【 天使放大:世界很美,所以我們必須有空 】
#投入億元開發基金 #孵化台灣優質內容團隊
由貝殼放大與 文化內容策進院 共同投資成立的 #天使放大,致力於連結創作者、群眾與市場。我們相信群眾的參與,不只改變創作的形式,更能分攤不可知的風險,以創新形式成就台灣更長遠的美好。
國家文化政策首度導入群眾參與投資,並由文策院提供億元的內容開發基金,聯手國家級博物館,共創內容創作團隊最堅實的支援,整體計畫以孵化超過 100 案為目標,提升故事與作品產製量能。
#RBF收益回報型投資 #確保最自由的創作空間
除了開發基金投入,天使放大獨特的「收益回報型投資(Revenue-based financing, RBF)」模式,也提供「#天使共創者」透過單項專案分潤的投資模式,以作品發行後的權利金收益抽成作為投資報酬。
天使放大不僅協助創作者分擔早期風險、給予創作團隊最關鍵的資金支持,更在團隊孵化過程中提供財務稽核、法律諮詢等專業服務,期盼在保障創作自由為前提下,讓創作者無後顧之憂地大展身手。
#邀請天使共創者加入 #為文化內容產業注入活水
天使放大將導入文化內容群眾集資的專業經驗,鎖定剛萌芽的文化內容團隊進行早期投資。#RBF 模式下的投資標的與收入分成,將可創造穩定的收入模式,預計 1 到 3 年即可開始獲利。
天使放大首波合作標的包括:主打沉浸式表演的商業劇場「 驚喜製造 Surprise Lab.」2020年新作「 #明日俱樂部」;年輕新創團隊「 #Team9 」首發的解謎型電玩作品「 #文字遊戲」;以及流行音樂女子偶像團體「#AKB48 #TeamTP」預計在今年底舉辦的粉絲大型活動。
#讓懷抱希望的人願意持續堅持
#讓堅持的人能夠真正掌握希望
#再讓更好的事情發生在這些有耐心的人身上
同時也有24部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅李根興 Edwin商舖創業及投資分享,也在其Youtube影片中提到,《MIT 知識分享: 建立爆炸性的生意七步方程式》 做生意要記住呢條formula .... 全文: 現在我身處於波士頓的MIT,剛上完一課 Business Platform 如何建立生意平台。 我猜要拍完這短片已經回到香港了,趁還在這個美麗的背景我就先和你分享一下。 不說不知...
投入億元開發基金 在 李根興 Edwin商舖創業及投資分享 Youtube 的最讚貼文
《MIT 知識分享: 建立爆炸性的生意七步方程式》
做生意要記住呢條formula ....
全文:
現在我身處於波士頓的MIT,剛上完一課 Business Platform 如何建立生意平台。 我猜要拍完這短片已經回到香港了,趁還在這個美麗的背景我就先和你分享一下。
不說不知,MIT 今年是全球排名第一的大學,根據教授 Catherine Tucker 及 Pierre Azoulay,做生意你要記住以下 formula.
Your Offering 你提供予客人的產品/服務:
(1) Stand Alone Benefit 本身的好處
+ (2) Same-Side Network Effect 同一邊的網絡效應
+ (3) Cross-Side Network Effect 跨邊網絡效應
- (4) Price 價錢
- (5) Switching Cost 轉移成本
- (6) Multi-Homing Cost 多方持有成本
has to be greater than 必要大過
(7) Competitor's Offering (Net of Price) 競爭對手給予人客的價值(扣除價錢)
首先說明,今次會比較沉悶,比較學術,但都要逐一逐一跟你解釋一下以上formula。在教室內,我們就先看看依家全世界哪一間公司最值錢。
根據2018年 Interbrand Best Global Brands 排名,全球首十名的品牌加起來總值超過9000億美金,當中6個品牌都是教授所指的 Platform Business 平台生意。十年前? 只有3個。
教授話做生意,你可以在一個 Product 產品的生意,或是一個 Platform 平台的生意?
Product 就好像一條pipeline 管道,先要入貨,加工,出貨,再收錢,一步步來的。
Platform 平台生意,就是大家一起將貨品放上去,而
(1) 有第三方參與
(2) 大家直接交流/交易
(3) 最好的平台,就是即使你什麼都不做,坐著都會有錢收。
例如一間普通的茶餐廳是Product 生意,先入貨,加工,出貨,再收錢。並非平台,因為多人吃,不會增加其他食客的價值,而食客與食客之間均沒有任何直接交流。但如果舉辦一個speed dating night (快速約會之夜),男跟女每五分鐘喝一杯奶茶就轉個對象談天,每人收費$200,一年內結婚就再收多兩萬,當然如何監管乃是題外話,這就是一個平台 platform 生意。因為有三方參與(男同女),他們可以直接交流,情投意合的話還可以直接"交易"結帳, 平台基本上什麼也沒幹便有錢收。
High tech點,Google是一個 Search Platform 搜尋平台。但如果你去 Google search 這五個字,包括 Business Services, Bail Bonds, Casino, Lawyer, Asset Management,平均你每click一下,無論你有沒有光顧也好,該公司便會因為你的那一下click而需要繳付超過50元美金廣告費予Google,所以如果你討厭那一間公司,便不斷click他吧。
2018年 Google的廣告收入超過1100億美金, 因此Google並不是一間search engine或科技公司,而主要是一間廣告公司, 9成收入都是靠廣告收入。這亦是教授所指,最好的平台收入。什麼都沒有做,只要用家搜尋資料,click一下,就有錢收。現在的Google就是這樣,每年被click一萬二千億次。
售賣衫褲並非平台,因為只有一買一賣,沒有第三方。地產經紀,僱傭中介或Dating公司雖然有第三方,亦不是完整的平台,因為客人大家都不能夠直接參與交流或者交易,始終有個中間人。包括 我司的商舖基金也是一樣,因此我們與他們都只可以被名為擬似平台 "Platformy",但並非完全是平台。
但如果像Amazon,Facebook, Uber,Apple雙方或以上可以直接交流/交易,就是真正完整的平台full platform,再加入科技元素,只要夠聰明,生意便能夠做到好大。可惜絕大部分人都失敗。為什麼呢? 要重溫一下以上的formula。
(1) 要人客買你的產品,產品先要有好的stand-alone benefit 本身有好處。 賣衫賣褲賣美容賣教育賣飲食賣車賣樓賣穿梭機也好,客人使用你的產品後一定會覺得比沒有使用來得好,他才會選擇購買。這一點不難明白。但即使多十萬個其他人客購買呢? 對於人客使用該產品的得益並無明顯影響。假如我去你的茶餐廳食飯,好像大家樂般,即使多十萬個人食,該碟飯對於那人的價值都是一樣。 因此他的WTP (Willingness-To-Pay) 並不會願意付更多錢。
(2) 加 Same-Side Network Effect 同一邊的網絡效應。如果全世界只有你一個人有Facebook, 無論Facebook如何記存你的美好回憶,你都未必會日日用。只是因為你有好多朋友用,Facebook 對於你的價值才會大大提升。以前的傳真機,座枱電話,今日的Microsoft Office, Iphone, Android, Dropbox 都一樣,越多人用,對你的價值就提升,Same Side 大家身處同一邊。
(3) 加 Cross-Side Network Effect 跨邊網絡效應,就是因為乘客多了,Uber 司機就相對增加。因為多人使用Visa / Master, 收咭的商戶就相對增加。因為多人使用iphone, AppStore的Apps Developer就相對增加,因為Apps多,又使到更多人用 iphone,雖然兩者係唔同邊,大家都循環再循環地增大。
看看這幅圖,純粹 Stand Alone Benefit,無論有多少user ,用家的 Willingness-To-Pay願意付出的價錢都差唔多。但只要有了 Network Effect, 隨著用家越多,他們的Willingness-To-Pay 就大大提升了,亦都解釋了為何 Platform Business 價值的爆炸力遠遠大於 Product Business
而最好的平台基本上係什麼都不用做,就好像你每次付款,Uber就收司機兩成交易費,Visa/Master收商戶2%,Apple就收 Apps開發商3成費用。Google? 你每次Click一Click, 他就收商戶高達五十元美金廣告費! 做平台成功是否很好呢?! 這才是真正的地產霸權! 你個電話這幾吋的螢幕,才真正是21世紀塊地。
知道你的產品或平台有什麼好處,就要(4) 減 Price。以上都曾經提過,你收多少錢呢?
(4.1) 你收誰人的錢呢? 哪一個party是less price sensitive對價格沒那麼敏感呢? 誰有 deep pocket 大量金錢呢? 一般當然是大企業或為了賺錢的商家便願意付錢多於一般普羅大眾。
(4.2) 誰人定價? 就如樓盤放售網站,劃一收費定價每月登每個盤200元? 就如Uber/Google 按需求來定價? 就如補習老師/網球教練,讓他們按自己的資歷定價? 或者就如 Priceline / ebay 般,由買家定價?
(4.3) 如何收費呢? 收費可以按次交易收費,可以按月按年subscription收費,可以現時流行的 Freemium Model, 即是先免費,吸引用家試用後,想再増加function再開始收費。
無論怎樣收費也好,要緊記,即使你定到最便宜的價錢,免費也好,都未必夠。因為你要由競爭對手處轉落你身上,人客都仍然要有switching cost 及 multi-homing cost.
(5) 再減 Switching Cost 轉移成本,即是如果轉去用你的新產品,例如打字的 keyboard新排法,人客是否需要從新學習呢? 由iphone的IOS 轉落你的 Samsung Android電話,是否需要花好多時間呢? 要緊記,不單止他,還有他的朋友呢? 如Facebook,是否需要全部人一齊轉呢? 要的話,switching cost就超級大了。
再減 (6) Multi-Homing Cost 多方持有成本,即是如果人客同時用兩款產品,是否需要很大成本呢? 我同時subscribe to Dropbox 及 Google Drive,最多付費兩次,但file save 在兩邊我並不會感到太麻煩,反而會感到有保障,Multi-Homing Cost 較低。但如果我同時一邊用 Apple iPhone,另一邊又用 Samsung Android 電話,或者一邊用Blu-Ray 另一邊又用HD-DVD看電影,我可能會感到很麻煩,機又要多部,買碟又要多隻,電話入資料又要入多次,App 可能很多都唔同,這樣Multi-Homing Cost 就會好高,等於逼我二選其一,或者索性不會嘗試新產品。
如果 Switching Cost 大,Multi-Homing Cost 又大的話,一個平台,例如Facebook / Microsoft 等,獨大機會就會大了。
簡單來說,就當你是一間舉辦 speed dating的茶餐廳,你產品的 (1) Stand Alone Benefit (假設是100元,因為有食物有飲品)
+ (2) Same-Side Network Effect (假設是300元,因為可以認識異性)
+ (3) Cross-Side Network Effect (假設是0元, 因為除男與女以外,並沒其他供應商會來)
- (4) Price (假設是每人收費200元)
- (5) Switching Cost (假設是20元,因為新客要學習speed dating 的新流程,乘車都要用錢)
- (6) Multi-Homing Cost (假設近乎0元,因為人客四處嘗試也沒所謂)
has to be greater than
(7) Competitor's Offering (Net of Price) 競爭對手給予人客價值(減除售價) (假設是40元, 因為他們只有食物,不能夠認識異性,值100元,但收費60蚊)
100+300+0-200-20-0 = 180,即是大於 40,那麼你就有生意做。
但如果你沒有network effect那300元,或者價錢收得太貴,又或者人客的switching cost太大(例如要說法文,但人客都不懂得說),加減起來低過競爭對手那40元net value 的話,你就無生意做了。
除非你把 Price 減至0,甚至乎負數,即是貼錢吸引人客來你那邊體驗,他一試之後, switching cost 去第二邊便會提升了,這叫 "lock-in",就好像第一次使用Alipay有紅包送一樣,那你就可以蝕前賺後了。
雖說來容易,但在今時今日競爭激烈的社會,蝕前賺後的策略,需要十分大的資本投入,才能夠建立到critical mass 達到有顯著的 Network Effect。教室內稱之為 Penguin Effect 企鵝效應。就如所有企鵝都看到海中有魚食,但第一隻跳下去的話,好容易便會被海豹吃掉,所以大家都不會跳下去,一直等一直等,分分鐘隨時餓死。你建立platform做生意,便要令到這一班企鵝願意同一時間跳入海,互相掩護底下大家都能夠有魚吃,產生 network effect。但你若不能夠吸引牠們一次過跳入海,當第一隻犧牲後,第二隻便不敢跳下去,那你的平台便完蛋了。
這個亦是為何很多平台死亡的原因,可以花費很多億,很多users, 但依然蝕本。Spotify音樂串流平台,過
投入億元開發基金 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最讚貼文
Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容:
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用
投入億元開發基金 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)
上課影音內容:
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
元培醫事科技大學,台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用
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