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行銷資料科學|大數據x市場分析x人工智慧

行銷資料科學|大數據x市場分析x人工智慧

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內容簡介

  資料科學家曾被《哈佛商業評論》評為「21世紀最誘人的新興職位」。行銷學界也因為資料科學的導入,對行銷研究產生了重大的影響,許多國際期刊也開始要求研究者使用資料科學式的行銷研究方法。

  為了幫助行銷人員了解如何將資料科學應用在真實世界的行銷,本書特別以「行銷資料科學」的角度,撰寫了國內第一本「行銷資料科學」的書籍。本書涵蓋了行銷理論、實務故事、實戰專案案例與線上程式操作,適合行銷人、經理人、管理者、資訊人、學生、數據分析使用者與預想從行銷商業面著手學習資料科學的初學者。

  透過本書,您將可以了解:
  .何謂「行銷資料科學」以及行銷資料的類型、來源與管理手法
  .資料科學的基礎知識與商業應用範疇
  .如何整合行銷資料科學與行銷研究,為企業創造商業價值
  .如何將大數據行銷分析工具,諸如:A/B測試、再行銷、行為側寫、推薦系統、全球定位系統與行動分析、競爭智慧、情感分析等
  .行銷資料科學如何協助企業進行價值創新與價值溝通
  .如何透過行銷資料科學發展以分析為基礎的策略(analysis-based strategy),並逐步建構企業的競爭優勢

名人推薦

  「很適合希望瞭解如何將資料科學應用於行銷場域的行銷人和資訊人閱讀。我極力推薦本書。」 -- 台灣科技大學企業管理系教授 林孟彥

 
 

作者介紹

作者簡介

羅凱揚


  台灣科技大學管理學博士。現任台灣知識庫股份有限公司執行長、台灣科技大學兼任助理教授。著有《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

  台灣科技大學管研所博士候選人。現職為自由時報編政組主任兼發言人、真理大學兼任講師。

鍾皓軒

  臺灣行銷研究有限公司創辦人。曾任中華電信AI專案合作講師、資策會AI合作講師、中華民國外貿協會國際人才培育中心行銷資料科學講師、曾就讀於台科大工業與工程管理碩士班(目前休學創業中)。
 

目錄

PART 1 概論篇
Chapter 01 何謂行銷資料科學
Chapter 02 行銷資料的類型、來源與管理
Chapter 03 行銷資料科學技術概念
Chapter 04 整合行銷資料科學與行銷研究

PART 2 大數據篇
Chapter 05 行銷資料科學與大數據
Chapter 06 大數據行銷分析工具

PART 3 行銷篇
Chapter 07 市場分析與行銷資料科學
Chapter 08 STP 理論與行銷資料科學
Chapter 09 價值創新與行銷資料科學
Chapter 10 價值溝通與行銷資料科學

PART 4 策略篇
Chapter 11 行銷資料科學與策略

 
 



  記得是一年前,我們在每兩星期一次與指導教授的會議過程中,都會由不同的碩、博士班學弟妹,上台報告全世界最新的行銷科學論文內容。很難想像,在學弟妹由不同期刊近乎「隨機」選出的論文中,三篇論文竟然同步指向一個全新的研究領域─行銷資料科學,這也讓原本只埋頭在傳統「口碑研究」領域的我們,突然驚醒,我們已經悄悄站在全新的學術浪頭之上,而它正以鋪天蓋地之勢席捲而來。

  於是,在徵得教授的同意下,我們把自己鑽研的口碑研究,向前後左右延伸,開啟了這趟全新的研究之旅,畢竟口碑研究在網際網路的推波助瀾下,已和行銷資料科學密不可分;畢竟在台灣還少有行銷研究的同行,著手撰寫行銷資料科學的相關工具、發展與可能擁有的未來。也就在這個趨勢下,我們創建的台灣第一個行銷資料科學臉書專頁和部落格於焉誕生。

  為了這個專為行銷學術和實務圈所設置的臉書專頁和部落格,我們遍讀許多有關大數據和行銷資料科學的國內外學術期刊、論文、新聞,以及兩岸三地許多行銷實務案例,希望以最淺白的科學和商學普及教育的角度出發,向有意進入這個領域的新鮮人介紹未來的發展趨勢。很快地,我們各平台的粉絲加總已經突破七千多人以及眾多網友的按讚與分享,也承蒙碁峰資訊的抬愛,讓網站的內容得以很快集結出書。

  以下,是這本書的梗概:

  近年來,在資訊時代巨量資料蓬勃發展下,人工智慧(AI)浪潮席捲全球各大行業,賦予了我們許多資料科學的相關工具,諸如:機器學習、深度學習等,使管理者可以根據更廣泛的資料來源協助決策,讓傳統直覺式的決策方法,逐步轉型成「證據導向決策(Evidence Based Decision)」。

  這也因此造就了2012年曾被《哈佛商業評論》評為「21世紀最誘人的新興職位」 - 「資料科學家」,使得資料科學家頓時成為被眾人追捧的對象。為了趕上這股風潮,台灣已有一些大學開設資料科學相關的課程,像是大數據分析、資料科學方法等,亦有企業界為求百尺竿頭,讓資料能更進一步發揮其價值,所以不斷延攬資料科學講師,進行企業內訓,讓資料科學的風潮在產學界十足興起了陣陣波瀾。

  這幾年,在產業界和學界對資料科學技術,向下扎根的同時,我們藉由產學界的經驗,發掘了商業界因為資料科學解讀上的困難,屢屢造成「老闆與主管看不懂的結果」,進而否定了資料科學在商業上所帶來的價值;行銷學界則因資料科學的出現,對行銷研究的發展產生了巨大的改變,致使許多國際期刊搖身一變,對研究者要求使用資料科學式的行銷研究方法。

  於是我們開始探討如何「透過科學化的方式,對與產學界最直接相關的行銷資料進行分析,並達到解決行銷管理上的問題」,也就是將資料科學運用到行銷領域的一門學問就稱為「行銷資料科學」。舉例來說,在亞馬遜網站購書後,網站透過不同的演算法也將其他人購買的同類的哪幾本,做出推薦清單後一併推薦給你,既能讓業界管理者輕易理解,也能讓學界研究者以資料科學的角度發表新研究文獻,這就是行銷資料科學的應用。

  賡續「行銷資料科學」之理念,撰寫了國內第一本「行銷資料科學」的書籍。本書章節內容循序漸進,解說完整,包含行銷理論、實務故事、亦有部分實戰專案案例與線上程式操作,適合行銷人、經理人、管理者、資訊人、學生、數據分析使用者與預想從行銷商業面著手學習資料科學的初學者。

  本書得以順利出版,要感謝台灣科技大學林孟彥教授指導本書的編撰。感謝基峰公司的鼎力支持與協助。感謝台灣科大的繪圖團隊為本書貢獻多張精美圖表,增加讀者的對內容的理解程度。希望我們在行銷資料科學的努力,能協助產學界走向一個更具競爭力的未來。最後作者於本書的撰寫期間雖然十分投入用心,但唯恐能力不及或論述未周詳之處,如有這些疏漏或錯誤內容,盼請您不吝提供改善建議,讓我們有所成長。
 

詳細資料

  • ISBN:9789865021535
  • 規格:平裝 / 376頁 / 17 x 23 x 1.88 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

會員評鑑

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1則書評
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5.0
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2020/06/28
自擔任大數據工程師以來,除了負責大數據平台的建置與維護外,也身兼推薦系統的設計、開發。有別於其它類型的資訊系統,商品推薦系統的目標是打造出有著高轉換率的(虛擬)商品推銷員,讓我跨出資訊工程,點燃對消費者行為的興趣。在大數據分析實務上,也和行銷團隊一同商討、合作。讓我對資訊工程在行銷領域能多做些什麼感到好奇,這本「行銷資料科學」正是具體而微地回答了我心中的種種疑問。

書中將原本在數據工程中的「資料探勘」、「大數據」、「人工智慧」等資訊技術和行銷學碰撞後產生的新學門,稱之「行銷資料科學」。因此在全書論及的實務操作/案例分享,幾乎是包山包海。近幾年在報章、網路媒體上曾被提及的數據分析和行銷資訊技術都被含蓋在內。分為「概論篇」、「大數據篇」、「行銷篇」、「策略篇」四大章。全書編排、印刷精美,文字流暢,四大章節中的各節短文,言簡意賅,卻又能做為讀者進一步鑽研的啟蒙原料。特別是「大數據」篇中所提及的數據分析與工具,提供各種實踐應用的粗淺介紹,讓有心投入行銷資料科學的組織/團隊能從中挑選要達成的功能/項目(要做什麼)。

文中也提及一些少為人知的行銷故事和研究發現。例如企業在規劃全通路策略時,應該鼓勵網路消費者到實體店面購買,研究顯示在實體通路消費者的平均客單價高於網路通路,將顧客拉到實體店面購買將有助營業額成長。而眾所皆知的「大數據神話」,沃爾瑪的啤酒和尿布,塔吉特的預測高中少女懷孕,前者是數據分析團隊編造的假故事,後者則是為了打書設計的「故事行銷」。「行銷資料科學」更像是本數據行銷新知大全,它集結了數十篇能速快閱覽的短文,讓讀者充實知識的同時也能接收到核心的行銷學觀念。

部份章節中以大專院校的召生業務為案例,說明行銷資料科學能應用、發揮的方向。然而就我來看,再優秀的戰術都無法淹蓋戰略上的錯誤,大專院校的經營困境,源起於少子化和廣設大學。利用再多的大數據分析/行銷資料科學,都難去挽救一所中後段班的私立大專院校。如果電商亞馬遜販售的商品不是市場最低價,即使有再多先進的資訊技術,都無法讓消費者心甘情願的買單。同理網飛如果沒有廣泛充實的片單和自製影集,擁有再複雜、優異的推薦演算法也是巧婦難為無米之炊。零售業的核心競爭力在於商流、物流、金流的管理,資訊流(數據分析)的良莠可說是錦上添花。

但行銷和數據分析團隊也不用妄自菲薄,再好的商品如果沒有配合適當地宣傳,一樣無法做到「貨暢其流」。書中所提及的「行銷資料科學」相關應用和工具,都是經過市場實證有效的做法,足以投入資源去研究、評估和導入。不抱著投機取巧的心態,打好企業自身在商流、物流、金流的功夫,額外再對行銷、數據整合與分析投入資源,逐漸接納以數據分析結果做決策的思維,才是真正能讓「行銷資料科學」發光發熱的實踐之道。
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