AI营销与消费者行为预测

　　预测消费者行为和决策的能力是企业成功的条件。在AI营销的背景下，有各种各样的预测分析技术可以实现这一目的，每一种都有其独特的优势和劣势。《AI营销与消费者行为预测》旨在整合这些不同的方法，并介绍各自的优势、劣势和应用。《AI营销与消费者行为预测》由美国知名消费者行为研究专家、统计学学者倾情打造，是一本有关 AI 营销和消费者行为预测的通俗手册。本书详细介绍了如何预测消费者选择和决策，深入分析了联合分析法、离散选择模型、贝叶斯分层分析法、CHAID 分析法、CART分析法和贝叶斯网络法等在预测消费者行为方面的应用场景及其优缺点，帮助企业高效地决定新产品应该包括哪些功能、该如何定价，怎样获知消费者在购物时看重什么。《AI营销与消费者行为预测》为营销、广告、市场等从业人员提供了有关 AI 数据分析的实用入门指导，适合企业决策者、营销人员、大客户经理、管理咨询人员、创业者，以及高校营销专业师生阅读和使用。

　　[美]史蒂文·斯特鲁尔（Steven Struhl）麻省理工学院MBA，在用户咨询和研究领域有着超过25年的工作经验，专门研究基于决策和行为统计模型的实际问题解决方案。除了文本分析和数据挖掘，他的工作还包括研究消费者如何做出购买决策，如何优化服务交付和产品配置，并在不同的产品和服务之间找到有意义的差别。斯特鲁尔博士向大学生们讲授统计方法和数据分析类课程。他经常在各种会议发表演讲，并参与了定价、选择模型，以及市场细分和数据展示相关的诸多研讨会。

第 1 章 预测消费者决策时会涉及哪些问题 / 1
预测消费者决策的潜在策略 / 2
你在这本书中能学到什么 / 4
数据与信息 / 7
什么是重要的 / 9
我们将讨论四种方法 / 11
对消费者的内隐观点和偏见 / 13
一种比较这些方法的途径 / 15
理性与感性预测 / 17
书中不会涉及哪些内容 / 22
关键点总结 / 23
第 2 章 让项目运行起来 / 29
启动 / 30
知道你在谈论谁或谁是听众 / 31
每种方法最有可能给你带来什么 / 34
如何评判结果 / 38
什么是显著性 / 38
关于相关分析 / 45
知道什么是合理的目标 / 53
关键点总结 / 54
第 3 章 联合分析法、离散选择模型和其他综合利益权衡法 / 59
我们为什么需要这些方法 / 60
实验设计法背后的基本思想 / 64
这些方法的条件和效用 / 65
什么是设计实验 / 72
实验的强大测试力量 / 76
从实验中得到更多：拯救市场的贝叶斯分层分析法 / 78
简单谈谈这些方法的起源 / 81
这些方法的简单应用 / 85
关键点总结 / 87
第 4 章 创造最好、最新的东西：离散选择模型 / 93
关键特征 / 94
思考问题并着手准备 / 99
你需要多少人 / 113
效用和份额 / 115
市场模拟 / 118
做出多种选择：分配采购 / 125
利用在线资源使用模拟程序 / 126
让结果更加完美 / 129
关键点总结 / 132
第 5 章 联合分析法 / 139
用联合分析法思考与用离散选择模型思考 / 140
用联合分析法优化单一产品 / 145
利用在线资源使用单个产品模拟程序 / 146
联合分析法是处理信息的好方法 / 149
使用联合分析法提供最好的服务 / 156
联合分析法和交互 / 161
联合分析法的变体 / 163
关键点总结 / 167
第 6 章 预测模型 / 171
分类树：一种神奇的分析方法 / 172
一步一步地观察分类树是如何工作的 / 173
强大，但是仍然弱小 / 180
案例研究：让我们乘船游览吧 / 182
CHAID 分析法和 CART 分析法 / 199
关键点总结 / 203
第 7 章 卓越的贝叶斯网络法预测模型 / 205
什么是贝叶斯网络法，与其他方法相比效果如何 / 206
让我们做个交易 / 215
案例：贝叶斯网络法将调研的问题和行为联系起来 / 224
贝叶斯网络可以证实一个理论模型 / 229
童装的购买者看重什么 / 233
关键点总结 / 237
第 8 章 整合：何时、用何种方法 / 241
这些方法解决的问题 / 242
思考，再思考 / 248