消費者行為市場分析技術(數據演算如何提供行銷解決方案) | 拾書所

消費者行為市場分析技術(數據演算如何提供行銷解決方案)

$ 379 元 原價 480
內容簡介


消費者行為市場分析技術:數據演算如何提供行銷解決方案


內容簡介

一本行銷人絕對不能沒有的職場實戰指南;一部持續升級的市場分析技術本!
在分析師的書架上贏得兵家必爭的首席地位,分析師一有疑問就會率先翻閱!

這不是典型的市場分析教科書,但它比任何一本教科書都重要!
它以淺顯易懂的文字,透過概念式的說明,
協助每一位市場分析師及行銷從業人員解決疑問,
它是專為這些人而寫,所以它非常實用。


何謂市場分析?就是行銷科學,
行銷科學的功用在於量化因果關係,
亦即衡量某一變數對其他變數的影響,也就是預測消費者行為。
請先記住一個觀念:
消費者行為可說是所有行銷活動的中心點、樞紐及核心。
如果「行銷」不著重於消費者行為(不管是理解、鼓勵、改變等),
最後得到的結果十之八九會偏離正軌。
透過市場分析可歸結出策略,除非了解前因後果,不然很難對症下藥。
例如,你可以透過市場分析得知哪個客群對價格很敏感、
哪個族群喜歡哪種行銷企劃(Marcom)、
哪項業務面臨競爭壓力、哪個類型的顧客不夠忠誠,諸如此類。
一旦掌握(不同消費者族群)所適用的解方,產品組合就能調整到最佳狀態。

作者以親身經驗告訴讀者,企業界市場分析所應注意的重點,
不在於技術方面的眉角,而是行銷的功能、目的,
以及這些功能和目的所代表的重要意義。


例1:賣鞋的資深同事為什麼明知奧客想占便宜卻還是免費奉上一雙新鞋?
真正的聰明人永遠懂得以顧客的需求至上。不能從財務的角度判斷「對錯」,
真正能延續商機的關鍵在於以顧客為中心的思維。


例2:自以為精心為社內CEO準備的簡報會議,卻在對方問了一個狀況外的問題後全面失控?!
想要獲致成功,務必全神貫注於重要的事務上,
尤其是那些位階高過你好幾個層級的上司認為重要的事。


例3:只要是從事行銷科學的人,一定都曾經歷過,那就是修改數據、編輯輸出檔案及調整結果,讓最後的成果(更)貼近直覺……
這是行銷科學的弱點,也是一種粉飾太平的行為!
修改數據的事實終究隱藏不住,擅自修改結果的行為也不可能永遠不被發現。
這種行徑會讓你從此以後,信用度蕩然無存。


本書鎖定的讀者群包括:
需清楚找出行銷目標的企業分析師
需知道哪些促銷活動效果最好的活動企畫經理
為提高效率而必須割捨部分客群的行銷人員
需設計及實施滿意度問卷調查的市調人員
需為產品和品牌設定最佳定價的價格分析師等等。


本書內容含蓋層面有三:
第一層面單純解釋概念,不牽涉任何數學,目標是要讓讀者完全理解。
第二層面進入技術階段,適時運用SAS等工具示範相關要素、說明解讀方式。
第三層面則會繼續深入探討技術,以滿足專業人員的知識需求。


第一本涵蓋需求、市場區隔、選擇目標市場及計算分析結果等課題的行銷書。
完美結合理論與實務,並示範如何解決業界大規模行銷資料的相關問題。
採用簡單易懂的敘述風格,以及在真實工作情境中的實際運用。
從業人員在執行任何類型的行銷工作時,勢必遇過書中的舉例,極易產生共鳴。




作者簡介


作者簡介

麥可.格里斯比(Mike Grigsby)

從事市場分析將近三十年,他曾任職Dell、HP、Sprint、Gap等企業,負責資料分析工作,目前在Targetbase擔任顧問。行銷科學是他就讀博士班時的研究領域,過去他也曾在德州大學達拉斯分校(UTD)、德拉瓦大學(UD)、聖愛德華大學(St Edwards)等校教授市場分析課程。他在學術刊物及專業期刊上皆曾撰文發表,也曾在DMA、NCDM等單位舉辦的會議活動主持相關研討會。《市場分析學》(Marketing Analytics)是他的第一本著作,內容親民易懂,目前他正著手撰寫下一本書《進階零售分析》(Advanced Retail Analytics,暫譯)。如有興趣,可關注他的LinkedIn和Twitter,或可瀏覽他的部落格:marketingscience.biz。


譯者簡介

張簡守展

高雄人,兼職書籍譯者。譯有:《紅色通緝令:一個俄羅斯外資大亨如何反擊普丁的國家級黑幫?》、《複雜問題的策略思考&分析》、《CEO基因》等書,合譯有《料理的科學》。




內容目錄


目錄

好評推薦
初版推薦序 解決行銷與商業問題的全新思維
新版推薦序 成功行銷分析師的經驗精髓
前言

市場分析簡介
本書的目標讀者是誰?
什麼是行銷科學?
為什麼行銷科學如此重要?
哪些工作的哪些人員需要行銷科學?
為什麼我自認有資格出書談行銷科學?
本書秉持的方法及理念為何?


第一篇 概述:行銷科學有哪些功用?

01 統計學概略回顧
集中趨勢量數
離散量數
常態分佈
信賴區間
變數關係:共變異數與相關係數
機率與抽樣分布
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

02 消費者行為與行銷策略原則
引言
消費者行為是行銷策略基礎
消費者行為概述
行銷策略概述
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

03 什麼是洞見?
引言
高階主管通常不會採用洞見
這算是洞見嗎?
怎樣才稱得上是洞見?
洞見需能化為行動
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件


第二篇 依變數分析技術

04 刺激需求的因素?
引言
依附方程式類型與相互關係類型統計法
確定型方程式與機率方程式
職場實例
──概念說明
──補充說明
──分析結果與職場實例應用
製作彈性模型
技術補充說明
重點聚焦:市場區隔和彈性模型有助於零售/醫療診所體系創造最大營收(現場測試結果)
──摘要
──問題癥結與背景介紹
──資料集描述
──第一步:市場區隔
──第二步:建構彈性模型
──最後:比較實驗組與控制組
──討論
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

05 誰最可能購買?
引言
概念說明
職場實例
──數據整理與模型建構
提升圖
模型運用:共線性概述
變數診斷
重點聚焦:將邏輯迴歸應用於購物籃分析
──摘要
──什麼是購物籃?
──邏輯迴歸
──如何推估/預測購物籃
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

06 消費者最有可能在何時買單?
引言
存活分析觀念概述
職場實例
──存活分析補充說明
──模型輸出與解讀
──結論
重點聚焦:終身價值:預測性分析為何優於描述性分析
──摘要
──描述性分析
──預測性分析
──範例說明
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

07 追蹤資料迴歸分析:如何使用橫斷面的時間序列資料
引言
什麼是追蹤資料迴歸分析?
追蹤資料迴歸分析的細節補充
職場實例
──行銷媒介(DM、電子郵件、簡訊)的相關洞見
──期間(季度)的相關洞見
──橫斷面(地區)的相關洞見
──結論
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

08 以方程式系統建立依變數類型的模型
引言
什麼是聯立方程式?
為何需要聯立方程式?
估計值的理想屬性
職場實例
──結論
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件


第三篇 相互關係類型統計法

09 我的(消費者)市場概況如何?
引言
市場區隔簡介
「市場區隔」和「區隔市場」各是什麼?
為何需要區隔市場?市場區隔的策略運用
策略行銷四P
市場區隔策略化為實際行動的條件
需要先判斷嗎?
流程概念說明
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

10 市場區隔
概述
市場區隔的成功指標
一般分析方法
職場實例
──分析
──各區隔市場觀察結果及細節說明
──K平均演算法與潛在類別分析之比較
重點聚焦:為何不能自滿於RFM?
──摘要
──什麼是RFM?
──什麼是行為區隔?
──行為區隔能提供哪些RFM模型所欠缺的優勢?
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件


第四篇 攸關日常行銷的其他重要主題

11 統計檢定
所有人都喜歡檢驗分析結果
樣本規模方程式:使用提升度統計量
A/B測試與全因子實驗的差異
職場實例
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件

12 結合大數據並採取大數據分析
引言
什麼是大數據?
大數據很重要嗎?
大數據對分析和策略具有什麼意義?
大數據的未來
安然克服大數據恐慌
大數據分析
大數據:新奇的演算法
檢核表:從眾人之中脫穎而出的必要條件


第五篇 結論

13 最終章
我想傳遞什麼訊息?
本書還想帶給你哪些啟發?


名詞解釋
參考書目與延伸閱讀
索引




ISBN: 9789579121552

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