好評推薦

初版推薦序　解決行銷與商業問題的全新思維

新版推薦序　成功行銷分析師的經驗精髓

前言

市場分析簡介

本書的目標讀者是誰？

什麼是行銷科學？

為什麼行銷科學如此重要？

哪些工作的哪些人員需要行銷科學？

為什麼我自認有資格出書談行銷科學？

本書秉持的方法及理念為何？

第一篇 概述：行銷科學有哪些功用？

01 統計學概略回顧

集中趨勢量數

離散量數

常態分佈

信賴區間

變數關係：共變異數與相關係數

機率與抽樣分布

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

02 消費者行為與行銷策略原則

引言

消費者行為是行銷策略基礎

消費者行為概述

行銷策略概述

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

03 什麼是洞見？

引言

高階主管通常不會採用洞見

這算是洞見嗎？

怎樣才稱得上是洞見？

洞見需能化為行動

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

第二篇 依變數分析技術

04 刺激需求的因素？

引言

依附方程式類型與相互關係類型統計法

確定型方程式與機率方程式

職場實例

──概念說明

──補充說明

──分析結果與職場實例應用

製作彈性模型

技術補充說明

重點聚焦：市場區隔和彈性模型有助於零售／醫療診所體系創造最大營收（現場測試結果）

──摘要

──問題癥結與背景介紹

──資料集描述

──第一步：市場區隔

──第二步：建構彈性模型

──最後：比較實驗組與控制組

──討論

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

05 誰最可能購買？

引言

概念說明

職場實例

──數據整理與模型建構

提升圖

模型運用：共線性概述

變數診斷

重點聚焦：將邏輯迴歸應用於購物籃分析

──摘要

──什麼是購物籃？

──邏輯迴歸

──如何推估／預測購物籃

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

06 消費者最有可能在何時買單？

引言

存活分析觀念概述

職場實例

──存活分析補充說明

──模型輸出與解讀

──結論

重點聚焦：終身價值：預測性分析為何優於描述性分析

──摘要

──描述性分析

──預測性分析

──範例說明

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

07 追蹤資料迴歸分析：如何使用橫斷面的時間序列資料

引言

什麼是追蹤資料迴歸分析？

追蹤資料迴歸分析的細節補充

職場實例

──行銷媒介（DM、電子郵件、簡訊）的相關洞見

──期間（季度）的相關洞見

──橫斷面（地區）的相關洞見

──結論

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

08 以方程式系統建立依變數類型的模型

引言

什麼是聯立方程式？

為何需要聯立方程式？

估計值的理想屬性

職場實例

──結論

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

第三篇 相互關係類型統計法

09 我的（消費者）市場概況如何？

引言

市場區隔簡介

「市場區隔」和「區隔市場」各是什麼？

為何需要區隔市場？市場區隔的策略運用

策略行銷四P

市場區隔策略化為實際行動的條件

需要先判斷嗎？

流程概念說明

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

10 市場區隔

概述

市場區隔的成功指標

一般分析方法

職場實例

──分析

──各區隔市場觀察結果及細節說明

──K平均演算法與潛在類別分析之比較

重點聚焦：為何不能自滿於RFM？

──摘要

──什麼是RFM？

──什麼是行為區隔？

──行為區隔能提供哪些RFM模型所欠缺的優勢？

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

第四篇 攸關日常行銷的其他重要主題

11 統計檢定

所有人都喜歡檢驗分析結果

樣本規模方程式：使用提升度統計量

A/B測試與全因子實驗的差異

職場實例

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

12 結合大數據並採取大數據分析

引言

什麼是大數據？

大數據很重要嗎？

大數據對分析和策略具有什麼意義？

大數據的未來

安然克服大數據恐慌

大數據分析

大數據：新奇的演算法

檢核表：從眾人之中脫穎而出的必要條件

第五篇 結論

13 最終章

我想傳遞什麼訊息？

本書還想帶給你哪些啟發？

名詞解釋

參考書目與延伸閱讀

索引

Chapter 2 消費者行為與行銷策略原則（節錄）

消費者行為概述

消費者行為背景介紹

想深入淺出地了解消費者行為，最好的方式是從個體經濟學的「消費者議題」切入。大抵來說，此議題可以概括為以下三個問題：

1.（就商品／服務而言）消費者有哪些偏好？

2.消費者（在分配有限預算時）有哪些限制？

3.在資源有限的情況下，消費者會怎麼選擇？

以上的問題均假設消費者具備理性的判斷能力，且希望獲得最大程度的滿足。

我們來談談一般對於消費者偏好的假設。第一，偏好是全面考量後的結果，亦即消費者可以比較所有產品，排出心目中的喜好順序。第二，偏好具有遞移性（transitive）。這是數學上的準則：若喜歡X多過於Y，且喜歡Y多過於Z，可以知道消費者喜歡X多過於Z。第三，消費者想擁有產品（產品本身具有「優良」品質或價值），也就是說，在不考慮成本的前提下，產品多多益善。

簡單了解以上各項假設就能清楚知道，這些假設是為了後續的數學運算所訂立，最終是要畫出相關曲線（大多數學生修習個體經濟學時，最害怕的就是各種曲線），並製作成簡單易懂的圖表。從這裡馬上可以解釋為何分析需要使用微積分。微積分必須是平滑曲線且二階可微分（twice differentiability），才能運算。

正因為如此，我們必須設定一些放諸四海皆準的假設，尤其是「其他所有條件維持不變」（ceteris paribus）。

決策流程

消費者會經歷購物（採購）流程，以決策分析做出選擇。並非所有決策都應視為同等重要或複雜。依照選擇錯誤所帶來的風險高低，消費者會決定採取「廣泛問題解決」（extended problem solving）或「有限問題解決」（limited problem solving）模式。

若產品價格高昂、產品即將使用很長一段時間，或是首次購買，消費者通常會使用廣泛問題解決模式。這類決定需要更審慎的思考、評估及把關。

至於有限問題解決模式正好相反。當產品價格低廉、使用期限短、重要性不高，或決策「錯誤」不會帶來太大的風險時，消費者便會使用有限問題解決模式。很多時候，消費者會省略（以下）一或多個步驟。這種選擇比較像是自然而然地發生，而且消費者的選擇過程通常會剩下一個原則，像是過往的經驗、不喜歡什麼品牌、價格多少才算便宜、鄰居分享了什麼心得等。

從消費者行為來看（ 可參閱詹姆斯． 恩格爾﹝James Engel ﹞、羅格．布萊克威爾﹝ Roger Blackwell ﹞、保羅．密尼亞德﹝ Paul W. Miniard ﹞等人合著的《消費者行為》﹝ ConsumerBehavior, 1995 ﹞一書），典型的決策流程包括：確認需求、搜尋資訊、處理資訊、評估產品、購買、購後評估。每個階段都有不同的行銷機會，可對消費者產生影響及提供誘因。

確認需求

確認需求是開啟消費者決策流程的第一步。在這個階段中，消費者會意識到理想和現實之間有所落差。很多廣告的目的都是激發需求。不管是教育消費者認識真實需求（生存、滿足感），還是告知消費者假性需求（別落人後，快跟上潮流！），激發需求是一切的開端。

搜尋資訊

到了這個階段，消費者會回想聽過的消息，或他們對產品的認識，並根據產品需動用有限或廣泛參與模式，判定需要的決策能力。廣告和品牌塑造顯然會在此時發揮功用，使消費者了解產品的優點、差異等。

處理資訊

下一步驟是消費者消化、吸收取得的資訊及掌握的事實。行銷訊息策略通常不希望只為消費者提供冷冰冰的資訊，再由他們自行處理，而是希望喚起他們腦中的品牌正面形象、從過往互動中獲得的滿足感，或是情緒上的忠誠。要是消費者無法「處理」資訊（例如嚴格地衡量價格和優點），他們可以藉助品牌資產／滿意度，協助自己迅速做出決定。行銷科學的工作，就是在「心意已決」的消費者之外，找到一群截然不同，且仍在考慮中的消費者。

購前評估產品

資訊處理完之後，就該進入最重要的最終比較階段：候選產品是否具備優於消費者標準的屬性？換言之，在預算標準下，當消費者判定產品已通過最低門檻，產品可以帶來多少滿足感（即使用情況符合經濟效益）？

購買

最後，整個行銷漏斗的終極目標就讓消費者願意購買，而達成交易就是最後一塊拼圖。這是消費者根據前述購物流程所得出的決定。實際的購買行為等於隱含以上（及以下）所有流程，也融入所有實際及消費者所認知的產品屬性。

購後評估

然而，消費者的決策流程（通常）不會終止於購買當下。一般而言，消費者會將原本認為（希望）使用產品能獲得的效用，與實際從產品得到（感受到）的滿足感相互比較。也就是說，忠誠度是從購買產品後才開始建立的。

現在，把消費者行為擺在最重要的核心位置後，該來思考公司的策略了。過程中，請務必時時提醒自己，競爭作為和消費者行為兩個角度之間的差異。

Chapter 9 我的（消費者）市場概況如何（節錄）

為何需要區隔市場？

市場區隔的策略運用

那麼，為什麼需要大費周章地區隔市場呢？市場區隔有三種典型使用案例：尋找類似成員、提升模型效果，以及最重要的一點，對各個區隔市場對症下藥，施以不同的行銷策略。

找出同質成員，是統計分析法中的寶貴技巧。諸如找到所有「相似」的個體，探究其彼此的滿意度落差，或是依循某條件找出所有「同質」個體，深入了解彼此對產品的使用差異。

電信通訊的客戶流失率（損耗率）就是一個簡單的例子。我們想了解客戶琵琶別抱的動機，釐清哪些行為可視為客戶流失的徵兆。對此，我們需要執行市場區隔，辨識每個區隔市場中，消費者在攸關公司獲利的層面上（產品、使用情形、人口統計、管道偏好等）有哪些相同特質，並觀察不同區隔市場的客戶流失率。要注意的是，並非所有區隔市場的流失率都會保持一致，這是我們試圖理解的變數。因此，我們必須謹慎控制多項影響因素（單一區隔市場中的所有成員盡量相似），在去除其他所有顯著變數後，才能看出流失率的高低差異。

另一種應用方法（相對比較精密細膩）是利用市場區隔提升模型成效。延續前述客戶流失率的例子，假設我們已完成市場區隔，希望能從中預測流失率。我們針對各個區隔市場分別跑完迴歸分析，發現不同自變數對流失率的影響不盡相同。比起將單一（平均）模型套用至整個母體而省略市場區隔的步驟，市場區隔會精準許多（且容易轉化為實際行動）。

我們的方法主要著眼於客戶流失的各種原因，例如：某個區隔市場可能因為講電話的頻率下降，而導致客戶流失；某個區隔市場可能是費率方案造成客戶出走；還有區隔市場對帳單的變化很敏感，極在意通話量、通話分鐘數及傳輸數據量的計價方式。

因此，每個模型都會善用這些差異，效果會比傳統方式精確許多。模型愈精準，獲得的洞見愈有價值；對實際情況愈了解，對抗各區隔市場流失客戶的問題時，可採取的策略也愈顯而易見。

從行銷的觀點來看，區隔市場的原因其實很簡單：每個人都不一樣，每個消費者也不一定相同，因此策略無法一體適用。

我想趁此機會，提供看待「市場區隔」的另一種觀點。市場區隔使用的是行銷概念，亦即消費者至上，所以策略主要是消費者導向。要注意的是，RFM模型這類演算法是從企業的（財務）觀點出發，其使用的要素都是對企業很重要的指標。RFM模型的重點在於根據財務觀點（請參見第十章的重點聚焦「為何不能自滿於RFM模型？」），設計價值分級。

既然行銷上的市場區隔應從消費者的角度出發，為何還需要區隔市場？換個方式說，「一體適用」的概念該如何在以消費者為導向的前提下運用？

體認到不同消費者在意的要素不同，會是一切的基礎。這方面的差異會帶給他們不一樣的動機，進而促使他們產生不同的行為模式。

我們必須用心釐清每個行為區隔之所以自成一組的原因（下一章會解說確切的分析方法），也就是擬定策略，找出消費者在意的不同要素和動機差異，並善加利用。

有的區隔市場對價格敏感，有的不敏感；有的區隔市場偏好特定管道（例如網路），有的喜歡其他消費方式（例如一般通路）。某些區隔市場的X產品滲透率高，某些則是Y產品較為普遍。區隔市場間的行銷媒介（例如風格、影像呈現、訊息文案等）也不盡相同。值得注意的是，這種分析法的涉入程度，遠遠勝過簡單的商業準則分類。

這裡的行銷概念很簡單。如果某個區隔市場對價格敏感，就應該為該市場的消費者提供折扣或更划算的優惠，以將他們消費的機率提升至最高（他們的需求曲線具有彈性）。反觀對價格不敏感的區隔市場（消費者忠誠度高、經濟條件佳、沒有替代品等），則不應給予折扣，因為該市場的消費者不會為了優惠而購買商品。

我知道，這些因素都會讓分析更為複雜，但請注意，消費者行為本來就很複雜。行為會牽涉自然動機及多種層面的因素，有時甚至不理性（還記得丹．艾瑞利﹝ Dan Ariely ﹞的著作《誰說人是理性的！》（Predictably Irrational）嗎？）。

如果了解消費者行為的目的是要行銷，又要以消費者為核心，那麼你需要一個複雜而精密的解決方案才行，簡單的辦法必定行不通，就像我們把立體的地球儀攤開放在平面上，一點意義也沒有。格陵蘭的形狀瞬間走樣，整個世界看起來完全不對勁。過於精簡的方法通常會產生不正確的結果，就像以單變量的方式試圖解決多變量的問題，只會得出錯誤結論。

若是企管碩士課程（似乎需要做個簡報），建議應熟悉市場區隔的以下優點：

市場調查：了解「原因」。市場區隔可解釋行為背後的理由。

行銷策略：依產品、價格、促銷和地點鎖定客群。策略是指依照區隔市場間的差異，妥善運用行銷組合工具。

行銷傳播：發送訊息及定位。有些區隔市場需要交易形式的宣傳文案，有些則需側重於建立關係，不能一體適用。

市場經濟：不完美的競爭會孕育出價格制定者。只要有企業鎖定合適的產品加以宣傳，在合適的時間、透過合適的管道，向最有需要的客群提出合適的價格，自然會形成相當誘人的條件，賦予該企業幾近壟斷的優勢。

一本行銷人絕對不能沒有的職場實戰指南；一部持續升級的市場分析技術本！

在分析師的書架上贏得兵家必爭的首席地位，分析師一有疑問就會率先翻閱！

這不是典型的市場分析教科書，但它比任何一本教科書都重要！

它以淺顯易懂的文字，透過概念式的說明，

協助每一位市場分析師及行銷從業人員解決疑問，

它是專為這些人而寫，所以它非常實用。

何謂市場分析？就是行銷科學，

行銷科學的功用在於量化因果關係，

亦即衡量某一變數對其他變數的影響，也就是預測消費者行為。

請先記住一個觀念：

消費者行為可說是所有行銷活動的中心點、樞紐及核心。

如果「行銷」不著重於消費者行為（不管是理解、鼓勵、改變等），

最後得到的結果十之八九會偏離正軌。

透過市場分析可歸結出策略，除非了解前因後果，不然很難對症下藥。

例如，你可以透過市場分析得知哪個客群對價格很敏感、

哪個族群喜歡哪種行銷企劃（Marcom）、

哪項業務面臨競爭壓力、哪個類型的顧客不夠忠誠，諸如此類。

一旦掌握（不同消費者族群）所適用的解方，產品組合就能調整到最佳狀態。

作者以親身經驗告訴讀者，企業界市場分析所應注意的重點，

不在於技術方面的眉角，而是行銷的功能、目的，

以及這些功能和目的所代表的重要意義。

例１：賣鞋的資深同事為什麼明知奧客想占便宜卻還是免費奉上一雙新鞋？

真正的聰明人永遠懂得以顧客的需求至上。不能從財務的角度判斷「對錯」，

真正能延續商機的關鍵在於以顧客為中心的思維。

例２：自以為精心為社內CEO準備的簡報會議，卻在對方問了一個狀況外的問題後全面失控？！

想要獲致成功，務必全神貫注於重要的事務上，

尤其是那些位階高過你好幾個層級的上司認為重要的事。

例３：只要是從事行銷科學的人，一定都曾經歷過，那就是修改數據、編輯輸出檔案及調整結果，讓最後的成果（更）貼近直覺……

這是行銷科學的弱點，也是一種粉飾太平的行為！

修改數據的事實終究隱藏不住，擅自修改結果的行為也不可能永遠不被發現。

這種行徑會讓你從此以後，信用度蕩然無存。

本書鎖定的讀者群包括：

需清楚找出行銷目標的企業分析師

需知道哪些促銷活動效果最好的活動企畫經理

為提高效率而必須割捨部分客群的行銷人員

需設計及實施滿意度問卷調查的市調人員

需為產品和品牌設定最佳定價的價格分析師等等。

本書內容含蓋層面有三：

第一層面單純解釋概念，不牽涉任何數學，目標是要讓讀者完全理解。

第二層面進入技術階段，適時運用SAS等工具示範相關要素、說明解讀方式。

第三層面則會繼續深入探討技術，以滿足專業人員的知識需求。

第一本涵蓋需求、市場區隔、選擇目標市場及計算分析結果等課題的行銷書。

完美結合理論與實務，並示範如何解決業界大規模行銷資料的相關問題。

採用簡單易懂的敘述風格，以及在真實工作情境中的實際運用。

從業人員在執行任何類型的行銷工作時，勢必遇過書中的舉例，極易產生共鳴。

麥可．格里斯比（Mike Grigsby）

從事市場分析將近三十年，他曾任職Dell、HP、Sprint、Gap等企業，負責資料分析工作，目前在Targetbase擔任顧問。行銷科學是他就讀博士班時的研究領域，過去他也曾在德州大學達拉斯分校（UTD）、德拉瓦大學（UD）、聖愛德華大學（St Edwards）等校教授市場分析課程。他在學術刊物及專業期刊上皆曾撰文發表，也曾在DMA、NCDM等單位舉辦的會議活動主持相關研討會。《市場分析學》（Marketing Analytics）是他的第一本著作，內容親民易懂，目前他正著手撰寫下一本書《進階零售分析》（Advanced Retail Analytics，暫譯）。如有興趣，可關注他的LinkedIn和Twitter，或可瀏覽他的部落格：marketingscience.biz。

張簡守展

高雄人，兼職書籍譯者。譯有：《紅色通緝令：一個俄羅斯外資大亨如何反擊普丁的國家級黑幫？》、《複雜問題的策略思考&分析》、《CEO基因》等書，合譯有《料理的科學》。

初版序言

《消費者行為市場分析技術》中，麥可．格里斯比提供了一系列緊扣實務的解決方案，導入解決行銷和商業問題的全新思維。這本與實務息息相關的實用指南以業界人員為目標讀者，但其內容精闢精采，相信學術圈也能獲益匪淺。

我很欣賞麥可寫這本書的初衷。他在書中點出幾種行銷領域很常見的情況、契機和問題，提供忠告和逐步指示，本書可說是他回饋分析同業的無私貢獻。不管是新手、中等程度的分析師，還是經驗老到的分析專家，他都知道其個別需要的建議，因為這都是他這一路走來的親身領悟。

雖然麥可擁有行銷科學的博士學位，但他的實務經驗也相當豐富，從一開始擔任分析師，到最後當上分析部門副總，這一路的實戰經驗能帶領我們破解分析領域時常遇見的各種問題和職場挑戰。他對主題的掌握無庸置疑，他的熱情能感染讀者，而這能用我在本書中最愛的一句話概括道盡：「現在，我們要實際檢視一些數據並建立模型，這才是真正的趣味所在。」

麥可的學識深厚、經驗豐富，堪稱博學多聞的稱職作者。他引領我們深入洞悉行銷這份有趣工作的真實面貌，灌輸我們需要具備的認知，且不僅告訴我們如何做出更明智的決策，也讓我們能在重要的分析理論和方法上有所突破。

更具體來說，《消費者行為市場分析技術》一書涵蓋相互關係類型的分析法以及相依導向的分析法和相關模型，協助我們解決行銷問題。麥可以一種接近交談的輕快語調（這相當引人入勝且充滿驚喜），提出他的論點：終究，所有市場的根基都是消費者，而他們的思維和感受隨時都在改變、難以捉摸，有時曖昧不明，令人摸不著頭緒；對消費者行為的深入了解，就是行銷的基礎。行銷人員想要確實掌握消費者行為，能做的就是好好花時間研究，深化自身的知識。無論是理想策略、成功營運標準、戰略決策、產品設計等方面，消費者都可以、也應該是焦點所在，因此深入了解消費者行為、思想、意見、感受（尤其是與垂直市場、競爭對手和品牌相關的部份），完全合情合理。

重點式說明消費者行為及概述基礎統計學和統計方法之後，《消費者行為市場分析技術》接著透過Scott（虛構的分析師）和主管的對話，以清楚的職場情境，帶領我們進入真實的商業脈絡。隨著這位主角在職場上不斷成長，我們可以發現，他對分析法的掌握也有長足進步。他從原本坐在辦公室小隔間的新手分析師，一路升上領導團隊的資深分析主管。他面臨的問題越來越棘手，而他選擇分析法以應對當時狀況的過程，正好恰如其分地反映了職場現實——至少與我的經驗不謀而合。

我最推崇本書之處，在於其完整呈現解決問題的實境，並非紙上談兵，在真空環境中示範如何分析。麥可帶領我們從一開始發現問題、就問題本身展開溝通、由分析團隊界定問題，到挑選分析方法、著手執行（從簡單技巧到稍微進階的方法都有），乃至最後解釋結果，以及說明對公司的好處。這種罕見但無疑相當完整的描述，即使為本書冠上「以行銷分析解決棘手問題」之類的書名（而非麥可選擇的簡短標題），也毫不為過。

讀完《消費者行為市場分析技術》，你必定會重新思考目前所採取的方法，進而發掘更創新的方式精進你的市場分析技術，並且調整你的溝通技巧。最重要的是，這本書適合所有人閱讀！

BKV顧問公司分析部副總比佛利．萊特（Beverly Wright）

新版序言

麥可．格里斯比完成了不可能的任務：撰寫一本兼顧技術層面，同時顯然也能運用到真實商業案例的行銷分析指南，而且全書讀來輕鬆愉悅（甚至讓人會心一笑！）。

第一版《消費者行為市場分析技術》提供了簡單易懂的分析指南，滿足了新手奠定基礎以利身體力行的需求，因此不管在學界或業界都廣受好評。市面上充斥著大塊頭的統計書籍，內容充滿各種令人卻步的專業術語，比較適合學術研究而非行銷實務。相較之下，第二版《消費者行為市場分析技術》保留了親切詼諧的文字風格，在分析師的書架上贏得兵家必爭的首席地位，分析師一有疑問就會率先翻閱。麥可加碼新增了追蹤資料迴歸分析（panel regression）和大數據分析的相關內容，以深入淺出的全新章節，為讀者描繪這些分析法（及其他提到的分析技術）的粗略概況與脈絡，進而回答一道基本（但時常難以理解）的問題：什麼是洞見？

本書的邏輯縝密，從基礎原則循序漸進地介紹到職場上預測模型所需的技能（應變數類型的應用法）和市場區隔（相互關係類型的解決方案），最後以業界重要主題的處理方法作結，包括消費者行為的重要地位、檢定和推斷的邏輯，以及逐漸熱門的大數據分析。簡而言之，此版本總結了成功行銷分析師對各種分析法的想法精髓，學生和行銷人員都不容錯過。

就本書對主題的探討方式而言，有幾個特點相當令人激賞。首先，作者對核心主題的描述能提供豐富資訊，同時又切合實際。談到各種方法時，作者總是清楚說明方法的使用時機和原因，並以務實且淺顯易懂的言語闡述關鍵診斷和檢定數據。此外，每個主題都會由主角Scott現身說法，呈現他在職場上如何面對及解決益發複雜的商務問題，以例證強化說明（對話式的敘述風格令人耳目一新，讓整本書更加平易近人，趣味橫生）。不僅如此，「重點聚焦」更進一步介紹分析方法，麥可會提供實務案例，示範如何實際運用分析技術，回答他在職涯中遇過的各種商務問題。最後，本書的目的之一，是要鼓勵讀者在實際從事分析工作時，採取以消費者為中心的觀點。麥可激勵讀者改採消費者的思維，據此量身訂做分析選項，全心探討消費者的決策過程和原因，以及身為行銷人員的我們可以如何影響他們的決定。

我很榮幸可以邀到麥可參加我們Brierley & Partners的消費者洞見實務活動。我可以證實，麥可在本書所提供的見解，與他的實際作為言行一致，而且他不僅很有耐心地指導分析師學員，對我們的大客戶來說，他也是值得信任的優秀顧問。

隨著行銷分析領域持續快速發展，有抱負的從業人員和資深分析師勢必得竭盡所能，確認解決方案是否根基於本書所倡導的各種技術，並以消費者為核心。在現今的行銷產業中，新的接觸點和資訊來源無疑會持續湧現、爭奇鬥艷，分析師有必要保持清醒，用麥可懇切的忠告自我提醒：「一般而言，新資料來源不需搭配新的分析技術。」分析師需要做的，是接受以行動為導向的方法，善用分析技巧有意義地影響消費者決策，而這正是第二版《消費者行為市場分析技術》中再清晰不過且不斷實踐的理念。

行銷解決方案公司Brierley & Partners分析長唐．史密斯（Don Smith）