市场调研手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:经济管理出版社

作者:韩光军

出品人:

页数:342

译者:

出版时间:2003-1

价格:22.00元

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787801625205

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• 调研方法
• 数据分析
• 消费者行为
• 营销策略
• 市场分析
• 商业模式
• 用户研究
• 问卷设计
• 实战指南

好的，以下是一本名为《市场调研手册》的图书的详细简介，内容完全围绕该书所涵盖的实际调研方法、技术和应用展开，不包含任何关于“市场调研手册”这个标题本身或者生成过程的描述： --- 《深度洞察：商业决策的数据驱动实践》图书简介 聚焦前沿数据采集、量化分析与战略转化的实战指南 本书并非理论的空中楼阁，而是深入商业战场、聚焦于如何高效、精准地获取、解读并转化为驱动企业增长的实际行动方案的实战指南。我们生活在一个信息爆炸的时代，但真正的挑战在于如何从海量噪音中提炼出能够影响决策的结构化洞察。本书正是为那些需要跨越“数据收集”与“商业成果”鸿沟的管理者、分析师和研究人员量身打造的工具箱。 全书结构严谨，逻辑清晰，从宏观的市场环境扫描，到微观的消费者行为细分，再到尖端的预测建模技术，构筑了一个完整的、可操作的市场洞察闭环。 第一部分：战略性市场构建与环境扫描 本部分奠定全局视角，强调调研工作的战略定位。我们首先探讨如何将企业的商业目标（如新市场进入、产品线优化、竞争格局重塑）精确地转化为可执行的调研问题集。 章节重点概述： 宏观环境的PESTEL/STEEPLE分析框架的深化应用： 不仅罗列政治、经济、社会、技术、法律、环境因素，更侧重于如何建立动态监测系统，识别高风险变量和新兴机遇点。探讨如何量化这些外部因素对特定行业增长率的潜在乘数效应。 竞争格局的层次化解析： 从直接竞争对手的定价策略、分销网络分析，延伸到替代品和潜在进入者的“蓝海”威胁评估。详细介绍“五力模型”的动态调整方法，尤其是在数字化转型背景下，如何识别和评估平台经济带来的结构性变化。 市场规模测算与潜能预测（Top-Down vs. Bottom-Up）： 详细拆解不同行业（如SaaS、快消品、重工业）的量化模型。教授如何运用回归分析和时间序列分解法，基于历史数据和驱动因子，构建出具有可信区间（Confidence Interval）的市场规模预测模型，避免常见的过度乐观偏差。 第二部分：数据采集的精细化工程 本部分是本书的核心技术基石，涵盖定性与定量的采集技术，强调数据质量和方法论的严谨性，确保“输入”的可靠性直接决定“输出”的价值。 定性研究的深度挖掘： 焦点小组（FGD）的引导艺术与偏见控制： 探讨如何设计兼具结构性与探索性的讨论提纲，以及如何识别和中和“沉默的螺旋”效应。引入“投射技术”（Projective Techniques），如情景剧本、照片联想等，以突破受访者的理性防线，获取深层动机。 深度个人访谈（IDI）的层次编码： 详细解析如何从访谈记录中提取主题、叙事模式和情感强度（Affect Intensity），并利用扎根理论（Grounded Theory）的初步编码方法，构建初步的概念模型。 定量研究的样本设计与实施： 抽样科学： 区分概率抽样（分层、整群）和非概率抽样（目的性、滚雪球）的适用场景。重点讲解如何根据目标群体的异质性（Heterogeneity）计算所需的最小样本量（Minimum Sample Size），以及如何修正因无应答或覆盖偏差导致的样本失真。 问卷设计的心理计量学基础： 深入探讨量表设计（Likert Scale、语义差异量表）的信度（Reliability，如Cronbach’s Alpha）和效度（Validity，如构念效度、预测效度）的检验标准。教授如何使用认知预测试（Cognitive Pre-testing）来优化问题措辞，消除歧义和引导性。 第三部分：数据清洗、分析与洞察生成 数据只有经过严格的清洗和恰当的分析工具处理，才能转化为可信赖的商业信息。本部分强调数据科学在市场研究中的实际应用。 描述性统计与数据可视化： 不满足于平均数和标准差，重点讲解如何利用箱线图（Box Plots）识别异常值（Outliers）对均值的扭曲，以及如何通过频率分布图揭示潜藏的群体结构。 推断性统计的应用场景： 差异性检验： 如何使用T检验和ANOVA（方差分析）来验证不同客户群组（如年龄段、收入阶层）对产品特性的偏好是否存在统计学上的显著差异。 相关性与回归分析： 详细阐述如何建立多元线性回归模型，分离出影响客户满意度（CSAT）或购买意愿（Willingness to Pay）的关键驱动因子（Key Drivers），并理解回归系数的实际业务含义。 多变量分析与细分技术： 因子分析（Factor Analysis）： 教授如何将数十个变量简化为少数几个核心的、可解释的“潜在维度”（Latent Dimensions），例如，将多个关于“便利性”的问项合并为一个可操作的“易用性”因子。 聚类分析（Cluster Analysis）： 重点讲解K-Means和层次聚类方法，用于识别市场中尚未被满足的、具有独特行为模式的客户群体。分析如何为每个生成的“细分市场”画像，并为其制定差异化的营销策略。 第四部分：创新性技术与未来趋势 本部分面向未来的研究需求，探讨如何整合新兴技术，以期获得更快速、更深层次的商业洞察。 社交媒体聆听（Social Listening）的深度文本挖掘： 介绍使用自然语言处理（NLP）技术，从海量非结构化文本中进行情感倾向分析（Sentiment Analysis），并结合主题模型（Topic Modeling）识别新兴的“病毒式”讨论点。 实验设计在商业环境中的应用： 深入讲解A/B测试（A/B Testing）的设计原则，包括如何确定测试周期、评估最小可检测效果（MDE），以及如何将多因素实验（Factorial Design）应用于定价策略或营销信息测试。 预测性分析的进阶： 介绍如何利用客户生命周期价值（CLV）模型和流失预测模型，将调研数据与CRM系统数据相结合，实现从描述性研究到规范性建议（Prescriptive Advice）的飞跃。 《深度洞察：商业决策的数据驱动实践》旨在培养读者将数据视为战略资产的能力，确保每一次市场投入都建立在坚实的、可验证的证据基础之上。它是一本为求真、求实、追求商业卓越的专业人士所准备的必备案头参考书。

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