行銷研究的歷史已經超過瞭百年，但最近二十年，行銷資料科學的興起，對行銷研究造成巨大的衝擊。行銷研究與行銷資料科學彼此之間，產生些許的替代，甚至帶來瞭許多的互補。
本書的主題在談行銷研究與行銷資料科學的整閤，但因為這項議題現在還正在發生與演變當中，同時也尚無一個完整的整閤模式，國內也還未齣現類似的書籍。因此本書希望能為此領域開一小扇窗，讓更多的行銷人有機會為此領域產生更多的貢獻。
透過本書，您將可以瞭解：
．何謂行銷研究？何謂行銷資料科學？何謂行銷科技？
．為何要整閤行銷研究與行銷資料科學？
．何謂假設驅動研究與資料驅動研究？
．各種研究與資料科學分析的類型
．行銷研究程序與行銷資料科學程序
．各種研究設計，從觀察法、調查法、訪談法、焦點群體法、實驗設計法、次級資料法到大數據分析法
．衡量與抽樣的概念
．如何透過資料的蒐集與分析與實作來整閤行銷研究與行銷資料科學？
＂本書將行銷研究與行銷資料科學背後的研究方法、研究設計、研究工具等，做瞭詳實的介紹，輔以行銷實例說明，並附上原始程式碼。對於有誌透過研究方法或行銷研究來精進行銷管理專業的人士來說，這是一本不可多得的好書，我誠摯地推薦給大傢。＂-- 林孟彥, 颱灣科技大學企業管理係教授
圖書描述
《數據驅動的商業洞察與增長策略：營銷新範式》 前言 在瞬息萬變的商業環境中，傳統的營銷模式正麵臨前所未有的挑戰。消費者行為日益復雜、渠道日益分散，使得精準觸達和有效轉化成為企業生存與發展的關鍵。本書旨在為營銷專業人士、數據分析師以及企業決策者提供一套係統性的方法論，用以駕馭海量數據，洞察市場脈搏，並構建麵嚮未來的增長引擎。我們不探討既有的理論框架，而是聚焦於如何將前沿的數據科學技術與精深的商業理解深度融閤，開創一條以數據為核心驅動力的營銷新路徑。 第一部分：重塑營銷思維：從經驗到量化 本部分將帶領讀者跳齣現有的營銷思維定勢，建立一套以數據驗證為基礎的決策體係。我們將深入剖析“直覺驅動”與“量化驅動”營銷之間的根本差異，並探討組織文化如何適應這種轉變。 第一章：商業智能與營銷戰略的交匯點 現代商業的競爭不再是單純的産品或價格競爭，而是信息獲取與處理速度的競爭。本章重點探討企業級數據倉庫（EDW）如何為營銷活動提供堅實的基礎。我們將詳細分析構建一個統一客戶視圖（Single Customer View, SCV）的必要性，包括數據整閤的技術挑戰與商業價值。此外，還將介紹如何將宏觀經濟數據、行業趨勢報告與企業內部交易數據相結閤，進行高維度的市場潛力評估。 第二章：量化營銷效果的復雜性 傳統上，衡量營銷ROI（投資迴報率）往往停留在簡單的點擊率或轉化率。本書將引入更精細化的歸因模型，超越“首次點擊”或“最終點擊”的局限。我們將探討多點觸控歸因（Multi-Touch Attribution, MTA）模型的構建邏輯，包括基於概率的方法（如馬爾可夫鏈）和基於效用的方法（如 Shapley 值）。更進一步，我們討論如何量化“品牌資産”這一難以捉摸的概念，例如通過情緒分析和聲量監測來構建品牌健康指數。 第二部分：數據科學在營銷前沿的應用 本部分是全書的核心，聚焦於具體的數據科學技術如何在營銷流程的各個環節發揮作用，實現從粗放式投放嚮超個性化交互的飛躍。 第三章：客戶生命周期價值（CLV）的預測與優化 客戶生命周期價值（CLV）是衡量客戶長期貢獻的核心指標。本書將超越傳統的基於曆史消費的計算方法，重點介紹如何運用機器學習模型（如Gamma-Gamma/Beta-Geometric模型或深度學習序列模型）來預測未來價值。我們將詳細闡述如何利用預測齣的CLV對新客戶獲取成本（CAC）進行動態優化，並為高價值客戶設計專屬的保留策略。 第四章：高級客戶細分與動態聚類 靜態的人口統計學細分早已無法滿足現代營銷需求。本章將介紹如何利用無監督學習算法（如K-Means、DBSCAN、或更先進的層次聚類）對客戶進行行為、偏好和意圖上的動態細分。我們將展示如何結閤RFM（最近一次消費、消費頻率、消費金額）模型與高維特徵嚮量，構建能夠實時響應客戶行為變化的細分群體。重點內容包括如何通過特徵工程，將非結構化數據（如客服記錄、社交媒體評論）轉化為可用於聚類的數值特徵。 第五章：個性化推薦引擎的構建與迭代 個性化推薦是提升用戶體驗和銷售轉化效率的關鍵。本章將係統介紹推薦係統的主要架構，包括協同過濾（基於用戶或基於物品）、基於內容的推薦，以及如何將這兩種方法融閤的混閤推薦係統。對於對數據稀疏性問題，我們將探討矩陣分解（如SVD）和深度學習模型（如Wide & Deep模型）的應用策略。此外，還會涉及推薦係統的離綫評估指標（如準確率、召迴率）與在綫實驗（A/B測試）的配閤機製。 第六章：文本挖掘與自然語言處理在客戶洞察中的應用 客戶的反饋、評論、搜索查詢蘊含著巨大的未被挖掘的信息寶藏。本章將深入探討如何使用自然語言處理（NLP）技術從海量非結構化文本數據中提取關鍵洞察。內容涵蓋： 情感分析（Sentiment Analysis）：從極性判斷到細粒度情緒識彆，以及如何將情感得分整閤到客戶畫像中。 主題建模（Topic Modeling）：使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）或其他先進模型，自動發現用戶討論的核心痛點和産品偏好。 意圖識彆（Intent Recognition）：區分用戶是處於信息收集階段、對比階段還是購買階段，以便進行恰當的營銷乾預。 第三部分：營銷活動自動化與效率優化 本部分關注如何將數據科學的洞察轉化為可執行的、自動化的營銷流程，實現規模化增長。 第七章：預測性活動觸發與實時營銷 “對的時間、對的地點、對的信息”是實時營銷的最高境界。本章將講解如何構建預測模型，以識彆客戶最有可能采取特定行動（如購買、流失、升級）的“最佳時機窗口”。我們將探討事件驅動的營銷自動化平颱（MAP）如何集成這些預測分數，實現以下關鍵應用： 流失預警與乾預：在客戶顯示齣高流失傾嚮時，自動觸發挽留郵件或優惠活動。 動態定價與優惠推送：根據客戶的實時價格敏感度預測，推送個性化摺扣。 下一最佳行動（NBA）推薦：基於當前情境，係統自動決定應嚮客戶發送短信、郵件還是推送通知。 第八章：營銷實驗設計與因果推斷 科學的營銷活動必須經過嚴格的測試。本章將超越簡單的A/B測試，介紹更復雜的實驗設計方法，以解決現實世界中常見的挑戰。我們將討論如何使用分層抽樣、配對設計來提高實驗的敏感度。對於無法進行純隨機對照實驗（RCT）的場景，我們將引入因果推斷技術，如傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD），以更嚴謹的方式評估營銷乾預的真實效果。 第九章：數據治理與營銷倫理的平衡 隨著數據使用的深入，數據質量與隱私保護成為企業不可迴避的責任。本章探討建立健壯的數據治理框架的重要性，確保營銷數據從采集、存儲到使用的全流程的準確性和閤規性（如GDPR、CCPA等法規的應對）。我們還將深入討論“數據倫理”問題，特彆是如何在使用個性化推薦和預測模型時，避免算法偏見和用戶隱私的過度侵犯，建立透明且負責任的營銷實踐。 結語：邁嚮自主學習的營銷係統 本書的終極目標是構建一個能夠自我優化、持續學習的營銷智能係統。未來的營銷不再依賴於周報或月度會議來調整策略，而是係統能夠根據實時反饋數據，自動調整預算分配、優化渠道組閤、迭代模型參數。我們將展望未來幾年營銷技術棧的發展趨勢，並為企業如何布局下一代營銷基礎設施提供戰略性指導。 本書麵嚮所有渴望在數字化浪潮中占據領先地位的商業實踐者，它提供的不是現成的答案，而是一套嚴謹的工具箱和一種以數據為信仰的商業哲學。
著者信息
作者簡介
羅凱揚
颱灣科技大學管理學博士。颱灣知識庫股份有限公司執行長、颱灣科技大學兼任助理教授、中華未來學校教育學會理事。著有《行銷資料科學》、《STP行銷策略—Python商業應用實戰》、《電子商務與網路行銷》、《電子商務》、《商業自動化》、《管理學》、《個案分析》、《管理個案分析理論與實務》等書。
蘇宇暉
颱灣科技大學管理學院博士候選人。自由時報編政組主任兼報社發言人。著有《行銷資料科學》和《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
鍾皓軒
臺灣行銷研究有限公司創辦人。曾任金融業、中華電信、資策會、工研院智慧製程、外貿協會國際企業人纔培訓中心行銷資料科學AI專案講師，並執行多項資料科學專案、就讀颱科大工業與工程管理碩士班。著有《行銷資料科學》與《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
羅凱揚
颱灣科技大學管理學博士。颱灣知識庫股份有限公司執行長、颱灣科技大學兼任助理教授、中華未來學校教育學會理事。著有《行銷資料科學》、《STP行銷策略—Python商業應用實戰》、《電子商務與網路行銷》、《電子商務》、《商業自動化》、《管理學》、《個案分析》、《管理個案分析理論與實務》等書。
蘇宇暉
颱灣科技大學管理學院博士候選人。自由時報編政組主任兼報社發言人。著有《行銷資料科學》和《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
鍾皓軒
臺灣行銷研究有限公司創辦人。曾任金融業、中華電信、資策會、工研院智慧製程、外貿協會國際企業人纔培訓中心行銷資料科學AI專案講師，並執行多項資料科學專案、就讀颱科大工業與工程管理碩士班。著有《行銷資料科學》與《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
圖書目錄
PART 1 ► 概論篇
Chapter 01 行銷研究與行銷資料科學的發展
Chapter 02 整閤行銷研究與行銷資料科學
PART 2 ► 研究方法篇
Chapter 03 假設驅動研究與資料驅動研究
Chapter 04 研究的類型與資料科學分析的類型
Chapter 05 行銷研究程序與行銷資料科學程序
Chapter 06 研究設計
Chapter 07 衡量與抽樣
PART 3 ► 執行篇
Chapter 08 輸入—資料蒐集
Chapter 09 處理—資料分析
Chapter 10 輸齣—數據分析與人工智慧
Chapter 01 行銷研究與行銷資料科學的發展
Chapter 02 整閤行銷研究與行銷資料科學
PART 2 ► 研究方法篇
Chapter 03 假設驅動研究與資料驅動研究
Chapter 04 研究的類型與資料科學分析的類型
Chapter 05 行銷研究程序與行銷資料科學程序
Chapter 06 研究設計
Chapter 07 衡量與抽樣
PART 3 ► 執行篇
Chapter 08 輸入—資料蒐集
Chapter 09 處理—資料分析
Chapter 10 輸齣—數據分析與人工智慧
圖書試讀
序
各行各業都有許多類似「行銷企劃」的職位，在一般概念中，這類職位理當是由唸過行銷管理的人來擔綱。有趣的是，目前許多行銷企劃者，並非行銷相關科係畢業，有些更是從未唸過行銷管理的專業科目，但他們似乎也能將行銷企劃做得不錯。長久下來，這現象的背後似乎代錶著，想從事行銷企劃並不需要行銷專業（當然不是）；或行銷專業容易上手、很好培養、甚至看看就會（當然也不是)；抑或是很多人其實並沒真正瞭解「行銷企劃」的內涵，而隻是憑著經驗直覺或過去的案例，在朦朧中摸索或依樣畫葫蘆。
我在颱灣科大企管係講授【行銷管理】與【研究方法】二十餘年，這兩門課的內容，其實有很密切的相關，隻是一般人不容易將兩者連在一起。研究方法是博碩士學生必備的科學化知識，也是一門發現問題、分析問題和解決問題的學科。在我教過的學生中，有不少行銷企劃做的很好的人。這些人有個共通的特點，那就是他們除瞭行銷管理的專業外，對行銷研究（或研究方法）也有很深的修為（現在甚至要加入資料科學的分析方法）。這些學生能充分結閤這兩門學問的內涵，展現齣對問題的敏銳度，與對資料的掌握度，而後善用研究方法的理論和工具，協助企業發現、分析與解決行銷相關的問題。
為瞭讓學生有更好的學習，在上述兩門課的講授中，我一直很注意教材的更新。我經常從頂級期刊的「From the editors」專欄，看到學術界在行銷理論或研究方法上，鍥而不捨地細膩精進。尤其是近年資料科學興起後，更深刻感受到研究主題與不同研究設計和資料分析工具的多元整閤；也看到行銷理論發展，與業界實務間更緊密結閤的趨勢（稱之為 phenomenon-based research）。直白來說，「行銷研究」就是研究方法在行銷領域的運用，它等同於作戰的偵查、敵情蒐集與分析，然後提供給管理者決策之用。這是國外許多大型顧問公司的競爭擅長，卻反倒是國內多數企業的罩門，而需要我們特別急起直追的領域。
本書將行銷研究與行銷資料科學背後的研究方法、研究設計、研究工具等，做瞭詳實的介紹，輔以行銷實例說明，並附上原始程式碼。對於有誌透過研究方法或行銷研究來精進行銷管理專業的人士來說，這是一本不可多得的好書，我誠摯地推薦給大傢。
各行各業都有許多類似「行銷企劃」的職位，在一般概念中，這類職位理當是由唸過行銷管理的人來擔綱。有趣的是，目前許多行銷企劃者，並非行銷相關科係畢業，有些更是從未唸過行銷管理的專業科目，但他們似乎也能將行銷企劃做得不錯。長久下來，這現象的背後似乎代錶著，想從事行銷企劃並不需要行銷專業（當然不是）；或行銷專業容易上手、很好培養、甚至看看就會（當然也不是)；抑或是很多人其實並沒真正瞭解「行銷企劃」的內涵，而隻是憑著經驗直覺或過去的案例，在朦朧中摸索或依樣畫葫蘆。
我在颱灣科大企管係講授【行銷管理】與【研究方法】二十餘年，這兩門課的內容，其實有很密切的相關，隻是一般人不容易將兩者連在一起。研究方法是博碩士學生必備的科學化知識，也是一門發現問題、分析問題和解決問題的學科。在我教過的學生中，有不少行銷企劃做的很好的人。這些人有個共通的特點，那就是他們除瞭行銷管理的專業外，對行銷研究（或研究方法）也有很深的修為（現在甚至要加入資料科學的分析方法）。這些學生能充分結閤這兩門學問的內涵，展現齣對問題的敏銳度，與對資料的掌握度，而後善用研究方法的理論和工具，協助企業發現、分析與解決行銷相關的問題。
為瞭讓學生有更好的學習，在上述兩門課的講授中，我一直很注意教材的更新。我經常從頂級期刊的「From the editors」專欄，看到學術界在行銷理論或研究方法上，鍥而不捨地細膩精進。尤其是近年資料科學興起後，更深刻感受到研究主題與不同研究設計和資料分析工具的多元整閤；也看到行銷理論發展，與業界實務間更緊密結閤的趨勢（稱之為 phenomenon-based research）。直白來說，「行銷研究」就是研究方法在行銷領域的運用，它等同於作戰的偵查、敵情蒐集與分析，然後提供給管理者決策之用。這是國外許多大型顧問公司的競爭擅長，卻反倒是國內多數企業的罩門，而需要我們特別急起直追的領域。
本書將行銷研究與行銷資料科學背後的研究方法、研究設計、研究工具等，做瞭詳實的介紹，輔以行銷實例說明，並附上原始程式碼。對於有誌透過研究方法或行銷研究來精進行銷管理專業的人士來說，這是一本不可多得的好書，我誠摯地推薦給大傢。
--林孟彥, 颱灣科技大學企業管理係教授
用户评价
评分
這本書最讓我感到驚豔的，是它對於「跨部門溝通」這一隱性技能的重視程度。我們都知道，行銷數據化最大的痛點，往往不在於模型複雜度，而在於行銷團隊和 IT/數據團隊之間的語言不通。行銷人員說「我要提升用戶黏著度」，工程師可能隻會迴「請定義你的指標」，雙方卡在定義的鴻溝裡。這本書似乎察覺到瞭這一點，並花瞭相當篇幅去討論如何建立一套雙方都能理解的指標體係。它沒有直接給齣解決方案，而是提供瞭一種「翻譯的框架」。例如，它會細緻地說明，當你使用時間序列模型預測下季營收時，哪些輸入變數是行銷活動可以直接影響的，哪些是外部宏觀因素，以及如何將這些複雜的統計概念，轉化為業務部門可以理解的「風險與機會評估」。這種著重於人際、流程層麵的探討，反而比單純的技術細節更具有實戰價值，讓我意識到，最強的武器，有時不是演算法本身，而是能否有效地將演算法的結果「賣」給決策者。
评分坦白講，讀完前幾章，我那種高度期待的心情有點像坐上瞭一輛豪華跑車，但發現它被限製在慢速車道上行駛。內容的廣度毋庸置疑，幾乎涵蓋瞭從 A/B 測試的基礎邏輯到機器學習在客戶終身價值（CLV）預測上的應用輪廓。然而，或許是因為這本書試圖服務的受眾範圍太廣——從剛畢業的企劃菜鳥到資深行銷主管——導緻它在關鍵的「深度」部分顯得有些保守。舉例來說，當它提到如何優化轉換漏鬥（Conversion Funnel）時，我期待看到的是針對颱灣電商或特定 B2B 客戶群的在地化案例，或是針對特定數據清洗流程的程式碼範例（哪怕是偽代碼也好）。書中對這些前沿技術的描述，更像是教科書式的概述，而不是像一位經驗老到的講師，帶著你一步步拆解一個真實的、充滿泥濘的專案。這不是說它不好，而是它更像一本優秀的「入門總覽」，而非我所期盼的「最強武器」，缺乏那種能立刻上手、解決眼前難題的銳利感。
评分這本書的封麵設計，說實話，一開始是吸引我的最大亮點。那種俐落的線條配上沉穩的色調，給人一種「這絕對是乾貨，不是來賣夢的」的強烈預感。作為一個在數位行銷這行摸爬滾打瞭快十年，從傳統廣告 AE 轉戰到數據分析師的資深工作者，我對於市麵上那些標榜「顛覆性思維」的行銷書籍已經免疫瞭。但光看書名，那種直截瞭當的「武器」二字，配上「整閤行銷研究與資料科學」的技術結盟，就讓人精神一振。我期待看到的不僅僅是理論的堆疊，而是真正能落地、能讓我在下個季度簡報時拿齣來當作尚方寶劍的實戰心法。尤其現在的市場，光有創意不行，沒有數據支撐的創意，簡直就是空中樓閣。我希望它能深入探討如何將複雜的統計模型，用最直觀的方式轉譯成行銷決策的行動指南，而不是讓行銷人看到迴歸分析就想逃跑。如果它能成功地搭建起市場洞察（Marketing Research）與巨量數據處理（Data Science）之間的橋樑，那它就真的值迴票價瞭。
评分總體來說，這本書的價值在於它的「戰略高度」。它成功地將過去分散在行銷策略、統計學、以及程式語言三大領域的知識，整閤在一個「數據驅動決策」的大傘下。對於颱灣廣大的中小企業行銷團隊來說，這本書提供瞭一個非常清晰的藍圖：告訴你未來數據行銷的發展方嚮在哪裡，以及你現階段應該優先補足哪些能力的短闆。雖然如前所述，它在某些細節處理上可能不如預期地「極緻」，但對於一個想要從傳統「感覺型」行銷轉嚮「科學化」管理階層的人來說，這本書絕對是必備的參考書。它就像一張高解析度的戰略地圖，雖然沒有詳細標明每一條小巷的 GPS 座標，但它清楚地標示瞭主要幹道和關鍵的戰略製高點，讓你知道該往哪個方嚮前進，避免在數據的汪洋大海中迷失方嚮。這份方嚮感，在資訊爆炸的時代，本身就是無價之寶。
评分從排版和視覺呈現來看，這本書的編排設計非常符閤颱灣讀者的閱讀習慣，圖錶的使用恰到好處，不會過度擁擠，留白適中，這對於閱讀厚重技術內容來說至關重要。然而，在內容的連貫性上，我個人感覺到瞭一些割裂。行銷研究的部分，邏輯性很強，幾乎是嚴謹的學術風格；但當它突然跳躍到資料科學的應用實例時，語氣和範例的跳躍感就很明顯。有時候，感覺像是兩本不同的書被硬生生地拼在瞭一起。例如，探討完問捲設計的信效度之後，下一章就直接切入如何建構深度學習模型來識別社群文本中的情緒傾嚮，中間的過渡稍嫌生硬。如果能加入更多「案例研究總結」的環節，將前述研究發現如何指導後續數據建模的脈絡梳理得更順暢，整本書的閱讀體驗會更趨近於一個完整的「專案生命週期」，而不是零散的知識點集閤。
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