Exploring Marketing Research (with Qualtrics Card) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:South-Western College Pub

作者:William G. Zikmund

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2009-03-04

价格:USD 228.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324788440

丛书系列:

图书标签:

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

探索营销研究：揭示消费者行为与市场洞察的实践指南 本书内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的营销研究框架，涵盖了从研究设计到数据分析与报告撰写的全过程。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本侧重于实战应用和方法论精进的实践手册。全书结构清晰，逻辑严谨，强调如何将学术概念转化为可执行的商业决策。 第一部分：营销研究的基础与战略定位 第一章：营销研究的本质、角色与伦理规范 本章首先界定了营销研究在现代商业决策中的核心地位，阐述了研究过程如何支持市场细分、产品开发、定价策略和促销活动等关键职能。我们将深入探讨定性研究与定量研究的差异、互补性及其各自适用的场景。重点强调了在数据收集和分析过程中，遵守严格的研究伦理的重要性，包括知情同意、数据隐私保护以及维护研究结果的客观性。本章通过多个商业案例，说明了不进行系统性研究而盲目决策所带来的巨大风险。 第二章：研究过程的构建与问题的界定 有效的营销研究始于对业务问题的精确理解。本章教授读者如何将模糊的商业挑战转化为具体、可衡量、可操作的研究问题（Research Questions）。我们将详细讲解探索性研究（Exploratory Research）的设计，如文献回顾、专家访谈和焦点小组的运用，以帮助研究人员形成初步的假设。随后，深入剖析描述性研究（Descriptive Research）和因果关系研究（Causal Research）的设计原则，为后续的定量数据收集奠定基础。 第三章：研究设计：定性与定量方法的融合 本章是全书的方法论核心之一。我们详细比较了混合研究法（Mixed Methods）的优势，即如何巧妙地结合定性洞察与定量验证。在定性部分，内容聚焦于深度访谈（In-Depth Interviews, IDI）的技巧、观察法的实施，以及如何有效管理和分析非结构化的文本和行为数据。在定量部分，本章概述了实验设计（如A/B测试）的基本原理，为后续的抽样和测量技术做铺垫。 第二部分：数据收集与测量系统的构建 第四章：测量与量表的开发：构建有效工具 测量是研究的基石。本章深入探讨了构建有效和可靠测量工具的关键步骤。内容涵盖了不同层次的测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）及其在问卷设计中的体现。我们将详细介绍效度（Validity，如内容效度、结构效度）和信度（Reliability）的评估标准和检验方法，确保收集到的数据能够真实反映潜在的营销构念（如品牌忠诚度、感知价值）。此外，本章会专门讨论心理测量学中的挑战，如社会赞许性偏差（Social Desirability Bias）。 第五章：抽样技术：从总体到样本的科学推断 准确的抽样是保证研究结果能够推断至目标市场的关键。本章系统讲解了概率抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、集群抽样）和非概率抽样方法（如便利抽样、判断抽样、配额抽样）的适用性与局限性。读者将学习如何根据研究目标和资源限制，科学地确定所需的样本量（Sample Size），并理解抽样误差的来源和控制。 第六章：问卷设计与数据采集的实操 本章聚焦于将理论转化为可操作的调查工具——问卷。内容涵盖了从问题措辞的艺术、潜在线索的避免、到问卷逻辑流程（如跳过逻辑、显示顺序）的优化。同时，本章也探讨了在线调查工具的使用技巧，如何提高受访者的参与度和数据质量，以及数据清洗（Data Cleaning）的初步步骤，确保原始数据的完整性。 第三部分：数据分析与结果解释 第七章：描述性统计学：数据的初步画像 在进行复杂的推断分析之前，对数据进行充分的描述至关重要。本章详细介绍了描述性统计的应用，包括集中趋势的衡量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（标准差、方差、范围）。重点内容是如何利用频率分布表、直方图和箱线图等可视化工具，直观地展现样本特征和变量分布情况。 第八章：推论统计学基础：检验假设的工具箱 本章是定量分析的核心。读者将学习参数检验（如t检验、方差分析ANOVA）和非参数检验的适用条件。我们将重点讲解假设检验的逻辑框架（零假设与备择假设、P值、I型与II型错误），指导读者如何根据数据类型和研究设计选择恰当的统计检验方法，并对结果的显著性做出准确的解释。 第九章：关联性分析：探索变量间的关系 本章深入探讨变量之间相互关系的研究。内容包括相关分析（皮尔逊、斯皮尔曼等级相关）的应用与限制，以及回归分析（简单线性回归与多元回归）的建模过程。读者将学会如何解读回归系数、确定模型的拟合优度（R方），并理解多重共线性和异常值处理对模型稳健性的影响。 第十章：高级分析技术与模型构建 本章面向希望深入挖掘数据的读者。内容涵盖了因子分析（Factor Analysis）在构念简化和维度降低中的应用，聚类分析（Cluster Analysis）在市场细分中的实操，以及判别分析（Discriminant Analysis）用于区分不同消费者群体。本章强调将统计结果与商业语境相结合，避免“为了分析而分析”。 第四部分：研究成果的报告与应用 第十一章：定性数据的分析与阐释 本章专注于非数字信息的深度挖掘。我们将教授主题分析（Thematic Analysis）和内容分析（Content Analysis）的方法，指导研究人员如何对访谈记录、开放式回答和观察笔记进行编码（Coding）和分类，从而提取出深层的、未被量化的消费者动机和情感驱动力。 第十二章：撰写与呈现有效的营销研究报告 优秀的研究需要清晰的沟通。本章指导读者如何构建一个结构严谨、逻辑清晰的研究报告，包括摘要（Executive Summary）、方法论的透明描述、详细的结果展示以及可执行的建议（Actionable Recommendations）。最后，本章还讨论了如何在不同的受众（如高管层、市场团队）面前，使用有效的数据可视化技术（图表选择、叙事重点）进行高效的口头汇报。 本书特色总结： 本书以严谨的方法论为骨架，以贴近行业前沿的案例为血肉，致力于培养读者批判性地评估现有研究、并自主设计高质量研究的能力。它强调研究结果的商业可操作性，确保每一次研究投入都能转化为可量化的市场优势。全书贯穿了对数据质量的持续关注，使读者能够自信地处理从数据收集到最终决策支持的全流程。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆