🎯 課程目標：為何這項技能至關重要？
在資訊過載的時代，能從龐雜、零散的公開來源中，提煉並建構出連貫、具洞察力的策略敘事，本身即是一項高價值的顧問核心技能。
本課程的核心方法論，旨在不需接觸企業內部數據的前提下，僅憑公開資訊就能系統性地剖析競爭者的策略意圖與市場動態。這不僅是分析，更是從訊號到洞察，再到可執行藍圖的完整過程。
我們將透過兩大核心案例「糕餅產業」與「咖啡產業」，引導您一步步掌握從宏觀訊號解讀到微觀局中人分析的全方位視角。準備好化身為數據偵探與策略軍師了嗎？
🔬 核心框架：GASC 競爭者心態剖析模型
要真正「看穿」一個競爭對手，光看財報是遠遠不夠的。我們需要一個能剖析其「心態」的框架。GASC模型就是你的X光機，它幫助我們系統性地拆解對手的內在驅動力與世界觀。
GASC 的核心精神：從靜態剖析到動態互動
GASC 不僅僅是用來拆解單一公司。它的真正威力，在於建立一個「雙向比較基準」。當我們同時對我方與競爭者進行GASC分析後，就能看清市場上的「競爭互動格局（Competitive Interaction）」。這意味著我們能開始預測：如果我方採取某個行動，對手基於他的GASC，最可能如何回應？這使得策略制定從被動反應，轉變為主動的「戰棋推演（War Gaming）」。
為了深化這種動態預測能力，我們的競爭者心態知識庫進一步整合了兩份實戰指南：
1. 《競爭對手反應評估指南》：專注於預測對手對「我方行動」的「被動反應」。
2. 《競爭對手策略評估指南》：專注於評估對手發起「主動攻擊」的可能性與方向。
「我看穿你了 GPT」的運作邏輯，便是將這兩份指南的提問框架，內化為其與使用者互動的核心流程，透過結構化的問答，系統性地引導使用者完成一次完整的戰棋推演。
G | 目標 (Goals): 公司的驅動力與終極追求
目標是理解對手一切行為的起點。他們的決策最終是為了什麼？市佔率？利潤？還是技術領先？
🔎 數據來源：
公司年報（致股東報告書、未來展望）、法說會紀錄、重大訊息。
🤔 關鍵提問：
公司最重視的績效指標是什麼？管理層的語言模式是聚焦於「成長」、「獲利」、「創新」還是「成本」？
A | 假設 (Assumptions): 公司對產業與世界的根本看法
每個策略背後，都有一套關於「世界如何運轉」的深刻信念。他們相信產業的致勝關鍵是什麼？是通路為王、技術至上，還是品牌決勝？
🔎 數據來源：
年報（資本支出計畫、研發方向）、高階主管公開訪談、產業新聞。
🤔 關鍵提問：
他們大量投資在哪裡？是電商基礎設施，還是實體通路？他們是否收購特定技術的公司？
C | 能力 (Capabilities): 公司擁有的資源與核心專長
能力是策略得以執行的基礎。他們擁有什麼樣的財務實力、技術護城河、或人才結構？這些能力決定了他們「能做什麼」與「不能做什麼」。
🔎 數據來源：
財務報表、專利資料庫、歷史徵才紀錄、供應鏈新聞。
🤔 關鍵提問：
公司的財務實力如何？其人才結構與技術護城河是什麼？他們是在招募數據科學家還是傳統銷售員？
S | 策略 (Strategy): 目標、假設、能力三者的具體行動展現
策略是 G、A、C 三者的必然產物。一個以「市佔率」為目標(G)，假設「健康是未來趨勢」(A)，並具備「快速產品開發」能力(C)的公司，其策略必然是推出一系列健康導向的新產品。
🔎 數據來源：
綜合以上所有資訊。
🤔 關鍵提問：
綜合 G-A-C，公司最可能採取的行動路徑是什麼？他們的產品、定價、通路策略如何反映其內在心態？
🧠 隨堂測驗：檢視你的分析思維
問題：當你觀察到一家食品公司在年報中反覆強調對「冷鏈物流」與「電商平台」的大量投資，這最可能揭示了該公司的哪一項 GASC 要素？
🔄 系統思考：繪製市場動態的因果迴路圖 (CLD)
產業不是靜態的，而是一個充滿互動與回饋的動態系統。因果迴路圖 (Causal Loop Diagram, CLD) 是一張「假說地圖」，幫助我們將看似獨立的市場事件，串連成具有增強 (Reinforcing) 或平衡 (Balancing) 效應的動態迴路。
方法論核心：從觀察到模型的系統化路徑
CLD 的建構並非憑空想像，而是遵循一套嚴謹的方法論。首先，我們從探索式資料分析(EDA)中識別出「異常訊號」，接著透過「溯因推理」形成初步的解釋性假說。這一步的品質，高度依賴分析師的知識庫。我們的《進階產業分析知識庫》便扮演了這個角色，它提供了一系列理論鏡頭（如波特五力、破壞式創新），幫助我們為觀察到的現象找到最恰當的解釋框架。
「產業批命流程 GPT」的設計，正是將這套「觀察→推理→建模」的完整方法論加以程式化。它引導使用者從數據探索開始，權變地選擇理論框架，最終將質化的因果假說，轉化為可被數據驗證的動態模型，確保整個分析過程的嚴謹性與再現性。
(R) 增強迴路 (Reinforcing Loop): 成長的引擎
這是一種「滾雪球」效應。一個變數的改變會引發一系列連鎖反應，最終反過來增強最初的改變，形成正向循環。
【咖啡產業案例】
「便利商店擴展咖啡業務」 → 「咖啡可及性提高」 → 「培養更多每日咖啡習慣的消費者」 → 「整體咖啡市場規模擴大」 → 「為便利商店帶來更多銷售」，這個循環會自我增強，越滾越大。
(B) 平衡迴路 (Balancing Loop): 調節的疆界
這是一種「踩煞車」效應。系統會自我調節，對抗改變，使系統趨於穩定或目標狀態。所有成長最終都會遇到極限。
【糕餅產業案例】
「零售麵包店家數增加」 → 「區域性競爭加劇」 → 「價格壓力或利潤侵蝕」 → 「新店開業速度減緩」 → 「市場趨於穩定」，這個循環會抑制無限制的開店熱潮。
✍️ 互動練習：建構你的咖啡市場因果迴路
理解了迴路的基礎後，來挑戰看看吧！請將下方的「市場事件」卡片，拖曳到右側對應的「動態迴路」盒子中，以完成咖啡產業的動態分析圖。
(R1) 便利商店咖啡成長迴路
(B1) 競爭壓力迴路
🍰 案例研究：糕餅與咖啡產業的策略對比
透過比較兩種截然不同的市場動態，我們可以學習如何彈性運用相同的分析框架，以應對多樣的策略挑戰。（滑鼠懸浮卡片以查看深入分析）
案例A：糕餅產業
演化中的成熟市場
策略議題：為何製造端成長遠超零售端？
數據顯示「糕餅麵包製造」業銷售額年增11.05%，而「西點麵包零售」業僅增4.92%。
動態假說：
- (R) 成長引擎：健康意識提升，帶動高價值烘焙品需求，吸引新進者。
- (B) 市場飽和：零售店數趨於飽和 (年增僅1.08%)，競爭加劇，成長來自客單價提升而非店數擴張。
- 核心洞察：成長動能可能來自大廠透過電商、團購等新渠道擴張，繞過了傳統零售統計。
案例B：咖啡產業
生活風格驅動的高成長市場
策略議題：便利商店咖啡是市場的擴張者還是破壞者？
便利商店的普及化，不僅擴大了整體市場，也對中價位的獨立咖啡館形成了生存壓力。
動態假說：
- (R1) 市場擴張：便利店咖啡普及，培養了更廣泛的咖啡消費習慣，做大了市場。
- (R2) 品味升級：市場擴大後，部分消費者品味提升，轉向精品咖啡，帶動高端市場成長。
- (B1) 競爭壓力：便利店的價格優勢擠壓了中低價位獨立咖啡館的生存空間。
- 核心洞察：一個參與者的策略，可以同時擴大市場並威脅其他參與者。
📜 方法論實戰：GPT引導全記錄
理論需要實踐來驗證。以下完整重現了運用「產業批命流年」與「我看穿你了」這兩套GPT，從零開始分析一個產業的完整對話引導歷程。這不僅展示了工具的強大，更體現了顧問的思考流程如何被AI系統性地增強。
Part 1: 「產業批命流年」的宏觀市場分析
分析的起點，是從宏觀視角理解整個產業的動態。我們使用「產業批命流年」GPT，依循一套嚴謹的七階段流程，從界定問題、掃描訊號，到最終產出可供數據驗證的假說地圖(CLD)與分析任務書。
階段一：界定分析範疇與核心問題
任何成功的分析，都始於一個精準定義的問題。在此階段，我們的目標是收斂分析的邊界（產業、時間）與核心策略問題。AI扮演著「範疇收斂者」的角色，透過結構化提問，確保分析不會發散。
👋 我是產業批命流年
我的任務是協助您把腦中的抽象洞察，逐步轉化成一份嚴謹、可操作的Power BI分析任務規格書。我們將依循一套七階段流程，從「界定問題」開始。
我想分析「瓦斯爐與排油煙機」產業，時間範圍是「過去三年」。核心問題是：市場成長動能來自何處？
階段二：訊號掃描與探索式資料分析 (EDA)
在形成任何假說之前，我們必須先讓數據自己說話。此階段的重點是從宏觀環境（PESTEL）與微觀數據中，找出「異常訊號」。AI 在此的角色是「數據偵探」，協助我們從公開資訊中，挖掘出可能影響產業的關鍵事件與趨勢。
我已掃描宏觀環境(PESTEL)，並整合了市場數據。初步訊號顯示：1. 能源轉型與節能政策是主要推力。 2. 都市化與小宅趨勢改變了產品需求。 3. 消費者健康意識抬頭。
請協助搜尋更精細的數據，例如具體的新建住宅量、住宅執照變化、或業界銷量統計。
階段三～七：從假說建構到產出規格書
這是將發散的訊號，收斂為結構化洞察的核心過程。我們將運用理論框架將訊號轉化為因果假說(CLD)，並最終轉譯成一份具體的Power BI規格書，完成從「策略思考」到「數據驗證」的閉環。
接下來，我們將這些訊號，透過理論框架（如：波特五力）建構成清晰的因果假說，繪製成CLD，定義數據指標，最終產出一份包含五個核心分析任務的Power BI規格書，例如任務A-01就是「住宅成長效應驗證」。
Part 2: 「我看穿你了」的微觀競爭者對壘
當分析的焦點從「整個產業」縮小到「特定競爭者」時，我們需要轉換分析工具。此時，「我看穿你了」GPT會接手，啟用GASC框架，進行更具針對性的「雙向比較」，深入剖析競爭者的心態與策略意圖。
步驟 0 & 1：設定比較基準
我們明確定義分析的我方（喜特麗）與目標競爭者（櫻花），並聚焦於「廚電」事業。這是進行深度 GASC 分析的前提。
我想分析喜特麗(我方)與櫻花(競爭對手)在廚電事業的競爭。
🧐 我是「我看穿你了」
好的，我們將使用GASC框架進行雙向對照。首先，櫻花的核心目標(Goals)是什麼？
步驟 2 & 3：GASC 引導式診斷與互動預測
透過對雙方 GASC 的逐一盤點與比較，我們不僅能理解各自的策略，更能預測雙方在市場上的潛在互動與衝突點。AI 在此扮演著「策略教練」的角色，引導使用者完成一次沙盤推演。
綜合分析，櫻花的策略是「上游(製造升級) + 中游(建案/通路) + 下游(AI差異化)」三位一體；而喜特麗的策略特徵是「中低價位市場滲透 + 品類齊備 + 政策驅動的IH差異化」。短期內兩者戰場不同，但中期在「整體廚房」概念上將會正面交鋒。
🔗 範例與實作資源
📋 最終產出：為 Power BI 打造的「分析任務書」
所有分析的最終目的，是為了化為可驗證、可追蹤的具體行動。本課程的最終交付成果，是一份結構化的「分析任務書」，它將作為下一階段在 Power BI 實作數據視覺化的直接輸入，確保策略思考能以數據驗證收尾。
一份好的分析任務書包含：
- 關鍵策略問題： 我們試圖回答的商業問題是什麼？
- 核心假說： 從 GASC 或 CLD 分析中產生的具體假說。
- 所需公開數據與來源： 明確指出需要哪些數據，以及在何處取得。
- 所需轉換/計算： 需對原始數據進行的處理步驟（如計算年增率）。
- 建議的 Power BI 視覺化圖表： 最適合用來驗證此假說的圖表類型。