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齣版社： 麥浩斯資訊股份有限公司

ISBN：9789865802721

商品編碼：11394151120

東京迪士尼的四重創意構思法市場營銷

作者：渡邊喜一郎(Kiichiro Watanabe)

譯者：蘇暐婷

齣版社：麥浩斯

書係：創益學

齣版日期：2014-02-26

語言：繁體中文

ISBN：9789865802721

城邦書號：1GW502

規格：平裝/單色/ 208頁/ 15cm×21cm

齣版地：颱灣

 

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內容簡介

 

30年前知名度隻有2成的東京迪士尼樂園，

何以在開幕一年內即達到入場人數1000萬人的驚人目標？

又是如何成為今天無人不知無人不曉的夢想天堂？

 

一手規劃東京迪士尼行銷策略與品牌經營，

訂定市場價格與媒體機製的傳奇行銷大師─渡邊喜一郎，

首次揭開人人都想一窺，東京迪士尼掌握人心的秘密！

 

1983年，美國迪士尼首度嚮海外拓展事業版圖，首選第一站便是日本東京。

在當時，參與東京迪士尼開園計畫，肩負「傳遞迪士尼精神」、「建立迪士尼品牌」、「拓展迪士尼知名度」、「吸引迪士尼來客潮」等重大使命的，就是擔任東京迪士尼最重要也是最艱難，創立初期整整10年的行銷、營運、開發統籌─渡邊喜一郎。

令人訝異的是，這位一手建立東京迪士尼無數傳奇的行銷大師，卻是直到1981年─距離東京迪士尼正式開園2年前─懷抱著對迪士尼長年以來的熱愛和嚮往進入東京迪士尼開園籌備計畫小組後，纔首次知道「行銷」的這個詞。

10年間，渡邊喜一郎將東京迪士尼自「形同廢墟，滿布塵埃」、「由廢棄物掩埋而成，窮鄉僻壤」的浦安市舞濱，以有效的行銷策略創造瞭開園隔年入場人數1000萬人(約日本人口的十分之ㄧ)的繁榮盛景；讓對迪士尼一無所知日本國民，透過「意料之外的用心」和「無微不至的感動」，在營運部期間，締造瞭東京迪士尼迴客率97%的驚人數字；至今為東京迪士尼帶來更多人流的「東京迪士尼渡假村」和收益的「東京迪士尼飯店」，也是渡邊喜一郎於開發部時的整體規劃。

 

「我經歷瞭形形色色的公司，參與瞭各式各樣的事業，成就斐然，也得到很好的職位，但我的齣發點，永遠都是當初迪士尼教會我的那些原則。」

究竟，迪士尼是如何影響並塑造齣渡邊喜一郎，這位為東京迪士尼帶來前所未見成功經驗的傳奇人物？

「不論在行銷策略、營業生態、人際關係等應用，迪士尼的商業模式都是經營事業的基本概念，在各行各業皆適用。」

渡邊喜一郎又是如何在迪士尼的品牌基礎上，運用行銷策略，打造東京迪士尼無與倫比的獨特魅力，甚至連美國迪士尼都自嘆弗如？

 

本書從「行銷」、「經營」、「管理」、「品牌」、「媒體」、「思考」等層麵，歸結9個東京迪士尼掌握人心的秘密如：「堅定存在價值」、「徹底掌握品質」、「嚴格控管品牌」、「跳脫日常框架」、「瞄準閤併效益」等。透過渡邊喜一郎的實際切身經驗，徹底詳述東京迪士尼是如何活用這些可運用於各行各業的行銷準則，成就今時今日的東京迪士尼。

 

「直截瞭當地說，迪士尼最大的特點在於控製所有與品牌相關的，一切可見之物。釐清人們的需求，賦予品牌「牢不可破的價值」，洞悉人們的心情，貫徹執行「無微不至的感動」。換句話說，所有可見可聞的事物，都是迪士尼行銷的一環。因此，能否將周遭環境塑造得足以「願者上鉤」，就是關鍵。」

─《迪士尼掌握人心的9個秘密》??渡邊喜一郎

 

渡邊喜一郎(Kiichiro Watanabe)

1959年齣生於東京，1981年於「第二屆大學／高中畢業生人纔招募會」中進入東方樂園(Oriental Land)，隸屬營運本部市場行銷部門。參與瞭東京迪士尼樂園所有的開幕計畫及行銷策略。

在集客方針尚不明確的當時，接下「開幕一年內入園人數1000萬人」的任務，為當時僅有2成知名度的東京迪士尼樂園籌備開幕事宜，親自規劃瞭如「提升品牌知名度」、「擬訂旅遊計畫」、「製定商品售價」、「廣告宣傳舉行」、「媒體公關應對」、「快速集客增加迴客」等種種戰略方針；在東京迪士尼開業第二年，成功達成目標入場人數1000萬人的不可能任務。

開業後以指導者之姿，調往開發部門，著手規劃「東京迪士尼樂園官方飯店」、「東京迪士尼海洋」的整體營建開發。

離開東京迪士尼樂園後，發揮迪士尼的市場行銷經驗，任職Nissan汽車、日本電信電話有限公司(NTT)、環球影城(Universal Studio Entertainment)等企業，並擔任Atlas董事、Media工房常務執行董事。

2012年就任新公司的董事長，並著手進行智慧型手機、電動汽車等事業。

 

【前言】東京迪士尼樂園的精隨─無微不至的驚喜

 

【第１章】成就夢之國度─堅定存在的價值

◎將理念化為標語

．從「存在的價值」開始

．讓「故事」無所不在

◎從任何角度切入都不「掃興」

．「看不見的蘋果」背後

．禁止「旅行團旗幟」

．實施「禁止帶便當」

．絕不刊登「人纔招募廣告」在來園的路上

．共鳴的顧客前來捧場足矣

 

【第２章】深刻打動人心─徹底控管品質

◎品質控管必須徹底

．「顧客至上的品質」就是一切

．實施「人數控管」

．高達40次的「開幕前預演」

．皆有「意義」的安排位置與路線

．每15分鐘輪替崗位的工作人員

．優質的清潔也是感動的一環

◎重視改變，創造感動，常保童心

．改變顧客，在盛夏一起玩水跳舞

．曾被禁止的清潔人員魔法秀

．使用一流創作者，但絕不公開姓名

 

【第３章】有效迅速集客─邏輯與靈感相輔相成

◎膽大心細的行銷策略

．從2成的知名度到993萬的入園人次

．目標「入園人數1000萬人」

．模擬1年365天每天的入園人數

．參考「競爭業者」與「逗留時間」製定票價

．凡事講求「邏輯」

．設計令日本人共鳴的「伴手禮」

◎前無古人、後無來者的發想

．宮城、新瀉、歧阜也是「當日往返區」

．忽視旅行業界過往的經營方針

．米老鼠與舞者們的「地方巡迴策略」

．「增加平日來客數」的靈感就在意想不到之處

 

【第4章】締造高迴客率─擄獲人心，逗人歡笑

◎締造高迴客率的8個關鍵字

．「一年內的入園人數突破1000萬人次」

．「新鮮事」─經營的鐵則在於隨時創造新變化

．「煽動性」─打造每位顧客都是VIP的環境

．「紀念日」─將紀念日結閤小禮物

．「個人化」─會員製讓人與眾不同

．「都市傳說」─創造滿載童心的「秘密玩法」

．「在地普及」─紮實提升在日本各地的知名度

．「滿意調查」─不斷找齣進步空間

．「活動慶典」─季節搭配慶典，發揮最高的人潮效應

◎打動人心的秘訣，就在腳踏實地不斷嘗試

．行銷，就是不好大喜功，一步一腳印

 

【第５章】創造舉世經典─嚴格控管品牌

◎品牌管理是行銷的核心

．掌握所有的曝光

．行銷的關鍵在「授權」

．Tokyo Disney Land不可簡稱為TDL

．不與其他卡通人物同時齣演的關鍵在「理解」

．教育閤作廠商絕不濫用商標

．嚮媒體事先確認報導與照片

◎有意識地控製資訊量

．貫徹少即是多

．絕不短視近利

 

【第６章】成為媒體焦點─為媒體將心比心

◎製造「東京迪士尼式」的大新聞

．善用「公關」的力量提升曝光率

．讓「國定假日」與「宣傳大使」染上「東京迪士尼」的色彩

．徹底融入「地方慶典」活動

◎讓媒體成為「夥伴」

．贈送媒體朋友「伴手禮」

．提供專欄等級的「新聞稿」

．為「公關活動」砸下重金

 

【第7章】引爆消費熱潮─利益不是第一位

◎分開思考價值與價格

．快樂是消費的主因

．高價販售的原因

．提高附加價值並賦予故事性

．備受美國推崇的日本品質

◎首先製造感動與驚喜

．遊客歡笑，財富自然滾滾而來

．「願者上鉤」的商業手法

．「使用者付費」，保護品牌價值

 

【第8章】激發無窮創意─跳脫日常框架

◎東京迪士尼的創意構思法

．創造獨一無二的好點子

．天馬行空─想像之後再篩選

．常保童心─用歡笑激發靈感

．齣其不意─無畏的爛漫傻瓜

．簡單明瞭─一目瞭然的重要

．將感受結閤分析，激盪創意

◎打造人盡其纔的團隊

．營造團隊自動自發的環境

．上司要有提拔下屬的器量

．贏得外國上司的信賴

．成為「為公司賺錢的人」

 

【第9章】擴大營利版圖─瞄準閤併效益

◎點線麵的行銷策略

．維護品質、拓展事業

．東京迪士尼樂園蓋在韆葉的原因

．結閤飯店的市場行銷

．以「迪士尼風」開發周邊，打造「度假區」

．不稱「東京迪士尼樂園車站」，真正的原因

．官方飯店的行銷策略

．在不起眼的地方醞釀驚喜

◎第二座主題樂園，激發雙倍價值

．「願者上鉤」，人潮不散

．美國人的創意，日本人的技術

 

【後記】東京迪士尼樂園的經驗─無遠弗屆的影響

 

好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理（NLP）領域應用的專業技術書籍的簡介。 --- 書籍名稱：深度學習賦能：下一代自然語言處理的理論、模型與實踐 作者： [作者姓名] 齣版社： [齣版社名稱] 齣版日期： [齣版日期] 核心內容概述 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且前沿的指南，涵蓋當前自然語言處理（NLP）領域的核心理論、主流深度學習模型及其在實際應用中的工程化實踐。它不僅關注模型結構本身，更強調從數據準備、模型訓練、性能評估到部署優化的完整生命周期管理，特彆側重於如何利用Transformer架構及其衍生模型解決現實世界中的復雜語言理解與生成任務。 本書的結構設計兼顧瞭學術深度和工程實用性，非常適閤有一定編程基礎和機器學習背景的研究人員、資深工程師以及希望轉型進入AI領域的開發者。 第一部分：NLP基礎與深度學習範式轉換 本部分將係統迴顧NLP領域的曆史演進，重點闡述從傳統統計方法（如N-gram、隱馬爾可夫模型）到深度學習範式（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM）的轉變。 1.1 語言的數學錶示： 深入探討詞嵌入（Word Embeddings）的原理，包括詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）的局限性，以及Word2Vec、GloVe等模型的數學基礎。我們將分析這些方法的低維嚮量如何捕獲語義信息，並介紹如何處理罕見詞（Out-of-Vocabulary, OOV）問題。 1.2 序列建模的演進： 詳細解析RNN的結構、梯度消失/爆炸問題，以及LSTM和GRU如何通過門控機製有效解決長期依賴問題。本章會使用PyTorch框架演示如何構建和訓練一個基礎的序列到序列（Seq2Seq）模型，用於簡單的機器翻譯任務，並對模型的計算復雜度和並行化能力進行批判性分析。 1.3 注意力機製的誕生： 介紹注意力機製（Attention Mechanism）的引入如何顯著提升Seq2Seq模型的性能。我們將拆解Soft Attention的計算過程，理解它如何使模型聚焦於輸入序列的關鍵部分，為後續的Transformer架構奠定基礎。 第二部分：Transformer架構的深度解析與前沿模型 這是本書的核心部分，我們將完全聚焦於由“Attention Is All You Need”論文引領的Transformer架構及其生態係統。 2.1 Transformer的內部構造： 詳細剖析Transformer的Encoder-Decoder結構。重點講解多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）的數學原理，包括Q、K、V矩陣的計算、縮放點積（Scaled Dot-Product）的意義，以及前饋網絡（Feed-Forward Network）的作用。我們將深入探討位置編碼（Positional Encoding）為何必要，並對比絕對位置編碼和相對位置編碼的優劣。 2.2 預訓練範式與BERT族模型： 深入探討大規模預訓練語言模型（PLMs）的興起。本書將詳細分析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的雙嚮訓練機製，包括掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）任務。隨後，我們將對比RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等BERT的變體，分析它們在訓練策略和效率上的改進。 2.3 生成模型的突破： 聚焦於以GPT係列為代錶的Decoder-only架構。本書將闡述GPT模型如何通過單嚮自迴歸方式實現強大的文本生成能力。我們將分析溫度采樣（Temperature Sampling）、Top-K、Top-P（核采樣）等解碼策略對生成文本多樣性和連貫性的影響，並探討人類反饋強化學習（RLHF）在對齊大型生成模型中的關鍵作用。 2.4 跨模態與多任務學習： 介紹Transformer如何擴展到非文本領域，例如Vision Transformer (ViT) 在圖像處理中的應用，以及CLIP、DALL-E等跨模態模型如何建立文本與視覺的語義關聯。 第三部分：工程實踐、優化與前沿應用 本部分將視角從理論模型轉嚮實際部署和效率優化，確保讀者能夠將所學知識轉化為可落地的解決方案。 3.1 性能優化與模型輕量化： 鑒於大型模型的資源消耗，本章將重點介紹模型壓縮技術。內容包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）——如何訓練一個小型“學生模型”來模仿大型“教師模型”的行為；權重剪枝（Weight Pruning）的策略與效果；以及量化（Quantization）技術，如Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training，如何降低內存占用和推理延遲。 3.2 高效微調（Fine-Tuning）策略： 探討在資源受限情況下高效微調大型模型的方法。我們將詳細介紹參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技術棧，尤其是LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix Tuning的原理和實現細節，解釋它們如何在不修改所有模型參數的情況下，實現針對特定下遊任務的快速適應。 3.3 工業級應用部署： 涵蓋將訓練好的NLP模型部署到生産環境的工程挑戰。內容包括使用ONNX進行模型格式轉換、利用TensorRT或OpenVINO進行推理加速、構建高效的批處理（Batching）推理服務，以及使用Docker和Kubernetes進行模型服務的容器化管理。 3.4 前沿挑戰與倫理考量： 探討當前NLP研究的前沿方嚮，如常識推理、因果推斷、小樣本學習（Few-Shot Learning）的最新進展。同時，本書將嚴肅討論大型語言模型帶來的偏見（Bias）、公平性（Fairness）和信息安全等倫理問題，並提供緩解這些風險的工程和設計思路。 目標讀者 熟悉Python編程，掌握TensorFlow或PyTorch基礎的軟件工程師。 緻力於NLP、機器學習領域的研究生和博士生。 希望將前沿AI技術應用於金融、醫療、內容創作等行業的企業技術團隊。 本書特色： 代碼示例貫穿始終，所有核心模型均提供可復現的實現代碼；理論推導嚴謹，同時緊密結閤最新的工業界實踐案例。 ---