具体描述
《市场营销调研》在编写过程中，依据企业市场营销调研的内在逻辑关系，按照“调研信息-调研方法与工具-调研应用”的思路安排内容结构，突出理论性、应用性、实践性的特色。《市场营销调研》编写体例创新，每章章首有明确的教学目标、学习要点和导入案例，章中有知识拓展、阅读资料，章末有小结、案例分析和练习题等，方便学生学习。
《市场营销调研》编写努力突出本课程的特点，重视基本理论、调研方法和工具的介绍，深入浅出，以满足教学需要，同时帮助学生掌握这些方法和工具的使用。
本教材适合高校市场营销及工商管理、国际贸易、物流管理等专业的教学需要，同时，也可作为企业对员工进行业务培训的参考教材。
《数字时代的消费者洞察与商业决策》 内容提要： 本书深入探讨了在信息爆炸和技术驱动的数字时代，企业如何进行高效、精准的消费者洞察，并将洞察转化为可持续的商业增长战略。全书结构清晰，理论与实践紧密结合，旨在为市场营销、战略规划及数据分析领域的专业人士提供一套系统化的方法论和实战工具箱。 本书的核心关注点在于“动态性”与“预测性”。面对瞬息万变的数字景观，传统的静态市场调研方法已然失效。我们必须掌握如何实时捕获和解读海量、多源、异构的数据流，理解驱动当代消费者行为的核心动机和未被满足的需求。 第一部分：数字生态下的消费者心智模型重构 第一章：范式转移：从交易型思维到关系型共建 本章首先界定了数字时代消费者行为的根本特征：碎片化注意力的争夺、对透明度和真实性的极度渴望，以及“参与者”而非“接收者”的角色转变。我们将详细分析社交媒体、内容平台、即时通讯工具如何重塑信息获取路径和品牌信任建立机制。重点剖析了“体验经济”如何转化为“情感连接经济”，企业需要构建的不再是单向的沟通渠道，而是多方参与的价值共创生态。 第二章：微观行为追踪与意图识别 本章聚焦于超越传统问卷和焦点小组的方法论升级。我们深入研究了如何利用第一方、第二方及第三方数据的融合分析，构建精细化的消费者画像。内容涵盖点击流分析、会话记录解析、用户路径优化（UPO）以及归因模型（Attribution Modeling）的最新进展。关键在于，我们不仅要记录“消费者做了什么”，更要通过高级统计模型和自然语言处理（NLP）技术，准确推断“消费者为什么这么做”以及“下一步将要做什么”。这涉及到对用户生命周期价值（CLV）的动态评估和预测建模。 第三章：情感计量学与非结构化数据挖掘 数字世界中，大量有价值的信息隐藏在非结构化数据中，如评论、论坛帖子、直播弹幕和客服记录。本章系统介绍了情绪分析（Sentiment Analysis）、主题建模（Topic Modeling）和实体识别（Named Entity Recognition）等前沿技术在市场洞察中的应用。我们将探讨如何设计鲁棒的文本预处理流程，克服语言的模糊性和文化差异性，从而高效地从“噪音”中提取出可操作的消费者情绪指标和潜在的品牌风险信号。 第二部分：数据驱动的洞察生成与战略落地 第四章：实验设计与因果推断：超越相关性 有效的营销决策需要确凿的证据链。本章重点讨论了如何设计严谨的A/B测试、多变量测试以及准实验（Quasi-experiment）方法，以验证不同市场干预措施的真实效果。内容涵盖了控制变量的选择、样本量计算、统计显著性的判读，以及如何在高频迭代的环境中保持实验的科学严谨性。我们强调，在推荐算法和个性化推送盛行的今天，理解“因果关系”远比“相关关系”重要得多。 第五章：预测建模：从描述性到预见性分析 本章系统梳理了用于市场预测的主流机器学习算法，包括时间序列分析（如ARIMA、Prophet模型）在需求预测中的应用，分类与回归模型在客户流失预警和终身价值预测中的实践。特别强调了如何将外部宏观经济数据、行业趋势数据与企业内部销售数据相结合，构建能够适应市场波动的鲁棒性预测框架。本章会提供具体的Python/R语言实现思路和数据可视化建议。 第六章：洞察转化为行动：跨职能协作与敏捷营销 再好的洞察，如果不能有效传达到执行层面，便形同虚设。本章关注的是“最后一公里”的问题。我们将探讨如何建立一个高效的“洞察到执行”（Insight-to-Action, I2A）的反馈回路。内容包括：如何将复杂的统计发现转化为简洁、面向决策的“故事叙述”（Data Storytelling）；如何构建跨部门的敏捷决策小组（如整合市场、产品和销售团队）；以及如何设计量化指标（KPIs）来持续监控策略实施的效果，并根据实时数据反馈进行快速迭代和优化。 第七章：伦理、隐私与负责任的数据应用 随着数据法规（如GDPR、CCPA）的日益严格，数据合规性成为企业生存的关键。本章深入分析了消费者对隐私保护的敏感度变化，以及企业在数据收集、存储、使用和共享过程中必须遵守的法律框架和伦理底线。我们将探讨“隐私增强技术”（PETs）的应用前景，以及如何通过透明化的数据使用政策，重建和加强消费者信任，确保市场洞察的可持续性。 本书特色： 前沿性与实战性并重： 融合了深度学习、因果推断、体验设计等最新学术成果与成熟的行业应用案例。 方法论可视化： 提供了大量流程图、数据流示意图和决策树，帮助读者快速掌握复杂方法的逻辑结构。 工具箱思维： 强调构建一套可复用的、模块化的洞察系统，而非仅仅记录一次性的调研结果。 目标读者： 市场营销总监、品牌经理、数据分析师、产品策略师、商业智能（BI）专家，以及对前沿消费者行为科学感兴趣的高级管理人员。 本书旨在帮助读者从被动的市场反应者，转变为能够预见未来、塑造市场的战略决策者。
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