你的策略能否成功，是由「機率」決定的。
運用本書的方法，你可以找到「勝率較高」的策略，更能達成目標！
何英圻 91APP董事長
盧希鵬 台灣科技大學資訊管理系專任特聘教授
土井英司 《商業書馬拉松》總編輯
田端信太郎 前LINE資深副總裁
專業推薦
行銷，易學難精，這本書將傳授你最實用的、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，也是閱讀本書的最大收穫。
運用本書的方法，你可以找到「勝率較高」的策略，更能達成目標！
何英圻 91APP董事長
盧希鵬 台灣科技大學資訊管理系專任特聘教授
土井英司 《商業書馬拉松》總編輯
田端信太郎 前LINE資深副總裁
專業推薦
行銷，易學難精，這本書將傳授你最實用的、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，也是閱讀本書的最大收穫。
目錄：
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（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
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（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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