關鍵重點 – 產業競爭分析矩陣 The Competitive Environment Matrix
產業競爭分析矩陣是一個2x2矩陣，用來分析企業在不同競爭體系時，打造「長期」價值的能力
最初由管理諮詢顧問公司 BCG 提出，通過兩軸，將產業分成四類競爭系統，身處四類不同競爭體系時 - 經典 (Classical)、破碎 (Fragmentation)、專精 (Specialized)、死路 (Dead End)，企業需採取不同對策，適者生存。
產業競爭分析矩陣 The Competitive Environment Matrix 是甚麼?
產業競爭分析矩陣，可用來分析不同「產業」的競爭模式，讓身處其中企業知道如何應對環境
矩陣中的X軸關注的是，在這個產業中，企業「潛在競爭優勢的價值」，講白話文，就是企業能夠為「股東創造的獲利回報」 (share-holder return) 價值。
至於創造股東獲利回報方法，不外乎就是讓企業相較競爭者…
一般來說，若企業在這個產業中 Y 軸「創造價值的手段數量」越少，越難差異化，意味著企業多半只能通過「形成規模」，壓低成本，打造優勢。
破碎系統(Fragmented)
- 破碎體系中，企業雖然握有多樣手段創造競爭優勢，但競爭優勢的價值不高。
- 多半有滿滿競爭者，並且企業獲利能力與規模之間，相關性低，有時在這類產業，規模太大反倒不利生存，因為欠缺規模效應。
產業例子: 像是特定地區的餐廳、影印服務店等，多半是零星分布的區域性產業，因為這些產業的競爭優勢價值較低，多半會逐漸演變為「經典」(Classic)或者「專精」(specialized) 行業。
專業系統 (Specialized)
- 專業系統中，企業可以通過多樣手段，創造高價值的競爭優勢。
- 總體來看，企業獲利能力跟規模不直接相關，但當你 zoom in 到特定細分領域時，會發在此特定細分領域中，企業獲利能力與它的規模正相關。
- 在每個細分領域中，最成功的玩家，多半能有效攤分共同成本，同時精準滿足所處細分領域的消費者需求。
產業例子: 大型的消費型商品 (例如: P&G Unilever)、化妝品產業等。
經典系統 (Classic)
- 經典系統中，企業能夠創造的價值通常很高，然而創造價值的手段很少，這樣的體系中，充斥我們過去耳熟能詳的商業故事 - 少數競爭者存活，並占據市場領先地位。
- 規模與市佔率，通常是最重要的競爭要素，意味著，越先實現規模企業，越能取得所向匹敵的成本優勢，進而穩固市場龍頭的地位。
- 處於這些產業的企業，通常最後會聚焦於技術優化或者投資併購，因為這最有助於它們穩固成本優勢，提升規模，穩固市佔，保持龍頭。
產業例子: 汽車製造業、消費性電子產品業。
死路系統 (Dead-end)
- 死路系統中，幾乎不存在規模經濟 (scale economies) 或者經驗效應 (experience effect) ，公司創造的競爭優勢的價值低與手段少，多半沒有玩家具備決定性優勢。
- 獲利能力主要取決提升營運效率與降低成本。
- 只要需求長存，獲利足以支撐運營，死路系統還是能養出「活」企業，但是，假如消費者需求如果下降甚至消失，則企業就是死路一條。
產業例子: 紡織廠、造船廠
產業競爭分析矩陣能幹嘛? 怎麼用?
產業競爭分析矩陣是一個實用的思考框架，幫助企業了解自己身處的競爭系統。
矩陣的四個系統 - 分散 (fragmentated)，經典 (classic)，專業 (specialized)，死路 (dead-end) 組成，四個系統的競爭環境截然不同，身處其中的生存適應方法也不同。
一旦我們了解企業身處的競爭系統，就能為企業規劃最適合它的策略。
破碎系統 (Fragmented)
主要的方法是降低生產要素成本 – 尤其是人力成本，例如: 將廠房轉移至人力成本較低的區域。
專業系統 (Specialized)
- 基於廣泛樣本，提煉的客戶洞察，用於精準營銷
- 基於技術創新，開展的研發策略，提升應用成效
經典系統 (Classic)
- 壓低價格，推動銷量增長
- 投資於能提升產能的資產 (設備、技術、人才)
- 通過併購公司，快速提升市場份額
死路系統 (Dead-end)
- 重新檢視價值鏈，找出可以低成本外包的環節
- 從核心優勢出發，思考轉型成專業系統 (Specialized)
管理策略經典大補帖系列
本系列梳理的幾款經典策略理論，最初都是由管理策略顧問公司 BCG 提出，其實許多理論最初發想的時空背景，跟現代社會已截然不同，但不知為何，每次溫習時，還是會被前人的腦洞大開給深深啟發: 「居然可以搞出一個框架這樣分類 ooxx 啊」、「雖然有點過度簡化，但確實有助於思考根討論耶」、「所以這個架構，現在到底還有哪些適用? 哪些不適用呢?」，因此整理之餘，也想把這些基本介紹分享給大家，希望對你有幫助!
這篇文章想幫助你回答以下問題...
- 甚麼是經驗曲線 (experience curve)
- 經驗曲線 vs. 規模效應 (scale effect)
- 經驗曲線的昨天與今天
- 經驗曲線可以怎麼應用?
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