大數據行銷

112-2 開課
  • 流水號

    60363

  • 課號

    IB5082

  • 課程識別碼

    724 U4610

  • 無分班

  • 3 學分
  • 選修

    國際企業學系 / 國際企業學研究所 / 商業資料分析學分學程 / 統計碩士學位學程 / 品牌與顧客經營學分學程

      選修
    • 國際企業學系

    • 國際企業學研究所

    • 商業資料分析學分學程

    • 統計碩士學位學程

    • 品牌與顧客經營學分學程

  • 任立中
    • 搜尋教師開設的課程
    • 管理學院 國際企業學系

    • lichung@ntu.edu.tw

    • 管理 學院 二號館 8 樓 804 室
    • 02-33664983

    • 現 職: 國立臺灣大學管理學院全球品牌與行銷研究中心 主任 國立臺灣大學管理學院國際企業學系暨研究所 行銷教授 靜宜大學資深策略 副校長 靜宜大學國際學院 院長 台灣行銷科學學會 理事長 中華應用統計學會 理事長 榮 譽: 榮獲台灣大學99學年度(國科會補助)獎勵特殊優秀研究人員獎 榮獲CMO Asia & CMO Council, USA. 2012年第3屆亞洲最佳商學院獎最佳行銷教授獎 著 作: 『行銷源典:任意行銷首部曲』 『統計學:管理者必備的修煉』 『行銷研究:發展有效行銷策略之基石』 『逐鹿全球:新世代台商戰略4.0』 『大數據戰略4.0』 『大數據行銷:邁向智能行銷之路』 譯 作: 『新東協  新思路:啟動未來經濟引擎的關鍵』 『行銷人攀越的7個頂峰:決策導向分析法』 『數位消費時代之競爭力行銷』
  • 一 A, B, C
  • 管一101

  • 2 類加選

  • 修課總人數 120 人

    本校 110 人 + 外校 10 人

  • 無領域專長

  • 中文授課
  • NTU COOL
  • 核心能力與課程規劃關聯圖
  • 備註
    此課程納入商業資料分析學分學程。與施權峰合授
  • 修課限制
    • 限學士班三年級以上

  • 本校選課狀況

    載入中
  • 課程概述
    Big Data Marketing is a study of recent data/model-driven research in the academic marketing literature and in the practice of e-commerce. The perspective developed in Marketing Management, Statistical Decision Science, and Computer Science (esp. the Big Data in Web Warehousing) provides a useful base for the investigation of research literature.
  • 課程目標
    The objectives of this course are the following: 1. Develop an awareness of the current level of understanding and state of research in several areas of database marketing study. It is hoped that pursuit of this goal will provide the student with a greater understanding of database marketing itself, as new questions are posed from the practice perspective. 2. Develop the ability to read and understand the current research literature. Pursuit of this goal will provide a familiarity with research procedure as it is applied to big data marketing. This background should be very useful as the student begins to design and execute research program in the content of e-commerce.
  • 課程要求
    COURSE PREREQUISITES: 1. Marketing Management 2. Statistics
  • 預期每週課後學習時數
    4 hours
  • Office Hour

    2/19, 4/8, 6/3 (In class)

    *此 Office Hour 需要提前預約
  • 指定閱讀
    COURSE METERIALS: Textbook 1. 任立中,陳靜怡(2019),大數據行銷:邁向智能行銷之路 (BIG DATA MARKETING: THE ROAD TO AI MARKETING),前程文化,臺北市。
  • 參考書目
    Reference Books 1. 任立中,周建亨,陳靜怡(譯),2016年12月,行銷人攀越的7個頂峰,前程文化,臺北市。 2. 任立中主編,2016年10月,大數據戰略4.0,前程文化,臺北市。 3. 任立中,陳靜怡(2015),行銷研究:發展有效行銷策略之基石,前程文化,臺北市。 4. 任立中(2010),行銷源典,前程文化,臺北市。 5. Blattberg, Robert C., Byung-Do Kim, and Scott A. Neslin (2008), Database Marketing: Analyzing and Managing Customers, Springer, New York, NY. 6. Aaker, David A., V. Kumar, George S. Day, and Robert P. Leone (2011), Marketing Research, 10th edition, John Wiley & Sons, Inc. 7. Rossi, Peter E., Greg Allenby, and Rob McCulloch (2005), Bayesian Statistics and Marketing, John Wiley and Sons, New York, NY. 8. Leeflang, Peter S.H., Dick R. Wittink, Michel Wedel, and Philippe A. Naert (2000), Building Models for Marketing Decisions, Lower Academic Publishers, Norwell, MA. 9. Blattberg, Robert C., Gary Getz, and Jacquelyn S. Thomas (2001), Customer Equity: Building and Managing Relationships as Valuable Assets, Harvard Business School Press, Boston, Massachusetts. 10. Lilien, Gary L. and Arvind Rangaswamy (2003), Marketing Engineering: Computer- Assisted Marketing Analysis and Planning, Pearson Education, NJ.
  • 評量方式
    70%

    Weekly Homework

    The evaluation of each student's performance in the course will be based on the quality of the homework, performance on the online course materials, and the term paper. Details of the comprehensive homework will be provided in class.

    30%

    Term Paper

    Due on June 10

  • 針對學生困難提供學生調整方式
    調整方式說明
    上課形式

    以錄影輔助

    提供學生彈性出席課程方式

    作業繳交方式

    書面報告取代口頭報告

    個人報告取代團體報告

    學生與授課老師協議改以其他形式呈現

    考試形式

    書面(口頭)報告取代考試

    其他

    由師生雙方議定

  • 課程進度
    2/19第 1 週In class lecture: The Course Philosophy, Structure, and Policy On Line Viewing Assignment: (1) 大數據時代之行銷戰略(上) (2) 大數據時代之行銷戰略(中) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    2/26第 2 週Class Discussion: (1) 大數據時代之行銷戰略(上) (2) 大數據時代之行銷戰略(中) On Line Viewing Assignment: (3) 大數據時代之行銷戰略(下) (4) 萬丈高樓平地起:建構顧客關係行銷資料庫(上) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    3/4第 3 週Class Discussion: (3) 大數據時代之行銷戰略(下) (4) 萬丈高樓平地起:建構顧客關係行銷資料庫(上) On Line Viewing Assignment: (5) 萬丈高樓平地起:建構顧客關係行銷資料庫(中) (6) 萬丈高樓平地起:建構顧客關係行銷資料庫(下) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    3/11第 4 週Class Discussion: (5) 萬丈高樓平地起:建構顧客關係行銷資料庫(中) (6) 萬丈高樓平地起:建構顧客關係行銷資料庫(下) On Line Viewing Assignment: (7) 顧客價值的解析與策略運用:ARFM模型(上) (8) 顧客價值的解析與策略運用:ARFM模型(中) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    3/18第 5 週Class Discussion: (7) 顧客價值的解析與策略運用:ARFM模型(上) (8) 顧客價值的解析與策略運用:ARFM模型(中) On Line Viewing Assignment: (9) 顧客價值的解析與策略運用:ARFM模型(下) (10) 海誓山盟:顧客終身價值與遷徙路徑之預測(上) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    3/25第 6 週Class Discussion: (9) 顧客價值的解析與策略運用:ARFM模型(下) (10) 海誓山盟:顧客終身價值與遷徙路徑之預測(上) On Line Viewing Assignment: (11) 海誓山盟:顧客終身價值與遷徙路徑之預測( (中) (12) 海誓山盟:顧客終身價值與遷徙路徑之預測(下) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    4/1第 7 週Class Discussion: (11) 海誓山盟:顧客終身價值與遷徙路徑之預測(中) (12) 海誓山盟:顧客終身價值與遷徙路徑之預測(下) On Line Viewing Assignment: (13) 啤酒與尿布、廚具與內褲:購物籃分析(上) (14) 啤酒與尿布、廚具與內褲:購物籃分析(中) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    4/8第 8 週Course Review and Discussion (In class)
    4/15第 9 週Class Discussion: (13) 啤酒與尿布、廚具與內褲:購物籃分析(上) (14) 啤酒與尿布、廚具與內褲:購物籃分析(中) On Line Viewing Assignment: (15) 啤酒與尿布、廚具與內褲:購物籃分析(下) (16) 透視需求、百步穿揚:新產品推薦系統(上) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    4/22第 10 週Class Discussion: (15) 啤酒與尿布、廚具與內褲:購物籃分析(下) (16) 透視需求、百步穿揚:新產品推薦系統(上) On Line Viewing Assignment: (17) 透視需求、百步穿揚:新產品推薦系統(中) (18) 透視需求、百步穿揚:新產品推薦系統(下) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    4/29第 11 週Class Discussion: (17) 透視需求、百步穿揚:新產品推薦系統(中) (18) 透視需求、百步穿揚:新產品推薦系統(下) On Line Viewing Assignment: (19) 物以類聚,人以群分:顧客的分群與複製(上) (20) 物以類聚,人以群分:顧客的分群與複製(中) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    5/6第 12 週Class Discussion: (19) 物以類聚,人以群分:顧客的分群與複製(上) (20) 物以類聚,人以群分:顧客的分群與複製(中) On Line Viewing Assignment: (21) 物以類聚,人以群分:顧客的分群與複製(下) (22) 消費行為大透視:理論、模型、預測、決策(上) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    5/13第 13 週Class Discussion: (21) 物以類聚,人以群分:顧客的分群與複製(下) (22) 消費行為大透視:理論、模型、預測、決策(上) On Line Viewing Assignment: (23) 消費行為大透視:理論、模型、預測、決策(中) (24) 消費行為大透視:理論、模型、預測、決策(下) Homework Assignment: To be announced on the NTU COOL
    5/20第 14 週Class Discussion: (23) 消費行為大透視:理論、模型、預測、決策(中) (24) 消費行為大透視:理論、模型、預測、決策(下) Lecture: 大數據時代之行銷戰略_結論
    5/27第 15 週Writing a final-term paper, no class
    6/3第 16 週Course Review and Discussion (In class)