《機率思考的策略論:從機率的觀點,充分發揮「數學行銷」的力量》内容简介与阅读建议
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《機率思考的策略論:從機率的觀點,充分發揮「數學行銷」的力量》内容简介
行銷,易學難精,這本書將傳授你實用的、從市場和消費者偏好出發的精準策略! 做行銷、制定策略,可能有幾千幾百個考量因素。 但是,看似各不相同的產品、品類的市場結構,其實都具有相同的「法則」。例如在大眾消費品的情況,其消費型態是呈現「負二項分配」(Negative Binomial Distribution)。 你的策略成功與否,是由「機率」決定的。 而機率,某個程度上是可以「操作」的。 因此,挑選贏的機率高的市場或競爭對手,把經營資源集中投入,也就是去打「贏面高」的戰爭,當然勝算就高。 本書的兩位作者,都在家庭日用品大廠寶僑(P&G)美國總公司的行銷部門歷練過,他們對於全球市場的市調、需求預測,擁有多年經驗,逐漸發展出成功率高的數學模型。 兩人之後都加入「日本環球影城」(USJ;Universal Studios Japan),帶領這個幾乎落入谷底、來客數降到低點的主題樂園,起死回生,從2010年起業績不斷成長,以精準的行銷策略、主題活動帶動,例如2014年7月開幕的「哈利波特魔法世界」,就造成大轟動;2015年更創下1,390萬人次的入園紀錄,而單月175萬人次的紀錄,更超越了日本東京迪士尼的紀錄,被譽為行銷界的奇蹟。 然而,這不是奇蹟,而是精準的策略擬定與執行。這本書從消費者的偏好(preference)開始,最終推導出行銷策略應該怎麼做(觀念與實務)、行銷人應有的準備與思考、以及可運用的工具箱。 本書重要觀念: 市場結構的本質,就是消費者的偏好。 消費者的偏好,是由品牌價值、價格、產品性能所決定的。 而行銷策略的焦點,只有三個:消費者的偏好、認知度、鋪貨率。 而這些都是數字,再搭配上機率、統計的基本概念,就能規劃出更成供的行銷策略。 讓行銷策略回歸理性、邏輯,強調可預測的結果,這是兩位作者的初衷,也是閱讀本書的大收穫。
《機率思考的策略論:從機率的觀點,充分發揮「數學行銷」的力量》书籍信息摘要
《機率思考的策略論:從機率的觀點,充分發揮「數學行銷」的力量》内容简介与阅读建议,作者 森岡毅、今西聖貴,经济管理。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:概率、经济管理。
- 作者:森岡毅、今西聖貴
- 分类:经济管理
- 语言:中文
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目录
- 序章 商業之神有著一張單純的臉孔
- 第一章 市場結構之本質
- 1 「拉客小哥全都長著同一張臉!」
- 2 理解市場結構的意義
- 3 何謂市場結構?
- 4 市場結構的本質全都一樣
- 5 品牌也是受到相同法則的支配
- 6 應該把經營資源集中在顧客偏好上
展开全部(共 79 章节)
- 第二章 策略的本質為何?
- 1 找出能打贏的仗
- 2 策略的焦點只有三個
- 3 找出「認知度」的成長空間
- 4 找出「鋪貨率」的成長空間
- 5 找出「偏好」的成長空間
- 第三章 如何訂定策略?
- 1 應該在目的地看到的驅動因素
- 2 關於偏好
- 3 策略要從目標開始構思起
- 第四章 把熱情加到數字裡!
- 1 「情感」會變成決策時的干擾
- 2 人類是一種會避免做決定的生物
- 3 最好把日本人的對手都當成精神病態者
- 4 為何偏離目的是危險的?
- 5 透過自我意識與努力,學會冷靜透徹地做出決策
- 6 機率之神毫無慈悲心
- 7 用帶有「熱情」的戰術致勝?
- 第五章 市場調查的本質與功能—了解偏好
- 1 市場調查的本質?
- 2 單一產品盲測?
- 3 概念使用測試
- 4 購買決策是情感性的
- 5 工具有其用途與界限?
- 6 本質性的理解要從定性資料著手
- 7 未來要從定性資料著手?
- 8 未來假如困難,還有過去
- 第六章 需求預測的理論與實際—偏好的採算性
- 1 需求預測的目標是,不要和實際差太多
- 2 「計算絕對值的模型」以及「市占率模型」
- 3 預測模型既用於理解也用於預測?
- 4 預測的精確度與預測模型的精確度是兩回事
- 5 哈利波特需求預測之挑戰
- 6 掌握大略概況很重要!
- 7 根據電影的觀賞人數所做的預測
- 8 運用增加率所做的預測
- 9 運用電視廣告的概念測試所做的預測
- 10 利用概念測試來預測絕對值時的注意事項
- 11 預測市占率的一般手法(測量直接偏好)
- 第七章 消費者資料的危險性
- 1 消費者資料要經常對照現實狀況做解讀?
- 2 消費者資料的比率、好惡的順序相對較正確
- 3 消費者資料在運用時要考量「使用目的」與「調查狀況」
- 4 有毒的消費者資料是無味無臭的
- 5 市場規模的現實狀況可利用「整合性」掌握
- 6 資料要去除髒污後再看
- 7 要像昆蟲一樣以複眼觀察現實
- 第八章 讓行銷發揮功能的組織
- 1 兩個前提思維
- 2 行銷組織的思想
- 3 市場調查部的編組
- 4 關於組織經營,我所相信的事
- 卷末解說1 機率理論的導入,與偏好在數學上的說明
- 1 二項分配(Binomial Distribution)
- 2 卜瓦松分配(Poisson Distribution)
- 3 負二項分配(Negative Binomial Distribution)?
- 4 「卜瓦松分配」與「負二項分配(NBD)」之整理歸納
- 5 支配營收的重要數學式(偏好、K的真正意涵)?
- 6 狄利克雷NBD模型
- 卷末解說2 用於理解市場及協助做好預測的數學工具
- 1 伽瑪?卜瓦松最近購買時間模型?
- 2 負二項分配
- 3 品類進軍順位模型
- 4 新購模型、回購模型(新產品的營收)
- 5 平均每次購買金額、數量模型
- 6 狄利克雷NBD模型
- 終章 2015年10月時USJ進場人次之所以超越TDL的數學根據
- 今西的致意
- 森岡的致意
- 參考文獻與資料
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