《機率思考的策略論：從消費者的偏好，邁向精準行銷，找出「高勝率」的策略》 - 森岡毅,今西聖貴 - 經濟新潮社 - 香港大書城

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『繁體書』機率思考的策略論：從消費者的偏好，邁向精準行銷，找出「高勝率」的策略

書城自編碼： 3435996
分類：繁體書 →台灣書
作者：森岡毅,今西聖貴譯者：江裕真,梁世英
國際書號(ISBN)： 9789869783668
出版社：經濟新潮社
出版日期： 2019-11-09

頁數/字數： 328頁
書度/開本： 23x16.8x2.02cm

售價：HK$ 163.3

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關於作者：

森岡毅
日本具代表性的策略家、行銷人。現任「株式會社刀」代表取締役CEO。
1972年生。神戶大學經營學系畢業後，於1996年進入寶僑（P&G），先後擔任日本沙宣的品牌經理、於P&G總公司（美國辛辛那提）擔任北美潘婷品牌經理、護髮類產品行銷副總監，以及日本威娜（WellaJapan）副代表等等。2010年起任職於日本環球影城（USJ；UniversalStudiosJapan），陸續提出創新的改革，在短短數年內成功帶領影城走出經營危機，再創高峰。完成重建USJ的使命後，於2017年成立精英行銷集團「株式會社刀」，擔任代表取締役CEO。以「用行銷賦予日本活力」為大業，推動多項計畫。
他的著作還有《雲霄飛車為何會倒退嚕？創意、行動、決斷力，日本環球影城谷底重生之路》（麥浩斯出版）、《日本環球影城吸金魔法：打敗不景氣的逆天行銷術》（台灣角川出版）等。
今西聖貴
1953年生。美國辛辛那提大學數學碩士。
曾任職於水產公司，之後於1983年進入寶僑（P&G），從日本的市場調查部嶄露頭角，1992年進入寶僑總公司任職。從世界各國的資料，開發出有效的需求預測模型，在全球的市場分析、銷售額預測、數量調查方面成為頂尖專家，長期活躍於全球第一線。2012年應好友森岡毅之邀，加入日本環球影城（USJ），短短數年使其脫胎換骨為具備行銷分析能力的企業。現為株式會社刀的資深合夥人，負責領導情報（intelligence）部門。
譯者簡介
江裕真
畢業於輔仁大學管理學研究所、中央大學資訊管理系；譯作包括《了解人工智慧的第一本書》《智慧工廠》（皆經濟新潮社出版）。
梁世英
梁世英（第八章起）
日本一橋大學商學研究所碩士，專長財務金融，目前為專職日文譯者。譯作包括《學會圖解的第一本書》《策略思考》《想像的力量》《Facilitation引導學》《如何設計市場機制》《BigData大數據的獲利模式》《黑天鵝經營學》（以上皆經濟新潮社出版）。

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

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（BinomialDistribution）
2 卜瓦松分配（PoissonDistribution）
3 負二項分配（NegativeBinomialDistribution）
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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