分析團隊建立了一個模型,模擬將單一文章投放到不同社群網站與頁面時的成效與相對應成本。流量成本會有所差異,因為電競網站對不同觀看者的需求程度不同。團隊也根據預期的使用者類型,為每位贊助商建立了每次觀看的支付金額模型。例如,來自 Site A Page B 的使用者可能多為年長男性,電競贊助商對此族群願意支付的金額可能較低。
Site A Page B
請根據表格,找出那些每次觀看成本低於贊助商願意支付金額的套利機會。
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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。