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 epub pdf txt mobi 電子書 下載 2024

圖書介紹


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


著者 原文作者: Mike Grigsby
齣版者 出版社:本事出版社 訂閱出版社新書快訊 新功能介紹
翻譯者 譯者: 張簡守展
齣版日期 出版日期:2019/05/29
語言 語言:繁體中文



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發錶於2024-03-29

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圖書描述

  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。
 

著者信息

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》。
 
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圖書目錄

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

圖書序言

Chapter 2 消費者行為與行銷策略原則(節錄)
 
消費者行為概述
消費者行為背景介紹
 
想深入淺出地了解消費者行為,最好的方式是從個體經濟學的「消費者議題」切入。大抵來說,此議題可以概括為以下三個問題:
 
1.(就商品/服務而言)消費者有哪些偏好?
2.消費者(在分配有限預算時)有哪些限制?
3.在資源有限的情況下,消費者會怎麼選擇?
 
以上的問題均假設消費者具備理性的判斷能力,且希望獲得最大程度的滿足。
 
我們來談談一般對於消費者偏好的假設。第一,偏好是全面考量後的結果,亦即消費者可以比較所有產品,排出心目中的喜好順序。第二,偏好具有遞移性(transitive)。這是數學上的準則:若喜歡X多過於Y,且喜歡Y多過於Z,可以知道消費者喜歡X多過於Z。第三,消費者想擁有產品(產品本身具有「優良」品質或價值),也就是說,在不考慮成本的前提下,產品多多益善。
 
簡單了解以上各項假設就能清楚知道,這些假設是為了後續的數學運算所訂立,最終是要畫出相關曲線(大多數學生修習個體經濟學時,最害怕的就是各種曲線),並製作成簡單易懂的圖表。從這裡馬上可以解釋為何分析需要使用微積分。微積分必須是平滑曲線且二階可微分(twice differentiability),才能運算。
 
正因為如此,我們必須設定一些放諸四海皆準的假設,尤其是「其他所有條件維持不變」(ceteris paribus)。
 
決策流程
 
消費者會經歷購物(採購)流程,以決策分析做出選擇。並非所有決策都應視為同等重要或複雜。依照選擇錯誤所帶來的風險高低,消費者會決定採取「廣泛問題解決」(extended problem solving)或「有限問題解決」(limited problem solving)模式。
 
若產品價格高昂、產品即將使用很長一段時間,或是首次購買,消費者通常會使用廣泛問題解決模式。這類決定需要更審慎的思考、評估及把關。
 
至於有限問題解決模式正好相反。當產品價格低廉、使用期限短、重要性不高,或決策「錯誤」不會帶來太大的風險時,消費者便會使用有限問題解決模式。很多時候,消費者會省略(以下)一或多個步驟。這種選擇比較像是自然而然地發生,而且消費者的選擇過程通常會剩下一個原則,像是過往的經驗、不喜歡什麼品牌、價格多少才算便宜、鄰居分享了什麼心得等。

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