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发表于2024-11-22
小數據獵人 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
探索大數據尋找趨勢的同時,「小數據」給你更細膩、貼近人心的解答。
全球首席品牌大師將訪察世界各地的故事,
以偵探小說般的精采敘述,帶你抽絲剝繭,發掘小數據的力量!
•為什麼有些人講手機,習慣邊講邊繞著圈圈走?
•為什麼沖澡或玩水的時候,總是比較容易冒齣靈感?
•為什麼俄羅斯人使用最多的錶情符號是微笑、澳洲人最常用的錶情符號是膠囊?
•為什麼遙控器沒電瞭,我們會更用力地按遙控器,彷彿這樣可以榨乾最後一絲電力?
•為什麼我們寧願一直用吸塵器來迴吸地上那條線,卻不直接用手把線撿起來?
看似無足輕重的行為,背後隱含具體而微的線索──這是「小數據」,統統指嚮我們內心深處的渴望。而深入每一種場景收集資訊,剖析他人的興趣、想法與行為,形成強而有力的行銷洞察,就是小數據探討的重點。
過去,企業界對大數據情有獨鍾。
現在,全世界將發現小數據的奧妙!
在這個迷戀大數據的時代,企業紛紛投入資料庫的建立。然而,大數據縱使提供瞭寶貴見解,卻也有一定限製:對於促使顧客消費的深層動機──「人的內在感受」,它幾乎一無所悉。樂高(LEGO)根據大數據分析,認為新世代缺乏耐心,決定簡化玩具設計,但忽略數據成因的後果,是差點導緻公司倒閉。由此可知,科技再怎麼發達,終究必須迴歸到人的本質。對此,作者馬汀‧林斯壯提齣「小數據」概念,敏銳觀察個別消費者的生活,追蹤細微線索,看穿潛在欲望,彌補瞭大數據的不足。
馬汀‧林斯壯專研「神經行銷學」(Neuromarketing),被譽為「行銷界的福爾摩斯」;他擔任多傢頂尖企業的品牌顧問,一年至少有300天都在旅行。從西伯利亞到沙烏地阿拉伯、從日本到巴西,他拜訪陌生人的傢庭,深入消費者傢中尋找蛛絲馬跡──無論是冰箱上的磁鐵、浴室裡的牙刷,甚至是垃圾桶,他擅於發掘「讓顧客有感」的東西,進而促成產品創新、創造產值,為品牌找到定位。
★小數據以人的溫度串連資訊,是大數據的補強方案
大數據以量取勝,小而美的小數據強調資訊的意義、正確度與實質功能;大數據是找齣數據的相關性,小數據能告訴你因果關係;大數據擅長的交易路線是點擊、挑選和執行,小數據訴求「情感DNA」,是人性對話工具,也是線上無法複製的「深度資料」,它將人的情緒、喜惡、說話模式、室內裝潢、密碼、社群網站動態更新等最微小的細節拼湊起來,化為一把鑰匙,解開人心的深層渴望。
透過書中實例,你將發現小數據運用到極緻的成功模式:
•11歲德國男孩傢中找到的破損運動鞋,促成樂高不可思議的榖底翻身。
•西伯利亞傢庭冰箱上的磁鐵,為美國連鎖超市帶來革命。
•位於3萬5000英呎上的除噪耳機,讓百事(Pepsi)創造新的招牌聲音。
•羅馬民眾進入教會的方式,重振迪士尼(Disney)主題樂園。
•奧地利女孩臥室中的填充玩具熊,讓時尚零售業者徹底改造、業績暴紅。
•看似普通的手環,使瘦身中心的顧客忠誠度一年內提升159%。
•以人體工學配置的BMW汽車儀錶闆,影響Roomba吸塵器重新設計。
★大數據的量化+小數據的質化,相輔相成
光靠大數據不足以精準掌握消費者心理,不能使業績成長。21世紀行銷的生存與成功之道,莫過於整閤線上(online)與線下(offline)資料,「透過小數據觀察、結閤大數據分析」,纔能找到新的行銷著力點。拆解大數據、聚焦小線索,可以發現「人的真實需求」,進而以「感性行銷」喚起共鳴,讓你的品牌觸動人心!
《小數據獵人》是一本品牌行銷融閤行為科學的當代經典之作,其中細膩的消費者觀察,將成為寶貴的企業資產。緊湊的一篇篇故事,不隻讓行銷人心醉神迷,對人類行為變化無窮感到好奇的讀者,也將沉溺其中,不可自拔。
本書特色
1.作者造訪77個國傢、訪問超過2000戶傢庭,深入探索日常行為中的潛在渴望。本書集結多個品牌改造實例,故事生動多樣,讀來津津有味。
2.作者分享集結歷年來的工作心得,整理齣「7C」方法,是分析新的產品、構想、創新和品牌時不可或缺的一環。
3.本書將「人性」概念引入市場行銷,觀察人類與消費趨勢,讓你從細微的資料分析得到全新見解。
國內權威推薦
(依姓氏筆劃排序)
丁菱娟/世紀奧美公關創辦人
何炳霖/cama café創辦人
洪順慶/政治大學企業管理學院教授
陳季青/和頌愛臺灣行銷總監
黃麗燕/李奧貝納集團執行長暨大中華區總裁
黃哲斌/新聞工作者
溫肇東/創河塾塾長、政大科智所教授
鄭國威/PanSci泛科學總編輯
劉芳君/法國精品臺灣區傳媒經理
Mr.6劉威麟/網路趨勢觀察傢
嚴秀茹/國立清華大學服務科學研究所教授兼所長
好評推薦
「身處網路時代的你我,在不自覺中,都已成為大數據的成員。當你上網購物、瀏覽新聞……時,充斥在其周邊的廣告,皆是經由精密演算、篩選後,不露痕跡地與你在網頁上不期而遇。廣告主透過大數據的分析,針對目標客群強化品牌知名度,然而更重要的是,如何協助消費者成功地完成最後一哩路──購買。
促使消費者完成購買的諸多因素中,最重要的即是消費者行為的研究,唯有深入瞭解消費者購買的目的性、需求,乃至擔憂與疑慮,纔能對癥下藥、進而創造商機。
行動通訊與網路社群的普及,使我們低頭專注於亮著藍光的行動通訊器的時間日益增長,作者馬汀・林斯壯在書中提倡的,正是目前被忽略的觀察力與同理心。『人』是商業行為的主角,大數據提供可演算的行為模式,然而唯有透過用心體會,纔能找齣獨一無二、讓消費者認同的成功行銷策略。」
──陳季青,和頌愛臺灣行銷總監
「細微精到,引人入勝。」──《金融時報》
「幫助品牌扭轉乾坤的新法寶」──《富士比》雜誌
「在現今大數據啟發宗教熱忱的商業環境中,卻冒齣馬汀.林斯壯這位行銷無神論者。他的本業就是揭露大數據的諸多缺點,以及小數據如何成為剋服它的必備工具。」──奇普.希思(Chip Heath),史丹佛大學商學院組織行為學教授、《讓創意更有黏性》(Made to Stick and Switch)共同作者、《零偏見決斷法》(Decisive: How to Make Better Choices in Life and Work)作者
「馬汀迄今最棒的著作。以個人、直覺、有力的方式來看待你的作為產生的衝擊。」──賽斯.高汀(Seth Godin),《紫牛》(Purple Cow)作者
「本書探索的數據或許很小,但對人類行為的意涵卻很重大。因此,凡是有人想要更加瞭解促使人決定購買的因素,它都是無價之寶。」──羅伯特.席爾迪尼(Robert Cialdini),《影響力》(Influence)作者
「馬汀.林斯壯運用尖端的鑑識手法來揭開數據與學識間的對立。假如你熱愛《識骨尋蹤》(Bones)和《CSI犯罪現場》(CSI),那麼這本書就是你的菜。」──帕剋.安德席爾(Paco Underhill),《商品放在哪裡纔會賣》(Why We Buy)
「我很迷大數據,但還是忍不住會想我們說不定遺漏瞭哪些重要細節。馬汀‧林斯壯與我的想法不謀而閤,他的著作《小數據獵人》闡述微小的事物如何能在商業界創造大不同,書中還運用瞭很多非常棒的例子加以佐證。這本書提醒企業傢,在做分析時別忘瞭偶爾要讓自己抽離,好好思索什麼能真正刺激客戶的欲望。」——艾朗‧艾吉斯∕搜尋、內容與社會行銷者
馬汀・林斯壯(Martin Lindstrom)
是全球公認的首席品牌大師,曾擔任多傢財星500大企業的顧問,包括麥當勞、雀巢、寶僑傢品、微軟、迪士尼、聯閤利華和葛蘭素史剋藥廠等。 他著有暢銷書《買我!從大腦科學看花錢購物的真相與假象》(Buyology: Truth and Lies About Why We Buy)以及另外六本劃時代巨作。他的《收買感官,信仰品牌》(Brand Sense)被《華爾街日報》譽為「……歷來最棒的五本行銷著作之一」。
美國各大電視網與刊物,幾乎都報導過林斯壯,他經常投稿NBC的《今日秀》(Today show)以及《快速公司》(Fast Company),並曾被《時代》雜誌選為「全球百大最具影響力人物」。
2015年一項針對3萬名行銷人員所做的獨立研究,將林斯壯推舉為全球第一的品牌塑造專傢;「50大思想傢」(Thinkers 50)近期將他列入全世界商業思想傢的前20名。
譯者
溫力秦(第1章至第4章)
輔仁大學德文係畢業,目前為專職譯者,從事書籍、繪本和電腦資訊的翻譯工作。近期譯作有《啟動未來式頭腦》、《現在就當美食創客!75位食品達人教你從無到有的實戰創業密技》等。
戴至中(第5章至第8章)
政大新聞係畢,現為職業譯者。近期譯作有《資訊裂變:iPhone、超跑、無人機,全球經濟與想像力結晶的發展之路》、《鄉民公審》、《新型職場》、《你就是媒體》等。
書中雖然舉瞭很多細節例子,但是總感覺講得邏輯不順,可能是翻譯的原因
評分書中雖然舉瞭很多細節例子,但是總感覺講得邏輯不順,可能是翻譯的原因
評分書中雖然舉瞭很多細節例子,但是總感覺講得邏輯不順,可能是翻譯的原因
評分細節藏玄機,各國各地文化差異風土民情不同,人民的習慣也不一樣,潛藏的商機也不一樣。
評分書中雖然舉瞭很多細節例子,但是總感覺講得邏輯不順,可能是翻譯的原因
本书所讲的大数据vs小数据,某种程度上像是定量研究vs定性研究。 定量研究会获得某种趋势,但质性研究更能帮助你挖掘到本质,找出背后看不到的规律之手。 正如组织活力项目,尽管我们从400+指标中发现了40+个所谓有预测/区分作用的指标,但这些指标往往难以解释,甚至看上去不...
評分 評分痛点—挖掘小数据满足用户需求 时代的强烈需求是即时满足 我们渴望的,就是我们以为缺乏的—某个人、某个地方、某件东西、生命中的某段时间 美国人的友谊屈从于无声的负罪感和功利性 迷恋酒精或其他任何事物,本质上都是寻找一种转变和超越,一种对身份和地位的超越 我们对世界...
評分可以理解为,产品需求分析的方法论。不是从大数据,而是从小样本的具体对象分析,关注琐碎的细节,搜集客户相关的习惯、兴趣、感受等信息,找出其中能提现客户真实自我的细节,了解对方的情感状态与需求,分析产生的原因,并思考产品如何补偿这个需求 光说这个的话,好像谁都能...
評分19002《痛点》搜集(collecting)→线索(clues)→连接(connection)→关联(correlation)→因果(causation)→补偿(compensation)→观念(concept)情感小数据与理性大数据的互补性! 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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