行銷數據科學需要面對龐大的數據和不確定的市場環境，場景分析是不可或缺的工具。以下結合行銷數據科學的例子，介紹 10 種場景分析框架，幫助你提升研究的深度與實用性：
▋1. 假設分析（What-if Analysis）
模擬關鍵變數的變化，快速測試行銷策略的影響。
例子：如果將社群廣告預算提高 20%，對點擊率 (CTR) 和轉換率 (CVR) 的影響是什麼？可以藉此評估預算分配是否合理。
▋2. 機率分析（Probabilistic）
為行銷場景分配機率，幫助預測結果的不確定性。
例子：根據過往數據，計算節日促銷期間的銷售額超過目標的概率（例如 80%），進而制定更保守或激進的策略。
▋3. 蒙地卡羅模擬（Monte Carlo）
模擬多種市場變數的隨機變化，預測結果分布。
例子：模擬不同定價策略、折扣比例和市場競爭情境，計算每種策略的平均收益與風險，幫助優化定價決策。
▋4. 敏感度分析（Sensitivity Analysis）
測試單一變數對行銷績效的影響，幫助找出關鍵驅動因素。
例子：測試電子郵件行銷中的標題字數、折扣力度和發送時間，找出對開信率和點擊率影響最大的變數。
▋5. 壓力測試（Stress Testing）
模擬極端市場情境，檢測行銷計畫的穩定性。
例子：模擬競爭對手突然降價 30% 的情況，分析公司行銷模型是否仍能吸引用戶，或是否需要調整廣告策略。
▋6. 腦力激盪（Brainstorming）
與行銷團隊集思廣益，生成多種場景來預測市場走勢。
例子：針對新產品上市，討論不同場景，例如廣告投放強度、媒體選擇和消費者需求變化，形成更完善的行銷策略。
▋7. 聚類分析（Clustering）
將相似的市場或消費者行為分組，簡化分析。
例子：根據顧客的購買頻率與平均消費金額，分成「高價值顧客」、「中等價值顧客」和「低價值顧客」，針對不同群體設計精準行銷活動。
▋8. 矩陣分析（Matrix Analysis）
構建不確定性矩陣，檢測交叉影響對行銷結果的影響。
例子：將「廣告投放預算」和「競爭者行銷活動」作為兩個軸，分析不同場景下的點擊率和 ROI（投資回報率），確定最佳預算分配策略。
▋9. 故事化（Storytelling）
用敘述展示數據結果，增強行銷提案的說服力。
例子：描述一個情境：「如果廣告在目標族群（25-34 歲）中提高曝光 15%，將促使轉化率提升 10%，預計帶來額外收益 X 元」，幫助團隊直觀理解行銷策略的影響。
▋10. 模擬分析（Simulation）
用軟體模擬多種行銷策略，預測結果並優化策略。
例子：使用 A/B 測試結果，模擬不同廣告文案對點擊率的影響，找到效果最好的文案作為主力推廣內容。
結論：
在行銷數據科學中，這 10 種場景分析框架可以幫助你更精準地預測市場趨勢、優化行銷活動，並應對不確定性。不妨挑選一個框架應用於你的研究或實務中，快速提升行銷決策的質量與效率！
