具体描述
为了帮助行销人员了解如何将资料科学应用在真实世界的行销，本书特别以「行销资料科学」的角度，撰写了国内第一本「行销资料科学」的书籍。本书涵盖了行销理论、实务故事、实战专案案例与线上程式操作，适合行销人、经理人、管理者、资讯人、学生、数据分析使用者与预想从行销商业面着手学习资料科学的初学者。
透过本书，您将可以了解：
．何谓「行销资料科学」以及行销资料的类型、来源与管理手法
．资料科学的基础知识与商业应用范畴
．如何整合行销资料科学与行销研究，为企业创造商业价值
．如何将大数据行销分析工具，诸如：A/B测试、再行销、行为侧写、推荐系统、全球定位系统与行动分析、竞争智慧、情感分析等
．行销资料科学如何协助企业进行价值创新与价值沟通
．如何透过行销资料科学发展以分析为基础的策略（analysis-based strategy），并逐步建构企业的竞争优势
名人推荐
「很适合希望了解如何将资料科学应用于行销场域的行销人和资讯人阅读。我极力推荐本书。」 -- 台湾科技大学企业管理系教授 林孟彦
著者信息
罗凯扬
台湾科技大学管理学博士。现任台湾知识库股份有限公司执行长、台湾科技大学兼任助理教授。着有《电子商务与网路行销》、《电子商务》、《商业自动化》、《管理学》、《个案分析》、《管理个案分析理论与实务》等书。
苏宇晖
台湾科技大学管研所博士候选人。现职为自由时报编政组主任兼发言人、真理大学兼任讲师。
钟皓轩
台湾行销研究有限公司创办人。曾任中华电信AI专案合作讲师、资策会AI合作讲师、中华民国外贸协会国际人才培育中心行销资料科学讲师、曾就读于台科大工业与工程管理硕士班（目前休学创业中）。
图书目录
Chapter 01 何谓行销资料科学
Chapter 02 行销资料的类型、来源与管理
Chapter 03 行销资料科学技术概念
Chapter 04 整合行销资料科学与行销研究
PART 2 大数据篇
Chapter 05 行销资料科学与大数据
Chapter 06 大数据行销分析工具
PART 3 行销篇
Chapter 07 市场分析与行销资料科学
Chapter 08 STP 理论与行销资料科学
Chapter 09 价值创新与行销资料科学
Chapter 10 价值沟通与行销资料科学
PART 4 策略篇
Chapter 11 行销资料科学与策略
图书序言
记得是一年前，我们在每两星期一次与指导教授的会议过程中，都会由不同的硕、博士班学弟妹，上台报告全世界最新的行销科学论文内容。很难想像，在学弟妹由不同期刊近乎「随机」选出的论文中，三篇论文竟然同步指向一个全新的研究领域─行销资料科学，这也让原本只埋头在传统「口碑研究」领域的我们，突然惊醒，我们已经悄悄站在全新的学术浪头之上，而它正以铺天盖地之势席卷而来。
于是，在征得教授的同意下，我们把自己钻研的口碑研究，向前后左右延伸，开启了这趟全新的研究之旅，毕竟口碑研究在网际网路的推波助澜下，已和行销资料科学密不可分；毕竟在台湾还少有行销研究的同行，着手撰写行销资料科学的相关工具、发展与可能拥有的未来。也就在这个趋势下，我们创建的台湾第一个行销资料科学脸书专页和部落格于焉诞生。
为了这个专为行销学术和实务圈所设置的脸书专页和部落格，我们遍读许多有关大数据和行销资料科学的国内外学术期刊、论文、新闻，以及两岸三地许多行销实务案例，希望以最浅白的科学和商学普及教育的角度出发，向有意进入这个领域的新鲜人介绍未来的发展趋势。很快地，我们各平台的粉丝加总已经突破七千多人以及众多网友的按赞与分享，也承蒙碁峰资讯的抬爱，让网站的内容得以很快集结出书。
以下，是这本书的梗概：
近年来，在资讯时代巨量资料蓬勃发展下，人工智慧（AI）浪潮席卷全球各大行业，赋予了我们许多资料科学的相关工具，诸如：机器学习、深度学习等，使管理者可以根据更广泛的资料来源协助决策，让传统直觉式的决策方法，逐步转型成「证据导向决策（Evidence Based Decision）」。
这也因此造就了2012年曾被《哈佛商业评论》评为「21世纪最诱人的新兴职位」 - 「资料科学家」，使得资料科学家顿时成为被众人追捧的对象。为了赶上这股风潮，台湾已有一些大学开设资料科学相关的课程，像是大数据分析、资料科学方法等，亦有企业界为求百尺竿头，让资料能更进一步发挥其价值，所以不断延揽资料科学讲师，进行企业内训，让资料科学的风潮在产学界十足兴起了阵阵波澜。
这几年，在产业界和学界对资料科学技术，向下扎根的同时，我们借由产学界的经验，发掘了商业界因为资料科学解读上的困难，屡屡造成「老板与主管看不懂的结果」，进而否定了资料科学在商业上所带来的价值；行销学界则因资料科学的出现，对行销研究的发展产生了巨大的改变，致使许多国际期刊摇身一变，对研究者要求使用资料科学式的行销研究方法。
于是我们开始探讨如何「透过科学化的方式，对与产学界最直接相关的行销资料进行分析，并达到解决行销管理上的问题」，也就是将资料科学运用到行销领域的一门学问就称为「行销资料科学」。举例来说，在亚马逊网站购书后，网站透过不同的演算法也将其他人购买的同类的哪几本，做出推荐清单后一併推荐给你，既能让业界管理者轻易理解，也能让学界研究者以资料科学的角度发表新研究文献，这就是行销资料科学的应用。
赓续「行销资料科学」之理念，撰写了国内第一本「行销资料科学」的书籍。本书章节内容循序渐进，解说完整，包含行销理论、实务故事、亦有部分实战专案案例与线上程式操作，适合行销人、经理人、管理者、资讯人、学生、数据分析使用者与预想从行销商业面着手学习资料科学的初学者。
本书得以顺利出版，要感谢台湾科技大学林孟彦教授指导本书的编撰。感谢基峰公司的鼎力支持与协助。感谢台湾科大的绘图团队为本书贡献多张精美图表，增加读者的对内容的理解程度。希望我们在行销资料科学的努力，能协助产学界走向一个更具竞争力的未来。最后作者于本书的撰写期间虽然十分投入用心，但唯恐能力不及或论述未周详之处，如有这些疏漏或错误内容，盼请您不吝提供改善建议，让我们有所成长。
图书试读
用户评价
作为一名对新兴科技充满好奇心的普通读者，我最近对“数据科学”这个词汇非常感兴趣。我经常在新闻和科技文章中看到大数据、人工智能等概念，虽然知道它们很厉害，但总觉得离我的生活有些遥远，不够具体。直到我看到了《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这本书，我才觉得，哦，原来这些技术和我们做市场营销息息相关，而且是这么的实用！我希望能通过这本书，对“行销资料科学”有一个初步但清晰的认识。我不需要学到能写代码的程度，但希望能理解它的核心思想，知道它是怎么回事，以及它能解决什么问题。我特别期待书中能够用通俗易懂的语言，解释清楚“大数据”到底是怎么一回事，它为什么重要，以及我们应该如何看待和利用它。对于“市场分析”，我希望它能告诉我，和过去那种拍脑袋、凭感觉的分析方法相比，用数据来分析市场有什么好处，能让我们看到什么不一样的东西。而“人工智能”的部分，我希望它能像一个神奇的助手，告诉我AI能帮我们在营销上做些什么，比如，它能不能帮我找到我真正需要的东西，或者推荐我喜欢的电影、音乐？如果能把这些高大上的概念，通过一些生活化的例子或者具体的应用场景讲出来，那对我来说就太棒了。我希望这本书能够让我明白，原来我们每天接触到的很多营销信息，比如广告、推荐，背后都有着复杂的数据和智能的计算。我希望能理解这些背后的逻辑，即使不能完全掌握技术，也能对这个世界有更深的理解，不再对这些科技感到神秘和畏惧。我更希望这本书能够让我看到，原来这些技术真的可以让我们买东西、看东西、用东西都变得更方便、更个性化，而不是被一堆我不需要的东西打扰。
评分我是一名刚踏入营销行业的新人，对于如何将我所学的理论知识应用到实际工作中感到有些迷茫。当我看到《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这个书名时，我仿佛看到了指引方向的灯塔。我希望能通过这本书，系统地学习“行销资料科学”的基础知识，并掌握一些实用的技能，让我能够更好地胜任我的工作。我期待书中能够用通俗易懂的语言，解释清楚“大数据”到底是什么，以及它为什么对市场营销如此重要。我希望它能教我如何去识别和收集有用的市场数据，并且告诉我如何去处理和分析这些数据，从中找到一些有价值的信息。对于“市场分析”的部分，我希望它能够教我如何去理解市场的动态，如何去分析竞争对手，以及如何去了解我们的目标客户。我希望能学习到一些基本的市场分析方法和工具，例如如何绘制用户画像，如何进行SWOT分析，以及如何评估营销活动的效果。而“人工智能”的部分，虽然听起来很高大上，但我希望书中能够用简单的方式告诉我，AI是如何帮助我们做营销的，例如，它能不能帮我们更聪明地投放广告，或者更精准地推荐产品。我希望书中能够有一些具体的案例，让我能够看到这些技术是如何在实际工作中发挥作用的，并且能够给我一些启发，让我知道如何去学习和掌握这些技能。我更希望这本书能够让我对数据和技术在营销中的作用有一个更清晰的认识，并且能够建立起我对这个领域的信心，让我愿意去深入学习和探索。
评分我是一名曾经尝试过一些数据分析工具，但总觉得不得要领的市场经理。我接触过一些简单的报表，但无法深入挖掘背后的原因，也无法基于数据做出更前瞻性的决策。我看到《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这个书名，觉得它正是我一直以来所寻求的“连接器”。我希望能通过这本书，真正理解如何将“大数据”这个庞大的概念，转化为可以直接指导我工作的“市场分析”的有效工具，并且学习如何利用“人工智能”来提升分析的效率和深度。我一直以来都在思考，如何才能从海量的数据中，提炼出真正有价值的洞察，从而优化我的营销策略，提高ROI。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，从数据的收集、清洗、建模，到最终的洞察输出和策略制定，都有详细的指导。我尤其关注书中对于“市场分析”的部分，希望它能够介绍一些高级的分析技术，例如用户细分、行为路径分析、预测性分析等，并且能够结合具体的营销场景，提供实操性的建议。我非常期待书中能够讲解如何利用AI技术，例如机器学习算法，来自动化数据分析过程，提高预测的准确性，甚至实现个性化营销的自动化。我希望这本书能够帮助我理解，如何将复杂的AI模型转化为易于理解和执行的市场洞察，并最终指导我的营销决策。我期待看到一些具体的案例，展示如何利用这些技术解决实际的市场营销问题，例如如何提高用户转化率、降低客户流失率、优化广告投放效果等。我更希望这本书能够让我摆脱“数据盲”的困境，真正成为一个能够驾驭数据、利用技术驱动营销的现代营销人。
评分作为一名对新兴科技充满兴趣的大学教授，我一直在关注大数据、人工智能等技术在各个领域的发展和应用。当我看到《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这本图书的名称时，我感到非常兴奋，因为这正是我一直以来关注的交叉学科领域。我希望这本书能够为我提供一个全面而深入的视角，来理解“行销资料科学”是如何将这三大关键要素融会贯通，并驱动现代营销的创新与发展。我期待书中能够详细介绍大数据在市场分析中的核心作用，包括数据的采集、清洗、处理、存储以及可视化等关键环节，并能够阐述如何利用大数据来构建精准的用户画像、发现潜在的市场机会。对于“市场分析”的部分，我希望它能够涵盖从描述性分析到预测性分析，再到规范性分析的完整过程，并且能够介绍一些先进的统计模型和机器学习算法在市场研究中的应用。而“人工智能”的引入，更是让我充满期待。我希望书中能够深入探讨AI技术，例如深度学习、自然语言处理、推荐系统等，是如何在市场营销中发挥关键作用，例如实现自动化营销、个性化内容推荐、智能广告投放以及客户关系管理等。我期待书中能够包含一些具有学术价值的理论探讨，以及能够启发学生进行相关研究的案例分析。我希望这本书能够成为我课堂教学的重要参考，帮助我的学生更好地理解和掌握“行销资料科学”的前沿知识，为他们未来的职业生涯打下坚实的基础。
评分我是一名对营销策略和用户体验有着深刻理解的资深营销策划人。我经历过传统营销时代的种种挑战，也目睹了数字化转型给营销带来的巨大变革。当我看到《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这个书名时，我感到一种强烈的共鸣，因为我深知，将大数据、市场分析和人工智能巧妙地融合，是未来营销发展的必然趋势。我希望这本书能够为我提供一个全新的视角，让我能够更深入地理解“行销资料科学”的内在逻辑和核心价值。我期待书中能够详细阐述如何从海量、多样化的数据中，提炼出具有指导意义的市场洞察，例如用户画像的深度挖掘、消费者情感的精准把握、以及市场趋势的超前预测。对于“市场分析”的部分，我希望它能够介绍一些更具前瞻性和智能化分析的工具和模型，例如如何利用AI技术进行用户生命周期价值的预测、渠道效果的优化，以及个性化营销活动的自动化设计。我更希望书中能够展示，当人工智能深度赋能市场分析时，能够如何帮助我们打破传统的营销思维定式，实现营销的精细化、智能化和个性化。我期待看到一些能够启发我思考营销创新和用户体验提升的案例，例如如何通过AI技术为用户提供更贴心、更懂用户的服务，如何通过数据分析来优化产品设计和用户流程，从而提升整体的用户体验和品牌忠诚度。我希望能通过这本书，为我的营销策略注入新的活力，让我能够更好地驾驭数据和技术，为用户创造更有价值的营销体验。
评分作为一名对互联网行业发展趋势保持高度关注的观察者，我一直以来都对“数据”在商业决策中的核心地位深信不疑。我看到《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这个书名，立刻被它所蕴含的强大力量所吸引。我希望这本书能够为我描绘出一幅清晰的“行销资料科学”的全景图，让我理解这个学科是如何整合了大数据、市场分析和人工智能这三大关键要素，从而驱动现代营销的变革。我希望书中能够深入浅出地解释“大数据”的意义，不仅仅是数据的数量庞大，更重要的是如何从中挖掘出隐藏的价值和规律。对于“市场分析”，我期待它能够介绍一些更具前瞻性和智能化分析的手段，例如如何利用机器学习来预测市场趋势、识别新兴的营销机会，甚至预判竞争对手的下一步行动。而“人工智能”的部分，更是让我充满了好奇。我希望书中能够揭示AI在营销领域的实际应用，比如如何通过AI实现精准的用户画像构建，个性化内容的智能推荐，以及自动化营销活动的执行和优化。我希望这本书能够提供一些能够启发思考的案例，让我看到这些技术是如何被成功的企业所应用，并且带来了怎样的商业价值。我期待书中能够解释，当大数据、市场分析和人工智能三者融合时，究竟能爆发出多大的能量，能够如何颠覆传统的营销模式，并为企业创造新的增长点。我希望能通过这本书，对这个交叉学科有一个更深刻的认识，理解它将如何塑造未来营销的面貌，并为我的思考和观察提供更坚实的理论基础。
评分我是一名对商业运营和效率提升充满追求的创业者。我深知在当今竞争激烈的市场环境中，数据驱动的决策是企业成功的关键。当我看到《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这个书名时，我立刻感受到了一种前所未有的契合感，仿佛找到了我一直在寻找的“利器”。我希望这本书能够为我提供一套切实可行的“行销资料科学”的实战指南，让我能够真正将大数据、市场分析和人工智能这些先进的技术，转化为提升我企业营销效率和竞争力的强大武器。我期待书中能够详细介绍如何系统地收集、处理和分析与我业务相关的大数据，包括用户行为数据、销售数据、市场反馈数据等，并且能够提供具体的工具和方法，帮助我建立起一套高效的数据分析体系。对于“市场分析”的部分，我希望它能够超越传统的分析方法，介绍一些能够帮助我更精准地识别目标客户、预测市场需求、优化营销渠道的智能化分析技术。而“人工智能”的应用，更是我关注的焦点。我希望书中能够讲解如何利用AI技术，例如自然语言处理、机器学习等，来自动化营销流程，实现个性化推荐、智能广告投放，甚至客户服务等方面的智能化升级，从而大幅度提升运营效率，降低成本。我更期待书中能够提供一些经过验证的成功案例，展示其他企业是如何利用“行销资料科学”解决了实际的营销难题，实现了业务的快速增长。我希望能从书中获得启发，并能够将学到的知识直接应用于我的创业公司，帮助我做出更明智的营销决策，更有效地触达目标客户，并最终实现业务的持续增长。
评分作为一名长期关注科技发展趋势的行业评论员，我对《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这本书所描绘的交汇点深感兴趣。我一直认为，大数据、市场分析和人工智能这三个领域的发展，正在深刻地重塑着商业世界的运作方式，而将它们融合到市场营销中，更是具有革命性的意义。我希望这本书能够为我提供一个权威的解读，让我能够深入理解“行销资料科学”的内涵和外延，以及它将如何引领市场营销进入一个全新的时代。我期待书中能够对大数据在市场营销中的核心价值进行深刻的剖析，例如如何通过对海量数据的分析，实现对消费者行为的深度洞察，以及如何利用数据来驱动更加精准和个性化的营销策略。对于“市场分析”的部分，我希望它能够超越传统的定性研究，展现出如何通过智能化、模型化的方法，实现对市场趋势的预测、竞争格局的分析，以及营销机会的挖掘。而“人工智能”的应用，更是我关注的重点。我希望书中能够详细阐述AI技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，是如何在市场营销的各个环节中发挥关键作用，例如实现自动化营销、个性化内容生成、智能广告优化以及客户体验的提升。我期待书中能够提供一些具有前瞻性的观点和深入的分析，让我能够看到“行销资料科学”将如何改变我们与消费者互动的方式，如何重塑品牌的价值，以及如何为企业带来新的增长动力。我希望能通过这本书，为我的评论和分析提供更坚实的理论基础和更前沿的洞察。
评分我是一名正在攻读市场营销研究生的学生，一直以来，我都对数据在现代营销中的作用深感着迷。我深信，未来的营销战场，将是数据和技术的较量。当我看到《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》这本书名时，我的第一反应是：这正是我急需的学习资源！我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够提供一种思维模式的转变，让我能够跳出传统的营销框架，以更科学、更量化的视角去审视和理解市场。我特别关注书中关于“大数据”的部分，我希望它能详细介绍如何从海量数据中提取有价值的信息，例如用户画像的构建、市场细分的方法，以及如何利用数据预测消费者行为。同时，我也期待书中能够深入探讨“市场分析”的进阶技巧，比如如何进行竞品分析、市场趋势预测、消费者情绪分析等，并且能够提供一些实用的分析模型和工具。而“人工智能”的部分，更是让我充满期待。我希望这本书能够解答我的疑问：AI究竟是如何赋能市场营销的？它能帮助我们实现哪些以前无法想象的自动化和智能化？例如，是否能通过AI实现广告投放的智能化优化，个性化内容推荐的精准化，以及客户流失的预警和挽留？我希望书中能够给出一些清晰的解释和具体的应用场景。作为一名学生，我需要的是能够指导我学习和研究方向的内容，我希望能通过这本书，建立起扎实的数据科学基础，并学会如何将这些知识应用于真实的营销场景。我期待这本书能够提供一些学习路径的建议，或者推荐一些进一步学习的资源，帮助我在这个快速发展的领域中不断进步。我尤其希望书中能包含一些案例研究，让我能够看到理论是如何在实践中落地生根，并且能够给我带来一些研究的灵感，让我能够更好地规划我的毕业论文或者未来的研究方向。
评分这本书的封面设计非常吸引我，深邃的蓝色背景搭配着抽象的数据流和人脑的图形，立刻勾勒出“大数据”、“市场分析”和“人工智能”这几个核心关键词的轮廓。我一直对如何将庞杂的数据转化为有价值的市场洞察充满好奇，而这本书的名字——《行销资料科学｜大数据x市场分析x人工智慧》——正是我一直在寻找的答案。我是一名市场营销的从业者，日常工作中经常接触到各种各样的市场数据，从用户行为、销售记录到社交媒体反馈，这些数据量巨大且分散，如何有效地利用它们来优化营销策略，是我一直面临的挑战。我一直相信，在这个数据爆炸的时代，不懂数据分析的营销人将会逐渐被淘汰。我非常期待这本书能够为我提供一套系统性的方法论，让我能够更深入地理解数据背后的逻辑，更精准地描绘出目标用户的画像，从而制定出更具成效的营销活动。尤其是我对“人工智能”在市场分析中的应用部分感到非常兴奋，想象一下，能够利用AI的力量去预测市场趋势、识别潜在客户、甚至自动化内容生成，这对于提升营销效率和创新性来说，无疑是革命性的。我希望这本书能够深入浅出地讲解相关的技术和应用，即使我不是数据科学家，也能理解并掌握其中的精髓，并将其运用到实际工作中。我尤其关注书中对于案例的分析，因为理论结合实际才最有说服力，希望能够看到一些真实世界的成功案例，学习别人是如何运用这些工具和技术解决实际问题的，从中获得启发，也为自己的工作提供实践指导。我猜想这本书应该会从数据收集、清洗、处理、分析到最终的策略制定，有一个完整的流程介绍，并且会讲解一些常用的工具和算法，例如机器学习在用户分流、精准推荐、渠道优化等方面的应用。我非常期待能看到书中关于如何构建有效的营销数据库、如何进行用户行为路径分析、如何利用A/B测试优化营销效果等方面的具体指导。我更希望这本书能够帮助我理解如何将复杂的AI模型转化为易于理解的市场洞察，并最终转化为 actionable insights，指导营销决策。
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