具体描述
The primary purpose of marketing research is to gather information which will allow your company or organisation to make better, more informed decisions. Many textbooks have been published on marketing research but most are very quantitative and are also too detailed for students taking a one-semester course, they do not focus on important qualitative issues such as depth interviews and focus groups - Baines and Chansarkar redress this imbalance. Written as an introduction to marketing research for students taking a one-semester module, "Introducing Market Research" includes chapters on business to business marketing research and Internet marketing research. The authors adopt a practical focus and include numerous practical examples as well as coursework assignments.
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用户评价
这本书的封面设计简直是扑面而来的学术气息，那种沉稳的深蓝色调，配上简洁有力的白色字体，初看之下，确实让人对接下来的内容充满期待。我原本以为会是一本枯燥乏味的教科书，毕竟“市场研究”这个主题本身就容易让人联想到大量的统计公式和晦涩难懂的术语。然而，翻开扉页后，那种感觉立刻被一种意想不到的流畅感所取代。作者的叙事方式非常巧妙，没有直接跳入复杂的模型，而是从一个非常生活化的商业案例切入，比如一个新饮料品牌的市场定位失败，一下子就将读者的注意力牢牢抓住了。接着，他开始娓娓道来，如何通过科学的方法来避免这种“拍脑袋决策”。特别是关于定性研究（Qualitative Research）的那一部分，描述得极其生动，仿佛能让人闻到焦点小组讨论室里咖啡的香气，感受到参与者微妙的肢体语言变化。我特别欣赏作者在解释“抽样误差”时所用的比喻，他没有直接抛出一个复杂的公式，而是用钓鱼来打比方，一下子就让这个原本很抽象的概念变得可视化、可理解。这本书在构建理论框架的同时，始终不忘强调实践的应用价值，这对于一个渴望将理论转化为实际操作的初学者来说，无疑是最大的福音。整本书的排版也十分考究，大量的图表和信息框穿插其中，有效缓解了长时间阅读带来的视觉疲劳，使得学习过程中的认知负荷得到了极大的优化。
评分说实话，我对研究方法论的经典著作一直持有一种敬而远之的态度，总觉得它们是为高阶学者准备的“天书”。但这本《Introducing Marketing Research》给我的体验完全是颠覆性的。它的精彩之处在于其对“研究设计”这一核心环节的深入剖析，简直可以说是手把手地教你如何搭建一个稳固的研究骨架。书中详细对比了横断面研究（Cross-sectional Study）和纵向研究（Longitudinal Study）的优缺点，不是简单地罗列，而是结合了不同行业对时间维度数据的需求进行深入剖析。比如，在讨论品牌忠诚度测量时，作者展示了一个虚拟的快消品公司是如何规划一个为期三年的追踪研究的，从数据收集的频率、成本预算到样本的迭代更换，每一个细节都考虑得面面俱到。尤其令我印象深刻的是关于“测量工具有效性”的讨论，作者用了相当大的篇幅来讲解如何甄别一个问卷是否真的测量到了它声称要测量的东西——即效度和信度。这部分内容处理得非常审慎，作者并没有给出“标准答案”，而是提供了一套严谨的自查清单和决策树，让读者学会自己去判断和修正研究工具的缺陷。对于我这种习惯于批判性思考的人来说，这种引导式的教学比直接灌输知识要有效得多，它教会我的是一种思维框架，而非死记硬背的知识点。
评分读完这本书，最大的感受是它成功地将“数据分析”这个常常令人望而却步的领域，进行了友好化和人性化的包装。很多入门书籍在讲到数据处理时，往往在“描述性统计”之后就一头扎进了复杂的回归分析和因子分析，让人瞬间感到迷失方向。但这本书的作者显然深谙读者的学习曲线。在讲解SPSS或R语言等软件的应用时，他并没有直接展示代码，而是先用非常直观的图示来解释“数据透视表”背后的逻辑意义——数据是如何被重组和提炼的。在介绍推断性统计（Inferential Statistics）时，重点放在了对“P值”和“置信区间”的实际解读上，而不是仅仅停留在数学推导层面。书中有一章专门讨论了如何“向非专业人士汇报研究结果”，这一点我拍案叫绝。作者强调，再完美的统计分析，如果不能被决策者理解，那就是毫无价值的。他给出了几种极具操作性的视觉化建议，比如使用“仪表盘”而非密密麻麻的表格来展示关键绩效指标（KPIs），这种注重沟通效率的视角，极大地拓宽了我对市场研究工作的认知边界，使其不再局限于数据的收集和分析本身。
评分整体而言，阅读体验是极其顺畅且富有启发性的，它成功地架设起了一座从“商业问题”到“可执行的市场洞察”的坚实桥梁。本书的结构安排堪称教科书级别的典范，每一章的结尾都有一个详尽的“关键点回顾”和一组“应用思考题”，这些问题往往不是简单的选择题，而是需要结合前文所学的不同研究方法进行综合判断的场景模拟题。例如，书中要求读者为一家即将进入国际市场的本土咖啡连锁店设计一份初始市场进入报告，你需要决定采用哪种混合研究方法（定量+定性），如何分配预算，以及最先要解决哪三个核心未知数。这种强迫性的实践应用，迫使读者不断地将抽象的理论知识与现实世界的复杂性进行对接和碰撞。我个人的体会是，这本书最宝贵之处不在于它教会了我多少“标准答案”，而在于它通过细致的步骤拆解和逻辑推导，培养了一种系统性的、以证据为基础的决策思维。它让市场研究不再是可有可无的“锦上添花”，而是成为驱动商业战略的“核心引擎”。对于任何想在商业分析领域打下坚实基础的人来说，这本书绝对是值得反复研读的基石读物。
评分这本书最让我感到惊喜的是其对“研究伦理”和“数据隐私”的着墨之重，这在许多同类入门教材中往往是一笔带过的话题。在当前这个大数据和用户画像高度发达的时代，如何合乎道德地获取和使用信息，是每一个市场研究人员必须面对的严肃课题。作者用多个真实的法律案例来论证研究过程中的不当行为可能带来的巨大法律和声誉风险。例如，在描述匿名化处理时，他详细对比了不同层次的去标识化技术，并指出在某些情况下，即使看似完全匿名的客户数据，通过交叉比对仍然可能被重新识别出来，这给我们敲响了警钟。这种严谨的态度，使得这本书不仅仅是一本技能手册，更像是一份行业行为准则的入门指南。此外，书中对新兴研究领域如社交媒体聆听（Social Listening）的讨论也十分到位，它没有停留在技术层面，而是重点探讨了从海量非结构化文本中提取有效洞察的挑战，以及如何区分噪音与信号的技巧。这表明编者对行业前沿保持了敏锐的触觉，确保了内容的时效性和前瞻性。
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