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大數據與預測行銷 - Coggle Diagram

- - - - 線上 vs. 線下
- - - - 購物籃分析決策
- - - - 大數據涉及三個面向,資訊,統計,商業實務
      - 不只要會靠資訊統計分析,還要會懂得解讀,提供觀點的實務經驗
    - - 質化
        
        處理非數字的大數據
        
        例如,輿情分析使用INFOMINER
      - 量化
        
        可以分為商業分析工具及預測分析工具
        
        網路品牌
        
        流量分析
        
        GA
        
        amazon的alex
        
        社交媒體分析工具
        
        quintly可以追蹤品牌在各式社交軟體的表現
        
        socialbakers
    - - 決策時間短
        
        使用簡單商業分析工具
      - 決策時間長
        
        可以建置大數據分析系統及軟體工具
    - - 包括處理及儲存能力
      - 若公司資料不足10萬,不需要一次將硬體準備完
      - 沒有規劃,就不要輕易購買硬體
- - - - 塑造吸睛課題,吸引讀者的第一眼
    - - STEP
        
        以社會,科技,經濟,政治四個面向分析
      - 競-消-我
        
        以,競爭者消費者,我來分析
        
        誰跟我競爭
        
        消費者怎麼看
        
        我們有甚麼優勢
      - SWOT
        
        優勢,劣勢,機會,威脅
    - - 發現:提出事實
      - 觀點:解讀事實
      - 應根據發現,奪提出觀點
    - - 根據觀點,提出解決方案
    - - 有了進度表,才能讓整個專案在程序上,並帶來更多安心感
    - - 提出預算,以衡量是否能進行
      - 預算可以多抓10%,避免遇到不可抗力因素
    - - 觀點是分析的結論,也代表報告的價值
      - 先看中間的策略性觀點及方案,判斷此份報告是否分析有誤
- - - - 資料清洗,確保可用資料集
    - - 模型種類眾多,用途及優缺點皆不同
      - 不過軟體已內建大多數的演算法,並可以根據需求推薦使用
    - - 模型建立後,用TEST DATA驗證模型正確性
    - - 將模型結果導入實務
    - - 藉由模型,根據input自動產出結果,達到產出自動化
- - - - Open rate、engagement rate
    - - (xConversion/Impression)x100%
    - - 曝光在品牌訊息不重複人流數量
    - - 消費者可能接觸到你的品牌訊息的潛在最大數量
  - - - 計算出的結果若正的為利潤，負的為賠錢
    - - 取得轉換數所需付出的代價
- - - - 競品分析
      - 族群結構、產品結構、行銷組合
    - - 兩個以上事件的關係，一件事對另一件的影響
    - - 縱斷面
        
        時間序列
      - 橫斷面
        
        季節性影響
    - - 目標對象/市場區隔