按照对象分,有国家竞争情报、企业竞争情报和高校竞争情报等;按照应用领域分,有商业竞争情报、技术竞争情报与军事竞争情报等。其核心内容是对竞争对手信息的搜集和分析,并涉及环境监视、市场预警、技术跟踪、对手分析、策略制定、竞争情报系统建设和商业秘密保护等重要领域。
竞争普遍存在于人类生活的各个领域,涉及了一个极其广泛的社会范畴,其本质是体现一种社会关系。围绕着社会经济范畴展开的竞争,是指经济行为的主体为取得竞争的利益,扬其实力,展其智慧,与对手进行各种较量的过程。竞争由竞争者、竞争场和竞争目标三要素组成。其中,竞争场是竞争者所处的空间和范围,即竞争环境。情报是“战时关于敌情之报告”,是对使用者具有参考价值和决策意义的信息,是对信息经过一系列的搜集、加工、组织、分析和研究的产物。从竞争构成的三要素和情报的产生来界定,竞争情报是指为达到竞争目标,搜集竞争对手和竞争环境的信息并使其转变为情报的系统化过程。
从人类有文字记载的历史之初起,就已经有了带有竞争性的各种(军事、政治、经济、技术等)情报活动。第二次世界大战以后,以商业为目的的搜集竞争对手的正规情报活动悄然兴起。例如,在20世纪60年代,日本为了进入美国和欧洲市场,在各行各业广泛开展了以竞争对手和竞争环境为内容的情报活动。其中,丰田汽车公司为打入美国市场,全面搜集了美国市场和消费者信息,并以联邦德国的大众汽车公司为竞争对手、以“甲壳虫”牌汽车为竞争产品进行情报研究,制定了一套完整的进攻美国市场的战略。然而,将竞争情报作为一门学科,从理论、方法、技术、应用等方面进行研究,并由专门的行业性机构和组织在全世界进行倡导,则是始于20世纪80年代。作为专门的研究成果,1980年,M.E.波特出版的专著《竞争战略》被广泛地认为奠定了现代竞争情报的基础;1985年,L.M.富德出版了他的畅销书《竞争对手的智慧》,着重对竞争对手进行研究。1986年,美国专门促进竞争情报工作的竞争情报从业者协会(SCIP)在华盛顿成立。SCIP是一个国际化的非营利会员组织,其宗旨是使跨行业、企业、学术界与政府的专家共同构建和分享战略情报、研究决策支持工作、提升处理与分析能力。1988年,作为一种制度化的正式活动在美国企业中兴起是在由B.吉拉德和T.吉拉德通过美国管理协会发表的《商业智能系统》(Business Intelligence System)引发的。学术界与企业界的研究成果和实践案例不断涌现,SCIP有组织地开展竞争情报研究活动和学术交流,共同推动了世界各国各地的竞争情报发展,1990年欧洲SCIP成立,1993年日本SCIP和澳大利亚SCIP成立。
在中国,作为专门的研究成果,第一次在学术期刊上提及“竞争情报”术语的文章,是1987年刘怀宝发表在《图书情报知识》第2期上的《略论竞争情报及其搜集方法》;1989年,缪其浩和张左之在《情报学报》上合作发表的论文《对JETRO海外技术情报活动的剖析》,首次提出了国家竞争情报(State Competitive Intelligence)的概念;1993年,胡安朋在《情报科学》上发文《情报的竞争性、竞争情报和竞争性情报》对这3个概念进行了区分与界定;1995年,缪其浩从文化差异出发通过对“competitive intelligence”中“intelligence”的解读阐述了竞争情报的概念及其内容;1995年,陈翔宇等人编写的中国竞争情报研究方面的第一本教材——《企业竞争情报研究》出版;1996年,缪其浩主编的《市场竞争与竞争情报》出版;2000年,企业管理出版社发行曾忠禄著述的《情报制胜——如何搜集、分析和利用企业竞争情报》出版;2001年,包昌火和谢新洲联手组织许多学者编撰《竞争情报丛书》。作为行业实践活动,20世纪80年代中期,上海科学技术情报研究所开始涉足竞争情报实践。同时,先后邀请瑞典、法国及日本的权威竞争情报专家和SCIP负责人到国内讲学,介绍竞争情报的概念理论,并主办了一系列的竞争情报研究学术专题研讨会和学习班。1992年,上海科学技术情报研究所成立了市场调研部,为国内外企业提供竞争情报研究服务。1993年10月完成了由上海市科学技术委员会和计划经济委员会共同下达的“上海轿车工业竞争环境监视系统研究”的竞争情报软科学咨询项目,受到工商界和政府有关部门的高度重视。1994年9月,首次“全国竞争情报与企业发展研讨会”在北京召开。1995年4月,中国科学技术情报学会竞争情报分会暨中国竞争情报研究会(SCIC)经批准成立,标志着中国竞争情报的研究和应用开始走上有组织和与国际竞争情报研究接轨的道路。2004年,由上海科学技术情报研究所主办的《竞争情报》创刊。作为人才培养实践,1995年,南京理工大学首次开设竞争情报课程,中国科技大学、华东师范大学、华东理工大学也相继开设了竞争情报的讲座。1996年后,北京大学、中国科技大学、南京理工大学等高校开始招收竞争情报方向研究生。2000年,北京大学、中国科技信息研究所和国防科技信息中心联合招收了博士研究生。
纵观竞争情报兴起的历程,可以认为它是在企业需求、学科发展、技术进步和专门人员与机构的共同作用下产生与发展起来的。所以,竞争情报是战略管理兴起和市场竞争激化的产物,是世界经济发展的必然结果,也是情报研究适应社会需求的必然选择。
“竞争情报”是从英文“competitive intelligence”翻译过来的,从字面上理解,它是一个名词,其核心是“intelligence”,其意义不仅仅是“情报”,在某种程度上还带有“智谋”之义,一个广义的解释就是一个组织感知外部环境变化,并做出反应,使该组织更好地适应环境变化的行为或能力。因此,从广义上来讲,竞争情报包含竞争信息和竞争谋略两大部分。
关于竞争情报,在国际上有来自不同领域、不同研究方向的专家或学者的多种解释。例如,S.德迪约认为“竞争情报是一种复杂的研究,是关于竞争对手能力、薄弱环节和意图的信息。它同传统定义的‘战略情报’是相似的,它是一种导致行动的信息”。J.E.普雷斯科特认为“竞争情报是一种复杂的研究。它是一种过程,这个过程是想要看到简单收集的统计数据、消息广告等以外的东西。竞争情报不是对特定问题的一时的回答,它是逐步地、有条理地、连续不断和有系统地收集可能与全面竞争力有关的一切信息。竞争情报是要创造关于变化中的竞争环境的全面镜像”。包昌火认为“竞争情报是关于竞争环境、竞争对手和竞争策略的信息和研究。它既是一种过程,又是一种产品。过程,是指对竞争情报的收集和分析;产品,是指由此形成的情报或策略”。美国竞争情报从业者协会(SCIP)从3个角度论述了竞争情报的定义:其一,竞争情报是一种系统化和合乎职业伦理的过程,此过程用于收集、分析与管理影响企业规划、决策和操作的外部信息;其二,竞争情报是一种通过更深入地领悟竞争对手和竞争环境,提升企业市场竞争能力的方法(不是不合职业伦理的);其三,竞争情报是一种合理的收集与分析有关商业竞争对手能力、薄弱环节和意图的情报,这些情报是通过利用情报数据库、其他公开信息源和合乎职业伦理调查的方式获得的。
不仅不同领域的研究专家对于竞争情报的理解是有差异的,而且不同岗位的企业人员也是出于不同的认识而利用竞争情报的。例如,一个科学研究工作者将竞争情报作为针对对手的新产品研发的第一步;销售人员将它作为洞悉对手报价以赢得合同的工具;高级管理人员认为它是一种长期跟踪市场和对手的视野。
从前面的定义阐述中,可以看出,竞争情报是以提升企业市场竞争能力和战略决策为目的,以竞争环境和竞争对手为信息收集对象,以洞察、分析、研究为方法,是企业参与竞争的一种工具,是连续的系统化程序。因此,将“竞争情报”理解为动词更能够体现“竞争”和“情报”结合的动态性和复杂性。
关于竞争情报的特征,也有着一些不同的理解。国外的学者一般认为竞争情报的特征体现在战略性、可行性和增值性方面,中国的学者一般认为竞争情报的特征体现在针对性、对抗性和谋略性方面。然而,从来源看,与信息、情报比较,竞争情报在研究目的、对象、内容、过程、方法与成果上体现出明显的特性。
①研究目的的显著性与针对性。与其他情报活动或信息活动相比,竞争情报活动的目的和目标非常明显,就是为了取得在市场竞争的主动权而展开活动,为了解决战略决策的问题而进行一系列的信息收集、加工、分析与研究工作。同时,整个活动是以“有的放矢”“知己知彼”为前提,以竞争对手的信息收集与分析为方向,因此,带有强烈的针对性。
②研究对象的可变性与隐蔽性。竞争情报的研究既要涉及竞争者的战略决策、技术创新、产品研发、市场营销、业务管理中的诸多要素,又要涉及行业环境和宏观环境中的各种影响因素,而这些研究内容随着市场竞争的态势变化多端,随时会产生大量可变的信息。所以与传统的信息、情报工作中比较稳定地跟踪某个技术领域、某个研究对象相比,竞争情报的研究对象具有动态的可变性;在针对对象的研究中,竞争情报面对着激烈的市场竞争环境,主要研究经济、技术、产品等竞争者敏感和相互保密的问题。经济利益的冲突决定了竞争者之间是互不协作、互相封锁、相互隐蔽的,所以,针对竞争者的竞争情报研究,必须在隐蔽的条件下竭尽全力,千方百计采取各种合乎伦理的可用方法。
③研究内容的系统性与迫切性。普雷斯科特认为“竞争情报不是对特定问题的一时的回答,它是逐步地、有条理地、连续不断和有系统地搜集可能与全面竞争力有关的一切信息”。实践表明:零散而无序的信息是无法实现对企业的决策支持的,要想获取有关竞争对手与竞争环境的全面镜像,需要从系统性出发设计研究内容的框架和从事内容的收集、存储、加工与分析。同时,在特定的时间和具体的事件上,与一般的信息、情报研究活动不同的是,竞争情报应以企业关键需求决定迫切研究的项目内容,如行业内其他竞争者合并后某企业市场份额迅速下降、竞争对手的新技术将对自己造成威胁、新技术的出现改变了整个行业的竞争格局等。在持续而系统的研究基础上,只有很好地解决了诸如战略决策、市场机会与威胁、竞争者跟踪等关键问题,竞争情报的研究内容才能得到用户的接受,并产生应有的价值。
④研究过程的对抗性与谋略性。竞争情报产生于激烈的市场竞争环境下,是市场竞争主体经营管理程序的分化,为企业经济利益服务,其活动的过程含有强烈的对抗性质。同时,为了使竞争情报的研究成果独具特色、发挥作用,竞争情报的研究过程必须具有较强的谋略性。谋略性主要体现在两个方面:其一是关于研究过程各个环节思维的谋略性,其二是在研究过程中方法的运用要有谋略性。思维创新才能发现信息的新效用,创造出知识的新概念,产生新的管理理念;多方位、多层面且有智谋地运用各种竞争情报研究方法,才能产生有利于决策的谋略性竞争情报产品。
⑤研究方法的多样性与灵活性。竞争情报研究的每一个过程都需要多种技术方法与手段的支持,尤其是在网络环境下开展竞争情报研究需要计算机技术、网络技术、数据库等技术支持,需要依赖信息搜集、存储、加工与分析的各种新的技术手段,同时需要多种定性与定量的研究方法。引进、拓展与开发的研究方法涉及情报、军事、经济、管理、数学等多个领域,彰显多样化的特色。同时,竞争情报的研究方法在实际运用时又是相当灵活的。针对不同的研究对象和内容,在不同的研究过程中,需要灵活运用不同的研究方法与手段。
⑥研究成果的前瞻性与增值性。对于一个组织来讲,利用竞争情报的目的是为决策服务,为把握未来服务。因此,为决策服务提供的竞争情报,必须具有预见性与前瞻性,落后于决策的情报成果无任何决策意义。与传统的信息积累和情报研究结果相比,竞争情报是一个智力增值过程,通常需要在信息原料的基础上增值,为决策者提供决策产品或半成品。
“知己知彼,百战不殆”是竞争情报效果的经典概括,将数据、信息、知识转化为有利于决策的情报是竞争情报成果的核心。如同情报的“耳目、尖兵、参谋”的作用一样,竞争情报在监视竞争环境和竞争对手、预警市场变化、跟踪技术动态、支撑企业战略情报决策、学习与借鉴先进管理模式和技术成功策略等方面有着重要的作用。J.P.赫灵认为企业情报需求来自3种不同功能性分类的一种,即:战略决策与行动,早期预警,描述具体市场中的关键参与者。因此,解决了这3个方面的需求问题,也就是关键竞争情报课题对企业具有的功效。
①战略决策与行动。包括战略计划与战略的开发。例如,为公司制定创造未来竞争环境的战略性规划提供情报支持,用公式表示自己全球化的竞争战略并评估商业目标达到时竞争对手的角色,预测在行业全球化时公司将怎样、与谁同行、竞争对手在做什么及与谁在一起,识别与评估竞争环境的变化以备战略性的投资决策,探索公司将怎样扩张现有产品的能力和建造一个更具高效制造流程的新工厂,寻求公司面对关键竞争者保持竞争优势的计划与行为,在产品发展阶段识别与评估主要竞争者产品所处的阶段并评估其他技术的竞争状态,在新产品开发与推出阶段评估竞争者将怎样和何时做出反应以及他们将怎样影响公司的计划。
②早期预警。包括预测竞争者的早期行动、预测技术的新动向和政府的行为。例如,预警可能的技术突破性领域对公司现有和未来竞争优势的影响,预警技术开发对产品能力和产品开发的影响以及被竞争者和其他公司利用的情况,预警关键供应商的状态与行为,预测行业采购方针与流程的变化,预测客户和竞争者对公司和服务感觉的变化,预测国际政治、社会、经济和法律环境变化对公司竞争优势的影响,在规章制度上预测近期可能的改变、在长期偏离的趋势以及政府可能对现有法律制度的改革等,获取在主要竞争者之间可能联盟、合作和分离的情报,了解竞争者财务状况的变化。
③描述具体市场中的关键参与者。包括竞争者、顾客、供应商、管理者和潜在的合作者。例如,提供主要竞争者的概况,提供关键竞争者的深度评估报告,鉴别出新的和可能来自完全不同行业的潜在竞争者,描述和评估公司现有和未来的竞争环境,描述新的客户的需求和未来的兴趣,了解行业和客户关于公司的商品和服务价值的意图、态度和感觉,识别和描述新的行业、新的市场的主要参与者,描述新的技术和产品的开发者用在本行业竞争的计划和战略,描述管理和业务操作的情报需求,描述投资/财务者对公司商务和本行业的意图和感觉,描述各种供应商和行业观察者对搜集有关本公司信息的兴趣和目的所在。
在战略管理、市场营销、经济学、情报学以及信息技术等领域学者和实践工作者的共同推动下,竞争情报的发展范围已经遍及世界各地。竞争情报的兴起被视为经济学、管理学与情报学等领域结合的重大进展,是人类在社会信息化基础上向情报(智能)化发展的重要征兆,对全球的经济发展与社会进步产生着重要的影响。
伴随着大数据时代的到来,数据逐渐成为企业最重要的资产之一,决策行为将日益基于数据分析做出。大数据以数据量大、数据类型繁多和价值密度低为其主要特征,给信息的搜集、加工以及情报分析带来了巨大的挑战。未来的竞争情报将加强数据和信息的集成、注重数据的清洗和过滤、关注数据处理的新方法、重视大数据技术和工具的应用,同时促进情报产品的可视化。