藍色大象也能賣【如何預知顧客需求，打造未來的明星商品】
活動訊息
內容簡介
你還記得iPod誕生前的世界是什麼模樣嗎？甚至洗碗機問世前呢？許多突破性的產品並不是透過焦點團體或是意見調查而產生，而是透過研發實際室，行銷人員找出顧客一定會想要的產品。作者開發出「規則建立實驗」，讓顧客可以實際參與新產品的開發。「規則建立實驗」是一個設計、測試、修正產品開發人員與行銷人員的創意、包裝、產品或服務的系統化流程，即使顧客不知道自己需要什麼，也能用「規則建立實驗」發掘出吸引顧客的產品配方。
惠普、萬事達卡、麥斯威爾咖啡、Prego、Vlasic等頂尖的公司已普遍採用這個隨時在運作的智慧系統，本書從許多生活中的實例，改變我們銷售給目前顧客及未來顧客的方式。
本書特色：
「規則建立實驗」（Rule Developing Experimentation，簡稱RDE）是一種系統性的實驗業務流程，可有系統地設計、測試並修正多種構想、包裝、產品或服務，找出最佳的解決方案。即使顧客本身無法明確說出自己的需求，開發者與行銷者仍可以藉此找出顧客的喜好。
RDE可以創造、行銷與銷售幾乎所有類型的產品，而且更快、更好，甚至賣藍色大象都不算是太離譜的企業提案。
執行RDE的七大步驟：
步驟一：思考問題點為何，並釐清產品的各項特色以及目標消費者的組成。以非酒精性飲料的成分為例，變數包括糖的含量、酸性物質等；以HSBC信用卡（第四章）來說，變數（即產品特色）則包括年費、循環年利率、紅利種類的選擇等。每一變數（包括許多不同構想）可產生多種不同的方案。舉例來說，飲料中的糖份可以是六、八或十個單位；信用卡的年利率可以是○％、四％、九‧九九％、一五％或二一‧九九％。因此，第一步必須先作功課，把問題想好。這是最困難的部分，也是最需要運用專業知識的地方。
步驟二：根據特定的實驗設計給各要素配對，作出一組原型。通常由工具自動完成，這個工具給每個測試者訂定獨一無二的設計計劃，因此每個測試者的效用模型都不同。
步驟三：讓消費者看原型（如果是產品的話，讓消費者試用）。作法包括：自動化的網路調查或到廠內試吃，並記錄他們的反應（通常包括購買意願、喜好或感興趣的程度）。
步驟四：以迴歸模組分析結果（建立個別模型）。巧妙的實驗設計可以判斷每個要素對消費者給的滿意指數有多少影響，影響分為正面（即滿意指數較高）及負面（滿意指數較低）。分析結果可以告訴我們每項要素對整體有什麼影響。這項分析完全是自動化。意見調查完成之後，RDE的工具很快就可以輸出效用表（即各要素所得的分數），這是開發新產品的基礎。
步驟五：最佳化。要發掘最佳產品或構想，只要找出總效用值最高的組合即可（通常也是自動化的程序）。沒錯，就這麼簡單！
步驟六：辨識自然形成、有相似效用值形態的滿意度區隔。這些滿意度區隔依人口統計學及社會學上不同族群而有差異。若以滿意度區隔來訂定新產品或新服務的規則，可能將接受度提高一○％到五○％以上。當你能為一群特定的對象設計合用度超高的產品，就不需要擔心為迎合所有人口味而設計出勉強過得去的東西。更棒的是，這道手續也是自動化。
步驟七：將RDE產生的規則應用在新產品或服務上。想要推出最吸引價值取向中年顧客的信用卡？只要將工具中各個參數「調」到適當的位置，馬上就可以得到最佳組合！吸引年輕專業人士的信用卡？所有的資料你已經有了，只要「調」到你想要的地方，規則立刻就會出現。
惠普、萬事達卡、麥斯威爾咖啡、Prego、Vlasic等頂尖的公司已普遍採用這個隨時在運作的智慧系統，本書從許多生活中的實例，改變我們銷售給目前顧客及未來顧客的方式。
本書特色：
「規則建立實驗」（Rule Developing Experimentation，簡稱RDE）是一種系統性的實驗業務流程，可有系統地設計、測試並修正多種構想、包裝、產品或服務，找出最佳的解決方案。即使顧客本身無法明確說出自己的需求，開發者與行銷者仍可以藉此找出顧客的喜好。
RDE可以創造、行銷與銷售幾乎所有類型的產品，而且更快、更好，甚至賣藍色大象都不算是太離譜的企業提案。
執行RDE的七大步驟：
步驟一：思考問題點為何，並釐清產品的各項特色以及目標消費者的組成。以非酒精性飲料的成分為例，變數包括糖的含量、酸性物質等；以HSBC信用卡（第四章）來說，變數（即產品特色）則包括年費、循環年利率、紅利種類的選擇等。每一變數（包括許多不同構想）可產生多種不同的方案。舉例來說，飲料中的糖份可以是六、八或十個單位；信用卡的年利率可以是○％、四％、九‧九九％、一五％或二一‧九九％。因此，第一步必須先作功課，把問題想好。這是最困難的部分，也是最需要運用專業知識的地方。
步驟二：根據特定的實驗設計給各要素配對，作出一組原型。通常由工具自動完成，這個工具給每個測試者訂定獨一無二的設計計劃，因此每個測試者的效用模型都不同。
步驟三：讓消費者看原型（如果是產品的話，讓消費者試用）。作法包括：自動化的網路調查或到廠內試吃，並記錄他們的反應（通常包括購買意願、喜好或感興趣的程度）。
步驟四：以迴歸模組分析結果（建立個別模型）。巧妙的實驗設計可以判斷每個要素對消費者給的滿意指數有多少影響，影響分為正面（即滿意指數較高）及負面（滿意指數較低）。分析結果可以告訴我們每項要素對整體有什麼影響。這項分析完全是自動化。意見調查完成之後，RDE的工具很快就可以輸出效用表（即各要素所得的分數），這是開發新產品的基礎。
步驟五：最佳化。要發掘最佳產品或構想，只要找出總效用值最高的組合即可（通常也是自動化的程序）。沒錯，就這麼簡單！
步驟六：辨識自然形成、有相似效用值形態的滿意度區隔。這些滿意度區隔依人口統計學及社會學上不同族群而有差異。若以滿意度區隔來訂定新產品或新服務的規則，可能將接受度提高一○％到五○％以上。當你能為一群特定的對象設計合用度超高的產品，就不需要擔心為迎合所有人口味而設計出勉強過得去的東西。更棒的是，這道手續也是自動化。
步驟七：將RDE產生的規則應用在新產品或服務上。想要推出最吸引價值取向中年顧客的信用卡？只要將工具中各個參數「調」到適當的位置，馬上就可以得到最佳組合！吸引年輕專業人士的信用卡？所有的資料你已經有了，只要「調」到你想要的地方，規則立刻就會出現。
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