Lyft 보유 US 특허를 피인용(forward citation)하는 i) 후행 특허 보유 기업과 Lyft 보유 US 특허가 인용(reference)하는 ii) 선행 특허 보유 기업을 분석합니다.

Lyft 보유 US 특허를 피인용(forward citation)하는 후행 특허 보유 기업을 분석합니다. 피인용이 많거나, 최근 들어 급증하는 후행 특허 보유 기업은 Lyft 보유 특허 포트폴리오에 취약성이 높다고 볼 수 있습니다.

이 기업 보유 선행 특허가 받은 심사관 피인용수가 많은 관련 기업에는 1위 Uber Technologies(112회), 2위 Toyota Motor(93회), 3위 IBM(53회) 등이 있습니다.

Uber Technologies의 심사관 피인용수는 112회입니다. Uber Technologies의 심사관 피인용수는 2016년에 1회로 최초 발생하여, 2020년에 24회의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 8회, 1년 전인 2023년에는 21회, 2년 전인 2022년에는 20회를 보입니다.

Toyota Motor의 심사관 피인용수는 93회입니다. Toyota Motor의 심사관 피인용수는 2015년에 1회로 최초 발생하여, 2022년에 24회의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 19회, 1년 전인 2023년에는 21회, 2년 전인 2022년에는 24회를 보입니다.

Lyft 보유 US 특허가 인용(reference)하는 선행 특허 보유 기업을 분석합니다. Lyft의 취약성은 레퍼런스가 많거나, 최근 들어 급증하는 경우에 발생할 수 있습니다.

이 기업 보유 후행 특허가 참조하는 심사관 레퍼런스수가 많은 관련 기업에는 1위 Uber Technologies(149회), 2위 Google(103회), 3위 Apple(84회) 등이 있습니다.

Uber Technologies의 심사관 레퍼런스수는 149회입니다. Uber Technologies의 심사관 레퍼런스수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2021년에 34회, 2022년에 29회, 지난 해인 2023년에 63회의 최고값을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 279.31%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 203.51%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 36.96%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 13.58%입니다.
다만, 이 값은 2020년부터 2년간 단기간 감소하다가, 2022년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

Google의 심사관 레퍼런스수는 103회입니다. Google의 심사관 레퍼런스수는 최근 11년 이전에 5회, 최근 11년 동안에는 144회로 총 103회를 보이며, 2023년에 33회의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 8회, 1년 전인 2023년에는 33회, 2년 전인 2022년에는 13회를 보입니다.

Lyft 보유 US 특허가 거절시키는데 사용된 i) 후행 특허 보유 기업과 Lyft 보유 US 특허를 거절시키는데 사용된 ii) 선행 특허 보유 기업을 분석합니다.

Lyft 보유 US 특허가 거절시키는데 사용된 후행 특허 보유 기업을 분석합니다. 거절되는 후행 특허수가 많거나, 최근 들어 거절이 급증하는 후행 특허 보유 기업은 Lyft 보유 특허 포트폴리오에 취약성이 높다고 볼 수 있습니다.

Lyft 보유 US 특허를 거절시키는데 사용된 선행 특허 보유 기업을 분석합니다. Lyft의 취약성은 거절이 많거나, 최근 들어 급증하는 경우에 발생할 수 있습니다.

Lyft 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 우리 회사의 특허 포트폴리오에 취약성 높은 기업과 우리 회사가 취약성을 보이는 기업을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리 회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [홍보 조직] 우리 회사의 특허 포트폴리오에 취약성 높은 기업 중에, 경쟁사나 주요 기업이 있다면, 이러한 객관적 사실을 IR 및 이해 관계자들에게 어떻게 어필해야 할까요?
3) [IP 조직]/[법률 조직] 우리 회사의 특허 포트폴리오에 취약성 높은 기업을 대상으로 특허 라이센싱 또는 특허 수익화(monetization) 전략을 어떻게 수립해야 할까요? 반대로, 우리 회사가 취약성을 보이는 기업의 특허 포트폴리오를 분석하여, 특허 리스크 최소화 전략을 어떻게 수립해야 할까요?
4) [마케팅 조직] 우리 회사의 특허 포트폴리오에 취약성 높은 기업을 대상으로, i) 신규 고객 확보, ii) 기존 고객 관계 강화, 및 iii) 우리 회사 제품-서비스의 우월성을 보여 주는데 객관적 특허 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?

본 제안에 관심 있는 기술 기업은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

기업의 내부 기능 조직의 관점에서 특허 분석 데이터를 어떻게 활용해야 할 지에 대해서는 다음 링크를 클릭해 주세요.

Lyft에 대한 (잠재적) 투자자
1) Lyft의 특허 포트폴리오에 의존성 또는 취약성 높은 기업 중 주요 기업이나 Lyft의 경쟁사가 있는 경우를 투자 포트폴리오를 최적화하는데 어떻게 활용할 수 있을까요? 특히, 의존성이나 취약성이 최근에 급증하고 있다면, 이러한 데이터를 어떻게 가장 먼저 인지하고, 활용할 수 있을까요?
2) Lyft의 특허 포트폴리오와 관련된 선행 특허 보유 기업 중, Lyft의 경쟁사가 있거나, 특허 괴물(NPEs) 등이 있는 경우 등과 같이 Lyft의 특허적 리스크 요소를 투자 포트폴리오를 최적화하는데 어떻게 활용할 수 있을까요? 특히, 의존성이나 취약성이 최근에 급증하고 있다면, 이러한 데이터를 어떻게 가장 먼저 인지하고, 활용할 수 있을까요?

본 제안에 관심 있는 투자 관련 기업이나 기관은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

Lyft가 고객이거나 고객의 경쟁 기업인 서비스 기업은,
1) 고객을 위하여, 심도 있는 맞춤형 데이터 분석을 제공해 주고, 추가적인 매출을 일으켜야 하지 않을까요?
2) 고급 분석 콘텐츠를 저렴한 총비용으로 제작하여, 신규 고객을 발굴하는데 활용해야 하지 않을까요?
3) IP 서비스 기업은 차별화된 IP 콘텐츠로, 추가적인 수익원의 발굴이나, 고객 제안을 해야 하지 않을까요?
4) 고객별 맞춤화된 콘텐츠를 극히 저렴하게 생성하여, 주기적/비주기적으로 고객에게 전달하여, 고객과의 커뮤니케이션을 확대해야 하지 않을까요?

본 제안에 관심 있는 서비스 기업은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

Lyft에 관심 있는 미디어
1) Lyft의 특허적 우위성이나 리스크에 대한 객관성 높은 특허 기술 콘텐츠를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) Lyft의 특허적 리스크나 우위성에 대한 객관성 높은 콘텐츠는 여러분과 Lyft 간에 새로운 관계를 만들어 나갈 수 있는 계기가 될 수 있습니다.

본 제안에 관심 있는 미디어 업계 종사자는 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

분석 지표에 대한 상세한 설명을 원하시는 분은 [링크]를 클릭하세요. 분석 지표 계열에는 특허 출원-공개 및 등록을 중심으로 하는 i) 특허 포트폴리오 지표 계열, 피인용(forward citations)을 중심으로 하는 ii) 기술 영향력 계열, 거절(rejection)을 중심으로 하는 iii) 기술 리더쉽 계열, iv) 품질 계열, v) 점유율, 집중률 등과 같은 비율 계열, vi) 특허당 등과 같은 밀도 계열 등이 있습니다.

분석 기준에 대한 상세한 설명을 원하시는 분은 [링크]를 클릭하세요. 분석 기준에는 i) 분석 방법론, ii) 분석 기준 체계, iii) 분석 집계값의 종류, iv) 분석 시간 기준 등이 있습니다. 중요 분석 기준에는 i) 현재 권리자의 확정, ii) 기술 분야에 대한 인식(기술 분야 vs. 특허셋(patent set) 맵핑 등), iii) 기술 분야나 키워드 표현에 대한 기준, iii) 특허 매입/거래, 소송/심판 등에 대한 기준과 범위, iv) 인용-피인용에 대한 기준과 범위 등이 있습니다.

분석 콘텐츠 제작에 사용된 데이터의 i) 공간(국가의 특허청), ii) 시간 범위 및, iii) 주요 데이터에 대한 원천 소스(original source)는 다음과 같습니다. 분석 콘텐츠를 구성하는 2차적인 데이터(예, 특허 거래 네트워크 등)는 원천 데이터 소스로부터 가공되어 생성됩니다. 개별적인 데이터에 대한 상세한 것은 [링크]를 참조하세요. 링크에 연결되는 페이지에서는 데이터 계열, 데이터 내용 및 기타 분속 콘텐츠에 사용되는 데이터에 대한 상세한 설명이 있습니다.

*최초 공개일 : 특허 공보가 최초로 발행된 날짜. 공개 공보가 발행되면 공개 공보 발행일, 공개 공보 발행 없이 등록된 경우에는 등록 공보 발행일.

*최근 공개일 : 선행 특허를 인용하는 후행 특허 공보의 최근 발행 날짜. 공개 공보 발행일과 등록 공보 발행일 중 늦은 날짜(인용 관계는 주로 등록 공보에 references cited로 기재되기 때문)

* 최초 거절 OA 발생일 : 특정 특허를 심사하는 심사관이, 특정 선행 특허를 인용하며, 특허 거절에 대한 office action(OA)를 통지하는 경우, 최초로 거절 OA 통지가 발생한 날짜. 심사관은 특정 선행 특허를 인요하며, 1차례 이상의 non-final rejection 또는 final rejection을 통지할 수 있음.

* Assignment 실행일 : 미국에서의 assignment는 실행일(execution date)과 기록일(record date)이 있음. 실행을 통해서 assignment의 법률적 효력이 발생하므로, 실행일을 기준으로 함. (참고)미국을 제외한 다른 나라는 실행일의 개념이 없어, 특허청에 기록된 날을 기준으로 함.

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