一本行銷人絕對不能沒有的職場實戰指南；一部持續升級的市場分析技術本！
在分析師的書架上贏得兵家必爭的首席地位，分析師一有疑問就會率先翻閱！
這不是典型的市場分析教科書，但它比任何一本教科書都重要！
它以淺顯易懂的文字，透過概念式的說明，
協助每一位市場分析師及行銷從業人員解決疑問，
它是專為這些人而寫，所以它非常實用。
何謂市場分析？就是行銷科學，
行銷科學的功用在於量化因果關係，
亦即衡量某一變數對其他變數的影響，也就是預測消費者行為。
請先記住一個觀念：
消費者行為可說是所有行銷活動的中心點、樞紐及核心。
如果「行銷」不著重於消費者行為（不管是理解、鼓勵、改變等），
最後得到的結果十之八九會偏離正軌。
透過市場分析可歸結出策略，除非了解前因後果，不然很難對症下藥。
例如，你可以透過市場分析得知哪個客群對價格很敏感、
哪個族群喜歡哪種行銷企劃（Marcom）、
哪項業務面臨競爭壓力、哪個類型的顧客不夠忠誠，諸如此類。
一旦掌握（不同消費者族群）所適用的解方，產品組合就能調整到最佳狀態。
作者以親身經驗告訴讀者，企業界市場分析所應注意的重點，
不在於技術方面的眉角，而是行銷的功能、目的，
以及這些功能和目的所代表的重要意義。
例１：賣鞋的資深同事為什麼明知奧客想占便宜卻還是免費奉上一雙新鞋？
真正的聰明人永遠懂得以顧客的需求至上。不能從財務的角度判斷「對錯」，
真正能延續商機的關鍵在於以顧客為中心的思維。
例２：自以為精心為社內CEO準備的簡報會議，卻在對方問了一個狀況外的問題後全面失控？！
想要獲致成功，務必全神貫注於重要的事務上，
尤其是那些位階高過你好幾個層級的上司認為重要的事。
例３：只要是從事行銷科學的人，一定都曾經歷過，那就是修改數據、編輯輸出檔案及調整結果，讓最後的成果（更）貼近直覺……
這是行銷科學的弱點，也是一種粉飾太平的行為！
修改數據的事實終究隱藏不住，擅自修改結果的行為也不可能永遠不被發現。
這種行徑會讓你從此以後，信用度蕩然無存。
本書鎖定的讀者群包括：
需清楚找出行銷目標的企業分析師
需知道哪些促銷活動效果最好的活動企畫經理
為提高效率而必須割捨部分客群的行銷人員
需設計及實施滿意度問卷調查的市調人員
需為產品和品牌設定最佳定價的價格分析師等等。
本書內容含蓋層面有三：
第一層面單純解釋概念，不牽涉任何數學，目標是要讓讀者完全理解。
第二層面進入技術階段，適時運用SAS等工具示範相關要素、說明解讀方式。
第三層面則會繼續深入探討技術，以滿足專業人員的知識需求。
一本涵蓋需求、市場區隔、選擇目標市場及計算分析結果等課題的行銷書。
完美結合理論與實務，並示範如何解決業界大規模行銷資料的相關問題。
採用簡單易懂的敘述風格，以及在真實工作情境中的實際運用。
從業人員在執行任何類型的行銷工作時，勢必遇過書中的舉例，極易產生共鳴。
具体描述
圖書簡介：深度洞察數位時代的商業決策——從數據到策略的實戰指南 核心主題： 本書旨在為企業決策者、市場營銷專業人士以及數據分析師，提供一套在當前複雜多變的數位商業環境中，如何將海量數據轉化為可執行、高效率市場策略的實用框架與工具。我們將聚焦於非消費行為市場分析的範疇，探討B2B（企業對企業）、公共部門、非營利組織以及特定垂直市場的決策模型、複雜的供應鏈協調，以及面向機構的影響力評估體系。 本書的核心理念是：宏觀經濟趨勢與微觀組織需求之間的動態平衡，才是驅動長期商業增長的關鍵。 --- 第一部分：宏觀環境的複雜性與戰略定位 在數位轉型的浪潮下，傳統的線性市場分析方法已難以應對跨界競爭與突發的黑天鵝事件。本部分將深入剖析影響非消費市場的宏觀變數，並建立一套動態的戰略評估體系。 第一章：全球化供應鏈的韌性與風險評估 主題聚焦： 探討地緣政治波動、貿易保護主義抬頭對B2B採購決策的結構性影響。 分析技術： 引入「供應鏈脆弱性指數」（SCVI）的構建方法，該指數綜合考慮了單一來源依賴度、物流中斷概率與替代供應商的轉換成本。我們將專門分析在工業製造、基礎設施建設等領域，企業如何利用前瞻性風險模擬來優化庫存策略，而非僅僅依據歷史需求預測。 實戰案例： 分析某大型製造商在關鍵原材料短缺時，如何通過跨國多點佈局和合約重構，成功維持生產連續性的案例研究。 第二章：機構採購決策的複雜路徑分析 主題聚焦： 區分B2B採購與消費者購買決策的根本差異，特別是涉及多級決策者（如採購部門、技術部門、財務部門和最終使用者）的權力結構與信息流動。 分析技術： 介紹加權參與者模型（Weighted Stakeholder Model, WSM）。本書將詳細闡述如何量化不同決策者（Initiator, Influencer, Decider, Purchaser, User）的影響力權重，並繪製出複雜的採購決策樹狀圖。這不同於單純的用戶畫像，而是關注組織內部的權力博弈與信息篩選機制。 實戰案例： 剖析政府部門信息系統升級的招標流程，展示如何識別關鍵技術決策者，並精準定位其對安全標準和長期維護成本的優先順序。 第三章：公共部門與非營利組織的價值衡量 主題聚焦： 探討社會影響力、公共利益和資源約束如何定義機構的“價值”和“滿意度”。這類組織的決策往往基於合規性、透明度和社會回報率（Social Return on Investment, SROI）。 分析技術： 詳細介紹SROI的計算方法，區分量化指標（如受益人數、成本節省）與質化指標（如社區凝聚力、政策改變幅度）。本書將提供一套績效衡量儀表板，專門用於評估社會服務項目或基礎設施投資的長期效益，而非短期銷售額。 --- 第二部分：數據演算在複雜組織市場中的應用 本部分將超越基礎的統計回歸，深入探討適用於高維度、低頻率交易（B2B、機構市場的特點）的進階數據分析技術。 第四章：時間序列與趨勢預測的結構化分解 主題聚焦： 針對基礎設施、能源、金融服務等長週期行業，傳統的季節性分解不足以捕捉結構性變遷。 分析技術： 介紹狀態空間模型（State-Space Models）和卡爾曼濾波（Kalman Filtering）在金融衍生品定價和大型項目投資回報預測中的應用。重點是如何從噪聲中分離出潛在的宏觀經濟衝擊（如利率政策變化）對長期合約價值的影響。 第五章：關係網路分析（SNA）在商業聯盟中的應用 主題聚焦： B2B交易本質上是長期合作關係的體現。如何通過分析企業間的股權聯繫、供應鏈交叉持股、高層互訪等數據，來預測合作的穩定性與擴展潛力。 分析技術： 詳解中心性指標（如PageRank、Betweenness Centrality）在商業網路中的意義。我們將展示如何使用網路拓撲結構來識別市場中的“隱形協調者”或潛在的“獨家分銷渠道”，從而指導聯盟策略。 第六章：無監督學習在市場區隔中的深化 主題聚焦： 在機構市場中，傳統的人口統計學區隔無效。本章專注於基於行為模式和採購歷史的深度區隔。 分析技術： 探討主題模型（Topic Modeling，如LDA）在分析數千份技術白皮書、招標書和合約文本中的關鍵詞頻率，從而自動生成“技術偏好群組”。同時，本書將指導讀者如何利用聚類分析（K-Means或DBSCAN）來劃分具有相似技術棧或相似風險承受能力的企業群體。 --- 第三部分：從洞察到實施的策略轉化 數據分析的價值最終體現在策略的有效執行上。本部分專注於如何將複雜的分析結果，轉譯為清晰、可量化的營銷與銷售行動方案。 第七章：基於影響力的銷售漏斗優化 主題聚焦： 傳統銷售漏斗在B2B中常因信息延遲和多人決策而失真。需要一種能追蹤多接觸點影響力的模型。 分析技術： 介紹歸因模型（Attribution Modeling）在機構銷售中的修正版，特別是引入了“知識傳遞事件”（如研討會參與、技術規範發布）作為關鍵的影響點。重點在於如何優化銷售資源分配，將精力投放在最可能影響最終決策者的接觸點上。 第八章：定價策略的動態協調與談判支持 主題聚焦： B2B定價極少是統一的，它依賴於合作歷史、採購量、定制化程度和服務等級協議（SLA）。 分析技術： 講解邊際貢獻分析（Marginal Contribution Analysis）和選擇實驗法（Choice Experiment）的變體，用於評估客戶對不同服務附加值（如更快的響應時間、擴展保修期）的敏感度。本書提供一套談判支持系統（Negotiation Support System, NSS）的架構，幫助銷售團隊在給定盈利目標下，快速確定可接受的價格區間和讓步空間。 第九章：建立持續學習與反饋的戰略迴路 主題聚焦： 確保分析框架能夠適應市場的持續變化。 實施指導： 討論如何建立“分析即服務”（Analytics-as-a-Service）的內部機制，確保市場、銷售和產品團隊能夠即時獲取最新的市場區隔變化和風險警報。內容涵蓋儀表板的設計原則、數據治理的基礎要求，以及如何通過A/B/C測試框架來驗證新的市場進入策略的有效性，從而在機構級別實現數據驅動的敏捷決策。 --- 總結： 本書提供的不僅是技術手冊，更是一份面向複雜系統決策的藍圖。它專為那些需要在海量、異構數據中尋找結構性規律，並將這些規律應用於高價值、低頻率交易的市場環境中的專業人士設計。透過本書，讀者將掌握一套超越消費者行為表層分析的、更深層次的、基於組織與宏觀環境交互作用的市場策略工具箱。
著者信息
作者簡介
麥可．格里斯比（Mike Grigsby）
從事市場分析將近三十餘年，他曾任職Dell、HP、Sprint、Gap等企業，負責資料分析工作，目前在Targetbase擔任顧問。行銷科學是他就讀博士班時的研究領域，過去他也曾在德州大學達拉斯分校（UTD）、德拉瓦大學（UD）、聖愛德華大學（St Edwards）等校教授市場分析課程。他在學術刊物及專業期刊上皆曾撰文發表，也曾在DMA、NCDM等單位舉辦的會議活動主持相關研討會。《市場分析學》（Marketing Analytics）是他的第一本著作，內容親民易懂，第二本書則是《進階零售分析》（Advanced Retail Analytics，暫譯）。如有興趣，可關注他的LinkedIn和Twitter。
譯者簡介
張簡守展
高雄人，兼職書籍譯者。譯有：《紅色通緝令：一個俄羅斯外資大亨如何反擊普丁的國家級黑幫？》、《複雜問題的策略思考&分析》、《CEO基因》等書，合譯有《料理的科學》。
麥可．格里斯比（Mike Grigsby）
從事市場分析將近三十餘年，他曾任職Dell、HP、Sprint、Gap等企業，負責資料分析工作，目前在Targetbase擔任顧問。行銷科學是他就讀博士班時的研究領域，過去他也曾在德州大學達拉斯分校（UTD）、德拉瓦大學（UD）、聖愛德華大學（St Edwards）等校教授市場分析課程。他在學術刊物及專業期刊上皆曾撰文發表，也曾在DMA、NCDM等單位舉辦的會議活動主持相關研討會。《市場分析學》（Marketing Analytics）是他的第一本著作，內容親民易懂，第二本書則是《進階零售分析》（Advanced Retail Analytics，暫譯）。如有興趣，可關注他的LinkedIn和Twitter。
譯者簡介
張簡守展
高雄人，兼職書籍譯者。譯有：《紅色通緝令：一個俄羅斯外資大亨如何反擊普丁的國家級黑幫？》、《複雜問題的策略思考&分析》、《CEO基因》等書，合譯有《料理的科學》。
图书目录
好評推薦
初版推薦序 解決行銷與商業問題的全新思維
二版推薦序 成功行銷分析師的經驗精髓
前言
市場分析簡介
本書的目標讀者是誰？
什麼是行銷科學？
為什麼行銷科學如此重要？
哪些工作的哪些人員需要行銷科學？
為什麼我自認有資格出書談行銷科學？
本書秉持的方法及理念為何？
第一篇 概述：行銷科學有哪些功用？
01 統計學概略回顧
集中趨勢量數
離散量數
常態分佈
信賴區間
變數關係：共變異數與相關係數
機率與抽樣分布
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
02 消費者行為與行銷策略原則
引言
消費者行為是行銷策略基礎
消費者行為概述
行銷策略概述
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
03 什麼是洞見？
引言
高階主管通常不會採用洞見
這算是洞見嗎？
怎樣才稱得上是洞見？
洞見需能化為行動
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第二篇 依變數分析技術
04 刺激需求的因素？
引言
依附方程式類型與相互關係類型統計法
確定型方程式與機率方程式
職場實例
──概念說明
──補充說明
──分析結果與職場實例應用
製作彈性模型
技術補充說明
重點聚焦：市場區隔和彈性模型有助於零售／醫療診所體系創造最大營收（現場測試結果）
──摘要
──問題癥結與背景介紹
──資料集描述
──第一步：市場區隔
──第二步：建構彈性模型
──最後：比較實驗組與控制組
──討論
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
05 誰最可能購買？
引言
概念說明
職場實例
──數據整理與模型建構
提升圖
模型運用：共線性概述
變數診斷
重點聚焦：將邏輯迴歸應用於購物籃分析
──摘要
──什麼是購物籃？
──邏輯迴歸
──如何推估／預測購物籃
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
06 消費者最有可能在何時買單？
引言
存活分析觀念概述
職場實例
──存活分析補充說明
──模型輸出與解讀
──結論
重點聚焦：終身價值：預測性分析為何優於描述性分析
──摘要
──描述性分析
──預測性分析
──範例說明
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
07 追蹤資料迴歸分析：如何使用橫斷面的時間序列資料
引言
什麼是追蹤資料迴歸分析？
追蹤資料迴歸分析的細節補充
職場實例
──行銷媒介（DM、電子郵件、簡訊）的相關洞見
──期間（季度）的相關洞見
──橫斷面（地區）的相關洞見
──結論
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
08 以方程式系統建立依變數類型的模型
引言
什麼是聯立方程式？
為何需要聯立方程式？
估計值的理想屬性
職場實例
──結論
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第三篇 相互關係類型統計法
09 我的（消費者）市場概況如何？
引言
市場區隔簡介
「市場區隔」和「區隔市場」各是什麼？
為何需要區隔市場？市場區隔的策略運用
策略行銷四P
市場區隔策略化為實際行動的條件
需要先判斷嗎？
流程概念說明
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
10 市場區隔
概述
市場區隔的成功指標
一般分析方法
職場實例
──分析
──各區隔市場觀察結果及細節說明
──K平均演算法與潛在類別分析之比較
重點聚焦：為何不能自滿於RFM？
──摘要
──什麼是RFM？
──什麼是行為區隔？
──行為區隔能提供哪些RFM模型所欠缺的優勢？
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第四篇 攸關日常行銷的其他重要主題
11 統計檢定
所有人都喜歡檢驗分析結果
樣本規模方程式：使用提升度統計量
A/B測試與全因子實驗的差異
職場實例
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
12 結合大數據並採取大數據分析
引言
什麼是大數據？
大數據很重要嗎？
大數據對分析和策略具有什麼意義？
大數據的未來
安然克服大數據恐慌
大數據分析
大數據：新奇的演算法
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第五篇 結論
13 最終章
我想傳遞什麼訊息？
本書還想帶給你哪些啟發？
名詞解釋
參考書目與延伸閱讀
索引
初版推薦序 解決行銷與商業問題的全新思維
二版推薦序 成功行銷分析師的經驗精髓
前言
市場分析簡介
本書的目標讀者是誰？
什麼是行銷科學？
為什麼行銷科學如此重要？
哪些工作的哪些人員需要行銷科學？
為什麼我自認有資格出書談行銷科學？
本書秉持的方法及理念為何？
第一篇 概述：行銷科學有哪些功用？
01 統計學概略回顧
集中趨勢量數
離散量數
常態分佈
信賴區間
變數關係：共變異數與相關係數
機率與抽樣分布
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
02 消費者行為與行銷策略原則
引言
消費者行為是行銷策略基礎
消費者行為概述
行銷策略概述
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
03 什麼是洞見？
引言
高階主管通常不會採用洞見
這算是洞見嗎？
怎樣才稱得上是洞見？
洞見需能化為行動
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第二篇 依變數分析技術
04 刺激需求的因素？
引言
依附方程式類型與相互關係類型統計法
確定型方程式與機率方程式
職場實例
──概念說明
──補充說明
──分析結果與職場實例應用
製作彈性模型
技術補充說明
重點聚焦：市場區隔和彈性模型有助於零售／醫療診所體系創造最大營收（現場測試結果）
──摘要
──問題癥結與背景介紹
──資料集描述
──第一步：市場區隔
──第二步：建構彈性模型
──最後：比較實驗組與控制組
──討論
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
05 誰最可能購買？
引言
概念說明
職場實例
──數據整理與模型建構
提升圖
模型運用：共線性概述
變數診斷
重點聚焦：將邏輯迴歸應用於購物籃分析
──摘要
──什麼是購物籃？
──邏輯迴歸
──如何推估／預測購物籃
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
06 消費者最有可能在何時買單？
引言
存活分析觀念概述
職場實例
──存活分析補充說明
──模型輸出與解讀
──結論
重點聚焦：終身價值：預測性分析為何優於描述性分析
──摘要
──描述性分析
──預測性分析
──範例說明
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
07 追蹤資料迴歸分析：如何使用橫斷面的時間序列資料
引言
什麼是追蹤資料迴歸分析？
追蹤資料迴歸分析的細節補充
職場實例
──行銷媒介（DM、電子郵件、簡訊）的相關洞見
──期間（季度）的相關洞見
──橫斷面（地區）的相關洞見
──結論
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
08 以方程式系統建立依變數類型的模型
引言
什麼是聯立方程式？
為何需要聯立方程式？
估計值的理想屬性
職場實例
──結論
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第三篇 相互關係類型統計法
09 我的（消費者）市場概況如何？
引言
市場區隔簡介
「市場區隔」和「區隔市場」各是什麼？
為何需要區隔市場？市場區隔的策略運用
策略行銷四P
市場區隔策略化為實際行動的條件
需要先判斷嗎？
流程概念說明
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
10 市場區隔
概述
市場區隔的成功指標
一般分析方法
職場實例
──分析
──各區隔市場觀察結果及細節說明
──K平均演算法與潛在類別分析之比較
重點聚焦：為何不能自滿於RFM？
──摘要
──什麼是RFM？
──什麼是行為區隔？
──行為區隔能提供哪些RFM模型所欠缺的優勢？
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第四篇 攸關日常行銷的其他重要主題
11 統計檢定
所有人都喜歡檢驗分析結果
樣本規模方程式：使用提升度統計量
A/B測試與全因子實驗的差異
職場實例
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
12 結合大數據並採取大數據分析
引言
什麼是大數據？
大數據很重要嗎？
大數據對分析和策略具有什麼意義？
大數據的未來
安然克服大數據恐慌
大數據分析
大數據：新奇的演算法
檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件
第五篇 結論
13 最終章
我想傳遞什麼訊息？
本書還想帶給你哪些啟發？
名詞解釋
參考書目與延伸閱讀
索引
图书试读
二版序
麥可．格里斯比完成了不可能的任務：撰寫一本兼顧技術層面，同時顯然也能運用到真實商業案例的行銷分析指南，而且全書讀來輕鬆愉悅（甚至讓人會心一笑！）。
第一版《消費者行為市場分析技術》提供了簡單易懂的分析指南，滿足了新手奠定基礎以利身體力行的需求，因此不管在學界或業界都廣受好評。市面上充斥著大塊頭的統計書籍，內容充滿各種令人卻步的專業術語，比較適合學術研究而非行銷實務。相較之下，第二版《消費者行為市場分析技術》保留了親切詼諧的文字風格，在分析師的書架上贏得兵家必爭的首席地位，分析師一有疑問就會率先翻閱。麥可加碼新增了追蹤資料迴歸分析（panel regression）和大數據分析的相關內容，以深入淺出的全新章節，為讀者描繪這些分析法（及其他提到的分析技術）的粗略概況與脈絡，進而回答一道基本（但時常難以理解）的問題：什麼是洞見？
本書的邏輯縝密，從基礎原則循序漸進地介紹到職場上預測模型所需的技能（應變數類型的應用法）和市場區隔（相互關係類型的解決方案），最後以業界重要主題的處理方法作結，包括消費者行為的重要地位、檢定和推斷的邏輯，以及逐漸熱門的大數據分析。簡而言之，此版本總結了成功行銷分析師對各種分析法的想法精髓，學生和行銷人員都不容錯過。
就本書對主題的探討方式而言，有幾個特點相當令人激賞。首先，作者對核心主題的描述能提供豐富資訊，同時又切合實際。談到各種方法時，作者總是清楚說明方法的使用時機和原因，並以務實且淺顯易懂的言語闡述關鍵診斷和檢定數據。此外，每個主題都會由主角Scott現身說法，呈現他在職場上如何面對及解決益發複雜的商務問題，以例證強化說明（對話式的敘述風格令人耳目一新，讓整本書更加平易近人，趣味橫生）。不僅如此，「重點聚焦」更進一步介紹分析方法，麥可會提供實務案例，示範如何實際運用分析技術，回答他在職涯中遇過的各種商務問題。最後，本書的目的之一，是要鼓勵讀者在實際從事分析工作時，採取以消費者為中心的觀點。麥可激勵讀者改採消費者的思維，據此量身訂做分析選項，全心探討消費者的決策過程和原因，以及身為行銷人員的我們可以如何影響他們的決定。
我很榮幸可以邀到麥可參加我們Brierley & Partners的消費者洞見實務活動。我可以證實，麥可在本書所提供的見解，與他的實際作為言行一致，而且他不僅很有耐心地指導分析師學員，對我們的大客戶來說，他也是值得信任的優秀顧問。
隨著行銷分析領域持續快速發展，有抱負的從業人員和資深分析師勢必得竭盡所能，確認解決方案是否根基於本書所倡導的各種技術，並以消費者為核心。在現今的行銷產業中，新的接觸點和資訊來源無疑會持續湧現、爭奇鬥艷，分析師有必要保持清醒，用麥可懇切的忠告自我提醒：「一般而言，新資料來源不需搭配新的分析技術。」分析師需要做的，是接受以行動為導向的方法，善用分析技巧有意義地影響消費者決策，而這正是第二版《消費者行為市場分析技術》中再清晰不過且不斷實踐的理念。
行銷解決方案公司Brierley & Partners分析長唐．史密斯（Don Smith）
麥可．格里斯比完成了不可能的任務：撰寫一本兼顧技術層面，同時顯然也能運用到真實商業案例的行銷分析指南，而且全書讀來輕鬆愉悅（甚至讓人會心一笑！）。
第一版《消費者行為市場分析技術》提供了簡單易懂的分析指南，滿足了新手奠定基礎以利身體力行的需求，因此不管在學界或業界都廣受好評。市面上充斥著大塊頭的統計書籍，內容充滿各種令人卻步的專業術語，比較適合學術研究而非行銷實務。相較之下，第二版《消費者行為市場分析技術》保留了親切詼諧的文字風格，在分析師的書架上贏得兵家必爭的首席地位，分析師一有疑問就會率先翻閱。麥可加碼新增了追蹤資料迴歸分析（panel regression）和大數據分析的相關內容，以深入淺出的全新章節，為讀者描繪這些分析法（及其他提到的分析技術）的粗略概況與脈絡，進而回答一道基本（但時常難以理解）的問題：什麼是洞見？
本書的邏輯縝密，從基礎原則循序漸進地介紹到職場上預測模型所需的技能（應變數類型的應用法）和市場區隔（相互關係類型的解決方案），最後以業界重要主題的處理方法作結，包括消費者行為的重要地位、檢定和推斷的邏輯，以及逐漸熱門的大數據分析。簡而言之，此版本總結了成功行銷分析師對各種分析法的想法精髓，學生和行銷人員都不容錯過。
就本書對主題的探討方式而言，有幾個特點相當令人激賞。首先，作者對核心主題的描述能提供豐富資訊，同時又切合實際。談到各種方法時，作者總是清楚說明方法的使用時機和原因，並以務實且淺顯易懂的言語闡述關鍵診斷和檢定數據。此外，每個主題都會由主角Scott現身說法，呈現他在職場上如何面對及解決益發複雜的商務問題，以例證強化說明（對話式的敘述風格令人耳目一新，讓整本書更加平易近人，趣味橫生）。不僅如此，「重點聚焦」更進一步介紹分析方法，麥可會提供實務案例，示範如何實際運用分析技術，回答他在職涯中遇過的各種商務問題。最後，本書的目的之一，是要鼓勵讀者在實際從事分析工作時，採取以消費者為中心的觀點。麥可激勵讀者改採消費者的思維，據此量身訂做分析選項，全心探討消費者的決策過程和原因，以及身為行銷人員的我們可以如何影響他們的決定。
我很榮幸可以邀到麥可參加我們Brierley & Partners的消費者洞見實務活動。我可以證實，麥可在本書所提供的見解，與他的實際作為言行一致，而且他不僅很有耐心地指導分析師學員，對我們的大客戶來說，他也是值得信任的優秀顧問。
隨著行銷分析領域持續快速發展，有抱負的從業人員和資深分析師勢必得竭盡所能，確認解決方案是否根基於本書所倡導的各種技術，並以消費者為核心。在現今的行銷產業中，新的接觸點和資訊來源無疑會持續湧現、爭奇鬥艷，分析師有必要保持清醒，用麥可懇切的忠告自我提醒：「一般而言，新資料來源不需搭配新的分析技術。」分析師需要做的，是接受以行動為導向的方法，善用分析技巧有意義地影響消費者決策，而這正是第二版《消費者行為市場分析技術》中再清晰不過且不斷實踐的理念。
行銷解決方案公司Brierley & Partners分析長唐．史密斯（Don Smith）
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这本书的封面设计给我的第一印象是严谨且充满现代感的，那种深蓝色调搭配清晰的白色字体，立刻让人觉得这不是一本泛泛而谈的营销理论书，而是真正深入到数据层面去剖析消费者行为的硬核读物。我尤其欣赏它在结构上的安排，从宏观的市场环境变化，到微观的个体决策机制，再到最后的数据采集与分析技术的具体落地，层层递进，逻辑脉络极为清晰。阅读过程中，我发现作者并未满足于仅仅罗列概念，而是花了大量的篇幅去探讨“为什么”——为什么当前的消费者会做出这样的选择？背后的驱动力究竟是什么？这种探究本质的态度，使得这本书的理论框架非常扎实。对于我这样一个在市场一线摸爬滚打多年的从业者来说，最宝贵的是它提供了一种看待问题的全新视角，不再是依赖直觉和经验的拍脑袋决策，而是能够基于量化的证据去指导策略的制定。书中对不同细分市场中消费者行为差异性的分析尤其深刻，它成功地避免了“一刀切”的论断，而是强调了情境依赖性和个性化需求的重要性。这种对细节的把控，足见作者在研究上的功力，也让这本书的实用价值远超一般教科书的范畴，更像是一本能够随时翻阅并指导实践的工具手册。
评分这本书的行文风格可以说是非常“内敛而有力”，没有过多花哨的辞藻或夸张的论调，一切都建立在扎实的研究基础之上。我注意到，作者在阐述复杂模型和算法时，并没有直接堆砌晦涩的数学公式，而是巧妙地运用了大量的案例和流程图进行可视化解读，这一点对于非统计学背景的读者来说，简直是福音。举例来说，在讲解如何构建预测模型以识别潜在流失用户时，作者详细拆解了每一步变量选择和权重分配的商业逻辑，这比单纯看一篇学术论文要直观得多。其中关于“情绪驱动型购买”的章节给我留下了深刻印象，它挑战了传统经济学中“理性人”的假设，转而探讨了潜意识和非理性因素如何被数据捕捉和量化，这部分内容极大地拓宽了我对“理性决策”边界的理解。整本书读下来，感觉就像是跟随一位经验极其丰富的技术专家在进行一对一的深度辅导，他不仅告诉你“要做什么”，更会循循善诱地告诉你“为什么这么做是最优解”，并且给出清晰的实践路径，让人读后不仅是“懂了”，更是“想马上试一试”。
评分从内容深度上来看，这本书展现出了一种难得的老派学者的严谨和新锐专家的前瞻性相结合的特质。它并没有停留在对现有成熟技术的简单介绍，而是对未来几年市场分析可能面临的挑战和演进方向进行了前瞻性的布局。例如，书中对“隐私合规性日益收紧背景下，如何利用合成数据进行模型训练”的讨论，就显得异常及时和必要。我个人认为，对于身处快速迭代的数字营销领域的人士而言，这种对“未来趋势”的预判能力，才是衡量一本专业书籍价值的关键指标。书中对数据伦理和商业责任的探讨也十分到位，它提醒我们技术是把双刃剑，在追求效率最大化的同时，必须坚守用户信任的底线。这种对社会责任的关注，使得这本书的格局一下子就拔高了，不再局限于技术本身，而是上升到了商业文明的高度。这种平衡感，使得我完全信赖作者的判断力，并愿意将书中的方法论作为我部门未来一年数据战略的参考基准。
评分这本书在技术应用层面的细节描述上，达到了近乎“手册级”的详尽程度，但奇怪的是，它读起来却丝毫不感到枯燥或堆砌。这种平衡的艺术，很大程度上归功于作者对“故事化叙事”的娴熟运用。与其说它是一本教材，不如说它是一系列高难度数据分析项目的实录。我特别欣赏作者在介绍如何进行A/B测试设计时，对“控制变量”和“统计功效”的细致讲解，这些往往是初级分析师最容易忽略但对结果影响最大的环节。书中通过一个虚构的电商平台促销活动为例，手把手地演示了如何从设定零假设到最终得出具有商业意义的结论，每一个步骤都有详尽的解释和数据校验过程。这种沉浸式的学习体验，极大地降低了学习门槛，让复杂的方法论变得触手可及。这种注重“可操作性”而非单纯“理论探讨”的写作风格，使得这本书对于刚接触市场数据分析，或是希望将现有团队分析水平提升一个档次的管理者来说，具有极高的转化价值。
评分总的来说，这本书给我的整体感受是“深邃而实用，平衡而前沿”。我尤其欣赏它对“跨界整合能力”的强调。作者明白，在今天的市场中，最成功的解决方案往往不是单一技术的胜利，而是营销洞察、技术工具和商业策略三者无缝对接的结果。书中对不同数据源（如社交媒体情绪、交易记录、网站行为流）如何被整合进统一的消费者画像模型进行了深入的探讨，这解决了我在实际工作中长期面临的“数据孤岛”问题。它提供了一套系统性的思维框架，指导读者如何从碎片化的信息中提炼出连贯的、可执行的商业智能。这种系统性思维的培养，远比掌握一两个具体的软件操作技巧更有价值。读完后，我感觉自己不再是那个被数据追着跑的执行者，而是能够驾驭数据、预见市场走向的战略制定者。这本书绝非轻松的读物，但它所提供的知识回报率，绝对是物超所值的，它真正做到了将复杂的“数据演算”转化为清晰的“营销解决方案”。
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