最強行銷武器 — 整合行銷研究與資料科學

羅凱揚、蘇宇暉、鍾皓軒

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商品描述

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
 

 

<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。
--林孟彥, 台灣科技大學企業管理系教授

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》。

目錄大綱

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