012｜如何利用市場細分策略提高機器學習研究的可見度？
更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
今天從行銷課堂上聽到了品牌定位的STP分析，十分有趣。
STP分別表示
- Segmentation 市場細分
- Targeting 目標市場選擇
- Positioning 市場定位
雖然STP分析本身是行銷理論，
但我發現STP分析用在學術研究以及學術寫作也相當適合。
以我所處的機器學習研究領域為例子。
思考Segmentation 市場細分時，機器學習研究的讀者有
- 電腦科學系(Computer Science)
- 統計與資料科學系(Statistics and Data Science)
- 作業研究學系 (Operational Research)
等三個方面的讀者。
而在選擇怎麼樣的會議或期刊投稿時，其實就是在做Targeting 目標市場選擇。
機器學習的研究對象基本上是機器學習演算法。
而如果研究主產品是演算法的
- 規模化行為，受眾是電腦科學系
- 資料導向過程，受眾是統計與資料科學系
- 收斂與穩定度，受眾是作業研究學系
搞清楚目標市場後，
在寫研究論文的文獻綜述(Literature Review)時，
就能正確定位Positioning，Claim到位的Contribution。
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3.親身實地面對顧客，了解真實反應和需求，做為後續產品改良的參考。
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要進行銷前，先有個觀念：定位理論
大意是『無論如何都要成為第一，如果不能成為項目第一，那就為自己創造一個項目』
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