解構顧客價值鏈：拆解消費者決策流程發現商機切入點，用需求驅動設計新商業模式 (1版)

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【簡介】 消費者的需求從未消失，只是重新分配。 先滿足顧客消費價值鏈中的一個環節，就能用需求驅動新商機！ 　　‧全球精品龍頭LVMH旗下美妝通路絲芙蘭Sephora流失顧客，竟是被提供化妝保養品郵寄試用包的小公司Birchbox搶走的？ 　　‧沒有藝電EA那樣雄厚的資本開發遊戲，電玩開發商Twitch為什麼能抓住一批玩家快速崛起？ 　　‧微軟從開發文書處理軟體跨界遊戲是如何抓住消費者，成為遊戲界的網飛Netfilx？ 　　顛覆市場的不是科技，而是未意識到消費者行為改變！ 　　追蹤顧客從搜尋到使用的過程，鎖定一個環節切入，開啟新市場。 　　本書作者特謝拉（Thales S. Teixeira）在哈佛商學院教授數位行銷，10年來深入觀察市場上的商業模式創新，花6年時間親自訪問Airbnb、google、Facebook、可口可樂、沃爾瑪、藝電等全球知名企業的高階主管，他發現真正大規模顛覆市場的動能不是來自技術創新，而是企業未察覺的消費模式轉變。而且，這個現象是跨產業的，不只衝擊傳統大企業，新創公司也面臨被快速取代的威脅。 　　該如何了解消費者的改變，特謝拉研究發現，可以從顧客價值鏈找機會、抓住顧客。消費者買東西不是一個動作，而是環環相扣的鏈條： 　　評估→選擇→購買→收取→使用→處理 　　每一個環節對顧客都有不同的價值。只要能滿足一個環節的需求，就能夠切入顧客的消費流程，不僅能抓住消費者、甚至可以顛覆市場。 　　該如何找到切入點？特謝拉指出有五個步驟： 　　1、確認顧客價值鏈。消費者從搜集資訊、購買、到使用後丟棄，到底經歷哪些環節？ 　　2、將顧客價值鏈活動分類。這每個環節對消費者的價值都一樣嗎？他們心甘情願為哪些環節付錢？哪些環節在消費者眼中沒價值？ 　　3、找出顧客價值鏈活動間的弱連結。即顧客最不便、花最多時間或金錢成本之處。 　　4、打破弱連結。你能提供比現行企業更專業、更便利的服務。 　　5、預測企業會如何回應。從這個環節切入，其他企業會有什麼反應？會削價競爭、控訴違法或併購？ 　　顧客行為會傳染，跨行業學習是捷徑。 　　特謝拉還發現某個產業的顛覆會在相鄰市場掀起連鎖效應。他在書中列出食、衣、住、行、育、樂、醫療七大類，觀察多數人在這七大類中如何分配大部分的時間與金錢，即能看出趨勢變化，及早找到自己的新機會。 各界推薦 　　iFit愛瘦身共同創辦人　謝銘元 　　B2B業務行銷專家　吳育宏 　　「書中豐富的案例幫助在面臨數位顛覆的浪潮中，聚焦於最重要的事──顧客需求，並顛覆傳統企業從資源本位出發的迷思，帶領我們從顧客價值鏈中挖掘新的商業模式。」──B2B業務行銷專家　吳育宏 　　「泰利斯．特謝拉（Thales S. Teixeira）將理論與實務相結合，為企業迫切想了解的數位轉型問題，帶來卓越而精闢的創見與策略，在開啟客戶價值鏈的過程中，他為我們提供了一張地圖，幫助我們贏得新客戶，並在被徹底顛覆的商業模式中，留住那些既有客戶。這套理論獨特又充滿智慧，值得一讀！”──詹姆．柯林斯（Jim Collins），《從A到A+》作者 　　「多數企業誤會數位轉型的成功關鍵，透過拆解客戶價值鏈的過程，泰利斯．特謝拉（Thales S. Teixeira）提出精闢的數位轉型解方，更重要的是，它為所有行業的高階經理人創造一個通用的理論模型，讓他們能用以客戶為中心的方法，了解競爭對手並提出相應的策略。」──約翰．奎爾奇(John Quelch)，邁阿密帕蒂大學和艾倫．赫伯特商學院院長、牛津大學名譽院士 　　「若企業想在現在的市場上取得領先地位，它必須具備一個條件就是以顧客為中心，靈活地掌握顧客期待不斷變化的微弱訊號，並快速地擬定應對策略。泰利斯．特謝拉（Thales S. Teixeira）提供了一個全新的視角和理論模型，幫助企業在數位轉型的困境中，做出正確的決策。」──琳達‧希爾（Linda A. Hill），哈佛商學院教授、美國經濟學家 　　「泰利斯．特謝拉（Thales S. Teixeira）教授對當今消費者的體驗和期望有非常實際的見解。透過他的研究，可以得知從以產品為中心轉變成以顧客為中心的行銷策略，對現在的企業有多麼重要，所有行銷工作者都應該看這本書。」──碧姬‧金（Brigitte H.King），歐萊雅（L'Oreal）法國首席行銷長 　　「哈佛商學院教授特謝拉（Thales S. Teixeira）明確地提出新創企業將如何顛覆消費者的消費行為及購買管道。好消息是，這一切都是可以預見的。在解鎖客戶價值鏈的過程中，他提供了一個清晰的路徑，以了解數位顛覆如何影響企業，以及企業可以做些什麼來留住他們的客戶。」──尼拉‧沙阿（Niraj Shah），Wayfair聯合創辦人兼首席執行官 　　「我們所有人都數位浪潮打亂的腳步，若想重新站上巔峰，一定要讀這本書。」──豪爾赫‧保羅‧勒曼（Jorge Paulo Lemann），3G Capital投資公司共同創辦人 　　「特謝拉（Thales S. Teixeira）提出了一個關鍵的、經常被忽視的觀點：數位顛覆是為了讓消費者的生活更輕鬆，科技只是達到這個目的的手段。」──簡‧拜耳（Jan Bayer），阿克塞爾‧斯普林格集團（Axel Springer）新聞媒體兼執行董事會主席 　　「對於真正以客戶為中心的工作者來說，顛覆並不可怕，他們理解並能有效打中客戶價值鏈上的痛點。顛覆者如果能解決目前龍頭企業的盲點或客戶的痛點，就可以迅速崛起獲得市占率。特謝拉（Thales S. Teixeira）教授的新書不僅指引當前企業數位轉型的方向，也讓目前割據市場的大企業有所警惕。」──錢果豐，香港恒生銀行獨立非執行董事長  【目錄】 引言　是誰顛覆了市場？   第一部分　當市場顛覆成為常態 第1章　面臨前所未見的挑戰只能用創新回應？ 第2章　顛覆市場的不是對手，是顧客需求 第3章　顧客價值鏈如何被拆解？ 第4章　脫鉤，創造新商業模式   第二部分　面對價值鏈脫鉤企業該如何回應？ 第5章　反制脫鉤的回應途徑 第6章　衡量風險並決定如何回應   第三部分　觀察你的顧客，掌握市場顛覆的徵兆 第7章　如何獲得前一千位顧客？ 第8章　從一千到一百萬個顧客 第9章　資源重要還是顧客重要？ 第10章　發現下一波的顛覆浪潮 後記        術語註解        分離與破壞式創新的差異 如何計算MaRTM與TMaRTM？ 致謝  

大數據驅動商業決策：13 個 RapidMiner 商業預測操作實務 (1版)

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內容簡介 　　用一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題 　　手搖飲競爭對手在哪裡？超市商品之間是否有關連性？推薦什麼電影給客戶？客戶是否下單買保險？電信業的客戶是否跳槽？公司未來營收可能是多少…公司從草創到轉型的過程中，會遇到很多的問題。但是，現在你有了解決方案！ 　　本書透過主人翁 Joe 跟 Eddy 的創業故事，告訴讀者如何使用大數據分析，解決公司營運過程中所遇到的問題。書中的分析案例貫穿了企業發展、管理的整個生命週期，所以無論現在的你處於什麼階段，都可以找到切身相關的問題，並學會如何透過大數據分析的方式解決，從而真正實現數據驅動決策（data-driven decision making）的管理方式。 　　本書使用 RapidMiner 圖形化介面，即便不會寫程式，也能夠將雜亂的數據進行有效的整理、轉換。特別是使用合理的分析演算法，能夠快速獲得容易理解的數據內容，並得出結論，進而基於結論作出合理的決策。 　　本書的內容將幫助你的公司，成功轉型成數據驅動商業決策。 目錄 前言 第 0 章 大數據商業應用的基礎知識與軟體介紹 0.1 數據特性 0.2 數據分析 0.3 本書理念 0.4 軟體介紹 0.5 線上教學資源 第 1 章 如何辨識競爭中的關鍵因素 1.1 樞紐分析的基本原理 1.2 實例操作 - 鐵達尼號存活旅客 1.3 章節練習 - 影響汽車銷售的重要因素 第 2 章 我的競爭對手在哪裡？策略群組的量化分析 2.1 非監督式 K-平均法（K-Means）以及監督式 K-近鄰（KNN）演算法的基本原理 2.2 K-Means 實例操作 - 商場客戶分組 2.3 KNN 實例操作 - 商場客戶分析 2.4 KNN 模型測試 2.5 商業應用 - 尋找距離最近的競爭對手 2.6 章節練習 - 競品麥片分析 第 3 章 預測客戶的下一步？網頁瀏覽行為預測 3.1 Apriori 關聯分析演算法的基本原理 3.2 實例操作 - 分析客戶下一個瀏覽的網頁 3.3 章節練習 - 預測客戶下一次瀏覽的新聞 第 4 章 這些商品放在一起很好賣！擬定賣場促銷方案 4.1 關聯分析的基本原理 4.2 實例操作 - 分析客戶一起購買的商品 4.3 章節練習 - 超商購物車商品分析 第 5 章 你的客戶可能會喜歡...會員制俱樂部如何推薦商品 5.1 推薦引擎與評分矩陣的基本原理 5.2 實例操作 - 會員對商品的評分預測（Rating Prediction, RP） 5.3 向會員推薦商品（Item Recommendation, IR） 5.4 章節練習 - 歌手推薦 第 6 章 買了此商品的客戶，也買了...電子商務如何推薦商品 6.1 基於商品推薦引擎的基本原理 6.2 實例操作 - 電影評分預測 6.3 向會員推薦電影 6.4 章節練習 - 線上商城 第 7 章 喜歡此商品的客戶，也喜歡...根據潛在喜好推薦電影 7.1 偏置矩陣分解的基本原理 7.2 實例操作 - 電影評分預測 7.3 向會員推薦電影 7.4 章節練習 - 美食服務平台 第 8 章 客戶是否真的會下單？客戶消費意願預測 8.1 單純貝氏演算法的基本原理 8.2 實例操作 - 客戶消費意願預測模型 8.3 預測客戶消費意願 8.4 章節練習 - 線上叫車平台推廣優惠券 第 9 章 哪些因素會影響銷售定價？房價預測 9.1 線性迴歸演算法的基本原理 9.2 最佳化步驟 9.3 實例操作 - 房價分析 9.4 房價預測 9.5 章節練習 - 紅酒等級評估 第 10 章 哪些客戶會違約？客戶貸款違約預測 10.1 邏輯斯迴歸演算法的基本原理 10.2 實例操作 - 銀行客戶貸款違約分析 10.3 模型調整 10.4 預測客戶是否違約 10.5 章節練習 - 信用卡用戶逾期還款 第 11 章 電話行銷應該打給哪些客戶？找出可能會買定存的客戶 11.1 支援向量機演算法的基本原理 11.2 實例操作 - 銀行客戶產品需求分析 11.3 模型調整 11.4 模型驗證 11.5 模型測試 11.6 章節練習 - 估計客戶的實際年收入 第 12 章 如何避免客戶流失？分類電信客戶跳槽名單 12.1 決策樹演算法的基本原理 12.2 決策樹實例操作 - 電信客戶跳槽分析 12.3 決策樹模型測試 12.4 隨機森林實例操作 - 電信客戶跳槽分析 12.5 隨機森林模型調整 12.6 隨機森林模型測試 12.7 章節練習 - 預測交易的公平性 第 13 章 如何預測公司未來的營收？銷售預測 13.1 ARIMA 演算法的基本原理 13.2 實例操作 - 每週銷售數據預測 13.3 模型調整 13.4 模型測試 13.5 章節練習 - Tesla 股價趨勢預測