想要翻轉企業，打造大數據品牌，創造高獲利，閱讀本書就對了！！
　　全球華人社會頂尖專家學者傾力推薦

　　愛因斯坦說：「如果你不能簡單地解釋它，就表示你不能很好地理解它。」

　　投資大數據，企業要先自問兩個重要的問題：
　　第一，你要解決什麼問題？第二，你已經有資料集（Dataset）了嗎？

　　企業投資大數據，最終有三個目的：預測推薦、降低成本及提升利潤。
　　許多專家都一致的說，大數據如果沒有導入實務應用，大數據就一無是處。
　　大數據的解讀需要產業的知識，只要了解，就能成功因應大數據時代！

　　1. 大數據的6個V→大量Volume，多樣性Variety，速度Velocity，正確性Validity，可視性Visibility，價值化Value。

　　2. 完整的平台品牌行銷，涵蓋「8個UI設計策略」、「7大供給面行銷策略」及「7大需求面行銷策略」。

　　3.經營品牌，PRRO取代AIDA（知名、興趣、渴望、行動）→PRRO就是Platform（平台）、Review（評價）、Reliance（信賴）、Order（購買）。

　　4.預測行銷，6個KPI檢視成效→分成4個預測指標（Predictive Indicator）：Traffic（流量）、Impression（曝光量）、Engagement（參與數）、Conversion（轉換數）；以及兩個財務指標（Financial Indicator）：CPA（Cost Per Action，每一互動成本）、OPI（Operating Profit Index，毛利指數）。

　　5.預測行銷，創造會員高業績→用大數據的概念，將顧客分群分級，預測顧客的消費行為，適時推薦有需要的產品。

名人推薦

　　新加坡管理大學終生教授/朱飛達
　　政治大學企業管理學系特聘教授/別蓮蒂
　　北京大學新聞與傳播學院廣告學系主任/陳剛
　　上海復旦大學管理學院院長/陸雄文
　　香港大學SPACE中國商業學院教務長（學務）/楊仕名
　　（以上按姓氏筆畫排列）

　　企業界推薦
　　李奧貝納集團執行長暨大中華區總裁/黃麗燕
　　阿里巴巴人工智慧實驗室資深市場專家/節遠

好評推薦

　　✽這是一本很有質感的書，書中的內容乾貨滿滿，讓眼花撩亂的數字化繁為簡，在迷茫和困惑中，找到商業操作執行的路徑。－－北京大學 陳剛

　　✽加入大數據的思維後，品牌經營就如虎添翼。此書讓品牌在大數據裡不只是有跡可循，更是有「基」可「成」。 －－李奧貝納 黃麗燕

　　✽PRRO理論和Alibaba的Uni Marketing均以數據為動力，把花費變投資，實現全渠道的智能行銷方式。－－阿里巴巴 節遠

　　✽全書架構明確得像一本教科書，應與Simon這幾年累積教學經驗有關，裡面有他非常多的經驗和觀察，對於行銷實務操作者非常受用。－－政治大學 別蓮蒂

　　✽本書除了對大數據知識的梳理外，包括平台化，UI/UX都有涉及，配合各種個案、破除成見，是行銷人溫故知新的思考良伴。－－香港大學 楊仕名  

　　✽本書最重要的貢獻，在於從理論上探討了大數據時代網絡品牌與實體品牌的區分，並提出了平台品牌行銷金三角的概念。－－復旦大學 陸雄文

　　✽高老師把大數據這把利刃本書有三大特色：重實例、重實踐、重實戰，尤其是品牌經營的探索、總結和思考。－－新加坡管理大學 朱飛達

作者簡介

高端訓

　　工作生涯只做一件事，就是把「品牌」做好。
　　在奧美集團期間，幫助客戶打造世界級品牌；在王品集團，則努力為企業創建多品牌。2015年，毅然放下工作，前往加州大學進修大數據預測科學，回來後，擔任多家企業首席顧問，致力將大數據預測科學導入品牌的經營。

　　大數據熱品牌創新中心 創辦人
　　李奧貝納大數據品牌 首席顧問
　　商業總會品牌加速中心 品牌長
　　政治大學企管系 兼任教授
　　台北大學EMBA兼任教授

　　企業界經歷
　　王品集團 品牌總經理(12年)
　　奧美整合行銷傳播集團 業務企劃總監(12年)

　　學術界經歷
　　加州大學爾灣分校 完成大數據預測科學學程
　　台北大學 企業管理博士
 
　　個人獲獎記錄
　　2006 榮獲第24屆中華企經會國家十大傑出經理獎
　　2013 榮獲經濟部中小企業處金書獎《多品牌成就王品》
　　2017 榮獲台北大學統計系傑出系友
 
　　客戶服務經驗
　　EZTABLE、Abbott亞培藥廠、Pfizer輝瑞藥廠、HSBC匯豐銀行
　　Land Rover休旅車、JF怡富投信、Kirin啤酒、Triumph黛安芬
　　HBO、永慶房屋、昇揚建設、阿瘦皮鞋、郭元益等等
 
　　採訪整理
　　陳芳毓，《天下雜誌》子頻道「未來城市」總監。
　　著有《王品不可思議》《愈賣愈輕鬆》《賴桑的千年之約》。

 

推薦序＆自序
簡潔才是力量                          陳剛
讓品牌裝上大數據的翅膀              黃麗燕
PRRO與Uni Marketing 均以數據為動力   節遠
給想經營品牌與會員者的真心建議      別蓮蒂
因勢利導，脫離極端                   楊仕名
建構平台品牌行銷金三角的概念        陸雄文
重實例、重實踐、重實戰                朱飛達
當品牌遇到大數據                    高端訓

I. 大數據X大真相
1.大數據、AI、機器人，有什麼血緣關係？
2.大數據，其實是一頭大象？
3.瞭解大數據6個V，看到滿地石油
4.大數據分析，是電腦專家才能做？
5.誰是白宮的第一位大數據科學家？
6.非要全壘打球星不可嗎？推翻經驗法則的應用
7.大數據，一定就要大投資？

II. 大數據X大平台品牌策略
1.大數據狂潮顛覆7個品牌經營觀念
2.大數據時代4種產業發展機會
3.企業品牌轉型需要ABCDEF
4.網絡品牌形塑新經濟
5.經營平台品牌，避免失衡痛苦
6.經營內容品牌 PRRO取代AIDA
7.大數據品牌法則：該做品牌電商，還是加入平台？
8.大數據品牌法則：這些東西，別放在網路上賣！
9.大數據品牌法則：網絡品牌，第二名的求生之道！

III. 大數據X大平台行銷策略
1.大平台一定要燒大錢嗎？
2.什麼是平台行銷的金三角？
3.留住顧客的UI設計8大原則
4.讓平台賣家大增的7個供給面策略
5.讓平台用戶爆發的7個需求面策略
6.平台行銷的4種網絡效應

IV. 大數據X預測行銷
1.大數據的商業分析與預測分析
2.商業分析6步驟：商業分析要有觀點
3.預測分析6步驟：建立精準模型
4.商業分析，行銷主管該關心的9個課題
5.預測分析，行銷主管關心9種個人行為
6.商業分析演算法，就能解決80%工作難題
7.預測分析演算法，創造另外80%的價值
8.大數據分析，從資料清理開始
9.大數據分析，要問對問題
10.預測行銷，6個KPI檢視成效

V. 大數據X會員經營
1.還在經營粉絲嗎？直接跟會員溝通才是王道
2.大數據時代，你一定要瞭解的6種顧客
3.先決定會員類型，再決定如何行銷！
4.預測行銷不是心理學，而是行為科學！
5.會員經營一部曲：以RFM為客群分級
6.會員經營二部曲：設定分級權益
7.會員經營三部曲：創造入會渴望
8.會員經營四部曲：會員行銷創造高業績

VI. 大數據X行銷迷思
1.大數據行銷的迷失
2.不敗的品牌成功法則

 

推薦序

重實例 重實踐 重實戰

朱飛達（新加坡管理大學終身教授，Symphony Protocol 創始人）

　　大數據是我們這個時代的新石油，這已經差不多是盡人皆知的事了。隨著人工智慧的日益強大，這新石油的價值和威力也被不斷的提煉開發出來，影響、改變甚至顛覆著各行各業。由此，坊間大數據的各類書籍也層出不窮，八仙過海，各有神通。然而，當高老師請我推薦他的新書，讓我得以有機會提前閱讀後，我還是驚喜於其對大數據深植於商業實踐，尤其是品牌運營的探索、總結和思考。

　　我認為本書有以下幾點特色

　　1.重實例。不同於一般大數據書籍中常見的羅列概念、堆砌術語，高老師的介紹循序漸進、深入實際，對每個抽象的概念都輔以豐富具體的案例，娓娓道來，並且在關鍵點加以恰到好處的點評，幫助讀者從日常鮮活而又複雜的商業現象中一針見血地看到其成敗的根本原因。 這在貫穿本書的無數生動案例中處處可見，讀來毫不枯燥，又能讓讀者留有自我思考的空間。

　　2.重實踐。高老師在兩家行業知名的企業各12年「品牌經營」的深厚積累，使得他能把大數據這把利刃真正砍在企業的弱點和軟肋上，如「行銷主管該關心的9個課題」和「行銷主管關心這9種個人行為」等章節，這些深耕行業多年基礎上提煉出來的寶貴洞察和犀利視角，是把大數據在真實商業中真正用好的決定因素。

　　3.重實戰。 不少大數據書籍富於前瞻，止於分析，讀起來繁花似錦，但對一線從業人員來說，遇到具體工作問題，仍然感覺無從下手。 高老師在本書中，深入個人生活工作經驗，把大數據在生活中的應用、在工作中的實踐分享出來，步驟細緻，可操作性很強。如在「經營內容品牌PRRO取代AIDA」這章，高老師用自己在上海工作期間的針對用戶點評提升的具體操作，展示了實際的成功案例。又比如「商業分析6步驟」，「6個KPI檢視成效」和「會員經營4部曲」，相信能給每個苦惱於如何具體運用大數據驅動的商業智慧的從業人員，帶來啟發和幫助。

　　人類已經進入了數據驅動的智慧經濟時代。如何能讓大數據和商業智慧真正「以人為本」，達到「互匯」，「互慧」和「互惠」的境界，這是需要我們每個人一起來思考和努力的，希望大家都能像我一樣，從高老師的這本書中得到收穫。
 

大數據，其實是一頭大象！ 還記得2015年，全球掀起了一股大數據熱潮，無論是台灣的主流雜誌，以至於世界的媒體，「大數據」（Big Data）都曾登上主流媒體的封面報導。 這個現象，引起我極大的好奇。我工作了近30年，為何突然出現這個新物種，而我對它好像有一點陌生。所以，我決定放下手中的工作，到大數據的源頭，去一探究竟。 很幸運的，我申請到加州大學爾灣分校的大數據學程：Data Science and Predictive Analytics。這並不是一個傳統的、充滿數學、資訊的大數據課程，而是整合資訊、統計、企業應用領域，也是爾灣分校第一次開出的課程。學校為了讓這個學程能夠成功，直接找來多位教科書的作者，在課堂上現身說法，當然課後也變成另類的粉絲與作者的見面簽名會。 這一篇，我就要來談談大數據跟我們原來認識的有何不同。 我們都讀過一個成語，叫「瞎子摸象」。一群瞎子遇到一頭象 ，摸到象腿的人，覺得大象像根柱子；摸到象鼻的人，覺得大象像根水管；摸到象耳朵的人就說，「你們都錯啦！大象，其實像把扇子！」 大數據，就像一頭闖入商業叢林的大象。大家都想知道，「大數據，到底是什麼？」這個問題，問不同背景的專家，回答也不一樣。所以，大數據真的是頭大象，每個人說的都不一樣。（圖2.1） 許多人以為，網路上的數據，才叫大數據，恐怕這就見樹不見林了。大數據主要有四種來源： 第一種，是企業內部的數據。像是企業資源規劃ERP（Enterprise Resource Planning）系統裡，就有許多企業採購和生產的數據。 第二種，是企業從外部蒐集的數據。像是顧客關係管理CRM（Customer Relationship Management）系統裡，就有各種關於顧客購買行為的數據；還有各種官方發布的社會、經濟指標，以及民間組織所發布的市場及消費者研究報告等。 第三種，是網路數據（Web Data）。像是會員登入官網的時間、網友瀏覽網站、在電商購買產品，以及各種網路付款資訊等，都算網路數據。 第四種，是網絡數據（Network Data）。它跟網路數據最大的不同，是除了電腦、平板、手機、電視等四屏產生的數據之外，還有物聯網（日常物品或設備透過網際網路連接在一起）、智慧製造等網際網路以外所蒐集到的資訊都是屬於網絡數據。