現今社會接收資訊的方式非常多元，且每天都吸取海量的資訊 📱，人們對於廣告的要求也隨之增加，該如何抓住消費者的眼球，並讓資訊接收者按下「了解更多」🔍 已成為不簡單的事情。若想做出好廣告，首先要了解消費者的喜好，才能準確正中顧客的心 🎯。

以往在制定行銷策略中，都是以直覺和經驗來執行，但是新事物出現得太快，有時主觀的判斷很難走在科技的前端，或者做出了新穎的廣告，結果消費者不買單；查看廣告的觸及和互動數來了解廣告成效，卻不知道該如何運用數據來分析並作後續的優化，是否有更「科學的方法」、「貼近消費者想法與使用習慣」來幫助我們制定優化廣告策略呢？

本課程帶您運用 Python A/B 測試方法，運用資料科學最常使用的 Python程式語言，將兩項產品呈現或廣告進行假設比較，驗證廣告、產品之間的成效差異如何、查看廣告觸及數和互動數以及精準了解消費者的使用反饋。

在資料科學的時代中，我們能透過數據驅動（Data Driven）的方式，準確得知消費者的真實想法，並運用多種統計檢定進行 A/B 測試，比較兩廣告甚至多廣告之間的成效差異，以找出最佳行銷。本課程將教會您學會根據不同的 A/B 測試，用科學的方式找出最佳行銷方案，並從最好的廣告中，來擬定下一步的執行計畫，打造客觀且高效率的策略方式！