从竞争情报中发现新的商业机会：专利和商标数据库的综合使用

原创 Mingook Lee 等

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情报研究池

技术预测与社会变革119 (2017) 170–183Mingook Lee , Sungjoo Lee

韩国科学技术信息研究所未来信息研究中心技术情报研究部

韩国水原市阿周大学工程学院工业工程系

文章历史:

2017年3月17日收到修订版

2017年3月20日接受

2017年4月1日在线提供

关键词:

商机，专利，商标，竞争对手情报技术

目录：

摘要

1.介绍

2.相关研究

2.1 新的商业机会

2.2专利和商标信息

2.3协同过滤

3.研究框架

3.1 新的商业机会

3.2 整体研究过程

3.3 详细过程

4.说明性例子

4.1 数据采集

4.2 专利组合分析和目标公司识别结果

4.3 商标组合分析及商机分析结果

4.4 深入分析机会的结果

5.结论

// 摘要 //

本研究旨在分析以技术为中心的企业在复杂市场动态中的地位，并从竞争对手的情报中发掘新的商机。为此，我们将专利数据作为企业技术的代表，并将商标数据作为企业目标产品和服务的信息来源，从而在向竞争对手提供情报时同时考虑技术和市场特征。为了对这两类数据进行分析，采用了协同过滤的方法，并结合组合分析和关联挖掘技术。从理论上讲，这是将专利数据和商标数据结合起来研究公司战略的最早尝试之一。在实践中，研究结果有望被用作判断企业进入市场所能获得的经济价值以及将传递给客户的技术价值的决策标准。因此，所提出的方法对支持企业的有效技术和业务战略是有用的。

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1.介绍

随着技术的不断发展和全球化进程的加快，企业面临着激烈的竞争(Archibugi and Iammarino, 2002)。这些公司不仅要生存下去，还要在市场上蓬勃发展，他们需要继续抓住新的商业机会(Stevenson et al., 1989)。因此，发现新的商机吸引了学术界和工业界的极大兴趣(Venkataraman, 1997)。这是一项创造性的活动，它涉及到结合各种资源，为市场提供更高的价值(Casson, 1982;Schumpeter, 1994)，这需要考虑各种因素，因此，它主要是由定性过程驱动的，而这些过程在很大程度上受到企业家的灵敏性或先验知识的影响(Ardichvili et al.，2003)。然而，也存在一种定量的方法来确定新的商业机会，认识到可用信息的价值来调查市场、技术和竞争趋势。在用于这一目的的各种信息源中，专利文献因其信息量大、信息种类多而被视为最重要的信息源之一。相关研究试图从专利信息中识别出新兴技术(Daim et al.，2006)或空缺技术(Choi andJun, 2014)，这些技术可能会随着业务发展而进行进一步的研发。其他研究建议通过比较企业专利组合来对业务领域进行标杆管理(Fabry et al., 2006)。这些技术尤其对以技术为基础的产品和服务有价值。比较公司专利组合(Fabry et al., 2006)。这些方法尤其对基于技术的产品和服务有价值。

尽管有重大贡献，然而，现有的研究有两个局限性。首先，他们往往主要依赖专利信息，这限制了他们直接提出新的商机的能力。在文献中很少讨论如何将新的技术机会与新的商业机会联系起来。其次，大多数现有的研究都集中在基于新技术而不是基于应用的商业机会，对于如何将现有技术应用到新的应用领域的研究很少。将现有技术应用于新市场以及确定和开发新技术可以带来商业机会，这对中小型企业尤其重要。

当然，也有一些例外。例如，Lee等人(2009, 2009)提出了一个基于技术的路线图，在该路线图中，商业机会被识别并与技术规划相联系；他们开发了一种算法来识别与目标公司有相似专利组合的竞争对手，并认为这些竞争对手的业务领域可以成为一个值得参照的新商业机会。然而，他们的研究仅限于直接提出一个新的商业机会。Yoon等人(出版中)提出了一种使用基于协同过滤的专利分析来识别新产品机会的方法。虽然这是直接指导产品项目的一个有意义的尝试，但这项研究只调查了一种特定的技术，而新的商业机会可能来自技术的结合而不是一项技术。因此，需要进行进一步的分析，以寻找适合公司技术能力的新业务领域，这些领域应在公司技术组合的基础上进行评估。

因此，本研究旨在提出一种基于企业技术能力识别新商机的新方法，即基于协同过滤的竞争对手分析。协同过滤是一个寻找具有相似信息或模式的项目或用户的过程，通常用于提出建议。在这项研究中，协同过滤被应用于专利信息，用于识别具有相似技术特征的企业，并在其感兴趣的商业领域中寻找具有卓越技术能力的焦点企业。然后，将关联挖掘和文本挖掘应用于商标信息，分析具有相似技术组合的竞争对手，进而系统地识别有发展前景的新业务领域。这是将专利和商标信息结合起来提取有意义的商业情报的最早尝试之一。专利信息长期以来一直是竞争对手分析的焦点，而商标信息却很少引起人们的兴趣，尽管它具有揭示企业正在进行的业务领域或感兴趣的业务领域的潜在优势。如果显示技术特征的专利信息和显示商业特征的商标信息相结合并得到很好的分析，它们可以成为竞争情报的宝贵来源。

本文其余部分的结构如下。第二部分介绍了现有的研究以及专利和商标数据的特点，第三部分解释了本研究中提出的识别新商业机会的方法，将该方法应用于具有代表性的基于技术的服务业——云计算行业，说明该方法如何用于创造价值;这些案例研究结果将在第四部分描述。最后，第5节讨论了局限性和未来的研究方向。

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参考文献：本文所有参考文献说明见原文。

论文来源：Technological Forecasting & Social Change 119 (2017) 170–183

封面来源：论文原文

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