在你的行銷活動中，你決定把重點放在擴大非營利組織的捐款人基礎，而不是單純追求獲利。資料科學家已經建立了潛在捐款人的回應率模型，並繪製曲線來協助你做決策。該非營利組織有 $1000 的固定成本，每封行銷信件成本為 $3。平均而言，每位捐款人的贊助可帶來 $25 的獲利。
根據這些獲利、回應、ROI，以及成本／營收曲線，請問要聯繫的「最高」百分位數（代表人數占比）是多少，才能仍維持超過 $100 的獲利？模型預測會有多少成功回應？
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在本章中，你會熟悉資料驅動決策的架構。你將了解不同類型的資料分析及其目標。最後，你能判斷每個決策在此架構中的定位。
讓我們把資料驅動的決策應用在行銷情境。你會用資料最佳化廣告支出、找出網站流量的套利機會，甚至在資料有限但相關的情況下，學會如何為新產品上市做預測。
當前練習
學會用資料來支援金融決策，既有成就感也可能帶來報酬。在本章中，你將以資料檢視消費性信貸、不動產，甚至是收藏品等非傳統市場的投資機會。
在最後一章，你會用資料為新創估算可服務總市場（Total Addressable Market），了解用於人力配置的供需曲線，並學會如何找出以顧客為導向的改進空間。這將提供你實作經驗，幫助你識別最佳化機會並支援既有的商業營運。
