使用數據的技術:韓國星巴剋第一數據科學傢用3步驟化為實用的行銷策略,讓業績成長狂翻倍 (電子書)

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車賢那
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圖書描述

行銷人必備!
韓國星巴剋第一數據科學傢
教你善用數據,精準擬定行銷策略,
在競爭激烈的市場中,搶先對手一步,
贏得消費者的心。
 
  KOL都知道,週五晚間上傳的影片,點閱率會大爆發;咖啡廳老闆也知道,大學附近的咖啡廳,經常會有人點雙份濃縮咖啡。這些數據很多人都知道,但要如何利用這些數據打造齣有效的行動方案呢?隻要跟著本書3步驟,就能設計齣打中消費者痛點的行銷策略,讓商品與服務贏得消費者的青睞,進而帶動營收高成長。
 
  ◎該如何使用數據製定行銷策略,提升營運績效?
  使用數據的第一步:設計數據
  1. 提齣問題
  好的分析來自於提問,沒有好奇心的人,是無法進行數據分析的。就算是負麵的提問或觀點也好,隻要有所好奇,就可以抓到數據分析的線索。
 
  2. 拆解問題語句
  將腦中想到的問題,以數據單位做拆解,是對非專傢最有用的思考模式訓練。隻要做好拆解問題,日後無論是數據分析、寫報告、寫論文,都可以快速掌握要領。
 
  3. 搜尋數據
  要開始新的數據專案卻沒有數據,就像是要做菜卻沒有食材的情況一樣。若沒有你要的食材,至少也得找到替代材料,數據也是如此,我們必須盡可能找到適當的數據。如果沒有數據,數據專案就做不齣來。
 
  4. 分析數據
  必須抱持著「大處著眼,小處著手」的心態。與其陷在數據這個龐大的概念中掙紮,不如選定一個特定分析主題著手,方能更快獲得更具體的結果。
 
  使用數據的第二步:用數據說故事
  1. 拼齣數據拼圖
  將多項分析洞察結果蒐集起來,就能決定我們要看到的是什麼──也就是方嚮性。單靠一個分析結果難以斷定,但多項數據就不會說謊瞭。
 
  2. 提齣方嚮
  數據人員在提齣建議時,應該要以數據為基礎,並參考在現場工作的第一線員工意見,提齣可以讓現場自由運用,但又夠具體的方案。
 
  3. 數據分享
  每個人都有不同的背景和故事,所需要的數據也不盡相同。因此,必須要依據聽者的背景條件,尋找最適閤的分享數據的方法。
 
  用數據的第三步:用數據做決定
  1. 打造行動方案
  必須根據實際執行情況來編寫,最好也一併寫明執行期限或時程錶,這是錶示齣自己決心要拿齣成果的意誌。
 
  2. 迴饋現場變化
  現實生活中,有時會發生數據和現實不符的情況,此時就得要去瞭解究竟我們忽略瞭哪些地方。因此,聆聽現場的聲音是非常重要的。
 
  3. 捕捉消費者反應
  消費者滿意的話,自然就會再次造訪。如果客人不想再度上門,我們就得查看是什麼原因造成的。瞭解原因後,纔能再做新的企劃,避免重蹈覆轍。不能讓失敗停留在失敗。
 
  ◎實例運用:為什麼週五晚間上傳的影片,點閱率會瞬間大幅提升?
  使用數據的第一步:設計數據
  1. 提齣問題
  →大傢最常在什麼時候看我上傳的影片?什麼時候上傳最好?
 
  2. 拆解問題語句
  →大傢:網友必須得尋找纔能找到影片觀看嗎?有沒有定期訂閱者?
  →最常在什麼時候看:想要設定週幾或是哪個時段嗎?
  →我上傳的:在哪個平颱上傳的影片?還是隻是個人網站?
  →影片:什麼類型的影片?是直播影片或是編輯過的影片?長度有多久?
  →什麼時候上傳:不同時間上傳,效果也不一樣嗎?網友觀看的習慣,會隨著上傳時間的不同,而有所改變嗎?
  →最好:想要提高觀看次數嗎?還是有訂閱人數或影片觸及率等其他目標?
 
  3. 搜尋數據
  →尋找過去上傳影片的相關數據。
 
  4. 分析數據
  →將上傳的影片特性一一分類後進行分析,像是區分影片是否為本人製作、是否為編輯他人影片的作品、影片長度差異、齣場角色或影片特性有哪些不同等,可以加上各種分類標籤。
 
  ……隻要照著書上案例一步一步慢慢練習,你也可以從一位數據新手變身成為數據能手!
 
本書特色
 
  1. 連結實務工作案例,達到學以緻用的目的。
  將數據應用流程濃縮提煉成簡單、清楚的3步驟。
 
名人推薦
 
  SoWork 摘星社群行銷顧問創辦人 CJ Wang 王俊人
  立法委員 高虹安
  職人簡報與商業思維顧問 劉奕酉
 
好評推薦
 
  作者以簡潔的數據分析邏輯,重複的使用在不同案例中,這個方式超棒!當一個方法論,透過細緻的文字和簡易好懂的圖錶傳達後,等於是作者提供瞭更多機會,讓我們反覆進到形塑策略的思考過程,咀嚼其中的奧妙,並獲得其思維,值得推薦。──CJ Wang 王俊人,SoWork 摘星社群行銷顧問創辦人
 
  喬治.歐威爾(George Orwell)在《1984》這本經典書說到:「誰控製瞭過去,誰就掌握瞭未來。」在2021的現在,我們應該說:「誰掌握瞭數據,誰就有機會贏得未來!」──高虹安,立法委員
 
  我們都希望數據能給齣答案,但得先學會如何嚮數據提問。懂得使用數據、解讀數據,善用數據提供的線索,做齣更好的決定。──劉奕酉,職人簡報與商業思維顧問
 
  雖然不需要讓每一個人都成為數據科學傢,但每一個人都應該要有將數據轉化為有意義的訊息和洞察,以及如何將其運用在決策思維框架的能力。很開心能讀到這本,在實務上有所幫助,且又有深度的書。──柳賢京(유현경),韓國微軟行銷&營運部主管
 
  曾在工作中遇到睏難的人都知道,分析數據或建立一個好模型,與基於數據進行交流並做齣決策,是一件不簡單的事情。我認為這本書有許多可以參考的內容,非常值得一看。──硃東權(주동권),亞馬遜總部 Alexa 科學團隊高級技術專案經理
 
  閱讀本書後,你將能以具體明瞭的方式處理問題。可以學習如何從一個問題,利用不同的角度整閤自我想法。──金佳英(김가영),Yanolja 飯店事業部總經理
好的,這是一份關於您提供的書名以外的其他圖書的詳細簡介: 書名: 《數據驅動的決策藝術:從零到一構建企業增長飛輪》 作者: 李明,張薇 齣版社: 藍圖文化 頁數: 480頁 齣版日期: 2023年11月 --- 圖書簡介 在當今瞬息萬變的商業環境中,數據不再僅僅是輔助工具,而是企業生存與發展的核心驅動力。然而,許多企業雖然擁有海量數據,卻苦於無法將其轉化為切實可行的商業洞察和增長策略。《數據驅動的決策藝術:從零到一構建企業增長飛輪》一書,正是為解決這一痛點而生。它係統性地梳理瞭從數據采集、分析到策略落地的全流程,旨在幫助管理者和數據從業者構建一套行之有效的“數據增長飛輪”。 內容概述: 本書避開瞭晦澀難懂的理論,聚焦於實戰落地。作者團隊結閤多年在一綫谘詢和企業數字化轉型中的豐富經驗,將數據驅動的實踐過程分解為三大核心階段:數據基建與洞察、策略製定與實驗、以及規模化與優化。 第一部分:奠定基石——構建可靠的數據基建與洞察能力 這一部分深入探討瞭數據驅動的起點——如何建立一個可靠、高效的數據環境。它不僅僅是關於技術棧的選擇,更是關於數據文化和治理的重塑。 1. 數據戰略先行: 闡述瞭數據戰略如何與企業核心業務目標緊密結閤,避免“為瞭數據而數據”的陷阱。重點剖析瞭如何識彆關鍵業務指標(KPIs)和驅動因素,確保持續收集的數據具有商業價值。 2. 數據采集與整閤的藝術: 詳細介紹瞭跨渠道、跨平颱的數據采集方法,包括如何處理“孤島數據”問題,實現數據湖或數據倉庫的有效整閤。書中提供瞭大量關於數據清洗、標準化和質量控製的實操指南,強調“垃圾進,垃圾齣”的原則,隻有高質量的數據纔能産生高質量的洞察。 3. 描述性分析到診斷性分析的躍遷: 講解瞭如何從簡單的報錶和儀錶闆(描述性分析)進階到探究“為什麼會發生”(診斷性分析)。書中引入瞭“業務提問驅動分析”的框架,指導讀者將模糊的業務疑問轉化為清晰的分析假設,並利用可視化工具清晰呈現發現的結果。 第二部分:驅動增長——從洞察到可執行的營銷與運營策略 數據隻有轉化為行動纔能創造價值。本部分是全書的核心,重點在於如何將數據洞察轉化為具體的、可衡量的商業行動。 1. 客戶細分與生命周期價值(CLV)模型構建: 摒棄瞭傳統的人口統計學粗略劃分,本書側重於基於行為和偏好的“動態細分”。詳細介紹瞭如何利用RFM模型和更先進的聚類算法,識彆高價值客戶群體,並為不同生命周期階段的客戶設計定製化的乾預策略。 2. 預測性分析與需求預判: 探討瞭如何利用時間序列分析和迴歸模型來預測未來趨勢,例如庫存需求、用戶流失風險或營銷活動的反響。重點講解瞭“流失預警模型”的搭建過程,以及如何提前介入以提高客戶保留率。 3. A/B測試與實驗設計: 強調瞭科學實驗在數據驅動決策中的不可替代性。書中提供瞭詳盡的實驗設計指南,包括如何確定樣本量、設置對照組、避免測試偏差(如霍桑效應),並精確計算統計顯著性,確保每一次迭代都是基於確鑿的證據。 第三部分:規模化與持續優化——構建數據驅動的組織文化 增長飛輪的最終目標是實現自我驅動、持續優化的增長閉環。這一部分關注組織層麵的變革和工具的應用。 1. 自動化與閉環反饋係統: 講解瞭如何將成功的實驗結果固化,並通過營銷自動化(MA)或客戶關係管理(CRM)係統實現策略的自動化執行。討論瞭“實時決策”的實現路徑,即係統如何根據實時數據自動調整推薦、定價或內容推送。 2. 跨職能協作與數據素養提升: 指齣數據驅動的失敗往往源於組織壁壘。本書提供瞭促進數據團隊、市場團隊和産品團隊有效溝通的“共同語言”構建方法。同時,為非技術人員提供瞭提升數據素養的實用建議,確保數據驅動的思維滲透到組織的每一個角落。 3. 衡量“飛輪”的健康度: 最後,作者總結瞭如何構建一套衡量整個數據增長飛輪健康度的指標體係,確保係統不是僵化的,而是在不斷學習和自我完善中實現業務的指數級增長。 本書適閤誰讀? 市場營銷總監、增長黑客(Growth Hackers) 尋求數字化轉型的中高層管理者 數據分析師、商業智能(BI)專傢 創業者和産品經理,希望通過數據驗證産品假設 本書價值: 《數據驅動的決策藝術》不是一本理論教科書,它是一份實操手冊。它將復雜的分析過程轉化為可執行的步驟,幫助讀者剋服“數據分析癱瘓癥”,真正讓數據成為企業在激烈競爭中脫穎而齣的核心利器。讀者讀完後將能夠自信地設計、執行並量化數據驅動的增長項目,為企業帶來可觀的投資迴報率(ROI)。

著者信息

作者簡介
 
車賢那
 
  韓國星巴剋第一數據科學傢
 
  消費者心理學博士,曾擔任KT經濟經營研究所研究員,參與過大大小小的組織,認為利用數據發現新事物的成就感,是工作的快樂泉源。
 
  她認為數據本身必須要有目標,纔能在市場上生存與運作,也隻有目標明確的數據,纔能瞭解消費者的心理,而這些數據將能幫助企業繼續生存下去。
 
  她的名言:「讓數據為人類做事,因為最後還是要由人類,決定未來的方嚮。」
 
譯者簡介
 
郭佳樺
 
  畢業於政大韓文係,目前定居韓國。譯有《花燕:脫北少年的生死邊界》、《越活越勇敢,我是樸末禮》、《老闆說我的企劃是垃圾》等書。
 
  工作聯絡信箱:shelly800901@hotmail.com

圖書目錄

前言 若想利用數據創造變化

Part 1
使用數據的第一步:設計數據

1. 提齣問題
2. 拆解問題語句
3. 搜尋數據
4. 分析數據

Part 2
使用數據的第二步:用數據說故事
1. 拼齣數據拼圖
2. 提齣方嚮
3. 數據分享

Part 3
使用數據的第三步:用數據做決定

1. 打造行動方案
2. 迴饋現場變化
3. 捕捉消費者反應

Part 4
用10案例練習數據使用的技術

案例 1. 這個月銷售大幅跌落,到底是哪邊齣錯?
案例 2. 為什麼大學附近咖啡廳,常常有人點雙份濃縮咖啡?
案例 3. 為什麼鼕日下班時間,便利商店的高熱量食品賣得特別好?
案例 4. 三十多歲男性為什麼要買野餐墊?
案例 5. 在公司的我,和在觀光區的我是同一個人嗎?
案例 6. 為什麼週五晚間上傳的影片,點閱率會瞬間大幅提升?
案例 7. 什麼樣的客人會買咖啡豆?
案例 8. 那位客人為什麼總是點熱可可搭配巧剋力蛋糕呢?
案例 9. 上次一小時賣光的產品,這次為什麼沒有反應呢?
案例 10. 有多少人經過我的店麵?

尾聲 非數據專傢的時代,若想讀懂並使用數據的話……

圖書序言

  • ISBN:9786269517411
  • EISBN:9786269517480
  • 規格:普通級 / 初版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:3.9MB

圖書試讀

前言

 
若想利用數據創造變化
 
  很多看瞭《解讀數據的技術》(編按:作者前作,已由樂金文化發行)的讀者這麼問我:
 
  「現在我知道數據很重要,可是要先從哪裡著手呢?」
 
  我把好幾年前就想說的內容寫進瞭那本書,也以為我把所有能講的,都說完瞭,然而事實並非如此。想分析數據的讀者,各有不同的期待,其中也有不少人想從頭開始學習。
 
  很多人會想:「一本談論數據的書,應該會教我新技術或是如何寫程式吧!」但是《解讀數據的技術》一書中,並沒有所謂的「初學者也能輕鬆上手的機器學習」這類技術內容,我想應該有不少讀者大失所望。其實市麵上已經有許多比我更懂技術的專業人士,所齣的書籍和課程,我並不是為瞭寫齣一本與眾不同的技術性書籍纔提筆寫作。
 
  隻要讀過一本統計相關專業書籍,加上一本最新技術書籍,然後再看影片教學,無論用什麼方法,隻要親自嘗試撰寫程式,終究可以學會。但我知道也有很多人錶示:「從眾多免費資訊中,嘗試各種方法後,是有辦法寫齣一點程式,但實際上要怎麼應用,就不知道瞭。」這本書恰好可以為這些人做進一步的說明。不過,要是連相關課程都沒有看過,也沒有嘗試寫過數據相關程式,不想投資時間和努力,就妄想靠著一本書成為數據專傢的話,那我無法對這些隻想尋找捷徑的人提齣建言。因為,世上許多事情都是沒有捷徑的。
 
  技術本身是中立的,習得技術和憑藉技術改善生活是兩碼子事。用 Excel舉例來說,會使用 Excel、運用 Excel 寫傢庭收支簿,和運用傢庭收支簿改善消費情形這三件事情,雖然彼此互有相關性,卻是不同的事情。並不是說學會Excel,生活就會有什麼改變。為瞭改善消費情況,開始記錄每日消費,並將紀錄結果分門別類,像這樣為瞭簡單計算各個項目而學習 Excel 的過程,和為瞭學習分析數據而去學習技術,纔是同樣的道理。
 
  我的這本書也和前作《解讀數據的技術》一樣,預設讀者想要藉由運用數據,來做齣某些改變,以此為齣發點撰寫。市麵上已經有夠多的技術教學書籍瞭,技術本身當然很有意義,也有許多優秀人纔在學到技術之後,轉而嘗試新事物。然而,並不是所有人都能成為技術專傢,想要成為技術專傢,隻能投入大量的時間來提升能力。
 
  希望本書能夠為「想要將數據運用到現實生活中的人」,帶來更多幫助。像是希望在工作業務上,採用更好方式做決定、希望透過數據和技術,為現實生活帶來一點變化的話,這本書裡頭,有我想給你們的一些建議。
 
  當然,我說的並不一定是標準答案,也許有更好的方法,也許讀瞭這本書的你,會找到更適閤自己的方式。這本書隻是希望將我過去實際在公司分析數據、反映在決議上,並且成功帶來變化的經驗談,盡量用客觀角度和大傢分享。 
 
  ■ 和數據很熟,卻不知道如何運用
  在韓國,一般大學生幾乎都會用Excel;無論是哪個行業的上班族,少說都會有過一次數據分析的經驗。隻要是使用過「數據錶格」的人,就算用的是再初階的技法,也可以稱得上是擁有「數據分析」的經驗。有瞭這樣的經驗,可能還會有「要做齣更好分析」的想法。世界上很少有國傢會像韓國這樣,有如此多的機會接觸到數據。
 
  雖然韓國人處處有機會接觸數據,但實際上運用數據的態度卻很消極。大部分數據以數字呈現,而這些數字通常和成果、客觀性、評估等有很大的關聯。現代人早已被成績和排名壓得喘不過氣,數據對他們而言,彷彿是另一種壓力。一直以來沒有導入數據的行業,某天突然說要導入的話,就像是自己想要隱瞞的部分,要被公諸於世一樣,有種說不齣口的恐懼感。人們會想:「我的工作將會被幾個數字評分,我的經驗和直覺會被視為主觀的偏見。」這也是現實中,許多企業會發生的情況。在用數字和指標客觀化的名目下,確實有些不同的觀點相對會被忽視,使其原本的意義黯然失色。
 
  人類用如此五味雜陳的心態看待數據,一方麵希望數據站在自己這邊,但又討厭被數據打分數;希望自己能夠好好運用數據,但又莫名覺得睏難,想要找尋更簡單的方法;想要利用數據說得有條有理,但又害怕自我追求的價值可能無法數據化。
 
  數據應該是用來協助自己的工具,不要讓它變成為自己打分數的工具。我們應該善用數據提供的線索,做齣更好的決定,讓它能夠為市場和消費者帶來幫助。因此我們需要調整心態,讓自己慢慢剋服對數據的莫名恐懼。
 
  ■ 設計漂亮的數據,用起來也很順手
  學生時期,我修瞭不少和「實驗設計」相關的課程。實驗設計舉例來說,就像為瞭從統計層麵證明某個現象,在特定部分進行特別處理,並和未經任何處理的群體做比較。整個課程內容包含瞭檢視整體的麵貌,以及統計學方麵的證明方法,以證明腦中所想的假設真實與否。這些課程對於奠定論文整體結構方嚮非常有幫助。
 
  上班也需要進行實驗設計。別誤會,我不是要你在公司寫論文,我指的是,當在公司需要做齣決定、需要理解消費者想法或檢視業績時,就是要用多重角度來檢視整體麵貌。在整體麵嚮中,數據所扮演的角色絕對無可取代。各式各樣的數據能夠說明多種現象,我們必須在這些單一的現象被用一句話下定論之前,再次檢視是否有遺漏的層麵。
 
  公司行號要如何正確理解消費者的心態?其實就如同我們看這頭大象,不能憑著消費者的某一個麵嚮就妄下斷言。就像去年的消費者和今年的消費者可能又不一樣,若想理解消費者的整體麵貌,就要用非常多樣的條件和層麵觀察分析。 
 
  數據會告訴我們消費者留下的痕跡。消費者在什麼樣的環境下購買(或不購買)、更換產品的哪個部分會帶來更多銷售(或不會帶來銷售)、店麵或位置、消費者特性等,都是數據,也都是輔助下決定的條件。
 
  然而,今天如果隻看單一個指標──也就是數據的某一個層麵,很容易下錯決定,甚至可能比完全不看數據的情況還要糟糕。比起靠經驗和感覺下決定,全憑一個指標下的決定,可能更糟糕百倍。
 
  如果要避免下錯決定,就要懂得設計數據。為瞭得到自己想知道的事情、專案方嚮、欲決定事項的解答,我們就得「計畫」檢視數據的方法。
 
  這本書是為瞭說明如何善用數據,主要談的是「設計數據」。
 
  第一章說明設計數據的方法、實驗設計,以及「細分想法」的方式。
 
  第二章談用數據說故事的技巧。為瞭讓數據結果帶來變化,我們需要用數據說故事來說服他人。舉例來說,剛纔的大象拼圖,當我們蒐集到所有的數據拼圖,接下來就是要畫齣大象圖案,嚮他人說明。如果不像一般公司使用網站/App 商務平颱的話,最好讓數據結果,能夠反映在和公司銷售有直接連結的商品或商店上,用這樣的方式來幫助下決定。為瞭達到此種理想的決議方式,愈能用數據說故事,數據結果就愈能貼近市場。
 
  第三章則是談實際使用數據做決定的過程。我曾經在幾傢公司有過靠數據做決定,並且帶來變化的經驗。本章節以數據科學傢的角色,以及公司各部門關係的內容為主,敘述我自己的體會心得。這些經驗可能不一定適用於所有公司,但我還是會盡量綜閤其他數據專傢的經驗,談談幾個不同的公司,也有可能會齣現的共同情況。
 
  第四章要談的,是實際運用設計數據的方法。我將設計數據應用在《解讀數據的技術》一書中,齣現的十個案例上。這些都是實際案例,但為瞭不列齣特定公司或產品名字,已進行部分改寫。對讀者而言,百分百真實的案例可能會更有趣,但我可不希望將公司的業務機密,或非我個人成果的事情用來包裝宣傳。
 
  希望這本書能夠提供想運用數據帶來實際變化的人些微幫助。在此聲明本書齣現的案例,並非描寫特定企業或特定人物。

用户评价

评分

坦白說,剛看到書名時,我的第一個念頭是:「又是咖啡業的成功學嗎?」但仔細咀覦後麵的副標題,纔發現這本書的賣點其實在於「數據科學傢」的視角,這完全顛覆瞭傳統行銷主管的思考框架。我一直認為,要真正實現業績的爆發性增長,必須跳脫經驗主義的窠臼,完全擁抱數據的指導。韓國星巴剋,作為一個在高度飽和市場中依然能維持領先地位的品牌,其背後的數據戰略絕對是值得深入挖掘的寶藏。我個人對如何利用顧客生命週期價值(CLV)模型來優化推播訊息的精準度很有興趣,不知道書中是否有提及這類進階的數據應用實例?畢竟,「狂翻倍」的業績增長,絕不是靠小修小補就能達成的,它需要的是結構性的變革。我更期待書中能分享一些關於數據團隊如何與行銷團隊有效協作的經驗談,因為跨部門溝通與數據素養的建立,往往是許多企業在數據轉型過程中最大的痛點。如果這本書能夠提供一套清晰的範本,說明數據如何直接推動營收增長,而不是僅僅停留在「優化用戶體驗」的層麵,那它就具備瞭超越一般商業書籍的實戰價值,對於想在數位轉型浪潮中搶佔先機的企業領導者來說,是本不容錯過的指南。

评分

哇塞,光是書名就夠吸引人瞭!「韓國星巴剋第一位數據科學傢」這幾個字擺在那邊,我就知道這本書絕對不是那種空泛談理論的財經書。現在這個時代,大傢都在講數據、AI、大數據,但真正能「化為實用」的,纔是王道。我最近剛好在研究如何讓自己的小生意在競爭激烈的市場中殺齣一條血路,傳統的行銷手法感覺有點力不從心瞭。看到書名裡強調「3步驟化為實用的行銷策略」,這個「步驟化」就非常對我的胃口。很多專傢寫的書都是一大堆複雜的模型和術語,讀起來很燒腦,但真正落地執行時就卡住瞭,根本不知道從何下手。我特別期待這本書能拆解韓國星巴剋那種全球級企業是如何將海量的顧客行為數據,轉換成一條條清晰、可執行的顧客接觸點優化方案。畢竟,星巴剋在亞洲市場的成功案例,尤其是在韓國那個競爭極度白熱化的咖啡市場,絕對有其獨特的洞察。如果這本書能提供的不僅僅是「做瞭什麼」,更能深入剖析「為什麼這樣做」背後的數據邏輯,那對我這種想從業者轉型升級的來說,簡直是及時雨。我非常好奇,他們是如何定義「實用」,又是如何確保這些策略能帶來「狂翻倍」的業績增長,這中間的因果關係,絕對值得深入探討。希望書裡不要隻停留在個案展示,而是能提煉齣可複製的思維框架,讓我能套用到我自己的產業上去驗證看看。

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這本書的名稱給瞭我一種很強烈的「典範轉移」的感覺。在我們這個世代,行銷的本質已經不再是單純的創意轟炸,而是精準的科學計算。韓國的消費者對新鮮感和客製化的要求極高,星巴剋能在那裡穩住陣腳並持續成長,背後的數據機製想必是相當精密的。我特別好奇「3步驟」的細節,是「發現問題—數據解決—成效驗證」這樣標準的流程,還是有更具顛覆性的框架?我猜想,這位第一位數據科學傢一定對「數據的質量」和「數據的即時性」有獨到的見解。畢竟,如果數據延遲或不準確,再好的策略也隻是空中樓閣。我希望書中能深入探討,他們如何處理顧客隱私的邊界,同時最大化數據利用的效益,這在當前愈發重視個資保護的環境下,是個極為關鍵的議題。如果書中能揭露一些關於數據儀錶闆的設計哲學,或者是如何訓練行銷人員具備「數據敏感度」的實戰做法,那對我的團隊會是莫大的啟發。總體而言,這本書給我的期待值很高,它承諾的不僅是知識的傳遞,更是一種基於數據的「成長思維」的建立,這正是當前颱灣許多企業最需要的養分。

评分

這本書的標題簡直是行銷人看瞭會眼睛一亮的那種,尤其「第一位數據科學傢」這個身份背書,保證瞭內容的深度與實戰性。說真的,現在坊間充斥著各種「數據行銷」的書籍,但很多都是在講述工具的使用,或是比較偏嚮技術層麵的東西,對於像我這樣更著重在策略層麵的決策者來說,效益就沒那麼高。我比較在乎的是,如何將那些冰冷的數字,轉譯成人性化的消費洞察。韓國市場的特殊性在於它的數位化程度極高,消費者行為變化快速,如果星巴剋能在這樣的環境下成功運用數據驅動成長,那代錶他們的方法論一定有其獨到之處,足以應對當前快速變動的市場趨勢。我希望這本書能揭示的,是如何建立一套從數據採集、清洗、分析到最終策略製定的完整閉環。更重要的是,書中強調的「3步驟」,我猜測可能涵蓋瞭從識別關鍵績效指標(KPIs)到製定A/B測試,再到衡量投資迴報率(ROI)的整個流程。如果能清晰描繪齣這個轉化路徑,對於我們內部推動數據文化和優化行銷預算分配,會有極大的參考價值。我對「化為實用」這幾個字特別有感觸,因為實用性纔是檢驗知識價值的唯一標準,期待作者能帶來顛覆性的實戰心法,而不是紙上談兵的理論空談。

评分

讀完書名,我腦中浮現的畫麵是:一位在亞洲頂尖市場摸爬滾打的數據專傢,將那些看似複雜的演算法與分析結果,轉化成一張張清晰的路線圖。我關注的重點在於「實用性」與「成長性」之間的連結。很多數據分析的成果往往會被埋沒在報告的深處,無法有效轉化成業務部門可以執行的任務。因此,我非常期待書中能提供關於「策略落地」的具體指南。例如,當數據顯示某個時間段的顧客流失率偏高時,他們是如何快速設計並部署一個針對性的挽留方案?這個過程中的決策速度和精準度,是決定業績能否「狂翻倍」的關鍵。而且,韓國星巴剋作為一個高度標準化的連鎖品牌,他們如何平衡總部的統一數據策略與不同門市的在地化需求?這涉及到數據治理和授權的微妙平衡。如果書中能分享一些關於「數據驅動的組織變革」的心得,那價值就無可限量瞭。我希望這本書不隻是一本教人如何做數據分析的書,更是一本教人如何利用數據,真正實現商業突破的策略藍圖。這種結閤瞭科學的嚴謹性與商業的爆發力的書籍,絕對是近期我最期待的閱讀清單中的首選。

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