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出版者:

作者:Kumar, V./ Aaker, David A./ Day, George S.

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2009-6

价格:$ 166.75

装帧:

isbn号码:9780470506325

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• 营销学
• 研究方法
• 数据分析
• 消费者行为
• 定量研究
• 定性研究
• 营销策略
• 商业研究
• 统计学

《市场营销研究精要》—— 洞悉市场脉搏，驱动商业增长 在这个信息爆炸、竞争激烈的商业时代，精准洞察市场趋势、深入理解消费者需求，是企业能否脱颖而出的关键。《市场营销研究精要》并非一本宏大叙事的理论巨著，而是一本扎根实践、直击核心的实操指南，旨在帮助读者系统掌握市场营销研究的必备知识和核心技能。本书将带领您穿越复杂的数据海洋，提炼有价值的市场洞察，并将其转化为切实可行的营销策略，最终实现业务的持续增长。 本书内容概览： 第一部分：市场营销研究的基础框架 市场营销研究的本质与价值： 本部分首先为读者构建对市场营销研究的全面认识。我们将探讨其在现代商业决策中的不可替代性，以及如何通过科学的研究方法规避盲目性和风险，提升营销投资回报。您将理解，市场营销研究并非可有可无的点缀，而是企业驱动创新、优化产品、精准定位目标客户、制定有效沟通策略的战略基石。 研究流程与方法论： 深入浅出地解析市场营销研究的完整流程，从问题定义、研究设计，到数据收集、分析，再到报告撰写与成果应用。我们将介绍定性研究与定量研究两大类方法的精髓，包括焦点小组、深度访谈、问卷调查、实验设计等，并指导您根据不同的研究目标选择最合适的方法组合。 研究伦理与合规性： 在强调研究效率的同时，本书同样重视研究的严肃性与道德规范。您将学习到在研究过程中应遵循的职业操守，保障受访者权益，以及如何遵守相关法律法规，确保研究结果的公正性与可信度。 第二部分：市场营销研究的核心环节 界定研究问题与目标： 这一环节是整个研究的起点，也是最容易被忽视的关键。本书将提供系统性的方法，帮助您将模糊的商业难题转化为清晰、可衡量的研究问题。我们将学习如何通过与利益相关者沟通、分析现有信息、以及运用头脑风暴等技巧，精准把握研究的真正焦点，避免“为研究而研究”。 研究设计：策略与执行： 研究设计是实现研究目标的关键蓝图。本书将详细阐述不同类型研究设计的特点、适用场景及操作要领。无论是探索性研究、描述性研究还是因果性研究，您都将掌握如何科学地构建研究框架，确定研究对象、抽样方法、数据收集工具等，为后续的数据分析打下坚实基础。 数据收集的艺术与技巧： 数据是研究的生命线。本书将全面介绍多种数据收集方法，包括一手数据（如问卷调查、访谈、观察）和二手数据（如行业报告、公开统计数据）的获取途径与注意事项。您将学习如何设计有效的问卷，如何进行规范的访谈，以及如何利用现代技术辅助数据收集，确保数据的准确性和代表性。 数据分析的深度与洞察： 收集到数据后，如何从中挖掘有价值的信息至关重要。本书将系统介绍常用的数据分析技术，从基础的描述性统计，到更高级的推论性统计、回归分析、因子分析等。我们将引导您理解不同统计方法的原理，掌握常用的分析软件操作，并重点讲解如何将分析结果转化为具有商业意义的洞察。 撰写与呈现研究报告： 即使拥有再出色的研究成果，如果不能清晰有效地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本书将指导您如何撰写一份结构严谨、逻辑清晰、重点突出的市场营销研究报告，并分享如何通过图表、数据可视化等方式，生动地展示研究发现，让报告更具说服力，易于理解和应用。 第三部分：市场营销研究的应用与前沿 消费者行为研究： 深入理解消费者的购买决策过程、动机、偏好以及影响因素。本书将探讨如何运用研究方法剖析消费者心理，揭示隐藏的购买驱动力，从而为产品开发、品牌定位和沟通策略提供强有力的支持。 产品与服务研究： 从概念测试、原型评估到上市后满意度调查，本书将涵盖产品与服务生命周期中的各类研究需求。您将学习如何通过研究来优化产品设计，验证市场需求，评估产品性能，并识别改进机会。 品牌与广告研究： 了解品牌认知度、品牌形象、广告效果评估以及消费者对营销沟通的反应。本书将提供科学的方法来衡量品牌健康度，评估广告投放效果，并指导您如何根据研究结果优化品牌传播策略。 市场细分与目标市场选择： 如何识别潜在的市场机会，将市场划分为具有共同特征的细分群体，并选择最具潜力的目标市场。本书将教授您如何运用研究数据进行市场细分，并为企业决策者提供科学的市场选择依据。 新技术在市场营销研究中的应用： 紧跟时代步伐，本书将探讨大数据、人工智能、社交媒体分析等新兴技术在市场营销研究领域的应用，展望未来研究的发展趋势，帮助您保持竞争优势。 《市场营销研究精要》是一本集理论与实践于一体的宝贵资源，它将帮助您： 提升决策的科学性： 告别凭感觉决策，用数据和洞察说话。 优化营销投入： 精准识别目标客户，有效配置营销资源，提升ROI。 驱动产品创新： 深入理解消费者需求，开发更具市场竞争力的产品。 建立强大品牌： 洞察品牌价值，优化传播策略，提升品牌影响力。 应对复杂市场： 快速适应市场变化，抓住发展机遇，规避潜在风险。 无论您是市场营销专业人士、企业管理者，还是对市场研究充满兴趣的学生，《市场营销研究精要》都将是您手中不可或缺的利器，助您在瞬息万变的市场环境中，把握先机，赢得胜利。

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读到关于**数据收集工具设计**的那几页时，我差点就要起身去复印几张空白的问卷来涂鸦了。这本书对问卷设计环节的着墨之重，远超我的预期。它不只是告诉你“如何设置李克特量表”，而是深入探讨了不同量表类型背后的心理测量学基础。我尤其欣赏它对“措辞偏见”的分类解析，区分了暗示性问题、双重否定问题、模糊性词汇的使用等具体陷阱。它甚至提供了一个“预测试”的详细流程清单，从招募合适的预测试对象，到记录被试的思考过程（Think-Aloud Protocol的应用），每一步都如同精密仪器的操作手册。这种对细节的把握，体现了作者深厚的实战经验。我过去总觉得问卷设计就是把问题罗列出来，但读完后才发现，每一个词语的选择、每一个选项的排序，都可能潜移默化地引导受访者的回答方向，从而扭曲最终的研究结果。这本书让我对“测量误差”有了更深刻的认识，也让我对那些看似简单的调查问卷背后所蕴含的复杂学问肃然起敬。

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这本书，说实话，拿到手里沉甸甸的，感觉就像捧着一本武林秘籍，对市场营销研究这个领域充满了期待。我以前对市场研究的理解比较片面，总觉得不就是做做问卷、看看数据嘛。但这本书的开篇就给了我一个强烈的冲击，它并没有急着教我怎么“做”，而是花了很大篇幅去探讨“为什么”要做，以及在当今这个信息爆炸、消费者心智不断变化的时代背景下，市场研究的**哲学基石**是什么。它深入剖析了从定性到定量的思维转变过程，强调了研究者需要具备的批判性思维和伦理责任感。我特别欣赏它对“研究问题界定”这一环节的细致入微的阐述，书中通过大量的案例对比，清晰地展示了模糊不清的问题是如何导致整个研究项目走向失败的。比如，它区分了“想要知道客户是否喜欢新包装”和“探究新包装如何影响特定消费群体的购买意愿和情感联结”这两种不同层次的研究目标，前者是描述性的，后者则具有更强的预测和解释力。阅读这部分内容时，我感觉自己像是在一个高屋建瓴的指挥塔上，俯瞰着整个研究流程的全局，而不是被困在执行细节的泥潭里动弹不得。这为后续的学习奠定了极其坚实的基础，让我明白，任何技术层面的操作都必须服务于一个清晰、有价值的研究目标。

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本书的后半部分，主题开始转向**数据分析与报告呈现**，这部分的内容风格又呈现出一种近乎“艺术化”的倾向。它没有止步于介绍基本的描述性统计，而是花费大量篇幅讲解如何构建和验证回归模型，以及如何解释多重共线性、异方差性等模型诊断结果。最让我眼前一亮的是，它非常强调“讲故事”的能力。作者认为，一个完美的统计分析如果不能转化为清晰、有说服力的商业决策建议，那就是失败的。书中有一章专门讨论了如何针对不同的受众（如高管层、运营团队、市场部同事）定制报告的深度和侧重点。例如，对高管的总结必须是高度提炼的、关注战略影响的，而对运营团队的报告则需要细致到具体的行动指标。它提供了一些非常有用的可视化技巧，比如如何用图形来揭示变量间非线性的关系，而不是仅仅依赖P值和R方。这种从冰冷的数字到温暖的商业洞察的转化过程，是这本书最宝贵的部分，它将研究从实验室带回了现实世界的残酷竞争中。

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最后，这本书的收尾部分，聚焦于**新兴技术与未来趋势**，其探讨的广度令人称奇，这部分的内容充满了一种前瞻性的、略带哲思的色彩。它不仅仅是简单地提到了大数据或社交媒体挖掘，而是深入探讨了传统抽样研究与大规模非结构化数据分析之间的**融合路径和理论互补性**。比如，它讨论了如何利用机器学习模型的结果来指导传统实验的设计，以及如何用定性访谈来解释大数据分析中出现的异常模式。阅读这部分，我感觉自己仿佛参与了一场关于市场研究未来命运的顶级圆桌会议。作者以一种非常审慎的态度，分析了AI算法的局限性——尤其是它们在理解人类情感、文化背景和突发性社会事件方面的固有盲区。这让人感到安慰，因为这表明，尽管技术日新月异，但**人类的洞察力、好奇心和研究伦理**依然是市场研究不可替代的核心。这本书的整体结构，就像一次精心设计的旅行，从宏观理念出发，深入微观技术，最后又回归到对行业未来的深刻思考，让人读完后意犹未尽，并立刻想要拿起工具箱开始实践。

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接下来的章节，风格陡然一变，一下子将我拽入了**实战操作的细节深渊**，但这种“深渊”却是令人兴奋的泥潭。它对抽样方法的论述简直是教科书级别的详尽，但我从中读出的却是一种对“代表性”的近乎偏执的追求。书中不仅涵盖了传统的随机抽样和分层抽样，更重要的是，它引入了许多在实际操作中极易被忽视的偏差来源，比如“无应答偏差”和“覆盖偏差”的量化分析。作者似乎很擅长将复杂的统计概念用非常直观的语言来包装，举例来说，讲解中心极限定理时，它没有用抽象的公式堆砌，而是用抛硬币的例子，生动地说明了为什么即使是小样本，在满足特定条件下也能推导出关于总体的一般结论。更让我印象深刻的是，它并没有鼓吹“越大越好”的样本量思维，而是倡导一种成本效益分析下的最优样本策略。这对于我们这些资源有限的研究人员来说，简直是醍醐灌顶。它教会我如何权衡在精度和效率之间的微妙平衡点，而不是盲目追求100%的精确性，那在现实中往往是镜花水月。

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