讀書會那天，我們說好要「隨性」
當初公司說要開這本書的讀書會時，組內大家原本約定得很輕鬆──「就上台講一講心得就好，不用太正式。」
我其實很早就把書整本看完了。但即使如此，我心裡的打算也是：反正只是個隨性的場合，上台分享一下自己的感想就好，不需要搞得太正式。
結果讀書會前一天，突然有同事冒出一句：「我花了一整天做了一個 PPT 呢！」 這一句話，瞬間把氣氛拉到另一個世界。大家一陣慌亂：「蛤？不是說好只要上去講一講嗎？」「完蛋了，我那本書才看了三章……不然我直接看後面兩章湊一湊行不行？」 雖然我看完整本書了，但就算如此，我也沒想過要做什麼該死的簡報──因為，這原本就是個輕鬆聊天的場合。本來我想著，就算有人做 PPT，其他人也還是可以單純上台講心得，榮耀歸那個做簡報的人就好。沒想到讀書會當天，又有人冒出來：「其實我也做了 PPT 喔！」氣氛瞬間進化成正式發表會。
更離譜的是，開始前 30 分鐘，我才看到對面那桌的同事剛打開 PowerPoint，臨時抱佛腳。我心裡想：笑死！現在用 PowerPoint 到底還能幹嘛啊？時間根本來不及。大家一邊緊張一邊猛敲鍵盤。我直接在群組丟下一句：「好啊！都做 PPT 啊！要捲大家一起捲啊！」 於是我把自己整理好的內容丟進 gamma，30 秒後就生成了一份精緻到過分的 PPT。
接著一個同事湊過來，邊笑邊問：「哎呀，你做好了沒有啊？是不是等下要空手發表啊？」然後看到那份簡報時，眼睛瞬間睜大：「你做了什麼！你為什麼可以做到這樣？！欸！大家快來看！他……」
抽籤決定發表順序的時候又來一段經典。主持人把籤袋遞給 a，請他先抽一張。a 一邊伸手去抽籤，一邊還很自然地問：「欸？我們不是同一組的嗎？」 沒想到主持人馬上搖頭，語氣篤定得很：「沒有沒有，我們不是一組的。」 那一瞬間，旁邊的人全愣了一下。因為他們原本確實是一組，結果主持人接著補了一句，語氣還帶點無奈：「你那個前 30 分鐘才在用 GPT 看書的人，跟我不是一組的喔。」 現場一片笑聲，氣氛一下子鬆了下來──原本只是個隨性的讀書會，結果硬生生被大家搞成一場臨時升級的「簡報大賽」。
數據正在改變企業的本質
回到這本書的內容。
《The Future of Competitive Strategy》讀起來不像一般休閒書，更像一本嚴謹的學術作品。它的用詞、結構、論述，帶著經濟學原理那種冷靜而深度的味道。剛開始看可能覺得硬，但讀進去之後，你會發現它的脈絡非常清楚，邏輯層層推進。 作者一開頭就提出一個關鍵命題：數位時代的競爭優勢，已經從「產品和產業」轉向「數據和生態系」。
過去，企業只要把產品做得更好、把市場位置守穩，就能取得優勢。那個時代，數據只是附帶產生、用來佐證產品表現的副產品。 但現在，數據本身已經成為新的價值來源，甚至能反過來驅動新的商業模式。換句話說，產品已經不是企業價值的終點，而是通往數據生態系的入口。
舉個簡單的例子，讓這件事更好理解：想像你賣咖啡機，傳統邏輯是「賣出去就結束」。但如果你的咖啡機內建感測器，記錄每次沖泡的濃度、溫度、豆種偏好，然後這些數據回傳給你，你可以主動推出「專屬用戶的咖啡豆訂閱計畫」。這時候，你賣的不再只是咖啡機，而是圍繞沖泡咖啡體驗的整個生態系。
從「賣產品」到「幫用戶完成任務」
光把產品做好，早就不夠了。因為顧客買東西，從來不是為了「擁有」產品，而是為了「完成某個任務」。
這裡引用 Jobs to be Done (JTBD) 理論：顧客不是買產品，而是「雇用」產品來幫他們完成一個任務。
而任務是會變動的。今天用你的產品完成 A，明天他可能需要 B。而且隨著時代不同，客戶的需求也會一直持續地改變。 比如說，以前的手機只要能通話就好；但現在看看我們對手機的要求是什麼──要可以順暢上網、拍照，加入 AI 之後，手機甚至可以是私人助理。 這就逼得企業必須持續觀察數據、持續調整政策。 所以，真正有意義的數據收集，不僅僅是記錄，而是從這些數據當中去理解：
- 使用者真正想達成什麼目標？
- 他們在哪個節點遇到阻礙？
- 他們是怎麼妥協、怎麼 workaround？
這些答案就是所謂的洞見，才是設計新方案、推動數位轉型的起點。
四個層級：從 內部效率到生態系
書裡其實提了很多不同場景下的數位轉型策略，還附上一堆規範、定義、名詞，坦白說，那些部分我讀起來覺得偏學術，解釋起來也不太能引起共鳴。
反倒是他提出的「數位轉型四個層級」，讓我特別有感。簡單說就是：
- Tier1 提升內部效率：用內部數據去降低成本、簡化流程。（例：FMCG 業者 Noodle.ai 用 AI 預測補貨需求，解決牛鞭效應，降低庫存浪費；Elemental Machines 在實驗室用 IoT 感測器監控溫度濕度，提升實驗可靠性、節省數百萬成本。）
- Tier2 提升產品效率：用產品數據優化效能、提升穩定度。（例：Caterpillar 收集推土機使用數據，發現客戶主要在碎石場而非泥地作業，重新設計刀片，減輕重量並降低成本；P&G 的 Pampers 與 Red Bull 用 CRM 數據來定向推播，提升廣告效率。）
- Tier3 再定義公司：以數據為核心，創造新服務，真正幫顧客完成任務。（例：Sleep Number 把床變成智慧健康平台，內建感測器追蹤心率、呼吸、睡眠，與 Mayo Clinic 合作預測疾病；Caterpillar 提供預測性維護，提前警報、減少停機，轉型成服務供應商。）
- Tier4 建構生態系：整合多方資源，建立長期壁壘。（例：BD 收購 Care Fusion 後建立 Alaris 輸液泵數位平台，串接病患、藥房、護理站；Ford 汽車透過車載 IoT 將維修、加油、交通資訊、咖啡預訂等服務整合為一個生態。）
前兩個層級，其實還停留在「讓產品更好」的思維。這樣做當然能帶來短期優勢，但問題是──當大家的產品都做到差不多水準時，差異化就消失了，最後只剩下價格戰，產品被當成「商品」來比較。 今天的掃地機器人就是例子：某個廠商先加入拖地功能，隔月其他廠商就跟進；原本的拖布需要回基站清洗，後來有人改成滾輪式自清潔，隔月其他家又馬上跟上。對顧客當然好──因為可以享受到最高規格、最低價格。但對企業來說，這是不利的同質化競爭。
真正的關鍵，是從第三層級開始。當企業開始用數據去洞察用戶的行為、理解他們真正的需求，價值就不再只是「這個產品好不好」，而是「整個解決方案是否讓用戶完成任務」。只有跨過這個門檻，企業才有機會重新建立差異化，成為用戶生活裡不可取代的存在。
為什麼 Tier3 是關鍵分水嶺？
跨到 Tier3 的那一步，意味著公司要做一件痛苦但必要的事：放下過去的產品邏輯，跳脫商品化陷阱。
過去的問題是「怎麼把產品做到最好？」到了 Tier3，問題變成「如果不只是賣產品，我們能怎麼幫顧客完成任務？」
這個轉折，代表著企業不只是調整產品功能，而是要全面檢視自己的運作邏輯：產品只是其中一個零件，連帶的技術架構、供應鏈協作、商業模式設計和人員訓練，都可能需要重新布局。 換句話說，企業必須接受自己不再只是過去那個「賣產品的公司」，而是要把整個公司調整成以數據驅動、以任務為中心的新型態組織。
所以企業要先設計好互動入口──感測器、IoT、App──讓顧客能跟產品產生的互動能夠被收集起來。但這個時候企業會遇到一個很現實的問題：「我賣產品賣得好好的，為什麼要做這項東西？」 、「如果要投入資金做數據服務，怎麼評估效益？」
書裡雖然提供了許多評估的方法和可以採取的方針，但老實說，看完之後我必須承認：這個問題根本沒有辦法真正回答。
因為在一開始，根本沒有任何新服務的數據，完全無法評估這個專案到底能帶來多少營收。你可以先有一個願景，但無法計算這個願景能為公司帶來多少效益。書中其實隱晦地點出：數據的價值來自過程，而不是滿足自我幻覺的預測。
為什麼要現在就做？
這時候企業會問第三個問題：「我不能等這個服務成熟後再投入嗎?為什麼要急著做這個？」
原因很簡單：真正的競爭壁壘，不是等到服務成熟後才會出現，而是在日復一日的數據累積中慢慢築起。
- Waymo、Tesla 就是例子：他們早已累積數億英里的數據，包含各種邊緣案例。後進者就算硬體再好，也很難追上。
- 智慧吸入器市場，雖然目前普及率不到 1%，但隨著數據累積，它們可以精準預測哮喘發作，形成後進者難以超越的門檻。
- Netflix 也是經典案例：透過大量使用數據與觀看行為，讓推薦引擎驅動了超過 80% 的觀看時長。
護城河就是這樣形成的。
不是某個突然推出的產品功能，而是日復一日的真實使用、真實回饋和數據累積。 而真正決定顧客體驗的，並不是那些每天都發生的普通場景，而是極端、稀少但至關重要的特殊案例——那些如果處理不好，就會立刻摧毀顧客信任的時刻。
對自駕車來說，一次重大事故就可能讓顧客永遠不再信任這個品牌。正是這些少見卻關鍵的情境，定義了企業的數據深度，也定義了護城河的高度。
現在開始累積，才有未來可以依靠的護城河；等到成熟再投入，差距可能早就無法追趕。
六、結語：走向極致客製化
我相信，未來廠商的服務會越來越走向極致的、前所未有的大量客製化。想像一下，你今天去吃一家咖哩飯，表面上大家都點的是「咖哩飯」，但實際上，背後可以有無數變化：
- 辣度、甜度，依照你的偏好微調。
- 白飯和咖哩是分開盛、還是已經均勻拌好。
- 配菜裡的蘿蔔、馬鈴薯、甚至肉類比例，都依照你的習慣調整。
更厲害的是，你甚至不用開口。如果廠商早就掌握了你的資料、累積了足夠的理解力，它完全可以在你下單之前，就預測到「你理想中的咖哩飯應該長什麼樣」。這一切，甚至可能被包進一個長期的訂閱服務裡──賣的就不再只是一盤咖哩飯，而是一段「吃咖哩飯的體驗」。
當數據逐漸累積、企業對顧客的理解力不斷提升，才真正有機會做到動態調整、量身打造，幫每個顧客完成獨一無二的任務。這就是數位轉型的終極願景：不再只是思考「我們做什麼產品」，而是思考「我們怎麼幫每個顧客完成他真正的任務」。
真正的挑戰，不在於裝上多少感應器或堆疊多少高科技，而在於企業是否敢放下那套曾經的生存邏輯──親眼看著過去賴以為生的身份崩解，仍然選擇向前。
真正的轉型並不是在那一刻就完成，它不是某個瞬間，而是一段持續不斷的歷程。只有在一次又一次的調整、試錯與前進中，企業才真正走上數位轉型的路。
