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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。 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。
好評推薦 初版推薦序 解決行銷與商業問題的全新思維 二版推薦序 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
作者簡介 麥可.格里斯比(Mike Grigsby) 從事市場分析將近三十餘年,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,第二本書則是《進階零售分析》(Advanced Retail Analytics,暫譯)。如有興趣,可關注他的LinkedIn和Twitter。 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》。
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