市场营销调查与预测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:首都经贸

作者:高微

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2002-9

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787563810512

丛书系列:

图书标签:

• 市场营销
• 市场调查
• 数据分析
• 预测模型
• 消费者行为
• 营销策略
• 统计分析
• 商业研究
• 市场趋势
• 数据挖掘

揭秘商业前沿的驱动力：深度洞察与精准导航 图书名称：《全球供应链韧性构建与数字化转型前沿研究》 图书简介： 在这个瞬息万变、充满不确定性的全球经济格局中，企业面临的挑战已不再是简单的市场竞争，而是对宏观风险的抵御能力、对技术变革的适应速度，以及对复杂生态系统的整合能力。本书《全球供应链韧性构建与数字化转型前沿研究》旨在为决策者、战略规划师和行业专家提供一套系统化、前瞻性的理论框架与实操指南，深入剖析如何在全球化遭遇逆流、地缘政治风险加剧的背景下，构建起坚不可摧的商业生命线——高韧性、高效率的全球供应链，并借力数字化浪潮实现运营模式的根本性重塑。 本书并非对基础商业理论的重复阐述，而是聚焦于当前商业环境中最紧迫、最复杂的前沿议题。全书内容严谨、案例丰富，深度融合了运筹学、信息科学、风险管理以及国际贸易的最新研究成果。 第一部分：全球供应链的重塑与韧性理论的深化 本部分首先对当前全球供应链面临的结构性挑战进行了深入剖析，如“去风险化”（De-risking）趋势下的区域化布局、关键资源的获取壁垒、以及环境、社会和治理（ESG）标准对采购策略的强制性影响。 第一章：后疫情时代的供应链哲学转变 本章探讨了从传统的“精益”（Lean）到“敏捷”（Agile），再到当前“韧性”（Resilient）的哲学演变。我们详细阐述了韧性的多维度定义，包括：恢复力（Recoverability）、适应力（Adaptability）和预见力（Anticipatory Capability）。通过分析近年来半导体、医药原料等关键物资的供应中断事件，我们构建了一个“多重冗余-动态调度”的韧性评估模型，该模型强调在成本与风险之间寻找动态平衡点，而非一味追求最低成本。 第二章：地缘政治风险与供应链安全地图绘制 面对日益复杂的国际关系，本章将地缘政治风险量化为可管理的变量。我们引入了“政治敞口指数”（Political Exposure Index, PEI），用于评估特定国家或地区的政策变化对企业特定供应链环节的潜在冲击。重点分析了“友岸外包”（Friend-shoring）和“近岸外包”（Near-shoring）战略的经济合理性与实施路径，并提供了决策工具，帮助企业识别关键供应商的“隐性政治依赖”链条。 第三章：循环经济与可持续性驱动的供应链设计 本书认为，真正的韧性必须是可持续的。本章专注于逆向物流和闭环系统的设计。我们详细介绍了如何将产品生命周期管理（PLM）系统与供应链控制塔（Control Tower）集成，实现材料的有效回收和再利用，从而降低对原生资源的依赖，并将ESG合规性转化为竞争优势而非仅仅是合规成本。 第二部分：数字化转型的核心驱动力与前沿技术应用 供应链的韧性构建离不开技术赋能。本部分聚焦于那些正在重塑操作层面的颠覆性技术，并强调其在提升决策速度和透明度方面的作用。 第四章：供应链控制塔（Control Tower）的智能升级 传统的控制塔侧重于可视性，而现代的智能控制塔则强调预测性洞察与自主决策。本章详细介绍了如何集成物联网（IoT）、传感器数据、外部宏观经济指标，并通过高级机器学习算法，构建一个能够实时模拟“What-if”场景的数字孪生体（Digital Twin）。我们将展示如何利用该模型进行自动化的库存优化和紧急路由切换。 第五章：区块链技术在可追溯性与信任构建中的实战应用 在复杂的多方合作网络中，信任是效率的前提。本章超越了对区块链技术的概念介绍，深入探讨了其在原产地认证、知识产权保护和合同执行自动化（智能合约）方面的实际部署。我们分析了食品安全溯源和高端制造业零部件的防伪应用案例，重点关注了联盟链（Consortium Blockchain）在跨组织数据共享中的治理结构设计。 第六章：生成式AI在需求预测与运营优化中的潜力释放 本书强调了生成式人工智能（Generative AI）在处理非结构化数据和提升预测精度上的突破。不同于传统时间序列模型，生成式模型能够更有效地捕捉消费者情绪变化、社交媒体热点等“软信号”，将其转化为更精细化的需求预测。本章提供了一套将非结构化文本转化为结构化预测输入（Prompt Engineering for Supply Chain）的方法论，极大地提升了端到端的需求准确率。 第三部分：组织变革与人才战略：实现技术与流程的融合 技术和战略的成功落地，最终依赖于组织结构和人才能力。本部分探讨了如何进行相应的组织变革以适应新的供应链范式。 第七章：跨职能协作与敏捷组织架构的构建 新的供应链需要打破传统的职能壁垒。本章提出了“端到端价值流团队”（End-to-End Value Stream Teams）的组织模型，旨在消除采购、制造、物流部门之间的信息孤岛。重点分析了如何设计激励机制，确保跨部门目标的一致性，尤其是在韧性投资（如增加安全库存或建立第二供应商）与短期成本控制目标之间的平衡。 第八章：供应链领导力的未来画像与技能重塑 未来的供应链领导者必须是“T型人才”——既有深厚的运营知识，又具备宽广的数字素养和跨文化沟通能力。本章详细勾勒了未来十年所需的核心技能矩阵，包括数据治理能力、复杂系统思维以及对新兴技术（如量子计算对优化问题的影响）的基本理解。并提供了一套企业内部的“数字-韧性”人才培养路线图。 结语：面向不确定的持续进化 本书最后总结道，供应链的构建是一个永无止境的进化过程。真正的商业优势并非来自于一次性的技术采纳或战略调整，而是来自于对变化保持敏锐的组织学习能力。我们呼吁企业将供应链视为一个动态的、自我学习的生态系统，持续投入于风险预警的精度、技术应用的深度以及人才的广度，方能在全球商业的长跑中立于不败之地。 本书内容深度结合了最新的学术研究与全球头部企业的实战案例，结构严谨，论述详实，是企业高层、资深供应链经理以及研究机构的必备参考读物。

评分☆☆☆☆☆

看看还行，但没有实用价值。跟其他的同类的书的内容几乎都一样，也不知道是谁抄谁的。还不如格鲁夫写的不是相关内容的书的指导意义大呢。看来以前想招个学这个专业的人来帮自己的事情，也可以放弃了。 想在这行混的话，还是要靠自己的积累了。也许没有碰到比较好书能指导一下，...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作为一名数据分析师，我对市场研究中的数据清洗和信度效度检验部分格外关注，而这本《市场营销调查与预测》在这方面的论述可以说是极为严谨和细致。许多市面上的书籍往往一带而过，但这本书却用接近三分之一的篇幅专门讲解了“误差的来源与控制”。从抽样误差（系统误差与随机误差的区分）、测量误差（问卷设计缺陷、测量工具偏差）到处理误差（数据录入和统计分析中的常见陷阱），作者构建了一个完整的质量控制体系。我特别欣赏它对量表设计的深入剖析，特别是对李克特量表（Likert Scale）在不同文化背景下进行跨组比较时，如何进行计量经济学上的校准，避免“温和派”和“极端派”在不同群体中的权重失衡。此外，书中关于缺失值处理的章节，不仅介绍了平均值/众数填补法，还详细演示了多重插补（Multiple Imputation）在学术研究中的应用，其详尽的步骤和SAS/R语言示例代码，可以直接作为我们部门的数据处理标准流程指南。这本书真正体现了“工欲善其事，必先利其器”的专业精神。

评分☆☆☆☆☆

我从这本书中最大的收获是对于“互动式营销研究”的理解得到了颠覆性的提升。过去我总觉得市场调研是一次性的、静态的“快照”行为，投入大量资源进行一次大规模普查后便告一段落。然而，作者花了很大篇幅阐述了持续性、迭代式的研究框架，也就是如何将研究活动融入到产品生命周期的每一个环节中。特别是关于A/B测试设计在营销活动中的精细化应用，书中详细介绍了如何设置有效的对照组、如何计算所需的样本量以确保统计显著性，以及最重要的——如何避免“测试疲劳”对消费者行为的干扰。它提出了一种“小步快跑，快速迭代”的调研文化，建议企业应将预算分散投入到一系列小型的、针对特定变量的实验中，而不是孤注一掷于一个庞大的“终极调研”。这对于当前追求敏捷开发和快速响应市场的企业来说，无疑是至关重要的战略指导。这本书彻底改变了我对市场研究“投入产出比”的传统认知，强调了研究的持续价值和动态优化能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常引人入胜，不像某些学术专著那样枯燥乏味，它更像是一部行业侦探小说。作者擅长将复杂的调查设计，包装成一系列引人入胜的“解谜”过程。例如，在讨论如何识别“虚假需求”时，他引入了一个关于某个高端电器品牌的案例，这个品牌在初期市场测试中表现极佳，但真实上市后销量却一落千丈。书中不是简单地归咎于价格或渠道问题，而是通过层层剥开调查数据背后的行为动机，最终发现是“社会期许效应”在作祟——受访者在熟悉的测试环境下，为了迎合调查人员的期望而过度美化了自己的购买意愿。这种叙事方式，极大地增强了阅读的沉浸感，让我这个习惯了直接看结论的人，开始主动思考“我是如何知道这个结论的？”。它强迫我从方法论的源头去审视每一个市场洞察，而不是盲目地相信图表上的百分比。这种启发式的教学方法，极大地提升了我对研究伦理和调查陷阱的敏感度。

评分☆☆☆☆☆

我抱着试试看的心态翻开了这本号称是“预测”核心的著作，起初有些担心内容会过于偏重传统的回归分析模型，毕竟现在大数据和机器学习的风头正盛。然而，令我惊喜的是，作者巧妙地将经典的时间序列分析方法（如ARIMA、平滑法）与现代的预测思维结合了起来。它并没有鼓吹使用最复杂的算法，而是强调“预测的本质是风险管理和情景规划”。书中详细对比了不同预测模型的适用场景和局限性，比如在市场进入初期，基于专家判断和类比推断的定性预测模型的重要性，如何比过度依赖有限历史数据的定量模型更为可靠。最让我印象深刻的是关于“黑天鹅事件”对预测模型冲击的讨论，作者提出了一个系统性的压力测试框架，教我们如何构建“最乐观、最可能、最悲观”的三重情景沙盘，这对于我们准备年度预算和制定库存策略至关重要。这种脚踏实地的、承认不确定性的态度，让这本书的预测部分读起来不像是冰冷的数学公式，反而更像是一种成熟的商业决策哲学。它教会我的不是如何“算准”未来，而是如何“为任何可能的未来”做好准备。

评分☆☆☆☆☆

这本《市场营销调查与预测》真是让我醍醐灌顶，尤其是在我最近负责的一个新产品推广项目上。书里对市场细分和目标客户画像的构建方法论讲解得极其透彻，远超我之前接触的那些教科书式的描述。作者没有停留在概念层面，而是深入剖析了如何设计出真正能揭示消费者潜在需求的前瞻性问卷。我记得有一章专门讲了深度访谈（IDI）的技巧，那部分内容简直就是一份实战手册，如何通过非引导性提问逐步深入挖掘受访者的痛点和购买动机，甚至是如何捕捉那些被试自己都没有意识到的决策驱动因素。特别是关于“沉默的语言”的解读，让我对定性研究的价值有了全新的认识。以往我总觉得定量数据才是王道，但这本书让我明白，没有深入的质性洞察作为基石，那些冷冰冰的数字很可能指向错误的结论。而且，书中穿插的几个跨行业案例分析，比如快消品如何通过社区观察法捕捉到家庭购买习惯的微小变化，以及B2B领域如何利用蓝海战略的框架来定位尚未被满足的需求，都非常具有启发性，直接指导我优化了我们团队的焦点小组流程。对于一个渴望将理论转化为实际销售增长的市场人来说，这本书提供了精确的工具箱，而非泛泛而谈的理论大饼。

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