行銷與商業分析

在mail中cc別人，是一個非常方便的功能，但有時候每個信件必須客製化，譬如在信件開頭必須打上「親愛的XXX小姐您好」，姓名的部分就必須要手動替換，非常麻煩，更別說會員還有上百，甚至上千個。其實用Python程式可以完全自動化這個過程，我們將以Gmail為範例帶領您走向自動化寄信的航道。

一般找出關鍵字最值觀的方式，就是直接計算這個詞「出現幾次」，出現越多次的，照理來說那個字詞就會越重要，但實際執行後，Top 10的字詞永遠都是「的」、「你」、「我」、「他」、「哈哈哈」，這些高頻率出現，但卻沒有任何分析幫助。TF-IDF演算法專門解決這種問題

在前篇文章「購物籃分析，最清楚概念-part1」中，已經介紹購物籃分析中，最重要的三個變數，接下來課程將以實作的方式，並且帶領您管理意涵。實作案例中，裡面只有購買清單（order_id）與產品名稱（product_name）兩個欄位，apyori套件所要餵進去的格式非常簡單，只...

在以往的行銷中，都是使用老闆經驗的判斷，直覺性的當消費者買A產品，它可能會需要B產品當輔助，因此對消費者進行B商品的推銷，但這會有兩個盲點：有些組合是老闆永遠不會想到、觀察到的，譬如啤酒與尿布的例子，又有誰會想到，去超市買尿布的新手父親，會順便買幾瓶啤酒呢？老闆記憶有限，也只能記..

有了前篇文章「想找意見領袖（KOL）來品牌行銷嗎？超直觀挑選 — 【概念篇】」的概念後，我們可以換從數據的角度來挑選適合的KOL。現在有數千個KOL活躍在Youtube影音平台，該如何做選擇呢？在Influencer網站中，幫我們整理了每個KOL的類別、粉絲數量、平均觀看數量、N

關鍵輿論領袖（Key Opinion Leader, KOL）有一群死忠的粉絲，粉絲認同KOL的思維，自然也會相信KOL所說的話。而粉絲愛KOL不一定是外表，而是「態度」，因此儘管KOL外表普通、滿口髒話、穿著拉塌，但假設該KOL主打「隨興奔放」，那自然會有一群認同這位KOL的粉絲

RFM存在至今已過半百，為何大家仍想要引進呢？因為RFM只需要基本的銷售資料，就能做出強大的顧客分群，等同於市場區隔（Segmentation），且邏輯清晰明瞭。一般的CRM資料一定有有購買者ID、銷售ID、購買時間、購買金額，這麼少的欄位，這時候RFM

經過Line的大改版，Github被微軟收購後，整個Line預警機器人操作，明顯與之前不同。相信商管背景的您，對於系統的架構感到陌生，因此我們撰寫本篇文章，讓即刻想打造預警機器人的您，可以立馬上手。Heroku是支援多種程式語言的雲端平台服務。簡單來說，就是您租用了美國的某台電...

我曾經做過一陣子的小編，負責將粉絲團的文章廣發到各個社團，這個過程枯燥且乏味，就是一直不斷地按分享社團。我一天大約要分享70多個社團，因此每天得花一小時左右來做這項「機械式」的工作。phantomjs是Selenium的控制器，等於是將python程式碼變成機器人的工具...

我以自己的帳號實驗，將個人吉他的影片上傳，並將所有風格經過整理。每三天使用一次機器人按愛心，一個月大約增加200粉絲。。經過實測，IG一天按愛心的數量，大約是400次，若超過該帳號會被封鎖一天不能按愛心，若有多次這樣的紀錄，甚至會封鎖3天、一星期，以此類推，因此請適度的使用...

Telegram成了品牌與使用者溝通的下一個平台，除了主打免費外，群組人數最多可達20萬人，大大超越Line的500人。其中令我著迷的是，Telegram在機器人上，有許多令我欣喜若狂的資源，但在本篇文章不會介紹，我們先以做出一個「會重複說話」的機器人，為可交付成果。

有不少朋友問我：「所以RFM切割的依據是什麼？」，以前我總是回答「要看產業」、「你應該比我了解」、「大概抓一個區間」。後來我想想，以資料科學的角度，決策必須有憑有據，不能全靠直覺判斷，因此本篇文章，將以科學的角度，告訴您「怎麼切割RFM比較好」切割RFM資料也是一門藝術，絕對不...

如果您之前有看過我的LineBot聊天機器人文章，您對Heroku肯定不陌生，介面非常好用又方便佈署我們的LineBot機器人。很不幸的是Heroku即將在2022/11/28停止免費的服務，換句話說，LineBot聊天機器人文章教您的機器人不能用了！這對於行銷搬進大程式...

在前篇文章「Python幫你自動化Google 自然語言分析 ，NLP套件大解密 — part2」中，我們學會了如何使用Google串接Python，達到自動化的語意分析，但當我們知道消費者對我們的品牌的正負評價後，更想知道的是，顧客喜歡我們的甚麼？討厭我們的甚麼?

在「Python幫你自動化Google 自然語言分析，NLP申請詳細圖文解說 — part1」文章中，手把手帶領您申請屬於自己的GCP平台，並取得NLP的憑證檔案。接下來我們將利用先前申請好的json憑證檔案，開始分析消費者在網路上的輿論。