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Title: 媒體大數據時代下數據融合對媒體代理商企劃人員的挑戰與因應策略
The challenge and strategies of data fusion in the big data era: The cases of media planners in media agency
Authors: 陳順吉
Chen, Shun-Chi
Contributors: 陳百齡
Chen, Pai-Lin
陳順吉
Chen, Shun-Chi
Keywords: 媒體企劃
媒體數據
數據融合
大數據
抽樣數據
資料庫
媒體代理商
數據斷鏈
數據生態系
私域流量
Media planning
Media buying
Media data
Data Fusion
Big data
Sampled data
Marketing database
Media agency
Data disconnection
Data ecosystem
Private traffic
Date: 2021
Issue Date: 2021-11-01 11:51:46 (UTC+8)
Abstract: 媒體執行往往是行銷策略的核心,費用占比高,被企業端高度重視。媒體代理商的媒體企劃人員,依賴數據進行分析、企劃與效益評估,以持續優化媒體投放效益,藉此與客戶溝通、並贏得信賴。大數據時代來臨,雖可得到更多數據,但媒體環境的改變與消費者媒體接觸模式的改變,導致對數據需求更多,數據不足的情況更明顯,也提高數據取得與整合的難度,讓媒體企劃面臨更大的挑戰。

本研究透過半結構性的質化訪談,與五位在知名媒體代理商企劃總監級以上的資深媒體企劃人員進行深度訪談,並以圖表動態互動的數據融合平台提供受訪者體驗,發現數據生態系、數據斷鏈、私域流量等因素讓媒體企劃人員在數據取得與數據整合都面臨挑戰。媒體代理商在因應方式上,除既有的調研資料庫外,加入網路社群資料庫也成趨勢,部分媒體代理商也提供「自動化報表」等方式以對應新時代下的媒體數據應用,提升與客戶溝通的效率,並自我期許能逐步轉型為客戶的行銷顧問,角色從「數據蒐集者」到「意義生成者」,讓數據發揮更大效益,提升知識價值,以持續深化媒體代理商對客戶的價值。

雖然數據融合模式是媒體企劃在數據應用的理想模式,但現實仍離目標很遠。本研究發現,除數據與技術的阻礙外,人的因素更是一大挑戰,這包含信賴議題,以及對數據融合是否有共同務實的認知。就實踐意涵上,媒體企劃數據融合是「ㄧ個不斷努力對應挑戰、以逐步優化客戶服務的可實踐的動態平衡過程」,並可望因應不同數據應用需求,有限度發展適合自己的媒體企劃數據融合平台。

在落實內容上,可發展結合抽樣數據與大數據的「三層次媒體企劃數據融合架構」,極大化以大數據為基礎、以抽樣調查數據補齊不足的數據來源策略,逐步建構由易到難、由局部到完整的數據融合模式。在此數據融合架構下,可依據使用者需求建構不同的分析模型,並可依據不同帳號設定不同的登入內容與權限,以提升數據分析應用的速度與品質,與強化資安以減少機敏數據外流,增加客戶願意參與的信賴感。值得注意的是,這種建構於數據融合平台的服務需求,可望成為新市場商業模式,背後代表的龐大商機,值得行銷研究領域的重要相關行為者努力。
Media plan with huge budget is often the core of marketing execution and highly valued by the enterprise. Media planners of media agencies rely on data for analysis, planning, and effect evaluation to continuously optimize the effectiveness of media delivery, thereby gaining trust from clients. The era of big data is coming. Although more data can be obtained, changes in the media environment and consumer media contact patterns have led to more data needs and insufficient data, which has also increased the difficulty of data acquisition and integration. Media planners faces greater challenges.

Through semi-structured qualitative interviews, this paper conducted in-depth interviews with five senior media planners who was above the position of media planning director level of well-known media agencies, it also provided interviewees with a interactive data fusion platform of dynamic charts. The study discovers media planners now face challenges in data acquisition and data integration due to the factors such as data ecology, data disconnection, and private traffic. In terms of response the challenges, media agencies not only maintain the existing research databases but also buy social media databases. Some media agencies also provide services such as "automated chart report" to meet clients’ needs and gradually transform into a marketing consultant for clients. Media planners also play roles ranging from "data collector" to "meaning generator", and allowing data to be more effective, enhancing the value of knowledge from the data, and continuing to deepen media agency’s value to clients.

Although data fusion is an ideal model for data applications in media planning, the reality is still far from the goal. This study found that in addition to challenges of data acquisition and technology, the human factors are another major challenges, including the issues of trust and whether there is a common understanding of data fusion between media agencies and clients. In a positive sense, data fusion of media planning is "a practical dynamic balancing process that continuously strives to respond to challenges and gradually optimizes service for clients." It is also possible to develop the suitable data fusion platform for each agency to fit in with different data application needs.

In terms of practice, a "three-level media planning data fusion structure" that combines survey data and big data can be developed to maximize the data source possibility. And from easy to difficult, from partial to complete, it can gradually construct data fusion model. Under this data fusion structure, different analysis models can be constructed according to user needs; different login content and permissions can be set according to different accounts to improve the speed and quality of data analysis applications. From it, media agencies can strengthen information security to reduce the possibility of confidential data outflow. That can increase the trust and willing of clients to participate the data fusion mechanism. It is worth noting that this kind of service demand built on a data fusion platform is expected to become a new market business model, and the huge business opportunities represented behind it are worthy of the efforts of relevant stakeholders among marketing research field.
Reference: 中文參考書目

Alexa Taiwan(2018年2月27日)。〈Top Sites in Taiwan〉。《Alexa Taiwan官網》。取自https://www.alexa.com/topsites/countries/TW。
Alexa Taiwan(2021年6月25日)。〈Top Sites in Taiwan〉。《Alexa Taiwan官網》。取自https://www.alexa.com/topsites/countries/TW。
Baidu百科(2018年7月9日)。〈關鍵字:數據融合〉。《Baidu百科網站》。取自https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%9E%8D%E5%90%88。
DMA台北市數位行銷經營協會(2017年4月28日)。《2016年台灣數位廣告量統計報告》。DMA官網。取自https://www.dma.org.tw/newsPost/150。
MAA台北市媒體服務代理商協會(2017年7月17日)。《2017年台灣媒體白皮書》。《MAA官網》。取自https://maataipei.org/download/2017媒體白皮書。
MAA台北市媒體服務代理商協會(2020年7月2日)。《2020年台灣媒體白皮書》。《MAA官網》。取自https://maataipei.org/download/2020媒體白皮書。
MBA LIB(2018年4月5日)。〈毛評點〉,《MBA LIB網站》。取自http://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E6%AF%9B%E8%AF%84%E7%82%B9
丁秋君(2017)。〈中國視頻大數據應用-以愛奇藝數據運用為例〉,收錄於《大數據時代下的媒介變身-中國中央電視台、新媒體平台與文創產業考察》(未公開出版),臺北:政治大學傳播學院碩士在職專班,85-96。
丁穎(2015年)。《CTR媒體融合研究院:破冰媒體融合》。中國北京:聲屏世界-廣告人。
牛隆光(2010)。《如何從事社會科學研究:新聞傳播面向的探討》。台北:唐山出版社。
王孜文、伊洪(2016)。〈社交媒體廣告傳播策略研究〉,《出版廣角》,275:76-78。
王琦;李貞芳(2010年12月)。〈媒介計劃的嶄新理論:頻次價值計劃〉。「2010首屆數字未來與媒介社會國際學術論壇“新媒體時代傳播研究的新議題」,中國浙江杭州:華中科技大學新聞與信息傳播學院。
王雲松(2009)。《整合營銷傳播範式下的媒體規劃》,中國大陸廈門:廈門大學碩士論文。
王美娟譯(2018)。《數據分析的力量 : Google、Uber都在用的因果關係思考法》,台北:台灣東販。(原書 伊藤公一朗[2017].《データ分析の力 因果関係に迫る思考法》。日本東京:光文社)。
王佳煌、潘中道、郭俊賢、黃瑋瑩、邱怡薇譯(2002)。《當代社會研究法:質化與量化途徑》。台北:學富文化。(原書W. Lawrence Neuman[2002]. Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches. London, UK:Allyn & Bacon, a Pearson Education Company. )
王俊權(2017年11月)。〈從大數據到AI:金融業的數據經濟時代〉。「2017數位應用再進化高峰會」,台北:數位時代與數位行銷學院。
王曉楠(2015)。〈媒體融合:走上相向會師之路----專訪CTR媒體融合研究院執行院長、CTR總經理、CSM總經理徐立軍)。廣告人。2015年9月6日,56-57。
台北市廣告代理商業同業公會(2020年09月14日)。〈DSP大調查!揭密台灣程序化購買五大趨勢〉。《台北市廣告代理商業同業公會官網》。取自http://www.taaa.org.tw/news/article/7483。
台灣尼爾森新聞中心(2017年11月7日)。〈尼爾森:2017年台灣網購消費者透過行動裝置購物首度超越電腦〉,《台灣尼爾森官網》,取自http://www.nielsen.com/tw/zh/press-room/2017/taiwan-mobile-shopping-overpassed-shopping-via-pc.html。
台灣尼爾森(2017)。〈網路成「影」新時代-台灣數位影音與直播收看現況〉,《尼爾森媒體研究月刊》,2017年11月,10-16。
台灣尼爾森(2018年1月21日)。〈尼爾森數位廣告收視率(DAR)〉,《台灣尼爾森官網》,取自http://www.nielsen.com/tw/zh/solutions/capabilities/digital-ad-ratings.html。
任立中(2016)。〈行銷大數據〉,收錄於任立中編,《大數據戰略4.0》,頁1-24,新北市:前程文化。
江義平、謝昌明(2013)。〈網路媒體置入性行銷效果研究〉,《電子商務研究》,第11卷第2期,175-194。
林克威(2019年9月4日),〈電商要開始建立自有與獨特的私域流量〉,《匯流新聞網》。取自https://cnews.com.tw/132190904a01/。
林俊宏譯(2103)。《大數據:「數位革命」之後,「資料革命」登場:巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新》。台北:天下文化。(原書Viktor Mayer-Schonberger & Kenneth Cukier [2012]. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. MA: Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company.
林彥君(2017年9月7日)。〈讓數據說故事——電豹產品DMP平台AotterTrek與你共造台灣健康廣告生態〉,《數位時代》,取自
https://www.bnext.com.tw/article/46009/data-can-also-tell-the-story。
林照真(2009)。〈電視新聞就是收視率商品:對「每分鐘收視率」的批判性解讀〉,《新聞學研究》,99:79-117。
呂紹玉(2016年09月09日)。〈別守著點擊數字,要知道誰看到!尼爾森數位廣告收視率幫助廣告主精準掌握投放效果〉,《科技新報》,取自
http://technews.tw/2016/09/09/nielsens-dar-tool-for-digital-ad-market/。
佟延秋(2104)。〈大數據視角下的新媒體解讀〉,《新聞知識(中國)》,2014年10期,63-65。
李芳齡譯(2015)。《開放資料大商機:當大數據全部免費!創新、創業、投資、行銷關鍵新趨勢》。台北市:時報文化。(原書Joel Gurin [2014], Open data now : The secret to hot startups, smart investing, savvy marketing, and fast innovation. New York: McGraw-Hill Education )
李佳蔓(2016)。〈大數據背景下傳統媒體的媒介融合發展之路〉,《新媒體研究(中國)》,2016年第16期,86-87。
李建軍(2014)。〈大資料對新媒體的影響〉,《西部廣播電視(中國)》,2014年9月25日,10-11。
別蓮蒂(2017年12月)。〈渴望安定的不滿足,消費者生活型態變遷〉,「2018年度E-ICP年度研討會」,台北市:台灣大學。
孟小峰、杜治娟(2016)。〈大數據融合研究:問題與挑戰〉,《計算機研究與發展(中國:中國人民大學信息學院)》,2016年02期,23-37。
邱彥婷(2018年1月9日)。〈虛實並存的媒介,翻轉消費新秩序〉,《東方線上》,取自http://www.isurvey.com.tw/7_eol/2_detail.aspx?id=4173。
段淳林、李夢(2015)。〈移動互聯網時代的廣告產業鏈角色重構與平台化轉型〉,《華南理工大學社會科學報(中國)》,第17卷第4期,58-64。
徐立軍(2015)。〈數據時代的未來 大數據與小數據融合的價值與路徑〉,《新聞與寫作》,2015年第11期,11-15。
徐蘇杭(2016)。〈新媒體大數據背景下整合營銷傳播的新形態〉,《新媒體研究(中國)》,2016年第12期,20-22。
鉅亨網(2018年1月10日)。〈2017年台灣數位廣告可望突破310億元〉,《鉅亨網》,取自https://news.cnyes.com/news/id/4012578。
高立學、賴麗卿、陳定國(2011)。〈從產業和人力資源觀點探討媒體代理商企劃人員工作內容擴大化之原因及影響〉。《管理實務與理論研究》,第5卷3期,19-33。
郭全中、胡潔(2017)。〈大數據時代背景下的傳統媒體出路〉,《融合研究(中國)》,2017年第3期,10-13。
陳俊豪(2016)。〈行銷大數據〉,任立中編,《大數據戰略4.0》,頁24-29。新北市:前程文化。
陳冠州(2016)。〈雲端大數據〉,任立中編,《大數據戰略4.0》,頁63-90。新北市:前程文化。
陳彬芸、許瑞芬譯(2017)。《解構大數據:如何運用大數據,打造人性化行銷模式》。臺北市:台灣金融研訓院。(原書Colin Strong [2015]. Humanizing big data : marketing at the meeting of data, social science and consumer insight. London, UK: Philadelphia : Kogan Page.
陳志萍(2012)。〈社交網絡臉書之電子口碑行銷傳播效果研究〉。《廣告學研究》,第38期,23-49。
陳亭羽、田季芳(2008)。〈網路廣告效果衡量指標之探討〉。《管理與系統》,第15卷第2期,177-208。
陳順吉(2017)。〈中國大陸視頻網站愛奇藝會員策略演變之探討〉,王亞維編《大數據時代下的媒介變身-中國中央電視台、新媒體平台與文創產業考察》(未公開出版),頁97-108。臺北市:政治大學傳播學院碩士在職專班。
陳萬達(2012)。《媒體企劃:跨媒體行銷趨勢與傳播策略》。新北市:威仕曼文化事業。
陳冠榮(2017年12月19日)。〈Facebook 再調演算法,鼓勵粉絲按讚加分享、留言並標記朋友將遭調降貼文觸及率〉,《科技新報網站》,取自http://technews.tw/2017/12/19/facebook-will-soon-demote-posts-that-beg-for-likes-comments-and-shares/。
商業週刊(2018年03月28日)。〈Line Pay 街口支付 鹿死誰手?〉。《商業週刊網站》,取自https://magazine.businessweekly.com.tw/Article_page.aspx?id=34896。
梁旭艷(2016)。〈移動互聯時代的場景廣告解析〉,《四川大學文學與新聞學院:青年記者(中國)》,2016年5月,101-102。
張丹(2015)。〈大資料時代下新媒體資訊傳播〉。《創新科技(中國)》,10:89-91。
張坤陽、徐鐵英(2014)。〈大數據時代:媒體新任務和媒體人的新角色〉,《中國記者(中國)》,2014年8月,118。
張崇仁(2015)。〈大數據、新媒體、使用者〉研討會,桃園:元智大學,2015年6月12日。收錄於〈六月論壇:大數據、新媒體、使用者〉,《匯流政策研究室電子報》,2015年7月。
張郁敏(2008)。〈單一與多重媒體重複策略之傳播效果比較〉。《中華傳播學刊》,14:231-265。
張約翰(2015)。〈智慧型行動載具、社群媒體興起後的另類媒體生存—「台灣立報」個案分析〉。《傳播研究與實踐》.第5卷第1期,129-155。
張翔、熊濤(2017)。大數據在媒體行業的應用,《運營管理(中國)》,302:48-49。
莊克仁(2016)。《新媒體理論與實證研究-科技與藝術的對話》,台北:五南圖書。
陶振超(2017)。〈社交媒體的動員力量:網絡機會模式之觀點〉,《新聞學研究》,131:49-86。
湯曉芳(2012)。《融合背景下媒體廣告代理經營模式嬗變》。中國:華中科技大學博士論文。
壹讀(2017年5月28日)。〈多元數據融合:大數據分析的瓶頸〉。《壹讀官網》,取自https://read01.com/zh-tw/n24gzm.html#.W0QqO9UzaUk。
彭子亮(2017年11月)。〈數據共享新趨勢,玩轉數位廣告大商機〉。「2017數位應用再進化高峰會」,台北:數位時代與數位行銷學院。
彭藍(2017)。〈未來傳媒生態:消失的邊界與重構的版圖〉。《現在傳播(中國)》,2017年第1期,8-14、29。
凱絡媒體(2011年5月)。〈台灣媒體趨勢報告〉,《社團法人台灣商務策進協會》,取自http://www.tbsa.tw/ezfiles/tbsa/download/attach/5/%A4_%AAv%A4%A4_%A5x%C6W%B4C%C5%E9%C1%CD%B6%D5%B3%F8%A7i.pdf。
凱絡媒體(2018)。〈凱絡媒體周報〉,第936期。
賀亞玲(2015)。〈美國社交電視的發展現況與啟示〉。《海外傳媒(中國)》,2015年12月,50-51。
熊凌、張凱(2005)。〈數據融合及其應用〉。《湖北工業大學學報(中國)》,第20卷第3期,145-147。
楊子毅(2017)。〈雲端新磁力:AI、AR、LIVE,飛航指南針,數位代理向何轉〉,《動腦雜誌》,494:88。
蔡勇(2002)。〈現代國際廣告媒體企劃與消費者季節感整合〉,《雲南財貿學院學報(中國)》,第18卷第2期,70-74。
趙泰霖(2017)。〈大數據背景下傳統媒體與新媒體的融合發展〉,《科技經濟導刊(中國)》,2017年07期,30。
蘇軒(2017)。〈數位浪潮襲來 媒體代理商如何找出新航向〉。《動腦雜誌》,493:80-86。
動腦雜誌(2016年11月15日)。〈PHD奇宏策略媒體大數據應用 奪美ABBI AWARD金獎〉。《動腦雜誌網站》,取自http://www.brain.com.tw/news/articlecontent?ID=44017#gN9gTpM3〉。
動腦編輯部(2017)。〈2017台灣數據公司大調查〉。《動腦雜誌》,498:96-97。
動腦雜誌(2017a)。〈林鼎峰:數位延伸了創意舞台〉。《動腦雜誌》,494:112-115。
動腦雜誌(2017b)。〈2016台灣媒體代理商排行榜〉。《動腦雜誌》,493:88-89。
動腦雜誌(2021)。〈2021年台灣行銷傳播集團大地圖〉。《動腦雜誌》,540:86。
鄭宇君(2014)。〈向運算轉:新媒體研究與資訊技術結合的契機與挑戰〉。《傳播研究與實踐》,第4卷第1期, 67-83。
鄭國威(2015年8月5日)。「媒體改革之路:社群網路與垂直媒體」,《跨越誌》。取自https://shs.ntu.edu.tw/shsblog/?p=30926
數位時代(2014年04月15日)。〈電通安吉斯成立自動化交易行銷平台,提供即時競價廣告服務〉。《數位時代官網》,取自https://www.bnext.com.tw/article/31811/BN-ARTICLE-31811。
數位時代(2016年8月10日)。〈全球最大廣告主P&G:Facebook精準投放廣告不夠有效,將減少投放〉,《數位時代官網》,取自https://www.bnext.com.tw/article/40559/BN-2016-08-10-125817-218。
數位時代(2017年4月26日)。〈想要抓住眼球?需要的不只是內容,更要懂得創造共感〉,《數位時代官網》,取自https://www.bnext.com.tw/article/44171/want-to-catch-eyes-need-not-only-content-but-create-empathy。
數位時代(2017年2月22日)。〈拯救傳媒帝國:「紐約時報」的數位化革命之路〉。《數位時代官網》,取自https://www.bnext.com.tw/article/43256/the-new-york-times。
數位時代(2018)。〈布局行動廣告市場,台灣大哥大TA Media打造大數據生態圈〉。《數位時代》,284:22-23。
劉秀雯、林育理、吳芳軒(2017)。〈社群媒體分析:代言人類型與廣告訴求對顧客參與成效之影響〉。《管理評論》;36卷3期,69-84。
戴軒廷、馬恆、張紹勳(2004)。〈衡量網路廣告態度之指標建構〉。《台灣管理學刊》,第4卷第1期,59-84。
謝易修、謝寶泰(2008)。〈從廣告行銷角度探討部落格之口碑傳播策略〉。《商業設計學報》,12:53-62。
謝元晟、程美華、張光紹(2016)。〈運用R建立文字探勘平台應用於電視收視率預測〉。《數據分析》,第11卷第3期,109-136。
職茵(2017)。〈立足大數據-傳統媒體攜手新媒體共生策略〉。《新聞研究導刊(中國)》,2017年07期,296。
羅佳(2016)。〈美国"跨屏收视率调查"实践〉。《中國傳媒大學(中國)》,15。
蘋果日報編譯(2019年03月27日)。〈紐約時報築收費牆 成功轉型〉。《蘋果日報》,取自https://tw.appledaily.com/headline/daily/20190327/38292301/。



西文參考書目

boyd, d., & Crawford, K. (2012). Critical questions for Big Data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication, & Society, 15, 662-679.
Cannon, Hugh M. and Edward A. Riordan (1994), Effective Reach and Frequency: Does It Really Make Sense?, Journal of Advertising Research, 34(2), 19-28.
Cacioppo, J. T., & Petty, R. E. (1979). Effects of message repetition and position on cognitive response, recall, and persuasion. Journal of Personality and Social Psychology, 37(1), 97-109.
Strong Colin (2013, Oct 4). The big data arms race part one: marketers' perceptions., The Guandian Website, Retrieved from https://www.theguardian.com/media-network/media-network-blog/2013/oct/04/big-data-arms-race-part-one-marketers.
Couldry, Nick & Turow Joseph (2014). Advertising, Big Data, and the Clearance of the Public Realm: Marketers’ New Approaches to the Content Subsidy., International Journal of Communication. 2014, Vol. 8, 1710-1726.
Ephron, Erwin (1995). More Weeks, Less Weight: The Shelf-Space Model of Advertising. ", Journal of Advertising, 35 (3), 18-23.
Feit, Eleanor Mcdonnell; Wang, Pengyuan; Bradlow, Eric T & Fader, Peter S. (2013). Fusing Aggregate and Disaggregate Data with an Application to Multiplatform Media Consumption. Journal of Marketing Research (JMR). Jun2013, Vol. 50 Issue 3, p348-364.
Gilula, Zvi, McCulloch, Robert E. & Rossi, Peter E.(2006) . A Direct Approach to Data Fusion, Journal of Marketing Research (JMR). Feb2006, Vol. 43 Issue 1, pp73-83.
Hilde A. M Voorveld, Fred E. Bronner, Peter C. Neijens, & Edith G. Smit (2013), Developing an Instrument to Measure Consumers' Multimedia Usage in the Purchase Process. The International Journal on Media Management, 15(1), 43-65.
Harkins, S. G., & Petty, R. E. (1987). Information utility and the multiple source effect. Journal of Personality and Social Psychology, 52(2), 260-268.
Japec, Lilli, Kreuter, Frauke, Berg, Marcus (2015), ‘Big Data in Survey Research a Aport Ask Force Report, Public Opinion Quarterly. 79(4), 839-880.
John r. Rossiter & Larry Percy (2013), How the roles of advertising merely appear to have changed., International Journal of Advertising. 32(3), 391-398.
Jon Lafayette (2013). Media Business Planners Ride Waves of Change. Digital and data create new media options for advertisers, presenting opportunities and pitfalls for planning execs. Broadcasting & Cable, (2013. July 29). 30-36.
Krugman, Herbert E. (1972), Why Three Exposures May be enough. Journal of Advertising Research, 12(6), 11-14.
Liyakasa, Kelly (2013), Big Data and Customer Experience Begin to Converge: But 54 Percent of Companies View Big Data Analysis as One of Their Challenges, CRM Magazine. 17(7), 20
Nelson, Jacob L.&Webster, James G., 2016. Audience Currencies in the Age of Big Data, JMM: The International Journal on Media Management, 18(1), 9-24.
Murray, George B. & Jenkins, John R(1992). The concept of “effective reach” in advertising. In Journal of Advertising Research. 32(3), 34-42.
Moore, D. J., Mowen, J. C., & Reardon, R. (1994). Multiple sources in advertising appeals: When product endorsers are padi by the advertising sponsor. Journal of Academy of Marketing Science, 22(3), 234 -243.
Nielsen. (2009). Introduction to Nielsen Data Fusion, Retrieved from https://www.nielsen.com/content/dam/corporate/us/en/docs/solutions/Nielsen-Introduction-to-Data-Fusion.pdf
Smarter with Garnter (2017), Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2018, Garnter Officer Website. Retrieved Octber 3, 2017, from https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/
Tom Breur. (2011), Data analysis across various media: Data fusion, direct marketing, clickstream data and social media, Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice.13, 95–105.
We Are Social & Hootsuite(2017, AUG). Global Digital Statshot Q3 2017. Retrieved February 28, 2018 from https://www.slideshare.net/wearesocialsg/global-digital-statshot-q3-2017?from_action=save
Wikipedia(2017). Key Word: Data Fusion, Wikipedia Website. Retrieved July 09, 2017 from https://en.wikipedia.org/wiki/Data_fusion.
Description: 碩士
國立政治大學
傳播學院碩士在職專班
104941002
Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0104941002
Data Type: thesis
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