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人工智慧最強的功能是「從大量資料中創造規律性」並進行突破性的效率改善；人工智慧用在行銷上即稱為「AI Marketing」；意即用人工智慧來協助行銷人員，能夠即時改善行銷效率的系統性知識。
AI和AI Marketing是快速發展的科學。作為一個行銷人員或企劃人員，要如何理解並運用AI作為行銷工具呢？
本書將產品銷售週期分為六個階段，再針對不同階段的需要來設計出適當的AI工具，讓行銷人員可輕易上手，達成業績目標。
自2017年以後，AI技術已大量用在社會科學方面，不論在心理學、財務投資、行銷學都已大量使用AI Marketing的工具；以行銷學來說，從行銷初期的趨勢分析、客戶鎖定，到後期的客戶忠誠度培養都可大量使用到AI工具。
本書的重點：
行銷人員如何使用AI Marketing工具來強化行銷。
AI和AI Marketing是快速發展的科學。作為一個行銷人員或企劃人員，要如何理解並運用AI作為行銷工具呢？
本書將產品銷售週期分為六個階段，再針對不同階段的需要來設計出適當的AI工具，讓行銷人員可輕易上手，達成業績目標。
自2017年以後，AI技術已大量用在社會科學方面，不論在心理學、財務投資、行銷學都已大量使用AI Marketing的工具；以行銷學來說，從行銷初期的趨勢分析、客戶鎖定，到後期的客戶忠誠度培養都可大量使用到AI工具。
本書的重點：
行銷人員如何使用AI Marketing工具來強化行銷。
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01 最佳關鍵字（Keyword Confirm）
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1-1 找出最佳關鍵字（Best Keywords group）
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1-2 用pytrends 獲取 Google 搜尋趨勢
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1-3 「最佳關鍵字」的實務戰術
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02 流行趨勢分析（Dedicated analytics）
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2-1 「流行趨勢分析」與「最佳關鍵字」進階應用
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2-2 實例1：「台灣十大美妝品牌，近三個月，流行趨勢比較分析」
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2-3 實例2：「美國十大化妝品牌，近三個月，流行趨勢比較分析」
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2-4 實例3：「關鍵字搜尋比較」－台灣地區
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2-5 實例4：「關鍵字搜尋量比較」－台灣依都市別分析
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2-6 實例5：「主要運動服潮牌」之關鍵字聲量比較
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2-7 實例6：「關鍵字相關度搜尋量比較」－現在排名及上昇中排名
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2-8 實例7：日本、韓國及美國「即時夯話題」
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2-9 實例8：Covid-19 台灣地區「關鍵字聲量」及區域別分析
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2-10 實例9：品牌、產品或關鍵字的靈活運用策略
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2-11 實例10：品牌、產品或關鍵字的靈活運用策略
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2-12 結論
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03 客戶搜尋（Customer Search）
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3-1 用AI 創造現有客戶的貢獻度
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3-2 用AI 進行交叉銷售和追加銷售
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3-3 專業行銷人員用不同的做法
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3-4 AI 實例：從現有客戶中找出「新商品」的潛在客戶
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04 顧客分眾（Customer Targeting）
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4-1 什麼是顧客分眾？
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4-2 什麼是LRFM ？
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4-3 使用LRFM 的結果？
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4-4 AI 實例：用行銷學的LRFM 和AI 大數據演算來進行顧客分眾
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4-5 數學統計方法，用「權重方式」進行「顧客分眾」（RFM、LRFM、RFM_SUM 指標）
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4-6 用行銷學Length、Recency、Frequency、Monitory 四者間互動關係，用3D 圖呈現
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4-7 用LRFM/RFM 進行「顧客分眾」後，找出重要的行銷答案
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4-8 數學統計方法：綜合指標計算（RFM_Sum、LRFM_Sum）
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4-9 AI 人工智慧方法進行分群並預測業績
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05 賣場客戶類型分析（Feature Modeling）
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5-1 客戶類型和賣場經營的關係
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5-2 用人工智慧改變客戶體驗
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5-3 AI 方法：用「融合模型」（Emsemble）投票及權重方式，來提昇準確率
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5-4 AI 實例: 用大數據預測客戶消費品項及消費頻率
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06 廣告媒體選擇（Media Selection）
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6-1 媒體選擇的策略
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6-2 Who（與誰溝通）：即確定目標受眾。
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6-3 How（如何溝通）：考慮溝通方式的五個因素
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6-4 針對「媒體的用途」以找出最適合的行銷媒體
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6-5 「媒體分析」AI 實例：從消費者社群媒體習慣分析廣告投放媒體
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6-6 跳脫媒體平台的分類，以全球線上購物來看廣告趨勢
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6-7 2020 年全球媒體廣告行為分析
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07 風向內容分析（Content Analysis）
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7-1 「風向內容分析」的目的
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7-2 什麼是NLP ？
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7-3 NLP 未來的發展趨勢？
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7-4 如何讓電腦準確的理解中文語言？
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7-5 中文詞性分析的方法
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7-6 NLP 技術商品化方向
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7-7 「風向內容分析」AI 實例：從消費新聞分析「美妝產品」的流行趨勢
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08 客戶心理分析（Psycho Modeling）
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8-1 ISTJ（負責執行傾向）：「調查員」個性類型
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8-2 ISFJ（專注管理傾向）：「守衛者」個性類型
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8-3 INFJ（遠見啟發傾向）：「提倡者」個性類型
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8-4 INTJ（願景策略傾向）：「建築師」個性類型
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8-5 ISTP（敏捷務實傾向）：「鑑賞家」個性類型
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8-6 ISFP（務實看守傾向）：「探險家」個性類型
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8-7 INFP（機警戰鬥傾向）：「協調者」個性類型
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8-8 INTP（擴增分析傾向）：「邏輯者」個性類型
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8-9 ESTP（靈活新進傾向）：「企業家」個性類型
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8-10 ESFP（熱情改進傾向）：「表演者」個性類型
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8-11 ENFP（熱情催化傾向）：「競選者」個性類型
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8-12 ENTP（創新探索傾向）：「辨論家」個性類型
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8-13 ESTJ（效率主導傾向）：「總經理」個性類型
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8-14 ESFJ（信實建造傾向）：「事務官」個性類型
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8-15 ENFJ（積極動員傾向）：「教育家」個性類型
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8-16 ENTJ（策略引導傾向）：「指揮官」個性類型
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8-17 「傾向分析」AI 實例：用機器學習判斷個性類型
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09 聲量分析（Talk Trends）
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9-1 討論度與網路聲量
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9-2 AI 實例：品牌網路聲量溫度計
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9-3 跳脫聲量迷思看廣告趨勢
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10 推薦系統（Recommendation System）
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10-1 什麼是AI 推薦系統？
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10-2 AI 推薦系統應用實例
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10-3 「推薦系統」AI 實例：線上影片平台推薦系統
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A 實戰演練
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A-1 用「最佳關鍵字」進行「品牌定位」（Keyword Confirm）
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A-2 從「夯話題」進行「流行趨勢分析」（Dedicated analytics）
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A-3 用「交叉銷售」找出「潛在客戶」（Cross Sell）
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A-4 用AI「顧客分眾」法進行「精準行銷」（Customer Focus）
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A-5 用AI 進行「產品及客戶類型分析」（Featuring Modeling）
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A-6 用AI 分析消費者習慣以進行「廣告媒體選擇」（Media Selection）
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A-7 用AI 進行「媒體風向分析」以掌握市場脈動（Content Analysis）
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A-8 用NLP 進行「客戶心理分析」（Tendency Modeling）
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A-9 用「討論度分析」找出目標客戶（Talk Trends）
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A-10 用準確的「推薦系統」建立客戶忠誠度（Recommendation System）
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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