機率思考的策略論：從機率的觀點，充分發揮「數學行銷」的力量# l4 E# H, Q) N) H4 D/ `
作者：森岡毅1 h/ H: K9 h9 _0 d% G
出版社：經濟新潮社/ w% O3 o* p8 Y
出版日期：2023/03/04
& \7 ]- V: W' c3 H 语言：繁体中文
0 M0 t, C7 j9 S! [* M7 U1 U 出版地：中国台湾2 n) {4 D! g$ I/ B
你的策略能否成功，是由「機率」決定的。
" V, P' s$ m0 w" w 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！! z$ h s3 Q0 ~4 r+ h: L7 ] r
何英圻 91APP董事長
% @$ J- o Y) y5 _- m2 D( y) C9 {, y 盧希鵬 中国台湾科技大學資訊管理系專任特聘教授
) B7 p+ q# M6 z' ~( N 土井英司 《商業書馬拉松》總編輯" p; p: g% ~- }. @
田端信太郎 前LINE資深副總裁1 S; q3 k- w0 a7 N1 A0 q, u+ b& p V2 ?
專業推薦
* }6 l4 | w k& S$ V 行銷，易學難精，這本書將傳授你*實用的、從市場和消費者偏好出發的精準策略！" }9 M3 g& L0 W4 u
做行銷、制定策略，可能有幾千幾百個考量因素。# c4 D: k' K' T( @) I4 _1 t
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）。* e5 f4 }4 E7 |3 t
你的策略成功與否，是由「機率」決定的。
, m) v& M( ]' F 而機率，某個程度上是可以「操作」的。; F$ D. h, Q6 `* M+ P7 ]9 \2 v
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。/ ~; W' U& P+ G- H# \7 Y9 R$ I
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。
# E" N9 e$ r) }4 @% ? 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mo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。
2 J$ `6 I( i' P 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，*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。
! W( r3 \, B4 Z# Z7 h0 c* C 本書重要觀念：
# z" v; G! P$ s3 E( G. z 市場結構的本質，就是消費者的偏好。
/ m8 L# s o5 M 消費者的偏好，是由品牌價值、價格、產品性能所決定的。
8 c7 I( |' Y" V/ T, A. a 而行銷策略的焦點，只有三個：消費者的偏好、認知度、鋪貨率。2 x n* y/ h+ t/ x1 G9 g
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。2 \" E% V( R7 |5 {
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*大收穫。
* ~% o2 ~6 H) c4 ^, [' R 序章 商業之神有著一張單純的臉孔
0 l4 l1 k$ u1 s/ T0 P+ b *一章 市場結構之本質
; J+ v. [6 W' ~% E+ A 1 「拉客小哥全都長著同一張臉！」
6 I7 `2 w+ Q4 }) v2 L 2 理解市場結構的意義
! Z8 R6 M: R" ^1 ]0 C4 Z 3 何謂市場結構？2 u, j3 f8 n3 ]" K8 N
4 市場結構的本質全都一樣' {5 x# U s. X1 A* K# q W
5 品牌也是受到相同法則的支配1 |5 S) Y2 V# t0 \ v; N0 D
6 應該把經營資源集中在顧客偏好上
: q9 ?( h4 {7 t6 i2 @ 第二章 策略的本質為何？
/ v- J @: t! ? 1 找出能打贏的仗7 J; ]7 y T7 y" Z, I8 Q4 v
2 策略的焦點只有三個. Q: ]1 H( F5 R% K, [ Z5 w
3 找出「認知度」的成長空間& f& {! f8 A! f# j
4 找出「鋪貨率」的成長空間
; x' H, t" i) C" F" ~0 `+ U1 | 5 找出「偏好」的成長空間6 s9 f9 D8 j+ s/ u: {4 D
第三章 如何訂定策略？
. ?# S3 S/ N! z& c3 i( h& E 1 應該在目的地看到的驅動因素$ O! L) e) z/ w7 A l v0 U$ L
2 關於偏好% b8 A2 J" o3 X8 L0 G- ?
3 策略要從目標開始構思起
( U# g! k% O! G4 G 第四章 把熱情加到數字裡！' f& F0 ?$ _$ i/ [) ?, P; I5 _) e
1 「情感」會變成決策時的干擾/ B" f& ~! f+ D. K0 L8 i$ O! f* V8 P
2 人類是一種會避免做決定的生物
3 K% T# Z C7 X: a- s 3 *好把日本人的對手都當成精shen病態者$ D$ k- X3 O+ ^ e7 N) Y
4 為何偏離目的是危險的？
* j$ N# `; g1 q, F3 H2 a 5 透過自我意識與努力，學會冷靜透徹地做出決策
& m0 w8 s6 u) o3 X" ~, j: x" i 6 機率之神毫無慈悲心: L9 ]. T4 G+ U0 w3 d. W0 T+ B
7 用帶有「熱情」的戰術致勝
# d9 v/ w# \2 L& q0 _ 第五章 市場調查的本質與功能—了解偏好
. I$ W4 y) l& t- s3 U( r7 R2 U 1 市場調查的本質: z7 y8 o* m# r5 a" m+ ]
2 單一產品盲測
; p1 k1 y O m" u. h6 J* ]0 ] 3 概念使用測試
" L4 G4 N, c& t1 O* ] 4 購買決策是情感性的
- ^. d e$ l( \* R 5 工具有其用途與界限
3 ?& B H! u$ t2 k- q) w 6 本質性的理解要從定性資料著手
2 v) R' [% b/ \$ ?' S' t 7 未來要從定性資料著手7 B& B& n J5 f! S3 N" G- U2 G% D4 e( z
8 未來假如困難，還有過去
( D3 i/ |$ i$ G& N 第六章 需求預測的理論與實際—偏好的採算性
# i1 t% o0 w+ r# _7 M7 p* S# N 1 需求預測的目標是，不要和實際差太多
. a j" G. K' i0 Q/ m! H# i 2 「計算值的模型」以及「市占率模型」
$ z" d; D7 R8 V- Q7 F# ^4 [1 q 3 預測模型既用於理解也用於預測
8 Y' [) {* V* Z( {$ { T5 V 4 預測的精確度與預測模型的精確度是兩回事
7 f# }9 ]( \7 q) a C/ W 5 哈利波特需求預測之挑戰
6 o: d1 F( r5 q4 k 6 掌握大略概況很重要！& n& ^8 \" {2 K% o
7 根據電影的觀賞人數所做的預測 ^7 E1 b( k1 e$ p
8 運用增加率所做的預測$ y. V" P- N2 ~9 V2 |+ T
9 運用電視廣告的概念測試所做的預測; @ F; j$ a( @; q' ?
10 利用概念測試來預測值時的注意事項
$ p4 {; J, z, L5 k" Q# w# i 11 預測市占率的一般手法（測量直接偏好）
; P$ [7 O# {# ]5 V/ @8 k 第七章 消費者資料的危險性7 s% C: T2 A+ ~1 t1 Q8 y2 k# B
1 消費者資料要經常對照現實狀況做解讀
( F! |8 ~) Z4 L* Q* U 2 消費者資料的比率、好惡的順序相對較正確
! X- Y( H. v* W% w* ` 3 消費者資料在運用時要考量「使用目的」與「調查狀況」3 N6 `2 ^! D' X; P4 E8 x% }% k, v# z) I6 H
4 有毒的消費者資料是無味無臭的' r: e' o2 I& e# s$ J
5 市場規模的現實狀況可利用「整合性」掌握
' i5 H2 J4 x2 C3 ]3 P5 i 6 資料要去除髒污後再看& T W7 J I* L( ?! T8 C( k* T$ t7 V
7 要像昆蟲一樣以複眼觀察現實
, K! s) q/ {- \9 T, u 第八章 讓行銷發揮功能的組織
& J* S! f+ D \ 1 兩個前提思維, i/ A& \8 n' R: n0 y: ]
2 行銷組織的思想
8 }: h( H& D% J- \ 3 市場調查部的編組. l/ x$ n# u4 R9 z8 ^2 U
4 關於組織經營，我所相信的事
4 z/ j) T7 c1 [- d 卷末解說1 機率理論的導入，與偏好在數學上的說明
; l! b$ Z1 Y$ w- p" I 1 二項分配（Binomial Distribution）
s& J+ ~1 ?9 x: H# w# P9 a. J& [7 P& G) f 2 卜瓦松分配（Poisson Distribution）
4 v& ~" d, V$ g. K( |8 {, M; Z 3 負二項分配（Negative Binomial Distribution）, v' b) Y R/ e- ^+ E
4 「卜瓦松分配」與「負二項分配（NBD）」之整理歸納
, J2 r2 d) k+ k2 u: V 5 支配營收的重要數學式（偏好、K的真正意涵）, P _4 H! W' B( |( v& z
6 狄利克雷NBD模型
# K/ p7 A" M! A, s& d; {5 L 卷末解說2 用於理解市場及協助做好預測的數學工具: R4 h" u. P+ ~6 |! D. N, b
1 伽瑪-卜瓦松*近購買時間模型
2 a3 p2 k2 ^0 ~4 m8 [ 2 負二項分配
) g/ ]+ w9 W0 u& c 3 品類進軍順位模型
9 p& _/ {% d) |' x, i& c 4 新購模型、回購模型（新產品的營收）; U1 `) p8 u2 @% F$ Q" Y- v
5 平均每次購買金額、數量模型+ ?( T/ O& n" _! S
6 狄利克雷NBD模型
. a. p7 k( r( m6 n 終章 2015年10月時USJ進場人次之所以超越TDL的數學根據. I* |# |) X3 W* f$ Q
今西的致意
" n* w. h2 v4 }- e 森岡的致意5 X2 K- @8 h# T+ p, c; I3 _
3 ], y+ V5 V+ K
8 V6 Z0 L/ {; ^$ u, k1 M
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