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出版者:Thomson Learning

作者:Gordon C. Bruner

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-09

价格:USD 189.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324226638

丛书系列:

图书标签:

• Marketing
• Scales
• Measurement
• Psychometrics
• Research
• Quantitative
• Data Analysis
• Marketing Research
• Scale Development
• Validity & Reliability

《营销尺度手册》是一本内容详实的实践指南，旨在为营销专业人士提供一个全面、可信赖的度量工具集，以科学、系统的方式评估营销活动的效果、消费者行为以及市场趋势。本书并非理论堆砌，而是聚焦于实际应用，帮助读者在瞬息万变的商业环境中做出更明智的决策，优化资源配置，并最终实现营销目标的增长。 全书围绕“尺度”这一核心概念展开，深入探讨了不同营销维度下的度量方法和工具。从宏观的市场份额分析，到微观的消费者满意度调查，再到数字营销的各项关键绩效指标（KPIs），本书都进行了细致的阐释和实际案例的演示。作者团队由一群拥有丰富实战经验的营销专家和数据科学家组成，他们将多年的行业洞察和研究成果浓缩成一套易于理解且高度实用的方法论。 第一部分：营销效果评估的基石 本部分聚焦于如何科学地评估营销活动的投入产出比，以及其对业务目标的直接贡献。 ROI与ROAS的精细化计算与解读： 除了传统的投资回报率（ROI）和广告支出回报率（ROAS）计算，本书将深入剖析影响这些指标的深层因素，如归因模型的多样性、时间延迟效应、跨渠道影响等。读者将学会如何根据不同的营销目标（如品牌认知、销售转化、客户忠诚度）选择最适合的归因模型，并理解不同模型带来的解读差异。书中将提供详细的计算公式、实际操作步骤，以及针对常见计算误区的避坑指南。例如，在解释全渠道营销ROI时，将特别强调如何避免重复计算，并考虑客户在不同触点上的协同效应。 品牌健康度监测体系： 品牌健康度是衡量品牌长期价值的关键。本书将介绍一套系统的品牌健康度监测框架，涵盖品牌认知度、品牌偏好度、品牌忠诚度、品牌形象、品牌联想等多个维度。读者将学习如何设计有效的调研问卷，运用多种采样方法（如概率抽样和配额抽样），并掌握数据分析的常用统计方法，如因子分析、聚类分析等，以识别品牌优势与劣势。书中还将提供不同行业品牌健康度基准数据，帮助读者进行横向比较。 销售漏斗与客户旅程的量化分析： 传统的销售漏斗模型可能无法完全捕捉到现代消费者复杂的购买路径。本书将引入更精细化的客户旅程分析方法，并提供相应的量化指标。读者将学会如何绘制不同客户群体的客户旅程地图，识别关键触点，并量化每个触点对最终转化的影响。例如，对于电子商务平台，将详细解析从浏览、加购、下单到支付、收货、复购等各个环节的转化率，并探讨如何通过数据驱动的方式优化各个触点的体验，从而提升整体转化效率。 市场份额与竞争态势分析： 了解自己在市场中的位置至关重要。本书将提供多种市场份额计算方法（绝对市场份额、相对市场份额、增长市场份额），并探讨如何从不同来源（如第三方数据机构、行业报告、公司内部销售数据）获取和整合市场份额信息。同时，书中还将介绍竞争对手分析的常用工具和方法，如SWOT分析、波特五力模型，并侧重于如何将其量化，例如通过分析竞争对手的营销投入、媒体曝光度、社交媒体活跃度等来评估其市场影响力。 第二部分：消费者洞察与行为解读 深入理解消费者是营销成功的核心。本部分将专注于如何通过各种尺度来洞察消费者的需求、偏好和行为模式。 消费者细分与画像构建： 粗略的客户画像已经无法满足精细化营销的需求。本书将介绍基于多种维度（人口统计学、地理学、心理学、行为学）的消费者细分方法，并提供量化工具来构建更具操作性的客户画像。读者将学习如何运用聚类分析、因子分析等统计技术，从海量客户数据中提炼出关键特征，并为每个细分群体赋予生动的画像，包括他们的生活方式、价值观、痛点、购买动机等。书中将通过案例演示如何利用这些画像来指导产品开发、内容创作和渠道选择。 满意度、忠诚度与净推荐值（NPS）的科学度量： 客户满意度和忠诚度是衡量客户关系健康度的重要指标。本书将深入探讨各种满意度量表（如李克特量表、语义差异量表）的设计原则和应用场景，并提供计算NPS的详细步骤和解读指南。特别地，本书将强调NPS背后的驱动因素分析，不仅仅是计算一个分数，更重要的是理解是什么让客户成为“推荐者”或“批评者”，并据此提出改进建议。 消费者行为数据分析： 在数字时代，消费者行为数据呈爆发式增长。本书将聚焦于如何分析这些数据，以理解消费者的购买习惯、浏览偏好、互动模式等。读者将学习如何利用网站分析工具（如Google Analytics）、APP埋点数据、CRM系统数据等，提取有价值的信息。书中将介绍关键指标，如跳出率、转化率、平均会话时长、页面浏览深度、用户留存率等，并解释如何通过对比分析、趋势分析来发现消费者行为的规律。 情感分析与舆情监测： 消费者的情感和意见对品牌声誉有着直接影响。本书将介绍如何运用自然语言处理（NLP）技术进行情感分析，从社交媒体、评论区、客服反馈中提取消费者对产品、服务、品牌的正面、负面或中性情感。同时，本书还将提供舆情监测的方法和工具，帮助企业及时发现潜在的危机，并制定有效的危机公关策略。 第三部分：数字化营销的度量与优化 在数字化浪潮下，数字营销的度量尤为重要。本部分将专注于数字营销各个环节的评估和优化。 搜索引擎营销（SEM）的度量与优化： 本书将深入解析SEM的关键指标，如点击率（CTR）、转化率（CVR）、每次转化费用（CPA）、广告质量得分等。读者将学会如何通过A/B测试来优化广告文案、关键词选择、落地页设计，以及如何利用搜索广告的自动化工具来提升效率。书中将提供搜索引擎广告竞价策略的量化分析，帮助读者在有限的预算内最大化广告效果。 社交媒体营销的效果衡量： 社交媒体营销的价值远不止于点赞和评论。本书将提供一套完整的社交媒体营销度量框架，涵盖覆盖率、互动率、参与度、转化率、社交声量、情感倾向等。读者将学习如何选择适合不同社交平台的度量指标，并掌握如何利用社交媒体分析工具来评估内容效果、用户增长和品牌影响力。 内容营销的成效评估： 内容是吸引和留住用户的关键。本书将聚焦于内容营销的度量，包括内容的阅读量、分享量、评论量、停留时长，以及内容对用户行为的引导作用（如引导至购买页面、订阅邮件列表等）。读者将学习如何根据不同的内容形式（博客文章、视频、信息图等）设定相应的度量标准，并评估内容投资回报。 电子邮件营销的转化追踪： 邮件营销作为一种直接沟通渠道，其效果的度量至关重要。本书将详细介绍电子邮件营销的关键指标，如送达率、打开率、点击率、退订率、转化率等。读者将学会如何进行A/B测试来优化邮件主题、内容、发送时间，以及如何利用数据分析来提高邮件列表的质量和用户的参与度。 网站与APP分析的深度应用： 网站和APP是连接用户与品牌的数字触点。本书将超越基础的访问量统计，深入探讨用户行为路径分析、转化漏斗分析、用户细分分析、留存分析等。读者将学习如何利用Google Analytics、Adobe Analytics等工具，深入挖掘用户行为数据，发现潜在的优化机会，并制定数据驱动的网站/APP改进策略。 渠道归因模型的选择与实践： 在多渠道营销环境下，准确归因至关重要。本书将介绍不同的归因模型，如首次点击归因、末次点击归因、线性归因、时间衰减归因、U型归因、数据驱动归因等，并分析它们在不同场景下的优缺点。读者将学会如何根据业务目标选择最适合的归因模型，并理解不同模型对营销预算分配和策略制定的影响。 第四部分：营销数据整合与决策支持 本部分将探讨如何将分散的营销数据整合起来，形成统一的洞察，并支持更高级别的营销决策。 营销数据仓库与仪表盘的构建： 整合来自不同渠道的数据是进行全面分析的前提。本书将介绍构建营销数据仓库的基本概念和方法，并指导读者如何设计和开发实用的营销仪表盘（Dashboard），以可视化呈现关键指标和趋势。读者将学会如何选择合适的BI工具，并根据不同层级的用户（如高管、营销经理、执行人员）定制信息视图。 预测性分析在营销中的应用： 利用历史数据进行预测，可以帮助企业更有效地规划营销活动。本书将介绍一些基础的预测性分析模型，如用户流失预测、销售预测、客户生命周期价值（CLV）预测等，并探讨如何将其应用于营销策略的制定。 营销自动化与智能决策： 营销自动化工具可以显著提高营销效率。本书将探讨如何将度量与自动化相结合，例如基于用户行为自动触发个性化邮件、根据用户评分自动分配销售线索等。读者将学习如何利用技术手段实现营销流程的智能化，从而提升客户体验和运营效率。 构建数据驱动的营销文化： 最终，本书强调的是建立一种以数据为驱动的营销文化。这不仅仅是技术和工具的问题，更是一种思维模式的转变。本书将提供一些实操性的建议，帮助企业在组织内部推广数据分析的应用，鼓励跨部门协作，并持续优化营销策略。 《营销尺度手册》的内容深度和广度，使其成为市场营销、广告、公关、公关、品牌管理、数字营销、电子商务、数据分析等领域从业人员的必备参考书。无论您是经验丰富的营销总监，还是初入职场的营销新人，本书都将为您提供宝贵的知识、实用的工具和清晰的思路，帮助您在竞争激烈的市场中脱颖而出。本书的出版，旨在赋能营销专业人士，以科学、精准、高效的方式实现营销目标，推动业务增长。

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这本《Marketing Scales Handbook》的封面设计着实抓人眼球，那种复古与现代交织的视觉冲击力，让人忍不住想翻开看看里面究竟藏着怎样的干货。我原本以为这会是一本枯燥的、充斥着学术术语和复杂统计模型的工具书，毕竟“Scales Handbook”这个名字听起来就带着一股浓厚的量化色彩。然而，初读之下，我发现作者的叙事方式非常平易近人，仿佛一位经验丰富的老教授，带着你缓缓走进市场研究的深水区。书中对每一个核心概念的解释都力求详尽而清晰，绝非那种点到即止的教科书式描述。特别是关于信度和效度的讨论部分，它没有直接抛出公式，而是通过一系列生动的案例，比如如何设计一个能准确衡量消费者品牌忠诚度的量表，如何识别问卷中的潜在偏差，这种将抽象理论具象化的能力，对于初学者来说简直是福音。我特别欣赏它对不同情境下量表选择的细致分析，比如在快速消费品调研和B2B服务评估中，量表的设计侧重点有着天壤之别，书里对这些微妙差别的把握，体现了作者深厚的实战经验。这本书与其说是一本“手册”，不如说是一本贴心的“实战指南”，它指导的不是“如何计算”，而是“如何思考”和“如何构建”一个稳固的市场测量体系。

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从一个资深营销策略师的角度来看，这本书的价值在于它成功地将“测量”这一环节从被动的“数据收集”提升到了主动的“战略驱动”层面。过去，我们常常抱怨数据是滞后的，是描述性的，但这本书强调的是，**量表的构建本身就是一种战略定位行为**。书中有一段话让我印象深刻，大意是“你测什么，你就能管理什么；你没有测量的东西，就无法有效地进行战略干预”。这促使我重新审视我们团队内部长期使用的那些陈旧的满意度量表。作者详细阐述了如何设计“前瞻性”量表，比如如何测量消费者对未来产品迭代的潜在需求，而非仅仅停留在对现有产品的满意度上。这种前瞻性的测量框架，对于需要提前布局创新和产品路线图的企业来说，是至关重要的。此外，书中对“潜变量建模”的讨论也十分透彻，它不仅仅停留在介绍结构方程模型（SEM）的理论基础，而是深入探讨了如何将这些复杂的模型转化为可执行的、易于解释的管理报告。它教会我们如何将统计学的严谨性，转化为管理层的清晰洞察。

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我必须承认，我对这本书的评价会略带一丝苛刻，因为它的深度和广度实在令人难以完全吸收。尽管作者在努力保持语言的通俗性，但涉及到高级统计验证和心理测量学理论时，对于背景知识储备不足的读者而言，依然存在一定的阅读门槛。特别是关于**项目反应理论（IRT）**的应用章节，其复杂程度已经非常接近研究生级别的专业教材了。虽然这是衡量其专业深度的标志，但也意味着普通营销专员可能需要花费额外的时间去理解其中的数学逻辑。不过，即便是略过那些最硬核的数学推导，书中所蕴含的“精确思维”也足以让人受益匪浅。它培养了一种对测量工具的怀疑精神和审慎态度——在报告任何“发现”之前，必须先确保我们用来测量的工具本身是可靠和有效的。这本书的价值不在于它提供了多少现成的问卷，而在于它提供了一套**批判性评估和自主构建测量工具的思维框架**，这使得它成为任何严肃从事市场研究和品牌管理的专业人士书架上不可或缺的参考书目。

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坦白说，我最初购买这本书的目的是为了解决一个具体的项目难题：我们需要开发一套针对新兴市场消费者态度的多维度测量工具，但现有的通用量表在跨文化应用中表现出显著的误差。我希望这本书能提供一些关于文化适应性（Cultural Adaptation）和量表本土化（Localization）的深度见解。翻阅内容后，我感到惊喜的是，它并未将重点停留在标准的李克特量表（Likert Scale）的变种上，而是深入探讨了**投射技术**和**隐含态度的测量**在现代市场调研中的应用。书中用了大量的篇幅来解析非显性偏见如何影响消费者报告，并通过一系列案例展示了如何通过精心设计的场景模拟或语义差异测量来捕获那些消费者自己都难以言明的心态。我发现，作者对认知心理学在市场测量中的应用有着独到的见解，这使得这本书的深度远远超过了一般的市场调研书籍。它成功地架起了理论构建与实际操作之间的鸿沟，让那些原本只存在于顶尖学术期刊中的先进测量技术，变得触手可及。对于那些寻求突破传统问卷限制的研究人员来说，这本书提供的视角是革命性的，它拓宽了我对“测量什么”和“如何测量”的认知边界。

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这本书的排版和结构组织，简直是为“效率优先”的研究人员量身定做的。我通常工作节奏非常快，很少有时间去啃那些逻辑跳跃、需要反复阅读才能理解的文本。而《Marketing Scales Handbook》则展现出一种极高的信息密度和组织性。每一个章节的开头，都会用粗体字清晰地列出本章要解决的核心问题，并提供一个简短的“背景回顾”，确保读者不会因为遗忘了前文的内容而感到困惑。最让我称道的是它的索引系统和附录设计——它不仅仅是简单的术语列表，而是一个功能性的“快速查找工具箱”。比如，当我急需找到一个关于“品牌联想强度”的最佳测量指标时，我可以直接跳转到对应的部分，那里不仅有推荐的量表项目，还有针对不同行业应用场景的权重调整建议。这种高度的实用性和结构化的呈现方式，极大地提升了我在高压工作环境下的决策速度。它就像一个随时待命的专家顾问，你只需要知道你要问什么问题，它就能迅速为你匹配最合适的工具和操作流程，大大减少了从理论学习到实际应用之间的过渡时间。

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