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出版者:south-western college publishing

作者:Carl McDaniel,Roger Gates

出品人:

页数:800

译者:

出版时间:1998-7

价格:110RMB

装帧:精美

isbn号码:9780538885072

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• 营销研究
• 当代营销
• 研究方法
• 数据分析
• 消费者行为
• 定量研究
• 定性研究
• 营销战略
• 学术著作

洞察市场脉搏，驱动商业革新：营销研究的深度探索 在瞬息万变的商业世界中，理解消费者、把握市场趋势、优化营销策略是企业制胜的关键。本书将带您深入探索现代营销研究的精髓，为您提供一套全面、系统且极具实操性的方法论，助您在竞争激烈的市场中脱颖而出。 第一部分：营销研究的基石——概念、伦理与设计 营销研究并非简单的信息收集，而是一门严谨的科学，旨在发现问题、验证假设、预测未来。本部分将从根本上阐述营销研究的核心概念，包括其在现代商业决策中的重要性，以及不同类型的研究（如探索性研究、描述性研究和因果性研究）如何服务于不同的商业目标。我们将深入探讨营销研究的伦理规范，强调在数据收集和分析过程中保护消费者隐私、确保数据准确性和研究公正性的必要性。 接着，我们将详细讲解营销研究设计的关键步骤。从清晰界定研究问题和研究目标开始，逐步引导您学习如何将宏观的商业挑战转化为可操作的研究课题。您将了解到如何制定详尽的研究计划，包括确定研究对象、选择合适的研究方法，以及构建有效的问卷和访谈提纲。我们还将深入剖析定量研究和定性研究这两种主要的探究路径。定量研究将侧重于如何设计科学的抽样方案，确保样本的代表性，以及如何利用问卷调查、实验等方法收集可量化数据。定性研究则将聚焦于深度访谈、焦点小组、观察法等技术，以揭示消费者深层次的动机、态度和行为模式。 第二部分：数据收集的艺术——方法与实践 高质量的数据是营销研究的生命线。本部分将全面介绍各种数据收集方法，并提供详细的操作指南和实践建议。 二手数据收集： 我们将首先介绍如何有效利用已有的外部数据资源，包括政府统计数据、行业报告、学术文献、公开数据库等。您将学习如何评估二手数据的可靠性和适用性，并将其作为初步研究和市场背景分析的重要依据。 一手数据收集： 问卷调查： 本部分将深入探讨问卷设计的艺术。从如何构建清晰、简洁、无偏见的题项，到不同问卷类型（如 Likert 量表、语义差异量表、多项选择题等）的选择与应用，再到问卷的预测试和修订，我们将提供全方位的指导。您还将学习如何选择合适的问卷发放渠道，如在线调查平台、电话访谈、邮寄问卷等，并了解各自的优缺点。 访谈与焦点小组： 对于定性研究，我们将详细讲解如何进行结构化、半结构化和非结构化访谈。您将学习如何设计开放性问题，引导受访者畅所欲言，并掌握深度挖掘消费者观点和体验的技巧。焦点小组的组织与主持也将是本部分的重点，包括如何选择合适的参与者、设计讨论议程、引导小组互动，以及捕捉集体讨论中的洞察。 观察法： 我们将探讨观察法的应用场景，如消费者在购物环境中的行为观察、产品使用过程的记录等。您将学习如何设计观察表格，进行系统性记录，并确保观察结果的客观性。 实验法： 在市场营销中，实验法是验证因果关系的重要工具。本部分将详细介绍不同类型的实验设计，如 A/B 测试、要因设计等，并讲解如何控制实验变量，减小外部干扰，从而准确评估营销活动的效果。 第三部分：数据分析的智慧——工具与洞察 收集到的原始数据需要经过严谨的分析，才能转化为有价值的洞察。本部分将为您揭示数据分析的强大力量。 数据准备与清理： 在进入分析阶段之前，数据的准备与清理至关重要。您将学习如何处理缺失值、异常值，进行数据转换和编码，确保数据质量。 描述性统计： 我们将介绍如何运用描述性统计方法，如均值、中位数、标准差、频率分布等，来概括和理解数据的基本特征。 推断性统计： 本部分将深入探讨各种推断性统计技术，帮助您从样本数据推断总体特征。您将学习假设检验（如 t 检验、卡方检验）、相关性分析、回归分析等方法，并理解它们在营销决策中的应用，例如分析广告投入与销售额之间的关系，预测消费者购买意愿等。 高级分析技术： 随着数据分析的不断发展，我们还将介绍一些更高级的技术，如因子分析、聚类分析、判别分析等，用于发现隐藏在数据背后的模式和结构，例如将消费者细分到不同的群体，或者识别影响产品满意度的关键因素。 定性数据分析： 对于定性研究收集到的文本、音频或视频数据，我们将介绍内容分析、主题分析等方法，帮助您从中提炼出有意义的主题和观点。 第四部分：从研究到行动——报告、应用与趋势 营销研究的最终目的是指导实践，驱动商业成功。本部分将关注研究成果的应用与未来发展。 撰写研究报告： 您将学习如何撰写清晰、专业的研究报告，包括引言、研究方法、结果、讨论、结论与建议等部分。报告的逻辑结构、语言表达和图表运用都将是重点。 营销决策的应用： 本部分将通过案例分析，展示营销研究成果如何在产品开发、定价策略、渠道选择、促销活动、品牌管理等各个营销环节中发挥指导作用。 新兴研究方法与技术： 展望未来，我们将探讨社交媒体数据分析、大数据挖掘、人工智能在营销研究中的应用，以及消费者行为研究的新趋势，帮助您始终站在行业前沿。 通过本书的学习，您将掌握一套完整的营销研究工具箱，能够自信地设计、执行和解读营销研究项目，从而更准确地洞察市场，更有效地制定策略，最终实现企业的可持续增长。

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这本书简直是营销界的百科全书，我本来以为自己对市场调研已经有了相当的了解，但翻开它才发现自己简直是“坐井观天”。它不像那些老掉牙的教科书，只罗列理论，这本书的每一个章节都像是量身定制的实战指南。举个例子，关于定量研究的设计部分，作者并没有停留在传统的问卷设计层面，而是深入探讨了如何利用社交媒体数据和行为追踪技术来构建更精准的用户画像。我尤其欣赏其中关于“非接触式数据收集”的论述，这对于当下日益重视隐私保护的市场环境来说，简直是太及时了。作者用非常生动的案例解释了如何在高保真度和合规性之间找到最佳平衡点，这对于我们实际操作中遇到的难题提供了非常有价值的思路。而且，书中对新兴技术的融合度非常高，从机器学习在预测模型中的应用，到虚拟现实技术在焦点小组中的潜力，都进行了深入浅出的剖析，让原本枯燥的统计概念变得鲜活起来，感觉就像是有一个经验丰富的大师在手把手地指导你进行每一次调研项目。这本书让我重新审视了整个营销研究的流程和边界，从最初的问题定义到最终的洞察转化，每一个环节都有了更深层次的理解和实践指导。

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这本书给我最大的感受是它的“务实派”精神，但这种务实绝不是短视或功利主义。它清晰地阐述了市场研究的最终目的——驱动商业决策。因此，书中很多章节都围绕着如何将冰冷的数据转化为具有说服力的商业叙事展开。例如，关于“报告撰写和可视化”的章节，它提供的建议非常具体且富有创意，不仅仅是教你如何制作漂亮的PPT，而是教你如何根据受众的层级和决策背景，定制化你的信息呈现方式，确保你的研究洞察能够真正被“听见”并“采纳”。书中有一个关于“失败案例分析”的单元，坦诚地剖析了一些著名企业因为研究失误而导致的商业决策失误，这种反面教材的价值甚至超过了成功案例的指导。它强调了研究过程中的“韧性”和“迭代思维”，即研究不是一锤子买卖，而是需要根据市场反馈不断修正和优化的过程。这本书读完后，我感觉自己不仅仅是掌握了一套研究方法，更是拥有了一套完整的、以商业价值为导向的研究哲学体系，让我对未来在公司内部推动数据驱动文化更有信心了。

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我必须承认，这本书的学术严谨性达到了一个令人敬畏的水平，但同时，它在“可读性”上的平衡做得相当出色，这是很多学术著作难以企及的。它没有那种高高在上的学院派腔调，而是采用了一种近乎“伙伴式”的交流口吻。比如，在探讨抽样误差和置信区间时，作者没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一系列生动的比喻和现实生活中的场景来解释这些统计学概念背后的逻辑和意义。我个人对实验设计那一块印象特别深刻，它详细对比了实验室环境、现场实验以及“准实验”的优劣，并给出了如何在预算和时间受限的情况下，设计出既有因果推断能力又具备商业可行性的混合研究方案。对于我这种需要快速产出可行动建议的调研人员来说，这种“实操性强、理论支撑稳固”的风格简直是福音。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“如何在复杂多变的商业环境中，保持研究的科学性和有效性”。这本书里的图表和模型展示也极具启发性，清晰地勾勒出了复杂的流程和数据关系，让人一目了然。

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这本书的结构布局，说实话，刚开始读的时候我有点摸不着头脑，因为它不像传统教材那样按部就班，而是更侧重于“问题驱动”的叙事方式。它更像是一系列精心策划的案例分析集合，每个案例都抛出了一个极具挑战性的商业难题，然后层层剥开，展示了如何运用最前沿的研究方法去攻克它。我特别喜欢它在定性研究章节的处理方式，作者没有简单地介绍焦点小组或深度访谈的流程，而是花了大篇幅探讨了“文化敏感性”和“跨文化理解”在不同地域市场调研中的重要性。我记得有一个关于新兴市场消费者心理的章节，作者引用了大量的民族志研究成果，那种细致入微的观察和解读，让我对“理解消费者心智”有了全新的认识。这本书的文字风格非常犀利，充满了批判性思维，它不只是告诉你“应该怎么做”，更重要的是引导你去思考“为什么这样做是最优解”。这种深度和广度兼备的特点，使得它不仅适合初学者建立基础认知，更适合资深从业者进行思维升级和方法论的迭代。读完它，我感觉自己的研究提案的立意和深度都有了质的飞跃。

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这本书的独特之处在于它对“伦理”和“未来趋势”的关注达到了前所未有的高度。在很多营销研究书籍中，伦理规范往往只是一个被草草提及的附录，但在这本书里，它被融入到了每一个研究方法论的讨论之中。从数据隐私的合规性到研究结果的公正呈现，作者都进行了深入的探讨，这对于当下数据安全日益受到重视的时代背景下，显得尤为重要。更让我眼前一亮的是，它对“情感计算”和“神经营销”等前沿领域的探讨，这些内容在其他主流教材中很少见到。作者没有把它们描绘成遥不可及的未来科技，而是切实分析了如何将这些新兴技术整合到现有的市场调研框架中，并探讨了它们在衡量消费者非理性偏好方面的巨大潜力。这使得这本书的“保质期”非常长，它不仅仅是针对当前的市场环境，更是为未来的营销研究人员做好了思维准备。阅读过程就像是一场思想的“冲浪”，你总能被推向下一个浪尖，不断思考营销研究的边界在哪里，以及如何去拓展它。

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