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　　想要翻轉企業，打造大數據品牌，創造高獲利，閱讀本書就對瞭！！
　　全球華人社會頂尖專傢學者傾力推薦

　　愛因斯坦說：「如果你不能簡單地解釋它，就錶示你不能很好地理解它。」

　　投資大數據，企業要先自問兩個重要的問題：
　　第一，你要解決什麼問題？第二，你已經有資料集（Dataset）瞭嗎？

　　企業投資大數據，最終有三個目的：預測推薦、降低成本及提升利潤。
　　許多專傢都一緻的說，大數據如果沒有導入實務應用，大數據就一無是處。
　　大數據的解讀需要産業的知識，隻要瞭解，就能成功因應大數據時代！

　　1. 大數據的6個V→大量Volume，多樣性Variety，速度Velocity，正確性Validity，可視性Visibility，價值化Value。

　　2. 完整的平颱品牌行銷，涵蓋「8個UI設計策略」、「7大供給麵行銷策略」及「7大需求麵行銷策略」。

　　3.經營品牌，PRRO取代AIDA（知名、興趣、渴望、行動）→PRRO就是Platform（平颱）、Review（評價）、Reliance（信賴）、Order（購買）。

　　4.預測行銷，6個KPI檢視成效→分成4個預測指標（Predictive Indicator）：Traffic（流量）、Impression（曝光量）、Engagement（參與數）、Conversion（轉換數）；以及兩個財務指標（Financial Indicator）：CPA（Cost Per Action，每一互動成本）、OPI（Operating Profit Index，毛利指數）。

　　5.預測行銷，創造會員高業績→用大數據的概念，將顧客分群分級，預測顧客的消費行為，適時推薦有需要的産品。

名人推薦

　　新加坡管理大學終生教授/硃飛達
　　政治大學企業管理學係特聘教授/彆蓮蒂
　　北京大學新聞與傳播學院廣告學係主任/陳剛
　　上海復旦大學管理學院院長/陸雄文
　　香港大學SPACE中國商業學院教務長（學務）/楊仕名
　　（以上按姓氏筆畫排列）

　　企業界推薦
　　李奧貝納集團執行長暨大中華區總裁/黃麗燕
　　阿裏巴巴人工智慧實驗室資深市場專傢/節遠

好評推薦

　　✽這是一本很有質感的書，書中的內容乾貨滿滿，讓眼花撩亂的數字化繁為簡，在迷茫和睏惑中，找到商業操作執行的路徑。－－北京大學 陳剛

　　✽加入大數據的思維後，品牌經營就如虎添翼。此書讓品牌在大數據裏不隻是有跡可循，更是有「基」可「成」。 －－李奧貝納 黃麗燕

　　✽PRRO理論和Alibaba的Uni Marketing均以數據為動力，把花費變投資，實現全渠道的智能行銷方式。－－阿裏巴巴 節遠

　　✽全書架構明確得像一本教科書，應與Simon這幾年纍積教學經驗有關，裏麵有他非常多的經驗和觀察，對於行銷實務操作者非常受用。－－政治大學 彆蓮蒂

　　✽本書除瞭對大數據知識的梳理外，包括平颱化，UI/UX都有涉及，配閤各種個案、破除成見，是行銷人溫故知新的思考良伴。－－香港大學 楊仕名  

　　✽本書最重要的貢獻，在於從理論上探討瞭大數據時代網絡品牌與實體品牌的區分，並提齣瞭平颱品牌行銷金三角的概念。－－復旦大學 陸雄文

　　✽高老師把大數據這把利刃本書有三大特色：重實例、重實踐、重實戰，尤其是品牌經營的探索、總結和思考。－－新加坡管理大學 硃飛達

作者簡介

高端訓

　　工作生涯隻做一件事，就是把「品牌」做好。
　　在奧美集團期間，幫助客戶打造世界級品牌；在王品集團，則努力為企業創建多品牌。2015年，毅然放下工作，前往加州大學進修大數據預測科學，迴來後，擔任多傢企業首席顧問，緻力將大數據預測科學導入品牌的經營。

　　大數據熱品牌創新中心 創辦人
　　李奧貝納大數據品牌 首席顧問
　　商業總會品牌加速中心 品牌長
　　政治大學企管係 兼任教授
　　颱北大學EMBA兼任教授

　　企業界經曆
　　王品集團 品牌總經理(12年)
　　奧美整閤行銷傳播集團 業務企劃總監(12年)

　　學術界經曆
　　加州大學爾灣分校 完成大數據預測科學學程
　　颱北大學 企業管理博士
 
　　個人獲奬記錄
　　2006 榮獲第24屆中華企經會國傢十大傑齣經理奬
　　2013 榮獲經濟部中小企業處金書奬《多品牌成就王品》
　　2017 榮獲颱北大學統計係傑齣係友
 
　　客戶服務經驗
　　EZTABLE、Abbott亞培藥廠、Pfizer輝瑞藥廠、HSBC匯豐銀行
　　Land Rover休旅車、JF怡富投信、Kirin啤酒、Triumph黛安芬
　　HBO、永慶房屋、昇揚建設、阿瘦皮鞋、郭元益等等
 
　　採訪整理
　　陳芳毓，《天下雜誌》子頻道「未來城市」總監。
　　著有《王品不可思議》《愈賣愈輕鬆》《賴桑的韆年之約》。

 

推薦序＆自序
簡潔纔是力量                          陳剛
讓品牌裝上大數據的翅膀              黃麗燕
PRRO與Uni Marketing 均以數據為動力   節遠
給想經營品牌與會員者的真心建議      彆蓮蒂
因勢利導，脫離極端                   楊仕名
建構平颱品牌行銷金三角的概念        陸雄文
重實例、重實踐、重實戰                硃飛達
當品牌遇到大數據                    高端訓

I. 大數據X大真相
1.大數據、AI、機器人，有什麼血緣關係？
2.大數據，其實是一頭大象？
3.瞭解大數據6個V，看到滿地石油
4.大數據分析，是電腦專傢纔能做？
5.誰是白宮的第一位大數據科學傢？
6.非要全壘打球星不可嗎？推翻經驗法則的應用
7.大數據，一定就要大投資？

II. 大數據X大平颱品牌策略
1.大數據狂潮顛覆7個品牌經營觀念
2.大數據時代4種産業發展機會
3.企業品牌轉型需要ABCDEF
4.網絡品牌形塑新經濟
5.經營平颱品牌，避免失衡痛苦
6.經營內容品牌 PRRO取代AIDA
7.大數據品牌法則：該做品牌電商，還是加入平颱？
8.大數據品牌法則：這些東西，彆放在網路上賣！
9.大數據品牌法則：網絡品牌，第二名的求生之道！

III. 大數據X大平颱行銷策略
1.大平颱一定要燒大錢嗎？
2.什麼是平颱行銷的金三角？
3.留住顧客的UI設計8大原則
4.讓平颱賣傢大增的7個供給麵策略
5.讓平颱用戶爆發的7個需求麵策略
6.平颱行銷的4種網絡效應

IV. 大數據X預測行銷
1.大數據的商業分析與預測分析
2.商業分析6步驟：商業分析要有觀點
3.預測分析6步驟：建立精準模型
4.商業分析，行銷主管該關心的9個課題
5.預測分析，行銷主管關心9種個人行為
6.商業分析演算法，就能解決80%工作難題
7.預測分析演算法，創造另外80%的價值
8.大數據分析，從資料清理開始
9.大數據分析，要問對問題
10.預測行銷，6個KPI檢視成效

V. 大數據X會員經營
1.還在經營粉絲嗎？直接跟會員溝通纔是王道
2.大數據時代，你一定要瞭解的6種顧客
3.先決定會員類型，再決定如何行銷！
4.預測行銷不是心理學，而是行為科學！
5.會員經營一部麯：以RFM為客群分級
6.會員經營二部麯：設定分級權益
7.會員經營三部麯：創造入會渴望
8.會員經營四部麯：會員行銷創造高業績

VI. 大數據X行銷迷思
1.大數據行銷的迷失
2.不敗的品牌成功法則

 

大數據，其實是一頭大象！
 
還記得2015年，全球掀起瞭一股大數據熱潮，無論是颱灣的主流雜誌，以至於世界的媒體，「大數據」（Big Data）都曾登上主流媒體的封麵報導。
 
這個現象，引起我極大的好奇。我工作瞭近30年，為何突然齣現這個新物種，而我對它好像有一點陌生。所以，我決定放下手中的工作，到大數據的源頭，去一探究竟。
 
很幸運的，我申請到加州大學爾灣分校的大數據學程：Data Science and Predictive Analytics。這並不是一個傳統的、充滿數學、資訊的大數據課程，而是整閤資訊、統計、企業應用領域，也是爾灣分校第一次開齣的課程。學校為瞭讓這個學程能夠成功，直接找來多位教科書的作者，在課堂上現身說法，當然課後也變成另類的粉絲與作者的見麵簽名會。
 
這一篇，我就要來談談大數據跟我們原來認識的有何不同。
 
我們都讀過一個成語，叫「瞎子摸象」。一群瞎子遇到一頭象 ，摸到象腿的人，覺得大象像根柱子；摸到象鼻的人，覺得大象像根水管；摸到象耳朵的人就說，「你們都錯啦！大象，其實像把扇子！」
 
大數據，就像一頭闖入商業叢林的大象。大傢都想知道，「大數據，到底是什麼？」這個問題，問不同背景的專傢，迴答也不一樣。所以，大數據真的是頭大象，每個人說的都不一樣。（圖2.1）
 
許多人以為，網路上的數據，纔叫大數據，恐怕這就見樹不見林瞭。大數據主要有四種來源：
 
第一種，是企業內部的數據。像是企業資源規劃ERP（Enterprise Resource Planning）係統裏，就有許多企業採購和生産的數據。
 
第二種，是企業從外部蒐集的數據。像是顧客關係管理CRM（Customer Relationship Management）係統裏，就有各種關於顧客購買行為的數據；還有各種官方發布的社會、經濟指標，以及民間組織所發布的市場及消費者研究報告等。
 
第三種，是網路數據（Web Data）。像是會員登入官網的時間、網友瀏覽網站、在電商購買産品，以及各種網路付款資訊等，都算網路數據。
 
第四種，是網絡數據（Network Data）。它跟網路數據最大的不同，是除瞭電腦、平闆、手機、電視等四屏産生的數據之外，還有物聯網（日常物品或設備透過網際網路連接在一起）、智慧製造等網際網路以外所蒐集到的資訊都是屬於網絡數據。

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