41
Naphunsakorn (Ronnie) Waiyawuththanapoom , Ph.D Bangkok University Komes Chandavimol Data Science Thailand How data science connect to Innovation?

"How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

  • Upload
    bainida

  • View
    503

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Naphunsakorn (Ronnie) Waiyawuththanapoom, Ph.DBangkok University

Komes ChandavimolData Science Thailand

How data science connect to Innovation?

Page 2: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

INNOVATION

Page 3: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Evolution of the sources of wealth:

Page 4: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

4

What is innovation?

Page 5: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

5

Page 6: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

6

Page 7: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

7

Page 8: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

8

Page 9: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

9

The importance ofInnovation

Page 10: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Succeeding at Innovation is tough• In fact, a recent study performed by

Harvard business school showed that 70% -90% of innovations fail to find the customer. This results in retiring innovations from the market in only 12 months after market launch.

•A similar failure rate is found among innovation startups, which also fail at a 90% rate, according to a study done by Stanford business school

Page 11: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Knol,

Google reader,

Google Buzz

Even very innovation driven companies, such as Google, Microsoft, Danone, Renault among others, fail, as well

maps Essentis

Vista VelSatis

Page 12: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

So…..

Why do most innovation fail?

Page 13: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Too much focus on technology

•There’s often too much focus on technology and not enough on understanding consumers.

•Example:

–the Concorde, the first supersonic commercial airplane,

–the EPR, the latest generation nuclear plant,

–the “Rafale”, a first rate military airplane, and

–the “Minitel” a very innovative telecommunication systems which, in many ways, predated the Internet.

Page 14: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Innovation Failure

Page 15: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

15

What happen to these companies?

Page 16: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล
Page 17: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

People think that being one step ahead is enough

•Product life-cycle is extremely short

•Being one step ahead isn’t enough.

•No more competitive industry.

•Competitive as usual

Page 18: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Top Reasons for Innovation Failures

• Too little voice of customers

• Underdeveloped capabilities

• Inefficient innovation and operational processes

• Poor failure management

• Time

Page 19: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

71 innovation methodologies…. and many mores

19

http://www.openinnovation.eu/04-02-

2016/71-innovation-methodologies/

Page 20: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

20

Amazon Kindle Fire HDX Mayday

McDonald surprise alarm

Foreover 21 SOS closet

KLM 24/7 Service Group

Page 21: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

How come!

21

DATA

KNOWLEDGE

INNOVATION

Page 22: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล
Page 23: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Co-creation!

Companies spent the

20th century managing

efficiencies.

In the 21st century, they

should spend more time

managing their

experiences.

Page 24: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

The traditional company-

centric view

(1) The consumer is

outside the domain

of the value chain;

(2) the enterprise

controls where,

when, and how

value is added in

the value chain;

(3) value is created in a

series of activities

controlled by the

enterprise before

the point of

purchase;

(4) there is a single

point of exchange

where value is

extracted from the

customer for the

enterprise.

The consumer-centric

view

(1) The consumer is an

integral part of the

system for value

creation;

(2) The consumer can

influence where,

when, and how

value is generated;

(3) The consumer need

not respect industry

boundaries in the

search for value;

(4) The consumer can

compete with

companies for value

extraction;

(5) There are multiple

points of exchange

where the consumer

and the company

can co-create value.

Page 25: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

consumer

heterogeneity

consumer heterogeneity

Page 26: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

CHOICES!

BMW offers its Z3 roadster in "26 wheel designs and 123

consoles"

Page 27: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Customer experiences

Page 28: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Price and performance

Page 29: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Type of Co-creation

Page 30: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Mass customisation

•Mass customisation is at one end of the co-creation spectrum – each product is customised for the particular customer who is purchasing it.

Page 31: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Real-time self services

•Real-time self-service allows the customer to be involved right up to the point that they receive the product.

•A typical example of this level of co-creation would be a delivery firm, like FedEx, who allow their customers to select and change their delivery times right up to the point of delivery.

•Many airlines also allow real-time self-service for their customers, allowing you to choose and change your seat, meal and even your departure time right up to (and in the latter case sometimes after) departure.

Page 32: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Service re-design

•Co-creating service redesign lets customers work with the brand and change the experience without changing the product itself. It goes beyond the types of co-creation that focus only on the customer’s own product or experience but does not cause lasting change to the product itself.

Page 33: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

New product co-creation• Brands and customers work together to develop and design new products. The

results can be very powerful and brands from Lego to Xerox have worked with customers in this way to create new products.

• In new-product co-creation, customers are working to improve the product overall, and to improve the offering the brand has to make to all customers. This works for three reasons:

–customers want to help and work with brands they know are listening to them

–customers want to solve problems

–all to often the solution or idea you need will be really simple to somebody else

Page 34: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Lesson learned

•Allow the user to customise the product they receive (mass customisation).

•Customise the experience right up to the point of delivery (real-time self-service).

•Innovate and co-create the way they experience the product (service redesign),

•work on new product development (new product co-creation).

Page 35: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

Community product design

• The consumer have more of a driving influence and more responsibility. Rather then helping the brand to co-create the product they as a community are co-creating it for the brand.

Page 36: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

36

Page 37: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

37

Page 38: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

38

Page 39: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

39

Conceptual model of the data driven innovation mechanism(Jetzek, Avital and Andersen 2013)

Page 40: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

40

Why innovate “inside the box”?

Page 41: "How data science connect to innovation! โดยดร. นพันษกรณ์ ไวยวุฒิธนาภูม open innovation specialist และ โกเมษ จันทวิมล

THANK YOU

41

[email protected]