言論。社群年代真假難辨,成了大家的共同焦慮。他在個人事業與志業的平衡點上,選擇以志業及人生信仰、作為Facebook的基礎,會把他個人認為應該廣為人知、推己及人的內容,分享給志同道合的朋友們。郭台銘說,自己不一定是最成功的人,但相信他是在事業及志業上都盡最大的努力,奮鬥不懈的人。」然而此舉,也被大眾揣測,認為或許是郭董進軍政壇的布局。

主要客戶動態

若合作夥伴是從事B2B服務,可以觀察幾家大型客戶的動態消息,若客戶為B2C,則關注相關客群的動態。這些資訊的必要性是什麼呢?其實我們只要掌握一個要點,當我們能協助合作夥伴滿足他們的客戶,就意味著能協助他們提升營運表現,我們的價值自然能被凸顯出來。

主要競爭者動態

相較於其他同業,主要競爭者對合作夥伴的影響一般更大,因為彼此之間處於高度競爭關係,很多的經營策略其實都是圍繞著對方的市場布局而發展,因此從主要競爭者動態中,其實也能反推合作夥伴的痛點與可能的策略方向。

市場領先者動態

市場領先者一般為其他同業的學習與仿效對象,某種程度也代表著一個行業的風向,如果一家公司剛創立沒多久,公開的訊息很少時,市場領先者的動態、行業資訊以及區域或地域資訊就顯得相對重要了。

行業資訊

行業當前的經營重點與管理挑戰,舉例來說,這兩年電商都在談流量紅利消失,廣告成本不斷提高,因此大家開始重視流量池的經營,因此,只要合作夥伴經營上跟電商沾上邊,基本上這些議題都會與它有所關聯。

同業或標竿企業的數據表現也是很重要的參考,當同業都在談存貨周轉率時,意味著存貨周轉率這個數據在行業內的重要性,而標竿企業的存貨周轉率表現通常也會是其他同業追求的目標,這些數據可協助我們更快地掌握行業現況。

我在鼎新電腦任職時,時常接觸各行各業的資訊與數據,不同行業的利潤狀況、平均存貨周轉天數、主要供應商、主要通路銷售占比、平均良率等,這些都可當成你與合作夥伴洽談時的好素材,當對方發現你能讓他更好時,合作意願自然上升很多。

此外,目前也有許多的業務或BD會透過LinkedIn來開發客戶與獲取行業或市場資訊,相關的做法您可上Google查詢「LinkedIn商業開發」,我想能獲得一些啟發。

除上述資訊外,行業的趨勢議題,例如新科技、法令與政策也值得深入了解,掌握一門行業的知識或脈動或許沒有那麼容易,但其實也沒有你想像的那麼困難,掌握了企業經營的數據脈絡後,進一步了解這個行業的關鍵數據是哪些,原因是什麼,並去探討創造這個關鍵數據的營運活動是什麼,你對這個行業就有了基本了解。

區域或地域資訊

如果合作夥伴從事的業務具有極高的地域性,比如在台北市開實體門市,可能會面臨店面租金上漲問題,因此墊高了整體營運成本,也可能因為該城市的勞動法令的調整,而遭遇勞資問題,這些訊息其實都有機會成為我們切入洽談合作的引子。

除了這些數據,還有網站流量、數位廣告花費、應用程式下載數、社群口碑等資訊也具有一定的參考價值。

上述資訊的取得並不困難,關鍵在於如何產生洞察,這就必須回到經營數據的基本觀念,也就是我常提到的數據脈絡,將各項資訊直接或間接的連結到經營的關鍵數據上,看這些資訊與營收、成本、客戶、產品、通路哪些項目有關,並藉此判斷其重要性。

外部數據的取得,讓我們在正式洽談前對合作夥伴有了更充分的了解,交談時可以更快的聚焦到重要事項上,而對方也會因為我們充足的準備而對這次的合作更具信心與意願。

有人可能會問,商業開發需要做到這麼複雜嗎?其實這得看你的對象了,我曾見過來找我談合作的對象,他對我過去上過的課,寫過的書如數家珍,而且是有很深刻的理解的,也遇過他連我是什麼背景都一無所知,只知道我是個能講商業思維的講師,前後這兩種人,當你在洽談合作時,你會傾向跟誰繼續談下去呢?

我的答案是前者。

事前的資訊收集,不僅有助於你更理解對方,洽談的內容也會更切近對方所期待,這樣一來談成的機率就會大幅提升,而且從接觸到簽約確認合作所需的時間也會大幅減少,前面花多一點時間,創造更高的成功率與節省更多的時間,何樂而不為呢?

(本文由游舒帆授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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