課程名稱 |
大數據與電商生態圈 E-Commerce Ecosystems in the Big Data Era |
開課學期 |
105-1 |
授課對象 |
管理學院 商學研究所 |
授課教師 |
陳文華 |
課號 |
MBA7073 |
課程識別碼 |
741 M9550 |
班次 |
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學分 |
3 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期四7,8,9(14:20~17:20) |
上課地點 |
管二301 |
備註 |
本課程中文授課,使用英文教科書。 限本系所學生(含輔系、雙修生) 且 限學士班三年級以上 總人數上限:65人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1051MBA7073 |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
xhttp://exp.management.ntu.edu.tw/BA/course/bacourse
以授課、個案討論與演講為主
課程大綱暫定,實際安排視講者時間而定。 |
課程目標 |
大數據與商業分析(Big Data & Business Analytics)
近年來,大數據與商業分析廣受產官學界的重視,儼然蔚為一門顯學。資料科學家更被譽為本世紀性感的職位。大數據與商業分析到底是什麼?它是一種經營哲學?資訊系統?分析建模?還是只是資料分析觀念的延伸?過去企業高管常依靠直覺或實務經驗來做決策。在大數據時代,分析變成企業創造價值的最有效途徑,企業要運用商業分析來創造競爭優勢。企業的決策模式、營運與策略規劃都巨幅改變。企業紛紛朝資料與分析主導,期望能做出更好的決策。但企業如何運用大數據與商業分析是一大挑戰。其關鍵因素在於企業是否擁有分析文化、資料管理、與分析技能。
電商生態圈 (E-Commerce Ecosystems)
近年來,電商將「開放、平等、協作、分享」的互聯網精神融入到商業模式創新中,以數據和技術作為支撐,讓資訊更透明、成本更低、效率更高,從而惠及更多人。過去強調二八法則,但現在則認為“最大的財富孕育自最小的銷售”(Kevin Laws)。其理論基礎在於:平台策略與長尾效應、及碎片化思維。
在豐饒經濟社會中,用戶需求趨於碎片化。平台商業模式的精髓在於打造一個完善的、成長潛能強大的商態圈。電商平台進階發展的目標是細分平台、精準服務。在利用大數據進行深度分析之後,生產者能夠更清晰地知道如何與消費者匹配。「碎片化生產思維」意指把生產過程分離開來並散布到不同空間區位,藉由配置不同位置空間,以獲得成本優勢和經濟效益。
參考Alibaba對電商生態圈的定義,在有限的課程時間內盡量讓同學接觸到最多生態圈裡的重要角色。
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課程要求 |
待補 |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
待補 |
參考書目 |
1. Eric Siegel, Predictive Analytics: The power to predict who will click, buy, lie, or die, 2013
2. 劉鷹、項松林、方乃若,阿里巴巴模式:改變遊戲規則,在釋放草根創新力中成長, 2014,大雁文化
3. Geoffrey G. Parker, Marshall W. van Alstyne, and Sangeet Paul Choudary, Platform Revolution: How
networked markets are transforming the economy and how to make them work for you,2016, W.W.Norton &
Company
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評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
個案報告 |
30% |
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2. |
課堂參與 |
20% |
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3. |
期末報告 |
50% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
9/15 |
中秋連假 |
第2週 |
9/22 |
課程介紹 |
第3週 |
09/29 |
大數據 |
第4週 |
10/06 |
禮券點數 |
第5週 |
10/13 |
全通路行銷 |
第6週 |
10/20 |
故事行銷 |
第7週 |
10/27 |
電商平台、金融科技 |
第8週 |
11/03 |
大數據 |
第9週 |
11/10 |
行動廣告 |
第10週 |
11/17 |
互聯網金融 |
第11週 |
11/24 |
共享經濟 |
第12週 |
12/01 |
數位行銷:故事行銷 |
第13週 |
12/08 |
互聯網金融 |
第14週 |
12/15 |
金融科技 |
第15週 |
12/22 |
企業轉型 |
第16週 |
12/29 |
小組期末報告(1) |
第17週 |
1/05 |
小組期末報告(2) |
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