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　　一本行销人绝对不能没有的职场实战指南；一部持续升级的市场分析技术本！
　　在分析师的书架上赢得兵家必争的首席地位，分析师一有疑问就会率先翻阅！

　　这不是典型的市场分析教科书，但它比任何一本教科书都重要！
　　它以浅显易懂的文字，透过概念式的说明，
　　协助每一位市场分析师及行销从业人员解决疑问，
　　它是专为这些人而写，所以它非常实用。

　　何谓市场分析？就是行销科学，
　　行销科学的功用在于量化因果关系，
　　亦即衡量某一变数对其他变数的影响，也就是预测消费者行为。
　　请先记住一个观念：
　　消费者行为可说是所有行销活动的中心点、枢纽及核心。
　　如果「行销」不着重于消费者行为（不管是理解、鼓励、改变等），
　　最后得到的结果十之八九会偏离正轨。
　　透过市场分析可归结出策略，除非了解前因后果，不然很难对症下药。
　　例如，你可以透过市场分析得知哪个客群对价格很敏感、
　　哪个族群喜欢哪种行销企划（Marcom）、
　　哪项业务面临竞争压力、哪个类型的顾客不够忠诚，诸如此类。
　　一旦掌握（不同消费者族群）所适用的解方，产品组合就能调整到最佳状态。

　　作者以亲身经验告诉读者，企业界市场分析所应注意的重点，
　　不在于技术方面的眉角，而是行销的功能、目的，
　　以及这些功能和目的所代表的重要意义。

　　例１：卖鞋的资深同事为什么明知奥客想占便宜却还是免费奉上一双新鞋？
　　真正的聪明人永远懂得以顾客的需求至上。不能从财务的角度判断「对错」，
　　真正能延续商机的关键在于以顾客为中心的思维。

　　例２：自以为精心为社内CEO准备的简报会议，却在对方问了一个状况外的问题后全面失控？！
　　想要获致成功，务必全神贯注于重要的事务上，
　　尤其是那些位阶高过你好几个层级的上司认为重要的事。

　　例３：只要是从事行销科学的人，一定都曾经历过，那就是修改数据、编辑输出档案及调整结果，让最后的成果（更）贴近直觉……

　　这是行销科学的弱点，也是一种粉饰太平的行为！
　　修改数据的事实终究隐藏不住，擅自修改结果的行为也不可能永远不被发现。
　　这种行径会让你从此以后，信用度荡然无存。

　　本书锁定的读者群包括：
　　需清楚找出行销目标的企业分析师
　　需知道哪些促销活动效果最好的活动企画经理
　　为提高效率而必须割舍部分客群的行销人员
　　需设计及实施满意度问卷调查的市调人员
　　需为产品和品牌设定最佳定价的价格分析师等等。

　　本书内容含盖层面有三：
　　第一层面单纯解释概念，不牵涉任何数学，目标是要让读者完全理解。
　　第二层面进入技术阶段，适时运用SAS等工具示范相关要素、说明解读方式。
　　第三层面则会继续深入探讨技术，以满足专业人员的知识需求。

　　第一本涵盖需求、市场区隔、选择目标市场及计算分析结果等课题的行销书。
　　完美结合理论与实务，并示范如何解决业界大规模行销资料的相关问题。
　　採用简单易懂的叙述风格，以及在真实工作情境中的实际运用。
　　从业人员在执行任何类型的行销工作时，势必遇过书中的举例，极易产生共鸣。
 

作者简介

麦可．格里斯比（Mike Grigsby）

　　从事市场分析将近三十年，他曾任职Dell、HP、Sprint、Gap等企业，负责资料分析工作，目前在Targetbase担任顾问。行销科学是他就读博士班时的研究领域，过去他也曾在德州大学达拉斯分校（UTD）、德拉瓦大学（UD）、圣爱德华大学（St Edwards）等校教授市场分析课程。他在学术刊物及专业期刊上皆曾撰文发表，也曾在DMA、NCDM等单位举办的会议活动主持相关研讨会。《市场分析学》（Marketing Analytics）是他的第一本着作，内容亲民易懂，目前他正着手撰写下一本书《进阶零售分析》（Advanced Retail Analytics，暂译）。如有兴趣，可关注他的LinkedIn和Twitter，或可浏览他的部落格：marketingscience.biz。

译者简介

张简守展

　　高雄人，兼职书籍译者。译有：《红色通缉令：一个俄罗斯外资大亨如何反击普丁的国家级黑帮？》、《复杂问题的策略思考&分析》、《CEO基因》等书，合译有《料理的科学》。
 

好评推荐
初版推荐序　解决行销与商业问题的全新思维
新版推荐序　成功行销分析师的经验精髓
前言
 
市场分析简介
本书的目标读者是谁？
什么是行销科学？
为什么行销科学如此重要？
哪些工作的哪些人员需要行销科学？
为什么我自认有资格出书谈行销科学？
本书秉持的方法及理念为何？
 
第一篇 概述：行销科学有哪些功用？
01 统计学概略回顾
集中趋势量数
离散量数
常态分佈
信赖区间
变数关系：共变异数与相关系数
机率与抽样分布
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
02 消费者行为与行销策略原则
引言
消费者行为是行销策略基础
消费者行为概述
行销策略概述
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
03 什么是洞见？
引言
高阶主管通常不会採用洞见
这算是洞见吗？
怎样才称得上是洞见？
洞见需能化为行动
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
第二篇依变数分析技术
04 刺激需求的因素？
引言
依附方程式类型与相互关系类型统计法
确定型方程式与机率方程式
职场实例
──概念说明
──补充说明
──分析结果与职场实例应用
制作弹性模型
技术补充说明
重点聚焦：市场区隔和弹性模型有助于零售／医疗诊所体系创造最大营收（现场测试结果）
──摘要
──问题症结与背景介绍
──资料集描述
──第一步：市场区隔
──第二步：建构弹性模型
──最后：比较实验组与控制组
──讨论
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
05 谁最可能购买？
引言
概念说明
职场实例
──数据整理与模型建构
提升图
模型运用：共线性概述
变数诊断
重点聚焦：将逻辑回归应用于购物篮分析
──摘要
──什么是购物篮？
──逻辑回归
──如何推估／预测购物篮
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
06 消费者最有可能在何时买单？
引言
存活分析观念概述
职场实例
──存活分析补充说明
──模型输出与解读
──结论
重点聚焦：终身价值：预测性分析为何优于描述性分析
──摘要
──描述性分析
──预测性分析
──范例说明
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
07 追踪资料回归分析：如何使用横断面的时间序列资料
引言
什么是追踪资料回归分析？
追踪资料回归分析的细节补充
职场实例
──行销媒介（DM、电子邮件、简讯）的相关洞见
──期间（季度）的相关洞见
──横断面（地区）的相关洞见
──结论
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
08 以方程式系统建立依变数类型的模型
引言
什么是联立方程式？
为何需要联立方程式？
估计值的理想属性
职场实例
──结论
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
第三篇 相互关系类型统计法
09 我的（消费者）市场概况如何？
引言
市场区隔简介
「市场区隔」和「区隔市场」各是什么？
为何需要区隔市场？市场区隔的策略运用
策略行销四P
市场区隔策略化为实际行动的条件
需要先判断吗？
流程概念说明
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
10 市场区隔
概述
市场区隔的成功指标
一般分析方法
职场实例
──分析
──各区隔市场观察结果及细节说明
──K平均演算法与潜在类别分析之比较
重点聚焦：为何不能自满于RFM？
──摘要
──什么是RFM？
──什么是行为区隔？
──行为区隔能提供哪些RFM模型所欠缺的优势？
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
第四篇 攸关日常行销的其他重要主题
11 统计检定
所有人都喜欢检验分析结果
样本规模方程式：使用提升度统计量
A/B测试与全因子实验的差异
职场实例
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
12 结合大数据并採取大数据分析
引言
什么是大数据？
大数据很重要吗？
大数据对分析和策略具有什么意义？
大数据的未来
安然克服大数据恐慌
大数据分析
大数据：新奇的演算法
检核表：从众人之中脱颖而出的必要条件
 
第五篇 结论
13 最终章
我想传递什么讯息？
本书还想带给你哪些启发？
 
名词解释
参考书目与延伸阅读
索引

Chapter 2 消费者行为与行销策略原则（节录）
 
消费者行为概述
消费者行为背景介绍
 
想深入浅出地了解消费者行为，最好的方式是从个体经济学的「消费者议题」切入。大抵来说，此议题可以概括为以下三个问题：
 
1.（就商品／服务而言）消费者有哪些偏好？
2.消费者（在分配有限预算时）有哪些限制？
3.在资源有限的情况下，消费者会怎么选择？
 
以上的问题均假设消费者具备理性的判断能力，且希望获得最大程度的满足。
 
我们来谈谈一般对于消费者偏好的假设。第一，偏好是全面考量后的结果，亦即消费者可以比较所有产品，排出心目中的喜好顺序。第二，偏好具有递移性（transitive）。这是数学上的准则：若喜欢X多过于Y，且喜欢Y多过于Z，可以知道消费者喜欢X多过于Z。第三，消费者想拥有产品（产品本身具有「优良」品质或价值），也就是说，在不考虑成本的前提下，产品多多益善。
 
简单了解以上各项假设就能清楚知道，这些假设是为了后续的数学运算所订立，最终是要画出相关曲线（大多数学生修习个体经济学时，最害怕的就是各种曲线），并制作成简单易懂的图表。从这里马上可以解释为何分析需要使用微积分。微积分必须是平滑曲线且二阶可微分（twice differentiability），才能运算。
 
正因为如此，我们必须设定一些放诸四海皆准的假设，尤其是「其他所有条件维持不变」（ceteris paribus）。
 
决策流程
 
消费者会经历购物（採购）流程，以决策分析做出选择。并非所有决策都应视为同等重要或复杂。依照选择错误所带来的风险高低，消费者会决定採取「广泛问题解决」（extended problem solving）或「有限问题解决」（limited problem solving）模式。
 
若产品价格高昂、产品即将使用很长一段时间，或是首次购买，消费者通常会使用广泛问题解决模式。这类决定需要更审慎的思考、评估及把关。
 
至于有限问题解决模式正好相反。当产品价格低廉、使用期限短、重要性不高，或决策「错误」不会带来太大的风险时，消费者便会使用有限问题解决模式。很多时候，消费者会省略（以下）一或多个步骤。这种选择比较像是自然而然地发生，而且消费者的选择过程通常会剩下一个原则，像是过往的经验、不喜欢什么品牌、价格多少才算便宜、邻居分享了什么心得等。

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