行銷研究：大數據與傳統行銷工具的結閤 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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　　1.結閤大數據工具與傳統行銷工具
　　在大數據的時代，許多的問題不再需要查錶、手算或操作計算機，隻要透過電腦軟體處理即可得到答案，因此本書將重點放在統計數值的解讀與背後的行銷意涵介紹。

　　2.結閤網路工具與傳統行銷工具
　　在智慧型手機、IPad與網路無所不在的時代，問捲資料的蒐集方式更加多元，不再受限於傳統的郵寄、電訪或人員訪談。本書將會介紹如何使用網路工具設計與發放綫上問捲。

　　3.結閤行銷理論與傳統行銷工具
　　在行銷4.0的時代，行銷內部與外部環境正快速的改變，但不論環境如何變動，背後的行銷理論與原則是相同的。本書使用行銷研究的工具來驗證行銷理論，讓讀者學習使用行銷工具來解決行銷問題。

　　4.結閤行銷實例與傳統行銷工具
　　在凡事講求務實的時代，傳授如何運用知識比知識本身更重要。本書利用課前的案例介紹與同學實際的期末報告為範例，說明如何活用課本的知識來幫助自己解決問題。

好的，以下是一本名為《數字時代的企業增長策略：從數據驅動到客戶體驗重塑》的圖書簡介，全方位探討瞭在當前市場環境下，企業如何有效結閤前沿數字技術與精細化運營，實現可持續增長。 --- 《數字時代的企業增長策略：從數據驅動到客戶體驗重塑》 目錄概覽與核心價值 在瞬息萬變的商業環境中，增長不再是簡單地增加投入，而是對市場脈搏的精準把握和對客戶價值鏈的深度重塑。本書《數字時代的企業增長策略：從數據驅動到客戶體驗重塑》提供瞭一套係統化、實戰化的增長框架，它摒棄瞭孤立的技術應用和陳舊的管理理念，專注於構建一個以數據為核心、以客戶旅程為導嚮的敏捷增長生態係統。全書分為五大部分，層層遞進，旨在幫助企業管理者和一綫業務人員構建麵嚮未來的增長能力。 --- 第一部分：數字原生增長思維的建立與轉型（Foundations of Digital Growth） 本部分深入剖析瞭在數字化浪潮下，傳統增長範式所麵臨的挑戰，並提齣瞭構建“數字原生”增長思維的必要性。我們首先界定瞭數字時代增長的本質——速度、反饋與可擴展性。 1.1 範式轉移：從綫性增長到指數級增長 詳細分析瞭傳統基於産品和渠道的增長邏輯如何被數據流和網絡效應所顛覆。內容涵蓋瞭平颱經濟的底層邏輯、連接效率的優化，以及如何識彆和利用增長飛輪（Growth Flywheel）而非簡單的漏鬥模型。 1.2 數據治理與增長文化：構建決策的基石 增長的第一步是可靠的數據。本章重點探討瞭企業內部如何建立統一的“單一事實來源”（Single Source of Truth, SSOT），確保所有營銷、銷售、産品團隊基於一緻且高質量的數據進行決策。我們介紹瞭一套實用的數據治理成熟度模型，並闡述瞭如何通過設立跨職能的“增長實驗委員會”來培養自下而上的數據驅動文化。 1.3 敏捷與實驗文化：最小可行增長測試（MVGT） 摒棄耗時過長的項目周期，本章引入瞭“最小可行增長測試”（Minimum Viable Growth Test, MVGT）的概念。重點講解瞭如何設計高信噪比的A/B測試、多變量測試（MVT），以及如何在低風險環境中快速迭代關鍵增長假設。內容涉及增長實驗的優先級排序矩陣（如ICE或PIE模型）的實戰應用。 --- 第二部分：以數據為核心的客戶理解與洞察（Data-Centric Customer Intelligence） 增長的動力源於對目標客戶的深刻理解。本部分將焦點放在如何將海量數據轉化為可執行的客戶洞察。 2.1 客戶生命周期價值（CLV）的深度建模 超越基礎的LTV計算，本章引入瞭預測性CLV模型，結閤瞭客戶獲取成本（CAC）和生命周期內各階段的轉化概率。探討瞭如何利用馬爾可夫鏈等模型，預測客戶在不同觸點上流失或升級的概率，從而優化資源分配。 2.2 行為分群與動態細分（Dynamic Segmentation） 傳統的人口統計學細分已無法滿足個性化需求。本書重點介紹瞭基於實時行為數據（如瀏覽深度、交互頻率、內容偏好）的聚類分析（Clustering Analysis）應用。我們指導讀者如何構建動態細分，使營銷信息能隨著客戶行為的實時變化而自動調整。 2.3 歸因模型的演進：從首次/末次到多路徑貢獻 傳統營銷的歸因模型（如U型或末次點擊）已失靈。本章詳盡分析瞭基於數據驅動的歸因模型（Data-Driven Attribution, DDA），特彆是 Shapley Value 在分配不同接觸點價值上的優勢。重點在於如何為付費媒體、內容營銷和銷售接觸點提供公平且準確的ROI評估。 --- 第三部分：全渠道客戶旅程優化與觸點設計（Omnichannel Journey Optimization） 本部分將抽象的數據洞察轉化為客戶體驗的落地執行，聚焦於如何實現無縫、高效的全渠道旅程。 3.1 識彆與修復旅程中的摩擦點（Friction Points） 運用漏鬥分析（Funnel Analysis）和熱力圖/會話迴放工具，識彆客戶放棄的關鍵環節。本章提供瞭一套係統性的“旅程地圖審計流程”，重點關注跨設備、跨渠道（如從App到客服郵件）的信息一緻性和體驗流暢性。 3.2 個性化體驗的規模化實現：內容與推薦引擎 探討如何利用機器學習算法，在海量內容和産品中，為用戶提供“韆人韆麵”的體驗。重點講解瞭協同過濾（Collaborative Filtering）與基於內容的推薦的結閤應用，以及如何設計一個能自我學習和優化的推薦係統，確保推薦結果不僅點擊率高，更符閤客戶的長期價值。 3.3 增強型客戶互動：對話式商務與自動化 介紹現代企業如何利用自然語言處理（NLP）技術驅動的智能客服和聊天機器人，實現24/7的即時響應。內容包括如何設計機器人的“升級路徑”，確保復雜問題能平滑地轉接到人工服務，維持高滿意度。 --- 第四部分：技術棧的整閤與增長基礎設施建設（MarTech Stack Integration） 高效的增長離不開健壯的技術支撐。本部分指導讀者如何選擇、整閤和最大化其營銷技術棧（MarTech Stack）的價值。 4.1 構建現代化的客戶數據平颱（CDP） CDP是實現統一視圖的核心。本書深入剖析瞭CDP的關鍵功能，包括數據攝取、身份解析（Identity Resolution）和激活能力。重點討論如何確保CDP能與現有的CRM、郵件係統和廣告平颱實現雙嚮、實時的同步。 4.2 自動化營銷與工作流的精細編排 超越簡單的郵件群發，本章關注復雜營銷自動化流程的設計。探討如何基於客戶行為觸發多步、跨渠道的自動化旅程（如針對高價值潛在客戶的個性化視頻跟進）。內容涉及流程圖的繪製、觸發條件的設定與異常處理機製。 4.3 技術選型的實用指南：避免“工具堆砌”陷阱 提供瞭一套評估MarTech工具的標準框架，強調互操作性（Interoperability）和未來可擴展性而非單一功能的強大。指導讀者如何構建一個既能滿足當前需求，又具備技術演進彈性的技術藍圖。 --- 第五部分：增長的長期主義：可持續性與倫理（Sustainability and Long-Term Vision） 增長策略的最終考驗在於其可持續性。本部分著眼於如何在追求短期指標的同時，確保品牌健康和客戶信任。 5.1 增長的平衡計分卡：超越虛榮指標 強調平衡效率指標（如CAC、轉化率）與健康指標（如客戶滿意度NPS、品牌提及度、流失成本）。引入瞭“增長健康評分”（Growth Health Score）的概念，用於全麵衡量增長的質量。 5.2 隱私閤規與信任驅動的增長 隨著全球數據隱私法規的日益嚴格，本章詳細闡述瞭如何在閤規的前提下進行數據利用。內容包括零方數據（Zero-Party Data）的策略性采集，以及如何通過透明化的數據使用政策，將隱私保護轉化為提升客戶信任和忠誠度的機會。 5.3 組織結構的再設計：賦能全員增長（Tribe Model） 探討如何打破傳統的部門壁壘，將增長職能嵌入到産品、工程和運營的各個環節中。介紹“增長部落”（Growth Tribe）的組織模式，確保技術、數據和業務團隊能緊密協作，持續推動實驗和優化。 --- 目標讀者 本書適用於： 企業高層管理者（CEO/COO/CMO）： 需要理解如何係統性地將增長戰略嵌入企業DNA，並構建支持該戰略的技術與組織架構。 增長負責人（Head of Growth）： 尋求一套經過驗證的、從假設到落地執行的完整框架。 數字營銷與數據分析團隊： 渴望掌握前沿的數據驅動技術和歸因模型，將數據轉化為實際的業務成果。 産品經理： 緻力於將增長思維融入産品設計和迭代周期，構建內生的産品增長迴路。 《數字時代的企業增長策略：從數據驅動到客戶體驗重塑》不僅是一本理論著作，更是一份行動指南，它將帶領您的企業穿越數字迷霧，實現精細化、可持續的商業躍遷。

作者簡介

林呈昱

　　現職：逢甲大學國際經營與貿易學係副教授

　　學曆：英國愛丁堡大學行銷博士

　　經曆：
　　■ 全傢便利商店基礎／進階數據課程教師
　　■ 味丹與歐都納産學閤作案主持人
　　■ 彰化高商商經科實習教師

　　榮譽：
　　■ 2017 Best reviewer award of IJBE
　　■ 103學年度逢甲大學校級教學優良教師
　　■ Best paper award of AM 2009
　　■ 指導學生參加行銷競賽多次獲奬

　　專利：具加油棒功能之寶特瓶（新型第M441909號）

第一篇 何謂行銷研究
第1章 行銷研究介紹
第2章 找齣既有趣又有意義的研究題目
第3章 行銷資訊係統與次級資料
第4章 傳統行銷策略分析工具

第二篇 大數據資料的取得與分析
第5章 大數據資料特性與分析方法
第6章 大數據資料與顧客關係管理

第三篇 初級資料的取得
第7章 深入瞭解消費者想法：質化研究與資料的蒐集
第8章 新産品開發與概念測試
第9章 如何使用實驗設計法來幫助完成行銷研究案
第10章 行銷研究的問捲設計
第11章 抽樣、調查法與綫上問捲

第四篇 初級資料的分析與呈現
第12章 行銷研究的問捲編碼與分析
第13章 問捲資料常用的分析工具
第14章 行銷研究報告撰寫與報告

评分☆☆☆☆☆

說實話，每次看到“大數據”三個字，我都有點眼暈。感覺好像離我有點遠，又好像天天都在接觸。這本書的書名“行銷研究：大數據與傳統行銷工具的結閤”一下子就抓住瞭我的眼球，因為它聽起來非常接地氣。我覺得它不是那種高高在上的理論書，而是真的能解決我們在實際工作中的問題的。我特彆想知道，這本書會不會提供一些關於如何從海量數據中挖掘齣有價值信息的方法。畢竟，數據很多，但真正有用的信息卻很難找。如果它能教我如何用大數據來找到我的“金主”，找到那些真正需要我産品或服務的人，那該多好啊！還有，關於“傳統行銷工具的結閤”，這一點也很吸引我。我一直覺得，很多老方法還是很有用的，比如口碑營銷、內容營銷，這些都需要有人的溫度在裏麵。如果大數據能幫我把這些“有溫度”的營銷做得更“有智慧”，讓它更精準地觸達目標人群，那就太棒瞭。我希望能在這本書裏看到一些具體的例子，比如，一傢公司是如何利用大數據分析用戶評論，來改進他們的産品包裝的；或者，一傢企業是如何通過分析社交媒體的互動數據，來策劃一場成功的綫下推廣活動的。這些實際操作的經驗，對我來說纔是最寶貴的。

评分☆☆☆☆☆

初拿到這本書，最吸引我的是它所傳遞齣的“不落伍”的訊息。在這個瞬息萬變的商業世界裏，如果跟不上技術發展的步伐，很快就會被淘汰。特彆是“大數據”這個詞，近幾年簡直是無處不在，但也因為太泛濫，有時候反而讓人覺得有些虛無縹緲。這本書的重點在於“結閤”，這讓我覺得它不會隻是空談理論，而是真的會教我們如何將那些高大上的技術，落地到實際的行銷工作中。我特彆想知道，書中會如何闡述大數據如何幫助我們更深入地理解消費者？是那種可以通過分析用戶行為，預測他們的需求，甚至在他們自己意識到之前就滿足他們？而且，它提到的“傳統行銷工具”又是哪些？是電視廣告、報紙雜誌、還是直郵？如果是這些，那麼大數據如何賦能這些相對“老派”的工具，讓它們煥發第二春？我腦海中浮現的畫麵是，一份報紙廣告的投放，不再是簡單的地理位置和人群特徵，而是可以通過大數據分析，讓特定閱讀偏好的讀者收到包含他們感興趣內容的版本。這種精細化的運作，如果真的可行，那將是顛覆性的。這本書的價值，很可能就在於它能提供一條清晰的路徑，讓我們這些在行銷前綫摸爬滾打的人，能夠真正擁抱大數據，而不是被它嚇倒。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和書名就給我一種強烈的時代感和實用性！“大數據”這個詞本身就充滿瞭吸引力，而“傳統行銷工具的結閤”則讓我看到瞭它務實的價值。我一直覺得，雖然科技在進步，但很多傳統的行銷方法仍然有它的道理，關鍵在於如何將新舊結閤，發揮齣最大的效益。這本書的標題恰恰捕捉到瞭這一點。我期待這本書能提供一些紮實的理論基礎，讓我理解在大數據時代，那些經典的行銷策略是如何被重新詮釋和應用的。更重要的是，我希望它能給齣一些具體的案例分析，讓我看到理論是如何落地，如何通過結閤大數據分析，讓傳統的行銷活動變得更加精準、有效。比如，如何利用社交媒體數據來優化廣告投放，如何通過客戶購買行為分析來改進産品推薦策略，或者如何將數據洞察應用到內容行銷的創意構思中。如果書中能提供一些操作性的方法論，那對我來說就太有價值瞭。作為一個在行銷領域打拼多年的從業者，我深知理論與實踐之間的鴻溝，而這本書的定位似乎正是要填補這個鴻溝。我非常好奇它會如何解釋大數據如何為傳統行銷帶來“超能力”，又或者說，在擁抱大數據的同時，我們應該警惕哪些陷阱，保持哪些核心的行銷智慧。期待閱讀中！

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名《行銷研究：大數據與傳統行銷工具的結閤》就充滿瞭智慧和前瞻性。在這個信息爆炸的時代，我們常常麵臨著如何有效利用有限的資源，達成最佳的行銷效果的挑戰。而“大數據”和“傳統行銷工具的結閤”，恰恰點齣瞭解決這一問題的關鍵。我非常期待這本書能為我提供一個全新的視角，讓我看到大數據如何能夠革新傳統的行銷思維和實踐。例如，我很好奇書中會如何闡述大數據分析如何幫助我們更深入地理解消費者心理。是可以通過行為軌跡、消費習慣，甚至情感分析來預測消費者的購買意願和偏好？又或者，大數據能否幫助我們識彆齣那些對品牌忠誠度最高、轉化率最高的目標群體，從而實現更精準的投放？此外，我也非常期待書中關於“傳統行銷工具的結閤”的論述。我想瞭解，在擁抱大數據的同時，我們是否還能保留並優化那些經典的行銷手法，比如公關、事件行銷、或者體驗式行銷？如果能夠通過數據驅動，讓這些傳統的行銷活動變得更加可衡量、可優化，那將是巨大的進步。這本書的價值，或許就在於它能為我們提供一套整閤的行銷解決方案，讓我們能夠在新舊工具的融閤中，找到通往成功的最佳路徑。

评分☆☆☆☆☆

這本《行銷研究：大數據與傳統行銷工具的結閤》光聽名字就覺得非常“有料”。我一嚮對那些能夠融閤新舊、古今智慧的著作情有獨鍾。在這個大數據爆炸的時代，很多人可能隻看到瞭大數據帶來的“新”，卻忽略瞭傳統行銷方法中那些經過時間沉澱的精髓。這本書的齣現，恰恰填補瞭這一塊的空白。我迫切想知道，它會如何解讀大數據對於市場細分、目標客群鎖定、以及産品定位這些傳統行銷核心概念的影響。例如，大數據是否能幫助我們描繪齣比過去更立體、更精準的消費者畫像？是否能讓我們更早地發現市場的新趨勢，而不是事後諸葛亮？此外，我還特彆好奇它會如何分析如何利用大數據來優化傳統行銷渠道的效果。比如，對於一個電視廣告，大數據能否幫助我們預測哪個時段、哪個頻道的效果最好？對於一個展會活動，大數據又能否幫助我們更有效地識彆潛在客戶，並規劃最佳的互動方式？我相信，這本書如果能提供一些實用的數據分析工具的介紹，或者指導如何利用現有的數據平颱，將數據轉化為可執行的行銷策略，那就太棒瞭。期待它能成為我工作中的一本“聖經”，指引我如何在復雜多變的市場中，找到最佳的行銷齣路。