何謂非機率抽樣（Non-probability Sampling）

在從事一項研究時，為了確保推論的正確，行銷研究人員最好使用隨機抽樣來降低或消除抽樣可能產生的「抽樣誤差」，然而有時為了實務（時間和成本）上的考量，在研究者並沒有意圖或者是不需類推到母體時（即不需考量樣本…

何謂機率抽樣（Probability Sampling）

抽樣的好壞關乎往後統計調查的成敗，因此對於樣本的選擇，在抽樣方法上，可依研究的背景、需求、資源、條件…等特性，決定如何從母體中抽出。以下，簡單說明常見的機率抽樣方式，包括：簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣和集群抽樣等。

知覺圖─將企業定位視覺化的好工具

以往行銷人對「定位」這個專業術語，習慣利用一句行銷標語，來闡述企業所訂定出的產品或品牌定位，但有時要讓企業全體員工知曉和理解自己公司的定位，往往不是三言兩語可以達成。尤其新進員工對這樣的定位標語恐怕更覺得自己身處在虛無飄渺中。現在，拜大數據「視覺化」工具之賜，…

電信業者消失的那些顧客-探索性分析與視覺化-系列1(附python程式碼)

在這個資訊科技時代，人們使用手機重要性，可能勝過其他3C產品更多，假如當你使用價格隨便都破萬的水果手機，搭配電信業者提供的服務品質…

「誤差」與「偏誤」的差別

每個行銷人在從事行銷研究時，無不想方設法盡最大能力追求事實或者查出消費者真實的想法，但偏偏經常事與願違。這個時候，除了可能是消費者不願吐露實情，另外一種可能就是在研究時出現了「誤差（Error）」與「偏誤（Bias，這裡的偏誤係指抽樣偏誤Sampling…

亞馬遜為何未能主導生鮮雜貨市場? (Why Amazon Won’t Dominate in Groceries?)

從書籍，零售，到雲端服務，亞馬遜總能夾帶其龐大客戶流量及成本優勢寡占市場。但是，在併購生…

顧客資料透視（一部曲）-互動式表格【附Python程式碼】

資料視覺化 （Data visualization）領域的起源可以追溯到1950年代初的電腦圖學，可想而知，是從電腦的發明後，對於數據圖表更直觀的傳達給管理者，因此在英文有句諺語：

探索Google Analytics(GA)顧客商機秘密 — 預測性分析與管理意涵- 系列2-（附Python程式碼）

定位策略可透過「有意義的差異化」來落實

成功的「定位」不容易，要判斷「定位」是否成功，不僅在於能否讓企業或產品獲利（畢竟影響獲利的因素很多）。而一個成功的定位，能讓企業的產品在市場中，有效地與其他競爭者做出區隔。這裡講的「有效」，除了能呼應自身企業的特色與優勢，還要能吸引目標市場消費者的目…