人工智慧最強的功能是「從大量資料中創造規律性」並進行突破性的效率改善；人工智慧用在行銷上即稱為「AI Marketing」；意即用人工智慧來協助行銷人員，能夠即時改善行銷效率的系統性知識。
AI和AI Marketing是快速發展的科學。作為一個行銷人員或企劃人員，要如何理解並運用AI作為行銷工具呢？
一定有人告訴你：「AI有那麼多東西要學」
本書將產品銷售週期分為六個階段，再針對不同階段的需要來設計出適當的AI工具，讓行銷人員可輕易上手，達成業績目標。
自2017年以後，AI技術已大量用在社會科學方面，不論在心理學、財務投資、行銷學都已大量使用AI Marketing的工具；以行銷學來說，從行銷初期的趨勢分析、客戶鎖定，到後期的客戶忠誠度培養都可大量使用到AI工具。
本書的重點：行銷人員如何使用AI Marketing工具來強化行銷。
具体描述
好的，这里为您提供一个图书简介，该书聚焦于企业数字化转型中的数据驱动决策与客户体验优化，完全不涉及“行銷人員的AI百寶盒”这一主题。 --- 图书名称：《增长的密码：数据驱动决策与全景式客户体验重塑》 字数：约1500字 第一章：时代背景与战略基石——从“经验驱动”到“数据驱动”的范式转移 在当今瞬息万变的商业环境中，传统依赖直觉和过往经验的决策模式正面临前所未有的挑战。市场波动性加剧、消费者行为模式的碎片化以及竞争壁垒的迅速瓦解，要求企业必须构建一套系统化的、以数据为核心的决策框架。本书开篇即深入剖析了这一时代背景，阐明了数据驱动型组织（Data-Driven Organization, DDO）的战略重要性，并将其视为企业实现可持续增长的必要基石。 本章首先界定了“数据驱动决策”的真正内涵，强调它不仅仅是技术工具的堆砌，更是一种组织文化、思维模式和流程的彻底变革。我们探讨了“数据孤岛”现象对企业运营效率的扼杀，并提出了打破壁垒、构建统一数据视图（Single Source of Truth, SSOT）的必要性。 随后，我们将重点解析构建数据驱动战略的三个核心支柱： 1. 数据治理与质量： 强调“垃圾进，垃圾出”的原则。详细介绍了建立有效数据治理体系的关键要素，包括元数据管理、数据血缘追踪、隐私合规（如GDPR、CCPA等）框架的搭建，以及如何量化数据质量对业务成果的影响。 2. 数据架构现代化： 探讨了从传统数据仓库向现代数据湖、数据中台乃至数据网格（Data Mesh）的演进路径。我们深入分析了云计算、流处理技术在实时决策支持中的应用潜力，并为不同规模的企业提供了可落地的架构选型建议。 3. 数据素养与赋能： 阐述了如何将数据分析能力内化到业务一线。这包括建立跨职能的数据大使计划、设计易于理解的商业智能（BI）仪表板，以及培养员工从“报告消费者”向“数据洞察创造者”转变的能力。 第二章：洞察引擎的构建——从原始数据到可行动智能 成功的增长策略建立在准确且及时的洞察之上。本章聚焦于如何将海量、异构的原始数据转化为驱动业务增长的洞察引擎。 我们首先梳理了现代数据分析的工具栈，但重点不在于罗列软件名称，而在于理解不同分析方法论的应用场景： 描述性分析 (What Happened)： 如何构建高效的KPI监控体系，确保关键业务指标的实时、准确展现。 诊断性分析 (Why It Happened)： 深入探讨归因模型、A/B测试设计与多变量分析，以识别业务波动背后的根本原因。 预测性分析 (What Will Happen)： 介绍时间序列分析、回归模型在需求预测、库存优化和现金流预估中的实际应用案例。 本章的精髓在于“从洞察到行动”的转化路径。我们提出了“洞察落地四步法”：识别高价值问题 > 建立可衡量指标 > 产生明确的假设 > 验证与固化流程。通过大量企业级案例研究，展示了如何将复杂的统计模型结果，转化为业务人员能够理解和执行的清晰指令（例如，针对特定客户群体的动态定价策略或个性化推荐算法的阈值调整）。 第三章：全景式客户旅程的重塑——以数据为中心的体验设计 在数据驱动的时代，客户体验（CX）已成为企业最核心的竞争壁垒。本书第三部分将重点讲解如何利用数据构建全景式（360度）的客户视图，并以此为基础重塑客户旅程的每一个触点。 1. 构建统一客户画像（Golden Record）： 详细讨论了客户数据平台（CDP）在整合来自交易系统、网站行为、社交媒体、客服记录等多个维度数据中的关键作用。阐述了数据去重、匹配和标签化的最佳实践，确保每个决策都能基于客户的真实、完整状态。 2. 旅程地图的数字化升级： 传统的旅程地图是静态的，而数据驱动的旅程地图是动态且可预测的。本章教授如何利用事件流数据识别客户在旅程中的“痛点时刻”（Pain Points）和“惊喜时刻”（Moments of Truth），并量化这些时刻对后续转化率和忠诚度的影响。 3. 个性化与实时交互的实现： 重点解析了微观细分（Micro-segmentation）的原理及其在营销自动化、产品推荐和客户服务中的应用。探讨了“实时决策引擎”（Real-Time Decisioning Engine）如何根据客户的即时行为，在毫秒级内调整界面布局、内容推送或服务优先级，从而将客户满意度和终身价值（LTV）最大化。 第四章：数据驱动的运营优化与增长闭环 增长并非线性过程，而是一个持续迭代、自我优化的循环。本章将数据分析能力延伸至企业内部的运营效率和产品迭代层面。 1. 优化内部流程的数据化： 探讨如何利用流程挖掘（Process Mining）技术分析企业内部的ERP、CRM和供应链数据，以识别瓶颈、冗余步骤和非增值活动。通过量化流程效率的提升，直接关联数据投入与成本节约。 2. 产品迭代与增长实验（Growth Experimentation）： 强调产品管理应由“拍脑袋”转向“最小可行实验”（MVE）。详细介绍了稳健的实验设计原则，包括明确零假设与备择假设、确保统计显著性、避免常见的实验偏误（如新颖性效应）。重点阐述了增长黑客（Growth Hacking）方法论中，如何利用数据快速测试并规模化有效的用户获取、激活和留存策略。 3. 衡量长期价值：LTV与获客成本（CAC）的精准核算： 深入剖析了传统CAC核算方法的局限性，并提出了基于生命周期价值（LTV）驱动的获客预算分配模型。讲解了如何通过更精细的数据分析，实现对不同获客渠道的真实盈利贡献的评估，从而确保增长的健康性和持续性。 结语：构建面向未来的适应性组织 本书最后总结，数据驱动的本质是构建一个高度适应性的组织结构。它要求领导者不仅要投资于技术，更要培养一种拥抱不确定性、鼓励快速失败和持续学习的企业文化。掌握《增长的密码》所揭示的方法论，企业将能从信息的洪流中提炼出清晰的增长路径，最终实现从规模扩张到价值深耕的战略飞跃。 --- 目标读者： 企业中高层管理者、市场运营总监、数据分析团队负责人、产品经理以及所有致力于通过数据提升业务决策质量的专业人士。
著者信息
作者簡介
黃義軒
專長：軟體語言、人工智慧演算、大數據分析
工作經歷：
曾任遠傳電信網路事業協理
曾任光寶科技公司系統資深處長
現任美國聯合科技公司技術總監
IT/AIoT相關產業經驗25年
作者來自「人工智慧大現場」團隊。
人工智慧大現場聯結方式：igreener.tw@gmail.com
黃義軒
專長：軟體語言、人工智慧演算、大數據分析
工作經歷：
曾任遠傳電信網路事業協理
曾任光寶科技公司系統資深處長
現任美國聯合科技公司技術總監
IT/AIoT相關產業經驗25年
作者來自「人工智慧大現場」團隊。
人工智慧大現場聯結方式：igreener.tw@gmail.com
图书目录
01 最佳關鍵字（Keyword Confirm）
1-1 找出最佳關鍵字（Best Keywords group）
1-2 用pytrends 獲取 Google 搜尋趨勢
1-3 「最佳關鍵字」的實務戰術
02 流行趨勢分析（Dedicated analytics）
2-1 「流行趨勢分析」與「最佳關鍵字」進階應用
2-2 實例1：「台灣十大美妝品牌，近三個月，流行趨勢比較分析」
2-3 實例2：「美國十大化妝品牌，近三個月，流行趨勢比較分析」
2-4 實例3：「關鍵字搜尋比較」- 台灣地區
2-5 實例4：「關鍵字搜尋量比較」- 台灣依都市別分析
2-6 實例5：「主要運動服潮牌」之關鍵字聲量比較
2-7 實例6：「關鍵字相關度搜尋量比較」- 現在排名及上昇中排名
2-8 實例7：日本、韓國及美國「即時夯話題」
2-9 實例8：Covid-19 台灣地區「關鍵字聲量」及區域別分析
2-10 實例9：品牌、產品或關鍵字的靈活運用策略
2-11 實例10：品牌、產品或關鍵字的靈活運用策略
2-12 結論
03 客戶搜尋（Customer Search）
3-1 用AI 創造現有客戶的貢獻度
3-2 用AI 進行交叉銷售和追加銷售
3-3 專業行銷人員用不同的做法
3-4 AI 實例：從現有客戶中找出「新商品」的潛在客戶
04 顧客分眾（Customer Targeting）
4-1 什麼是顧客分眾？
4-2 什麼是LRFM？
4-3 使用LRFM的結果？
4-4 AI 實例：用行銷學的LRFM 和AI 大數據演算來進行顧客分眾
4-5 數學統計方法，用「權重方式」進行「顧客分眾」：（RFM、LRFM、RFM_SUM 指標）
4-6 用行銷學Length、Recency、Frequency、Monitory四者間互動關係，用3D圖呈現
4-7 用LRFM/RFM 進行「顧客分眾」後，找出重要的行銷答案
4-8 數學統計方法：綜合指標計算（RFM_Sum、LRFM_Sum）
4-9 AI 人工智慧方法進行分群並預測業績
05 賣場客戶類型分析（Feature Modeling）
5-1 客戶類型和賣場經營的關係
5-2 用人工智慧改變客戶體驗
5-3 AI 方法：用「融合模型」（Emsemble）投票及權重方式，來提昇準確率
5-4 AI 實例: 用大數據預測客戶消費品項及消費頻率
06 廣告媒體選擇（Media Selection）
6-1 媒體選擇的策略
6-2 Who（與誰溝通）：即確定目標受眾。
6-3 How（如何溝通）：考慮溝通方式的五個因素
6-4 針對「媒體的用途」以找出最適合的行銷媒體
6-5 「媒體分析」AI 實例：從消費者社群媒體習慣分析廣告投放媒體
6-6 跳脫媒體平台的分類，以全球線上購物來看廣告趨勢
6-7 2020年全球媒體廣告行為分析
07 風向內容分析（Content Analysis）
7-1 「風向內容分析」的目的
7-2 什麼是NLP？
7-3 NLP未來的發展趨勢？
7-4 如何讓電腦準確的理解中文語言？
7-5 中文詞性分析的方法
7-6 NLP 技術商品化方向
7-7 「風向內容分析」AI 實例：從消費新聞分析「美妝產品」的流行趨勢
08 客戶心理分析（Psycho Modeling）
8-1 ISTJ（負責執行傾向）：「調查員」個性類型
8-2 ISFJ（專注管理傾向）：「守衛者」個性類型
8-3 INFJ（遠見啟發傾向）：「提倡者」個性類型
8-4 INTJ（願景策略傾向）：「建築師」個性類型
8-5 ISTP（敏捷務實傾向）：「鑑賞家」個性類型
8-6 ISFP（務實看守傾向）：「探險家」個性類型
8-7 INFP（機警戰鬥傾向）：「協調者」個性類型
8-8 INTP（擴增分析傾向）：「邏輯者」個性類型
8-9 ESTP（靈活新進傾向）：「企業家」個性類型
8-10 ESFP（熱情改進傾向）：「表演者」個性類型
8-11 ENFP（熱情催化傾向）：「競選者」個性類型
8-12 ENTP（創新探索傾向）：「辨論家」個性類型
8-13 ESTJ（效率主導傾向）：「總經理」個性類型
8-14 ESFJ（信實建造傾向）：「事務官」個性類型
8-15 ENFJ（積極動員傾向）：「教育家」個性類型
8-16 ENTJ（策略引導傾向）：「指揮官」個性類型
8-17 「傾向分析」AI 實例：用機器學習判斷個性類型
09 聲量分析（Talk Trends）
9-1 討論度與網路聲量
9-2 AI 實例：品牌網路聲量溫度計
9-3 跳脫聲量迷思看廣告趨勢
10 推薦系統（Recommendation System）
10-1 什麼是AI 推薦系統？
10-2 AI 推薦系統應用實例
10-3 「推薦系統」AI 實例：線上影片平台推薦系統
A 實戰演練
A-1 用「最佳關鍵字」進行「品牌定位」（Keyword Confirm）
A-2 從「夯話題」進行「流行趨勢分析」（Dedicated analytics）
A-3 用「交叉銷售」找出「潛在客戶」（Cross Sell）
A-4 用AI「顧客分眾」法進行「精準行銷」（Customer Focus）
A-5 用AI 進行「產品及客戶類型分析」（Featuring Modeling）
A-6 用AI 分析消費者習慣以進行「廣告媒體選擇」（Media Selection）
A-7 用AI 進行「媒體風向分析」以掌握市場脈動（Content Analysis）
A-8 用NLP 進行「客戶心理分析」（Tendency Modeling）
A-9 用「討論度分析」找出目標客戶（Talk Trends）
A-10 用準確的「推薦系統」建立客戶忠誠度（Recommendation System）
1-1 找出最佳關鍵字（Best Keywords group）
1-2 用pytrends 獲取 Google 搜尋趨勢
1-3 「最佳關鍵字」的實務戰術
02 流行趨勢分析（Dedicated analytics）
2-1 「流行趨勢分析」與「最佳關鍵字」進階應用
2-2 實例1：「台灣十大美妝品牌，近三個月，流行趨勢比較分析」
2-3 實例2：「美國十大化妝品牌，近三個月，流行趨勢比較分析」
2-4 實例3：「關鍵字搜尋比較」- 台灣地區
2-5 實例4：「關鍵字搜尋量比較」- 台灣依都市別分析
2-6 實例5：「主要運動服潮牌」之關鍵字聲量比較
2-7 實例6：「關鍵字相關度搜尋量比較」- 現在排名及上昇中排名
2-8 實例7：日本、韓國及美國「即時夯話題」
2-9 實例8：Covid-19 台灣地區「關鍵字聲量」及區域別分析
2-10 實例9：品牌、產品或關鍵字的靈活運用策略
2-11 實例10：品牌、產品或關鍵字的靈活運用策略
2-12 結論
03 客戶搜尋（Customer Search）
3-1 用AI 創造現有客戶的貢獻度
3-2 用AI 進行交叉銷售和追加銷售
3-3 專業行銷人員用不同的做法
3-4 AI 實例：從現有客戶中找出「新商品」的潛在客戶
04 顧客分眾（Customer Targeting）
4-1 什麼是顧客分眾？
4-2 什麼是LRFM？
4-3 使用LRFM的結果？
4-4 AI 實例：用行銷學的LRFM 和AI 大數據演算來進行顧客分眾
4-5 數學統計方法，用「權重方式」進行「顧客分眾」：（RFM、LRFM、RFM_SUM 指標）
4-6 用行銷學Length、Recency、Frequency、Monitory四者間互動關係，用3D圖呈現
4-7 用LRFM/RFM 進行「顧客分眾」後，找出重要的行銷答案
4-8 數學統計方法：綜合指標計算（RFM_Sum、LRFM_Sum）
4-9 AI 人工智慧方法進行分群並預測業績
05 賣場客戶類型分析（Feature Modeling）
5-1 客戶類型和賣場經營的關係
5-2 用人工智慧改變客戶體驗
5-3 AI 方法：用「融合模型」（Emsemble）投票及權重方式，來提昇準確率
5-4 AI 實例: 用大數據預測客戶消費品項及消費頻率
06 廣告媒體選擇（Media Selection）
6-1 媒體選擇的策略
6-2 Who（與誰溝通）：即確定目標受眾。
6-3 How（如何溝通）：考慮溝通方式的五個因素
6-4 針對「媒體的用途」以找出最適合的行銷媒體
6-5 「媒體分析」AI 實例：從消費者社群媒體習慣分析廣告投放媒體
6-6 跳脫媒體平台的分類，以全球線上購物來看廣告趨勢
6-7 2020年全球媒體廣告行為分析
07 風向內容分析（Content Analysis）
7-1 「風向內容分析」的目的
7-2 什麼是NLP？
7-3 NLP未來的發展趨勢？
7-4 如何讓電腦準確的理解中文語言？
7-5 中文詞性分析的方法
7-6 NLP 技術商品化方向
7-7 「風向內容分析」AI 實例：從消費新聞分析「美妝產品」的流行趨勢
08 客戶心理分析（Psycho Modeling）
8-1 ISTJ（負責執行傾向）：「調查員」個性類型
8-2 ISFJ（專注管理傾向）：「守衛者」個性類型
8-3 INFJ（遠見啟發傾向）：「提倡者」個性類型
8-4 INTJ（願景策略傾向）：「建築師」個性類型
8-5 ISTP（敏捷務實傾向）：「鑑賞家」個性類型
8-6 ISFP（務實看守傾向）：「探險家」個性類型
8-7 INFP（機警戰鬥傾向）：「協調者」個性類型
8-8 INTP（擴增分析傾向）：「邏輯者」個性類型
8-9 ESTP（靈活新進傾向）：「企業家」個性類型
8-10 ESFP（熱情改進傾向）：「表演者」個性類型
8-11 ENFP（熱情催化傾向）：「競選者」個性類型
8-12 ENTP（創新探索傾向）：「辨論家」個性類型
8-13 ESTJ（效率主導傾向）：「總經理」個性類型
8-14 ESFJ（信實建造傾向）：「事務官」個性類型
8-15 ENFJ（積極動員傾向）：「教育家」個性類型
8-16 ENTJ（策略引導傾向）：「指揮官」個性類型
8-17 「傾向分析」AI 實例：用機器學習判斷個性類型
09 聲量分析（Talk Trends）
9-1 討論度與網路聲量
9-2 AI 實例：品牌網路聲量溫度計
9-3 跳脫聲量迷思看廣告趨勢
10 推薦系統（Recommendation System）
10-1 什麼是AI 推薦系統？
10-2 AI 推薦系統應用實例
10-3 「推薦系統」AI 實例：線上影片平台推薦系統
A 實戰演練
A-1 用「最佳關鍵字」進行「品牌定位」（Keyword Confirm）
A-2 從「夯話題」進行「流行趨勢分析」（Dedicated analytics）
A-3 用「交叉銷售」找出「潛在客戶」（Cross Sell）
A-4 用AI「顧客分眾」法進行「精準行銷」（Customer Focus）
A-5 用AI 進行「產品及客戶類型分析」（Featuring Modeling）
A-6 用AI 分析消費者習慣以進行「廣告媒體選擇」（Media Selection）
A-7 用AI 進行「媒體風向分析」以掌握市場脈動（Content Analysis）
A-8 用NLP 進行「客戶心理分析」（Tendency Modeling）
A-9 用「討論度分析」找出目標客戶（Talk Trends）
A-10 用準確的「推薦系統」建立客戶忠誠度（Recommendation System）
图书试读
用户评价
评分
說實話，我對市面上那些標榜「AI賦能」的書籍通常抱持著懷疑的態度，很多都只是把常見的AI名詞拼湊在一起，講得天花亂墜，但真正能落地的東西沒幾樣。但這本《行銷人員的AI百寶盒》，聽周遭幾位資深前輩的評價，好像有點東西。他們特別提到書中對於「AI倫理與數據隱私」的探討非常到位，這點在台灣這樣對個人資料保護越來越重視的環境下，是絕對不能馬虎的。畢竟，行銷的基礎是信任，如果因為亂用AI技術而觸犯了法規或是傷害了消費者觀感，那後果不堪設想。我比較好奇的是，書裡有沒有深入分析幾個主流的AI行銷軟體之間的優劣比較？像是針對SEO優化和內容行銷自動化的工具，它們在處理中文語境下的細微差別到底在哪裡？畢竟，台灣的網路生態和歐美還是有些不同，直接翻譯國外的案例可能水土不服。如果這本書能提供針對本土市場的調適建議，那就真的太值回票價了。總之，我希望它能帶領我從「害怕AI」的心態，轉變成「駕馭AI」的戰略思維，讓我在面對瞬息萬變的市場時，能保持領先優勢，而不是被時代洪流淹沒。
评分我最近剛從一個行銷顧問那裡聽說這本書的厲害之處，他強調這本書的結構編排非常有邏輯性，不是那種想到哪寫到哪的散文式寫法。對於像我這種需要從零開始學習如何整合AI到現有CRM系統裡的業務來說，清晰的步驟圖解和案例分析簡直是救命稻草。我特別關注的是，書中是如何講解如何利用AI來進行「超個人化行銷」（Hyper-personalization）的？傳統的行銷手法，我們頂多能做到細分受眾，然後針對性投放訊息，但AI據說可以做到即時響應用戶當下的情緒和行為，推送完全客製化的內容。這中間涉及的數據串接和演算法的解讀，對非技術背景的行銷人來說門檻很高。如果這本書能用淺顯易懂的方式，拆解這些複雜的技術環節，並提供實際操作的SOP，那無疑是送給我們這些一線戰士最好的禮物。我還想知道，書裡會不會分享一些前瞻性的觀點，關於未來三年，哪些AI技能會成為行銷界的「必備標配」，這樣我才能提早佈局，避免自己的技能樹點錯方向。
评分收到不少朋友的推薦，都說這本《行銷人員的AI百寶盒》在「數據洞察與預測分析」這塊著墨很深，這正是我目前工作上最燒腦的部分。我們手上雖然累積了大量的客戶數據，但如何有效地從這些雜亂的資訊中，提煉出有商業價值的預測模型，一直是個難題。我希望書中能提供一些如何訓練專屬AI模型來預測客戶流失率或是下一次購買行為的具體步驟。特別是針對電子商務的場景，如果AI能幫我計算出最佳的促銷時間點和折扣力度，那營收的提升將是立竿見影的。我比較不希望看到那些過於學術性的數學公式，而是希望看到「點擊這裡」就能開始跑預測的實務操作流程圖。而且，行銷的最終目的是轉化和營收，如果書中能附帶幾個成功案例，展示行銷人員如何透過AI工具，直接對ROI（投資報酬率）產生正面影響的數據，那這本書的說服力就大大提升了。期待它能成為我工作桌上那本，隨時翻閱、隨時有收穫的實戰聖經。
评分這本《行銷人員的AI百寶盒》聽說內容超級實用，尤其是在現在這個數位轉型快速的時代，行銷人不做點改變真的會被淘汰。光是書名就很有吸引力，那個「百寶盒」三個字，讓人聯想到裡面裝滿了各種神秘又厲害的工具和策略，感覺就像是武俠小說裡的高手隨身攜帶的法寶一樣。我最近在研究怎麼把AI工具應用到社群媒體的內容生成上，每次都卡在創意發想這塊，希望這本書能提供一些打破僵局的點子。聽說裡面有提到如何利用生成式AI來優化廣告文案的A/B測試，這點對我來說太重要了，畢竟每次測試都要花費不少時間和預算，如果能透過AI加速這個過程，那效率絕對是翻倍。而且，現在消費者注意力這麼短暫，如何用AI快速抓出受眾的痛點，設計出更精準的溝通訊息，是每個行銷人員的必修課。我期待這本書能提供的不只是理論，而是可以直接複製貼上到我工作流程裡的實戰技巧，讓我在跟老闆報告成果時，可以拿出更有力的數據和亮眼的表現。我已經把這本書放進我的待讀清單裡最頂端了，希望能趕快讀完，立刻上手，讓我的KPI整個往上衝！這不只是一本書，簡直就是行銷人進入AI新時代的入場券。
评分這陣子我一直在思考，當所有人都開始使用AI工具後，行銷的「差異化」該怎麼維持？難道未來的行銷文案都長得一模一樣了嗎？所以，我更關注的是《行銷人員的AI百寶盒》中，是否有探討如何用AI來「強化」行銷人員的獨特人性化視角，而不是讓AI完全取代創意。例如，如何運用AI來優化訊息的傳遞管道，確保訊息在最對的時間、透過最合適的媒介（Email、App通知、LINE訊息等等）送達，並且語氣風格保持品牌一貫的調性。我對書中提到「AI輔助的品牌聲量監測與危機處理」章節特別有興趣，畢竟網路上的負面聲量傳播速度非常快，如果能透過AI即時偵測到潛在的公關危機，並提供預設的回應腳本或處理流程，那真是太關鍵了。總而言之，我認為一本好的工具書，不僅要教你怎麼用工具，更要教你如何在工具的輔助下，成為一個更聰明、更有效率，且不失個人風格的行銷專家。這本百寶盒，就是我期盼能找到這個答案的關鍵鑰匙。
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