市場研究

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聊天機器人兵臨城下!AI行銷突圍戰,鎖定GEO、人機雙重受眾
市場上正在同時發生兩場革命:一場改變人們如何搜尋與學習資訊,另一場則重新定義誰在做出購買決策。當資訊取得與決策權逐漸轉向演算法,企業必須重新思考內容策略、數據架構與顧客接觸點,從SEO走向GEO,同時為「人類顧客」與「機器顧客」設計全新行銷體系。
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2026/04/04
用AI做市調?「模擬顧客」先幫你篩出好點子
大語言模型(LLM)正成為早期市調的生力軍——藉其模擬顧客對產品的構想,在更少的時間與成本下,產出接近問卷與焦點團體的結論;做為前測,及早揪出較弱構想,並對前景方向排出優先順序。不過,模型本身在應對細緻的客群區隔、瞬變的市場條件仍有所局限,需搭配企業專有數據加以微調,能更精準預估偏好。
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2026/01/06
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發展顧客洞察力的起點
企業運用「數據」的能力,決定了未來競爭力;消費巨擘聯合利華(Unilever)為此成立跨部門的「消費者與市場見解小組」,然而,建立這類跨部門、有獨立職能,又有大數據分析能力的「見解引擎」所需要的組織資源,多數台灣企業卻難以負擔。在這種情況下,我們能從這套前瞻性的企業最佳實務學到什麼?國立政治大學企業管理學系教授別蓮蒂提出她的看法。
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2016/09/01
建立「見解競爭力」
最成功的公司,往往對顧客有最深入的了解。而若要深入了解顧客,就需要一具「見解引擎」:這是由一組結構、人員、流程組成,能將資料化為可行動的策略。本文並以聯合利華公司為例,說明打造卓越見解引擎的十個特徵。
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2016/09/01
成為消費者的最愛
「衡量並提供消費者真正想要的」,這個道理聽來簡單,實際執行可不容易。企業往往只做好「定價策略」,卻忽略顧客重視的價值為何。找出正確的價值要素組合,並運用在品牌、產品或服務上,就能贏得消費者的心。
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2016/09/01
刻意犯錯拚學習
既然我們都知道可從錯誤中學到教訓,並作為接下來修正行動,進而邁向成功的依據, 那麼,何不放手犯錯?為此,本文提供系統性的方法,告訴你何時該犯錯、該犯下什麼樣的錯,協助你精心規畫能帶來回報的「有用」錯誤。
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2016/01/01