行銷研究的歷史已經超過了百年，但最近二十年，行銷資料科學的興起，對行銷研究造成巨大的衝擊。行銷研究與行銷資料科學彼此之間，產生些許的替代，甚至帶來了許多的互補。
本書的主題在談行銷研究與行銷資料科學的整合，但因為這項議題現在還正在發生與演變當中，同時也尚無一個完整的整合模式，國內也還未出現類似的書籍。因此本書希望能為此領域開一小扇窗，讓更多的行銷人有機會為此領域產生更多的貢獻。
透過本書，您將可以了解：
．何謂行銷研究？何謂行銷資料科學？何謂行銷科技？
．為何要整合行銷研究與行銷資料科學？
．何謂假設驅動研究與資料驅動研究？
．各種研究與資料科學分析的類型
．行銷研究程序與行銷資料科學程序
．各種研究設計，從觀察法、調查法、訪談法、焦點群體法、實驗設計法、次級資料法到大數據分析法
．衡量與抽樣的概念
．如何透過資料的蒐集與分析與實作來整合行銷研究與行銷資料科學？
＂本書將行銷研究與行銷資料科學背後的研究方法、研究設計、研究工具等，做了詳實的介紹，輔以行銷實例說明，並附上原始程式碼。對於有志透過研究方法或行銷研究來精進行銷管理專業的人士來說，這是一本不可多得的好書，我誠摯地推薦給大家。＂-- 林孟彥, 台灣科技大學企業管理系教授
具体描述
《数据驱动的商业洞察与增长策略：营销新范式》 前言 在瞬息万变的商业环境中，传统的营销模式正面临前所未有的挑战。消费者行为日益复杂、渠道日益分散，使得精准触达和有效转化成为企业生存与发展的关键。本书旨在为营销专业人士、数据分析师以及企业决策者提供一套系统性的方法论，用以驾驭海量数据，洞察市场脉搏，并构建面向未来的增长引擎。我们不探讨既有的理论框架，而是聚焦于如何将前沿的数据科学技术与精深的商业理解深度融合，开创一条以数据为核心驱动力的营销新路径。 第一部分：重塑营销思维：从经验到量化 本部分将带领读者跳出现有的营销思维定势，建立一套以数据验证为基础的决策体系。我们将深入剖析“直觉驱动”与“量化驱动”营销之间的根本差异，并探讨组织文化如何适应这种转变。 第一章：商业智能与营销战略的交汇点 现代商业的竞争不再是单纯的产品或价格竞争，而是信息获取与处理速度的竞争。本章重点探讨企业级数据仓库（EDW）如何为营销活动提供坚实的基础。我们将详细分析构建一个统一客户视图（Single Customer View, SCV）的必要性，包括数据整合的技术挑战与商业价值。此外，还将介绍如何将宏观经济数据、行业趋势报告与企业内部交易数据相结合，进行高维度的市场潜力评估。 第二章：量化营销效果的复杂性 传统上，衡量营销ROI（投资回报率）往往停留在简单的点击率或转化率。本书将引入更精细化的归因模型，超越“首次点击”或“最终点击”的局限。我们将探讨多点触控归因（Multi-Touch Attribution, MTA）模型的构建逻辑，包括基于概率的方法（如马尔可夫链）和基于效用的方法（如 Shapley 值）。更进一步，我们讨论如何量化“品牌资产”这一难以捉摸的概念，例如通过情绪分析和声量监测来构建品牌健康指数。 第二部分：数据科学在营销前沿的应用 本部分是全书的核心，聚焦于具体的数据科学技术如何在营销流程的各个环节发挥作用，实现从粗放式投放向超个性化交互的飞跃。 第三章：客户生命周期价值（CLV）的预测与优化 客户生命周期价值（CLV）是衡量客户长期贡献的核心指标。本书将超越传统的基于历史消费的计算方法，重点介绍如何运用机器学习模型（如Gamma-Gamma/Beta-Geometric模型或深度学习序列模型）来预测未来价值。我们将详细阐述如何利用预测出的CLV对新客户获取成本（CAC）进行动态优化，并为高价值客户设计专属的保留策略。 第四章：高级客户细分与动态聚类 静态的人口统计学细分早已无法满足现代营销需求。本章将介绍如何利用无监督学习算法（如K-Means、DBSCAN、或更先进的层次聚类）对客户进行行为、偏好和意图上的动态细分。我们将展示如何结合RFM（最近一次消费、消费频率、消费金额）模型与高维特征向量，构建能够实时响应客户行为变化的细分群体。重点内容包括如何通过特征工程，将非结构化数据（如客服记录、社交媒体评论）转化为可用于聚类的数值特征。 第五章：个性化推荐引擎的构建与迭代 个性化推荐是提升用户体验和销售转化效率的关键。本章将系统介绍推荐系统的主要架构，包括协同过滤（基于用户或基于物品）、基于内容的推荐，以及如何将这两种方法融合的混合推荐系统。对于对数据稀疏性问题，我们将探讨矩阵分解（如SVD）和深度学习模型（如Wide & Deep模型）的应用策略。此外，还会涉及推荐系统的离线评估指标（如准确率、召回率）与在线实验（A/B测试）的配合机制。 第六章：文本挖掘与自然语言处理在客户洞察中的应用 客户的反馈、评论、搜索查询蕴含着巨大的未被挖掘的信息宝藏。本章将深入探讨如何使用自然语言处理（NLP）技术从海量非结构化文本数据中提取关键洞察。内容涵盖： 情感分析（Sentiment Analysis）：从极性判断到细粒度情绪识别，以及如何将情感得分整合到客户画像中。 主题建模（Topic Modeling）：使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）或其他先进模型，自动发现用户讨论的核心痛点和产品偏好。 意图识别（Intent Recognition）：区分用户是处于信息收集阶段、对比阶段还是购买阶段，以便进行恰当的营销干预。 第三部分：营销活动自动化与效率优化 本部分关注如何将数据科学的洞察转化为可执行的、自动化的营销流程，实现规模化增长。 第七章：预测性活动触发与实时营销 “对的时间、对的地点、对的信息”是实时营销的最高境界。本章将讲解如何构建预测模型，以识别客户最有可能采取特定行动（如购买、流失、升级）的“最佳时机窗口”。我们将探讨事件驱动的营销自动化平台（MAP）如何集成这些预测分数，实现以下关键应用： 流失预警与干预：在客户显示出高流失倾向时，自动触发挽留邮件或优惠活动。 动态定价与优惠推送：根据客户的实时价格敏感度预测，推送个性化折扣。 下一最佳行动（NBA）推荐：基于当前情境，系统自动决定应向客户发送短信、邮件还是推送通知。 第八章：营销实验设计与因果推断 科学的营销活动必须经过严格的测试。本章将超越简单的A/B测试，介绍更复杂的实验设计方法，以解决现实世界中常见的挑战。我们将讨论如何使用分层抽样、配对设计来提高实验的敏感度。对于无法进行纯随机对照实验（RCT）的场景，我们将引入因果推断技术，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），以更严谨的方式评估营销干预的真实效果。 第九章：数据治理与营销伦理的平衡 随着数据使用的深入，数据质量与隐私保护成为企业不可回避的责任。本章探讨建立健壮的数据治理框架的重要性，确保营销数据从采集、存储到使用的全流程的准确性和合规性（如GDPR、CCPA等法规的应对）。我们还将深入讨论“数据伦理”问题，特别是如何在使用个性化推荐和预测模型时，避免算法偏见和用户隐私的过度侵犯，建立透明且负责任的营销实践。 结语：迈向自主学习的营销系统 本书的终极目标是构建一个能够自我优化、持续学习的营销智能系统。未来的营销不再依赖于周报或月度会议来调整策略，而是系统能够根据实时反馈数据，自动调整预算分配、优化渠道组合、迭代模型参数。我们将展望未来几年营销技术栈的发展趋势，并为企业如何布局下一代营销基础设施提供战略性指导。 本书面向所有渴望在数字化浪潮中占据领先地位的商业实践者，它提供的不是现成的答案，而是一套严谨的工具箱和一种以数据为信仰的商业哲学。
著者信息
作者簡介
羅凱揚
台灣科技大學管理學博士。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、中華未來學校教育學會理事。著有《行銷資料科學》、《STP行銷策略—Python商業應用實戰》、《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
台灣科技大學管理學院博士候選人。自由時報編政組主任兼報社發言人。著有《行銷資料科學》和《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
鍾皓軒
臺灣行銷研究有限公司創辦人。曾任金融業、中華電信、資策會、工研院智慧製程、外貿協會國際企業人才培訓中心行銷資料科學AI專案講師，並執行多項資料科學專案、就讀台科大工業與工程管理碩士班。著有《行銷資料科學》與《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
羅凱揚
台灣科技大學管理學博士。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、中華未來學校教育學會理事。著有《行銷資料科學》、《STP行銷策略—Python商業應用實戰》、《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
台灣科技大學管理學院博士候選人。自由時報編政組主任兼報社發言人。著有《行銷資料科學》和《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
鍾皓軒
臺灣行銷研究有限公司創辦人。曾任金融業、中華電信、資策會、工研院智慧製程、外貿協會國際企業人才培訓中心行銷資料科學AI專案講師，並執行多項資料科學專案、就讀台科大工業與工程管理碩士班。著有《行銷資料科學》與《STP行銷策略—Python商業應用實戰》。
图书目录
PART 1 ► 概論篇
Chapter 01 行銷研究與行銷資料科學的發展
Chapter 02 整合行銷研究與行銷資料科學
PART 2 ► 研究方法篇
Chapter 03 假設驅動研究與資料驅動研究
Chapter 04 研究的類型與資料科學分析的類型
Chapter 05 行銷研究程序與行銷資料科學程序
Chapter 06 研究設計
Chapter 07 衡量與抽樣
PART 3 ► 執行篇
Chapter 08 輸入—資料蒐集
Chapter 09 處理—資料分析
Chapter 10 輸出—數據分析與人工智慧
Chapter 01 行銷研究與行銷資料科學的發展
Chapter 02 整合行銷研究與行銷資料科學
PART 2 ► 研究方法篇
Chapter 03 假設驅動研究與資料驅動研究
Chapter 04 研究的類型與資料科學分析的類型
Chapter 05 行銷研究程序與行銷資料科學程序
Chapter 06 研究設計
Chapter 07 衡量與抽樣
PART 3 ► 執行篇
Chapter 08 輸入—資料蒐集
Chapter 09 處理—資料分析
Chapter 10 輸出—數據分析與人工智慧
图书试读
序
各行各業都有許多類似「行銷企劃」的職位，在一般概念中，這類職位理當是由唸過行銷管理的人來擔綱。有趣的是，目前許多行銷企劃者，並非行銷相關科系畢業，有些更是從未唸過行銷管理的專業科目，但他們似乎也能將行銷企劃做得不錯。長久下來，這現象的背後似乎代表著，想從事行銷企劃並不需要行銷專業（當然不是）；或行銷專業容易上手、很好培養、甚至看看就會（當然也不是)；抑或是很多人其實並沒真正瞭解「行銷企劃」的內涵，而只是憑著經驗直覺或過去的案例，在朦朧中摸索或依樣畫葫蘆。
我在台灣科大企管系講授【行銷管理】與【研究方法】二十餘年，這兩門課的內容，其實有很密切的相關，只是一般人不容易將兩者連在一起。研究方法是博碩士學生必備的科學化知識，也是一門發現問題、分析問題和解決問題的學科。在我教過的學生中，有不少行銷企劃做的很好的人。這些人有個共通的特點，那就是他們除了行銷管理的專業外，對行銷研究（或研究方法）也有很深的修為（現在甚至要加入資料科學的分析方法）。這些學生能充分結合這兩門學問的內涵，展現出對問題的敏銳度，與對資料的掌握度，而後善用研究方法的理論和工具，協助企業發現、分析與解決行銷相關的問題。
為了讓學生有更好的學習，在上述兩門課的講授中，我一直很注意教材的更新。我經常從頂級期刊的「From the editors」專欄，看到學術界在行銷理論或研究方法上，鍥而不捨地細膩精進。尤其是近年資料科學興起後，更深刻感受到研究主題與不同研究設計和資料分析工具的多元整合；也看到行銷理論發展，與業界實務間更緊密結合的趨勢（稱之為 phenomenon-based research）。直白來說，「行銷研究」就是研究方法在行銷領域的運用，它等同於作戰的偵查、敵情蒐集與分析，然後提供給管理者決策之用。這是國外許多大型顧問公司的競爭擅長，卻反倒是國內多數企業的罩門，而需要我們特別急起直追的領域。
本書將行銷研究與行銷資料科學背後的研究方法、研究設計、研究工具等，做了詳實的介紹，輔以行銷實例說明，並附上原始程式碼。對於有志透過研究方法或行銷研究來精進行銷管理專業的人士來說，這是一本不可多得的好書，我誠摯地推薦給大家。
各行各業都有許多類似「行銷企劃」的職位，在一般概念中，這類職位理當是由唸過行銷管理的人來擔綱。有趣的是，目前許多行銷企劃者，並非行銷相關科系畢業，有些更是從未唸過行銷管理的專業科目，但他們似乎也能將行銷企劃做得不錯。長久下來，這現象的背後似乎代表著，想從事行銷企劃並不需要行銷專業（當然不是）；或行銷專業容易上手、很好培養、甚至看看就會（當然也不是)；抑或是很多人其實並沒真正瞭解「行銷企劃」的內涵，而只是憑著經驗直覺或過去的案例，在朦朧中摸索或依樣畫葫蘆。
我在台灣科大企管系講授【行銷管理】與【研究方法】二十餘年，這兩門課的內容，其實有很密切的相關，只是一般人不容易將兩者連在一起。研究方法是博碩士學生必備的科學化知識，也是一門發現問題、分析問題和解決問題的學科。在我教過的學生中，有不少行銷企劃做的很好的人。這些人有個共通的特點，那就是他們除了行銷管理的專業外，對行銷研究（或研究方法）也有很深的修為（現在甚至要加入資料科學的分析方法）。這些學生能充分結合這兩門學問的內涵，展現出對問題的敏銳度，與對資料的掌握度，而後善用研究方法的理論和工具，協助企業發現、分析與解決行銷相關的問題。
為了讓學生有更好的學習，在上述兩門課的講授中，我一直很注意教材的更新。我經常從頂級期刊的「From the editors」專欄，看到學術界在行銷理論或研究方法上，鍥而不捨地細膩精進。尤其是近年資料科學興起後，更深刻感受到研究主題與不同研究設計和資料分析工具的多元整合；也看到行銷理論發展，與業界實務間更緊密結合的趨勢（稱之為 phenomenon-based research）。直白來說，「行銷研究」就是研究方法在行銷領域的運用，它等同於作戰的偵查、敵情蒐集與分析，然後提供給管理者決策之用。這是國外許多大型顧問公司的競爭擅長，卻反倒是國內多數企業的罩門，而需要我們特別急起直追的領域。
本書將行銷研究與行銷資料科學背後的研究方法、研究設計、研究工具等，做了詳實的介紹，輔以行銷實例說明，並附上原始程式碼。對於有志透過研究方法或行銷研究來精進行銷管理專業的人士來說，這是一本不可多得的好書，我誠摯地推薦給大家。
--林孟彥, 台灣科技大學企業管理系教授
用户评价
评分
這本書的封面設計，說實話，一開始是吸引我的最大亮點。那種俐落的線條配上沉穩的色調，給人一種「這絕對是乾貨，不是來賣夢的」的強烈預感。作為一個在數位行銷這行摸爬滾打了快十年，從傳統廣告 AE 轉戰到數據分析師的資深工作者，我對於市面上那些標榜「顛覆性思維」的行銷書籍已經免疫了。但光看書名，那種直截了當的「武器」二字，配上「整合行銷研究與資料科學」的技術結盟，就讓人精神一振。我期待看到的不僅僅是理論的堆疊，而是真正能落地、能讓我在下個季度簡報時拿出來當作尚方寶劍的實戰心法。尤其現在的市場，光有創意不行，沒有數據支撐的創意，簡直就是空中樓閣。我希望它能深入探討如何將複雜的統計模型，用最直觀的方式轉譯成行銷決策的行動指南，而不是讓行銷人看到迴歸分析就想逃跑。如果它能成功地搭建起市場洞察（Marketing Research）與巨量數據處理（Data Science）之間的橋樑，那它就真的值回票價了。
评分總體來說，這本書的價值在於它的「戰略高度」。它成功地將過去分散在行銷策略、統計學、以及程式語言三大領域的知識，整合在一個「數據驅動決策」的大傘下。對於台灣廣大的中小企業行銷團隊來說，這本書提供了一個非常清晰的藍圖：告訴你未來數據行銷的發展方向在哪裡，以及你現階段應該優先補足哪些能力的短板。雖然如前所述，它在某些細節處理上可能不如預期地「極致」，但對於一個想要從傳統「感覺型」行銷轉向「科學化」管理階層的人來說，這本書絕對是必備的參考書。它就像一張高解析度的戰略地圖，雖然沒有詳細標明每一條小巷的 GPS 座標，但它清楚地標示了主要幹道和關鍵的戰略制高點，讓你知道該往哪個方向前進，避免在數據的汪洋大海中迷失方向。這份方向感，在資訊爆炸的時代，本身就是無價之寶。
评分從排版和視覺呈現來看，這本書的編排設計非常符合台灣讀者的閱讀習慣，圖表的使用恰到好處，不會過度擁擠，留白適中，這對於閱讀厚重技術內容來說至關重要。然而，在內容的連貫性上，我個人感覺到了一些割裂。行銷研究的部分，邏輯性很強，幾乎是嚴謹的學術風格；但當它突然跳躍到資料科學的應用實例時，語氣和範例的跳躍感就很明顯。有時候，感覺像是兩本不同的書被硬生生地拼在了一起。例如，探討完問卷設計的信效度之後，下一章就直接切入如何建構深度學習模型來識別社群文本中的情緒傾向，中間的過渡稍嫌生硬。如果能加入更多「案例研究總結」的環節，將前述研究發現如何指導後續數據建模的脈絡梳理得更順暢，整本書的閱讀體驗會更趨近於一個完整的「專案生命週期」，而不是零散的知識點集合。
评分坦白講，讀完前幾章，我那種高度期待的心情有點像坐上了一輛豪華跑車，但發現它被限制在慢速車道上行駛。內容的廣度毋庸置疑，幾乎涵蓋了從 A/B 測試的基礎邏輯到機器學習在客戶終身價值（CLV）預測上的應用輪廓。然而，或許是因為這本書試圖服務的受眾範圍太廣——從剛畢業的企劃菜鳥到資深行銷主管——導致它在關鍵的「深度」部分顯得有些保守。舉例來說，當它提到如何優化轉換漏斗（Conversion Funnel）時，我期待看到的是針對台灣電商或特定 B2B 客戶群的在地化案例，或是針對特定數據清洗流程的程式碼範例（哪怕是偽代碼也好）。書中對這些前沿技術的描述，更像是教科書式的概述，而不是像一位經驗老到的講師，帶著你一步步拆解一個真實的、充滿泥濘的專案。這不是說它不好，而是它更像一本優秀的「入門總覽」，而非我所期盼的「最強武器」，缺乏那種能立刻上手、解決眼前難題的銳利感。
评分這本書最讓我感到驚豔的，是它對於「跨部門溝通」這一隱性技能的重視程度。我們都知道，行銷數據化最大的痛點，往往不在於模型複雜度，而在於行銷團隊和 IT/數據團隊之間的語言不通。行銷人員說「我要提升用戶黏著度」，工程師可能只會回「請定義你的指標」，雙方卡在定義的鴻溝裡。這本書似乎察覺到了這一點，並花了相當篇幅去討論如何建立一套雙方都能理解的指標體系。它沒有直接給出解決方案，而是提供了一種「翻譯的框架」。例如，它會細緻地說明，當你使用時間序列模型預測下季營收時，哪些輸入變數是行銷活動可以直接影響的，哪些是外部宏觀因素，以及如何將這些複雜的統計概念，轉化為業務部門可以理解的「風險與機會評估」。這種著重於人際、流程層面的探討，反而比單純的技術細節更具有實戰價值，讓我意識到，最強的武器，有時不是演算法本身，而是能否有效地將演算法的結果「賣」給決策者。
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