阿囉哈！大家好，我是 applemint 的 Anny！
近日剛研讀完日本商界大推名著『機率思考的策略論』，發現書中所闡述的行銷策略與想法，與 applemint 擬定的策略與實際上的操作有許多相似之處！
到底是什麼樣的行銷神書讓 applemint 可以大聲說出 We don’t sell garbage 呢？
想了解本書所談論的行銷必勝策略或對 applemint 行銷操作有興趣的朋友們，別錯過了！
本篇 blog 將提到本書對 applemint 這個新創數位行銷及行銷人們的重要性、數字分析的方法，以及書中一直提到的品牌偏好。
最後也會提到 applemint 與本書的相似之處還有 A 編的讀後心得哦！
Contents
機率思考是什麼？
現今的商業環境瞬息萬變，再加上每一個人的獨特性，使得每個商業行為都充滿感性及不確定性，對於新創數位行銷公司來說，其中一項重要的專業便是在所有的不確定性中找尋最確定會成功的行銷策略！而該如何找尋呢？那就是透過：機率思考。
機率思考的重要，不但可以讓我們更加理解日常生活中所發生的機率事件，也可以運用這些機率定理預測巧合，在商場上做出更加有效益的判斷。
機率思考的策略論對 applemint 的重要性
坦白說，一開始是抱持著『又是一本人人愛的行銷神書，一定沒有什麼厲害的啦』的想法，後來開始看之後便無法自拔地在幾天內就讀完此書，也了解為什麼這本書對 applemint 新創數位行銷來說如此重要了！
就讓我娓娓道來吧！
書中曾提到：雖然數位行銷乍看之下是以人為出發點，充滿感性的，但越是理解，越是發現每一個行銷策略都需要有邏輯可循，也能以最理性科學的方式剖析成效。
身為 applemint 的一員，我最自豪的莫過於公司在價值宣言中提到的：質、誠、透。
所謂質、誠、透，就是品質、誠信、以及透明性。
為了成為持續提供品質及良好誠信的廣告代理商， applemint 一直對於數據的分析非常嚴謹，其實，這也讓一開始加入 applemint 的 A 編有點害怕，感覺與想像中的數位行銷公司有點不同。
現在想想， applemint 對數據的嚴格分析，想必是受此書的啟發吧（燦笑）。
對於 A 編，甚至是 appplemint 來說，這本書最珍貴之處，是作者們以自身成功經歷所編纂出的一套商界實用的成功方法，可以說是一本非常實用的工具書。
由於作者的實務經驗非常豐富，且創造許多成功案例！
像是日本環球影城就是非常經典的例子！它在 2001 年風光開幕後，隨即面臨經營危機，然而在作者的行銷策略之下， 2015 年 10 月造訪環球影城的人數高達 175 萬，創下歷史新高，讓東京迪士尼樂園也成為了手下敗將。
想來就是這些成功案例讓這本書變得非常實際且貼近現實的活用工具書的吧！
（大家快把學校課本丟掉！大笑）
機率思考的策略論對行銷人的重要性
對於新創數位行銷以及行銷人來說，這本書又可以帶來什麼啟發呢？
首先，這本書提到消費者的行為都是可以被計算的，當了解如何計算消費者行為後，便可以使用這些結果對日後的消費者行為進行預測。
進行預測之後，便可知道如何將資源做出最有效率的分配。
從高中開始就是商科學生的 A 編，在求學這段時光最討厭的就是『充滿理論的行銷課』了！
對於各式各樣的行銷學說可以說是左耳進右耳出，人稱『學得慢忘得快』，原因是我認為這些學說很『老』了！非但不能有效地運用在實務上，聽起來也一點都不真實嘛！
可是！各位朋友！（推眼鏡）
這本書是運用了許多輝煌事蹟所得出的，成功的秘訣。
理性的數字，感性的顧客
身為行銷人，最常聽到的一句話莫過於：靈感與創意是可遇不可求的！
但是，事實真的是如此嗎？使用靈光一閃的創意，希望 TA 可以喜歡，這是可以的嗎？
本書提到，以理性的數字面對感性的顧客，才是正確的行銷策略！
那麼，要如何落實呢？
首先，書中表示先制定目標後，從目標回推需要達成的種種策略。
在策略層次討論時不需要情感，排除情感後，做出合理決策的機率才會提高。
穩固了理性層面的分析之後，在這樣的策略之下加入感性的情感，才是最完美的行銷策略！
以 A 編操作的客戶實例來說，我們先藉由問卷以及 Google Analytics ，取得 TA 的潛在興趣還有容易成為轉換的主訴求數據並理性分析後，在針對這些興趣及主訴求以感性方式呈現給 TA，確實帶來了成效，也稱得上是有效的行銷策略！
不要怕！行銷人必知的公式
理性分析，就得提供更仔細的數字證明自己的策略。
咳咳（清喉嚨）
以下將提到書中介紹的其中兩種分析公式，A 編在此針對它們適用的分析或預測做說明，實際的運算就讓我繼續努力運用於實務吧！
卜瓦松分配 （Poisson distribution）
卜瓦松分配所表示的，是平均發生率長期處於一定的某種現象的『特定時間內的分配』。
對於行銷人來說，可以用來針對訂價做進一步的分析調整，在有限的銷售時間內對於數量有限的商品根據卜瓦松分配來訂定合適的動態訂價模型。
可用於解釋個人單獨購買行為，適用於針對現實生活中許多現象的重要機率分配。
例如：每年某個十字路口發生的交通事故幾乎維持差不多的件數，洗髮精銷售量在全國大致維持於某個範圍等等。
負二項分配 （Negative binomial distribution）
此公式較適用於解釋全方面的消費者行為，針對從消費者家庭追蹤調查取得自身公司品牌資料，與實際營收之間的差異，正確地進行補正，非常適合用來當作銷售預測時分析新購率、回購率、購買次數的標竿。
品牌偏好是策略重點
品牌偏好之所以被本書定為策略重點，是來自於消費者皆是基於情感挑選品牌。
由於消費者心中存在著偏好，而偏好支配個人消費行為，因此「偏好」也可以視為分析市佔率的重要指標之一。
為了提升品牌偏好，本書建議商家們可以從產品性能、品牌權益及價格此三種不同層面著手。
產品性能
書中提到，產品性能對於品牌偏好的影響與品項有著極大的關係。
產品本身性能越強，對於品牌偏好的影響越大，例如：車子及家電。
相反地，較難辨別性能的品項則對品牌偏好的影響較小。
書中提到產品性能較難分出差異的例子是化妝品（ 什麼！）。
由於大部分使用化妝品的女性對於化妝品的產品性能較難分辨，因此比起產品性能，化妝品的行銷策略更需重視接下來要介紹的品牌權益。
品牌權益
是不是曾看到某個化妝保養品廣告感到心動呢？（點頭）
以剛剛的化妝品為例，品牌權益較能影響消費者本身的偏好。
比起上述提到的產品性能，化妝保養品的消費者更在乎此品牌是否有帶來「美的形象」，以及讓他們「變漂亮的希望」，也就是書中所定義的品牌權益。
除此之外，倘若競爭對手已經有強大的品牌權益，則可藉由「定位的差異」脫穎而出。
定位的差異，也可以說是賦予核心權益附加因素。
就好比當競爭對手主打控油訴求，我們或許就可以提到『保濕清潔，油水平衡才能真正控油』等等，為主訴求添加附加因素。
價格
當品牌權益越強，價格也可以就此提高。
書中提到我們常遇到的迷思：價格越低，消費者才更容易接受。
對於行銷人員來說，我們的工作便是透過品牌行銷強化品牌權益，大幅提升品牌價值，進而讓品牌得以把價格定在中長期能夠投資的水準，並讓消費者買單。
事實上，價格的提高包含了使消費者持續開心、產品效能改良、品牌權益強化的成本。
因此，只要你認為可以達到上述所說的，便有資格提高產品價格。
applemint 怎麼做？
看完書後的 A 編最想研究的莫過於：
applemint 對此做了什麼呢？
我在詢問老闆 Leo 及公司前輩後，得知 applemint 在三年前就曾幫客戶利用數據的分析，計算並預測出其銷售額，並根據這個預測，給予更全面的行銷策略（拍手）。
除此之外， Leo 也希望每位員工在針對行銷策略方面提案給客戶時，可以給予更全面的 consulting，像是調查公司年度報表抑或是針對競爭對手做更多的數據分析。
一開始進入公司時，對於這些要求感到十分疑惑，但後來這些分析皆正向地反映在客戶的結案報告上，這樣的要求讓我以更全面的數據分析能力，默默地實踐了 applemint 所說的質、誠、透。
除此之外，applemint 也使用許多書中提到的分析方式，像是運用了一些迴歸分析（regression）以及卡方檢定（chi-square test）在行銷分析上。舉例來說， applemint 現階段想針對 KOL 市場做更精細的研究，因此從 KOL 本身的知名度、共感等不同的變因，以及其文案撰寫的方向等等，開始運用我們所獲得的數據去推測出成效與 KOL 本身以及其文案之間的關聯性。
最後
現在可以漸漸了解 applemint 對於理性分析數據的專業堅持，以及 Leo 這麼推崇這本書的原因了呢！
本書提到的選擇必勝的仗打，其實就是使用理性分析減少感性所帶來的眾多變數與未知。
對於 A 編來說，讀本書最震撼的便是森岡先生與今西先生從書中散發出來的自信魅力吧！
他們使用了自己最有自信的強項，不斷地運用於實務之中，也不斷地印證了這些方法的成功。
此書不但讓 A 編對於統計充滿了好奇與崇拜，也期許自己可以研究如何運用書中的數學公式。
一直以為行銷的成功與否，決定於 TA 是否喜歡，但看完此書才發現，真正的成功，是根據嚴格的數據分析與計算提出一個 TA 一定會喜歡的行銷策略。
A 編相信自己對此書的理解還可以更加透徹，有任何想補充的、想指教的，歡迎一起討論分享！
接下來，就期待自己持續地找尋必勝的仗打，並找到新的 selling points，有一天能在公司發光發熱吧！
從這裡聯絡 applemint！
