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ホワイトスペース分析とはどういう意味ですか?

ホワイトスペース分析は、特許取得技術の人口の少ない領域を定義するために、技術内のギャップまたは空隙を特定するプロセスとして定義されます。ホワイトスペース分析は、グレーエリア識別分析またはホワイトスペースオポチュニティマッピングとも呼ばれます。 グレー領域は、アクティブな空白と非アクティブな空白の 2 つのカテゴリに分かれています。アクティブな空白の存在は、技術における機会の存在と、最小限のハードルでその潜在的な進歩を定義します。 それどころか、非アクティブな空白は、技術における既存の空隙を定義しますが、国の規則や規制によって制限されており、無効化された技術への投資機会に障害をもたらします。 空白分析は、市場の競合他社、売上高、リスク評価、ボイド、顧客の詳細、およびその他のデータを識別するために使用されます。組織は、空白分析を使用して、製品を水平方向または垂直方向に販売するかどうかを予測し、決定できます。 垂直販売は、アップグレードされたバージョンの製品をより高い販売コストで販売することと定義され、水平販売はクロスセルとして定義され、補足または補完としての製品の共同販売です。 例えば、垂直販売では、製品の基本バージョンと機能が新しいレベル以上に更新され、垂直販売が増加しますが、水平販売では、ラップトップなどの製品にはバッグやスタンドが付随し、補足的な製品売上が増加します。 ホワイトスペース分析の利点 市場分析を通じて新しいスペースの既存の顧客を特定し、管轄区域固有の状況を考慮して将来の顧客とその期待を予測する 管轄区域には技術的な空白があるかもしれませんが、その管轄区域の法律のために埋めることはできません コストパラメータ、期待、製品に関する否定的な意見などの顧客属性に対する顧客の意識を高める 新たに空席となったイノベーション部門への投資コストの概要を提供 水平・垂直販売に基づく販売戦略の策定 特定されたギャップにおける競合他社の販売戦略や市場ベンチャーに関する情報を収集し、自社の売上を計画するのに役立ちます...

Uploaded: October 04, 2022

無効検索・無効化検索とは

特許無効検索は、新規性、自明性、および/または進歩性に基づいて特許のクレーム(主題特許とも呼ばれる)を無効にするために、付与された特許に対して行われる先行技術検索です。 無効検索または異議申し立て検索とも呼ばれます。これらの検索は、対象特許のクレームと一致し、審査中に審査官によって見落とされることが多い関連特許および非特許文献を識別するために行われる。 これらの先行技術は、対象特許の最も早い出願日より前に公開または一般に公開された場合に有利である。これは、さまざまな管轄区域によって無効と宣言されたさまざまな法律に準拠しています。 特許無効検索の種類 妥当性検索または妥当性検査は、請求の範囲の妥当性を判別するために実行される検索です。妥当性検索と無効性検索を実行する手順は似ています。唯一の違いは、誰が検索の実行に興味を持っているかです。 詳しく説明すると、訴訟が提起された事業体(被告)に対して無効検索が行われます。被告は、訴訟が提起される問題の特許を殺すことによって訴訟を戦おうとします。 一方、有効性検索は、特許譲受人自身によって実行され、ポートフォリオが強力であるかどうか、または特許が訴訟を起こしても将来無効にならないほど有効である可能性がどの程度あるかを判断します。 これらの検索は、次の状況で実行されます。 侵害救済 特許所有者(原告、訴訟を提起した人)が、保護された(特許取得済みの)発明の不正/違法な使用について裁判所で競合他社(被告)を訴えた場合、被告は無効調査に訴えてクレームを無効にします。特許付与が無効と宣言された場合、侵害訴訟はありません。その結果、侵害請求に対する防御として使用されます。 侵害訴訟を起こす前に 特許権者は、侵害の疑いのある者を訴える前に、クレームの有効性を保証するために有効性調査を要求することができます。検索中に満足のいく先行技術が見つからなかった場合、対象特許のクレームは新規で、自明ではなく、独創的であるとみなされます。これは、潜在的な侵害者に対して訴訟を起こすことができることを特許権者に保証すると言われています。 ライセンス中 本発明のライセンス供与に関心のある潜在的なライセンサーに代わって妥当性検索を実行することもできる。クレームされた発明を明らかにする製品を製造または販売するには、利害関係者(ライセンサー)は特許権者からのライセンスを必要とします。その結果、ライセンスプロセスに多額の費用と時間を投資する前に、潜在的なライセンサーは有効性検索を要求します。これにより、ライセンサーは、ライセンス供与を予定している譲受人の特許/特許のポートフォリオの強さを評価することができます。 合併および買収...

Uploaded: October 03, 2022

コンペティティブインテリジェンス:ビジネスチー..

競争力のあるインテリジェンス戦略は、組織内のさまざまな部門が戦略的なビジネス目標を達成するのに役立ちます。競合インテリジェンスは、競合他社の監視からサプライチェーンのインテリジェンスまで、組織のビジネス努力の包括的なビューを提供します。この記事では、競争力のあるインテリジェンス戦略が、企業やさまざまな部門が対応する市場や業界で競争上の優位性を達成するのにどのように役立つかを見ていきます。 競争力のあるインテリジェンスは、さまざまな方法でさまざまなチームに利益をもたらします。競合インテリジェンスは、競合他社が市場でどのようにパフォーマンスしているかを判断するのに役立ちますが、競合他社の行動に限定されるものではなく、戦略チームやマーケティングチームだけではありません。 営業チーム 競争力のあるインテリジェンスは販売プロセスの重要な部分であり、近年、市場に出回っている競争力のあるインテリジェンスツールの数が増加しています。営業チームは CI を使用して、見込み客が競合他社の製品とどのようにやり取りしているかを学習できます。競合他社の製品に関する見込み客の問題点を明らかにし、サービスや製品がそれらの問題点の解決にどのように役立つかを特定することで、営業担当者が商談を成立させるのに役立ちます。 競争力のあるインテリジェンス戦略により、営業チームはよりスマートにターゲットを絞り、より洞察力のある会話に参加することができます。 競合他社や見込み客のランドスケープに関する情報でよりよく準備されたセールスコールに入ることができ、コール中にリアルタイムの競争上の洞察を得て、それに応じてセールス戦略を変更できます。 セールスバトルカードは、セールスチームがセールスコールに備えてこれらの情報をすべて整理するための優れた方法です。セールスバトルカードは、営業担当者が競合他社、クライアント、見込み客に関するデータを準備して質問に答え、期待を超えるために使用する競争力のあるインテリジェンスツールです。 これらすべては、営業担当が見込み客のニーズ、競合他社、および市場状況に関する詳細を提供されたときに戦略を調整できるため、より高い勝率につながります。 マーケティングチーム 職業の適応性のために、マーケティングチームは競争力のあるインテリジェンスの恩恵を受けます。マーケティングチームは、需要を増やし、リードジェネレーションを増やすためにメッセージングとデザインを常にテストし、営業チームがより多くの商談を成立させるのを支援します。 競争力のあるインテリジェンスは、マーケティングチームが市場全体とランドスケープの明確なイメージを開発するのに役立ちます。これにより、マーケティングチームは競合他社よりも顧客とその行動をよりよく理解し、問題点と必要なソリューションをターゲットにするためにメッセージングやその他の手法を調整できます。 クライアント中心のマーケティング戦略の開発を支援し、営業チームがより多くの見込み客を呼び込み、より多くの取引を成立させることができます。 マーケティングチームは、CI戦略を使用して、競合他社が公開するコンテンツの種類を監視し、顧客の行動を追跡して業界に最も適したものを判断し、製品やサービスに関連する業界イベントに参加することで、コンテンツを更新できます。リードジェネレーション戦略は、イベントで使用して、顧客や見込み客から直接関連する洞察を得ることができます。...

Uploaded: October 03, 2022

18 驚くべき競合インテリジェンス統計

企業は、各業界内の競争環境が拡大するにつれて、データ駆動型の意思決定にますます焦点を当てています。いくつかの統計によると、データ分析はビジネスを5倍速くしました。 競争力のあるインテリジェンスは、セクター、販売、競合他社、およびその他のさまざまなビジネス要因に基づいて情報に基づいた意思決定を促進するために使用できるデータを提供することで、ビジネスに価値を付加します。 データドリブンな意思決定の概念がどのように進化したかを理解することは、競合インテリジェンスの価値を判断し、競合他社が近年どのように競争力のあるインテリジェンスの取り組みを開始したかを観察するのに役立ちます。 当社は、最も驚くべき競合インテリジェンス統計のいくつかをまとめ、競合インテリジェンスをビジネス慣行に組み込むことの重要性を実証しました。 1. フォーチュン500企業の90%は、すでに競争上のインテリジェンスを使用して優位性を獲得しています。 フォーチュン500企業の90%がCIを使用して業界の競合他社に対する競争上の優位性を獲得しているため、F500以外の企業は競争力を維持するために自社のCI努力を改善することに集中する必要があります。これには、競争力のあるインテリジェンスツール、プラットフォーム、およびその他のソリューションの実装と、CIの取り組みのための資金の増加が必要になる場合があります。 2. 企業の73%以上がIT予算の20%を研究とデータ分析に費やしています。 統計によると、研究とデータ分析は、ランドスケープが部門レベルとエグゼクティブレベルの両方でますますデータ駆動型の意思決定に移行するにつれて、ますます重要になります。 3. 経営幹部の56%が競争力のあるインテリジェンスを使用して、潜在的な競合他社を監視し、今後3年間で新しい市場に参入する予定です。 統計によると、ますます多くの組織がビジネス取引を促進するためにデータに依存しているため、覚えておくことは特に重要です。競争力のあるインテリジェンスは、経営幹部に今後数年間に直面する状況をよりよく理解させます。これにより、製品、サービス、合併と買収、社内チームに関して競合他社が何をしているのかについての洞察を得ることができます。 4. 企業は、意思決定を5倍高速化することで、データ分析の恩恵を受けます。...

Uploaded: September 30, 2022

競争上の優位性:7つの競争力のあるインテリジェン..

競争優位性とは 競争上の優位性は、企業を有利または優れたビジネスポジションに置く条件または状況として定義されます。すべての企業は競争上の優位性を望んでいます。それを得ることは難しく、そして1つを保つことはさらに困難です。 ビジネス競争は激化しており、ディスラプションはかつてないほどの速さで起こっています。アクセンチュアの調査によると、現在、企業の63%がディスラプションを経験しており、44%がディスラプションに対して非常に脆弱です。さらに、Innosightは、上場企業のわずか3%のみが、組織の戦略的変革において重要な進歩を遂げていることを発見しました。 コンペティティブ・インテリジェンスは、競争上の優位性を獲得するためにどのように役立ちますか? 競争力のあるインテリジェンスにより、マーケットリーダーは地平線の先を見据え、情報に裏付けられた市場予測に基づいてビジネス戦略を立てることができます。 競合インテリジェンスにより、企業の競争環境に関する情報を収集、分析、およびそれに基づいて行動することができます。このインテリジェンスには、市場、サプライチェーン、製品など、競争環境に関連するあらゆるものを含めることができます。簡単に言えば、競争的インテリジェンスとは、競争上の優位性を創造し維持する能力に影響を与える力を継続的に監視することです。 競争上の優位性を得るためには、組織内のすべてのチームに、職務に関連する特定の実用的なインテリジェンスが必要です。 競合インテリジェンスの要素 競合インテリジェンスは、企業に市場での競争上の優位性を提供することを目的としています。競争上の優位性を真に獲得するには、企業のチームが部門を変更、対応、改善できるように、自分に影響を与えるインテリジェンスにアクセスできる必要があります。 多くの人々は、競合インテリジェンスを単に競合他社を追跡することと考えていますが、徹底的な競合インテリジェンスを取得し、ビジネスを前進させるためには、追跡する必要があるものがさらに多くあります。 次の 7 つの競合インテリジェンス要素について考えてみましょう。 1. セクターインテリジェンス...

Uploaded: September 29, 2022

競合インテリジェンスプログラムにとってAIが重要..

人工知能は、チームにとって貴重な資産です。企業は、絶え間なく変化する市場で競争力を維持するための重要な手段としてそれを見ています。さらに、AIは、知識収集の取り組みを促進し、データを視覚化し、タイムリーに情報を提供し、平均的な人が決して見つけることができない何千ものソースに深く飛び込むのに役立ちます。ビジネスチームにとって、AIは不可欠なツールとなっており、このブログでは、AIが競争力のあるインテリジェンスプログラムにとって重要である理由を説明します。 有用な洞察を得るためのデータのフィルター処理 フィルター処理を使用すると、関連情報に集中できます。各チームは、AIが対応できる関連性のあるものについて明確な定義を持つことができます。営業チームに関連するものは、製品チームに関連するものと同じではありません。AI は、配信のためにこの情報をフィルター処理するのを支援し、これらのチームが自分に関連する情報の戦略化に集中できるようにします。 AIが提供するフィルタリング機能とアクセスの容易さがなければ、利用可能な膨大な量のインテリジェンスを分類して理解することは非常に困難です。 トレンドを視覚化して情報に基づいた意思決定を行う データの視覚化と傾向分析は、ビジネス上の意思決定を行う上で重要なコンポーネントです。収集されたインサイトのわずか 20% がビジネス成果につながっているため、データビジュアライゼーションがこれらの成果を支援する上で重要な役割を果たしていることは明らかです。 AIはトレンドを抽出し、人間が決して達成できない速度で大量のデータを視覚化することができます。これにより、何が起こっているのか、その影響を確認できるため、情報をすぐに実行できるようになります。たとえば、製品チームは、UXの採用データのパターンを見て、競合他社のロードマップに何が来るのかを理解することができます。マーケティングは、コンテンツとソートリーダーシップの傾向を見ることができます。経営幹部は、領土の実験と市場の関心を熟考することができます。 何千もの信頼できる情報源を集める 情報の収集には、ほとんどの人や企業が余裕があるよりも多くの時間と労力がかかります。1 人の人、1 人のグループ、または部門全体でさえも、山積みのデータを手動でふるいにかけるのに永遠に費やすことができます。 人工知能は、何十万もの情報源から情報と洞察を収集するのに役立ちます。人間が追跡するにはあまりにも多くの情報源があります。AIがなければ、彼らは何が起こっているのかを理解するためにすべての時間を費やして研究を行い、リアルタイムの変更や更新を追跡することを困難にしていました。AIはまた、ニュースソース、変化する外部市場、ウェブサイトの追跡、ソーシャルメディア、求人掲示板、イベント、ソートリーダーシップ、およびその他のさまざまなソースから情報を収集することもできます。...

Uploaded: September 28, 2022
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