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出版者:西南大学出版社

作者:李懂

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-01

价格:23.80

装帧:平装

isbn号码:9787524472049

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市场调查完全手册 (Market Research Handbook) 本书籍侧重于： 第一部分：理论基础与框架构建 第一章：市场调查的战略定位与价值 1.1 市场调查的战略意义： 深入探讨市场调查在企业决策制定中的核心地位。分析其如何从战术工具转变为驱动业务增长的战略资产。涵盖从宏观环境扫描到微观消费者洞察的完整价值链。 1.2 市场调查的类型学与适用场景： 详细区分探索性研究（Exploratory）、描述性研究（Descriptive）和因果性研究（Causal）的内在机制、目的差异及其在不同业务阶段（如新产品导入、品牌重塑、问题诊断）中的精确应用。 1.3 调查项目的全生命周期管理： 构建一个涵盖问题定义、方案设计、数据收集、分析解读到最终报告交付的结构化流程模型。强调跨部门协作和时间节点的有效控制。 第二章：研究问题的精准界定与假设构建 2.1 从业务问题到研究问题的转化： 教授如何将模糊的商业痛点（如“销量下降”）系统地转化为可测量、可验证的明确研究问题（如“XX渠道的客户流失率是否与定价敏感度显著相关”）。 2.2 概念化与操作化： 讲解如何对抽象概念（如“品牌忠诚度”、“用户体验满意度”）进行清晰的定义，并将其转化为可被观察和量化的操作性指标（Operational Definitions）。 2.3 理论驱动的假设制定： 介绍如何基于文献回顾、专家访谈或初步观察，建立严谨、可证伪的研究假设，为后续的定量研究设计提供方向性指导。 第二部分：研究设计与方法论精要 第三章：定量研究设计与抽样科学 3.1 实验设计基础： 深入解析实验法的基本要素，包括控制组、实验组的设立、随机化（Randomization）的重要性。重点介绍准实验设计（Quasi-Experimental Designs）在商业环境中的应用，如A/B测试的严谨执行标准。 3.2 概率抽样技术的实践应用： 详细阐述简单随机抽样、系统抽样、分层抽样（Stratified Sampling）和整群抽样（Cluster Sampling）的计算方法、优缺点及在特定人群界定下的适用性。 3.3 非概率抽样的局限性与修正： 讨论便利抽样、判断抽样和配额抽样在速度优先场景下的使用边界，以及如何量化其带来的选择偏差（Selection Bias）。 3.4 样本量确定的统计学原理： 提供基于置信水平、置信区间和最小可检测效应（Minimum Detectable Effect, MDE）来精确计算目标样本量的实用公式与软件操作指南。 第四章：高质量问卷的设计与实现 4.1 测量理论与量表构建： 深入讲解名义、顺序、间隔和比例四种测量层次的特性。重点阐述李克特（Likert）量表、语义差异量表（Semantic Differential）的构建原则与误差控制。 4.2 避免常见问卷偏差： 系统性识别并提供规避策略，包括首因/近因效应（Primacy/Recency Effect）、社会期望偏差（Social Desirability Bias）、语意模糊性、以及引导性问题（Leading Questions）的设计陷阱。 4.3 问卷流程的预测试与迭代： 强调预测试（Pilot Testing）在检验问卷逻辑流畅性、时间消耗和信度（Reliability）方面的关键作用，并指导如何根据预测试结果进行结构性优化。 第五章：定性研究的深度挖掘 5.1 定性研究的哲学基础与应用边界： 阐述定性研究如何捕捉动机、情感和行为的“为什么”，以及其在探索性阶段的不可替代性。 5.2 焦点小组（Focus Group）的组织与引导艺术： 专注于主持人（Moderator）的技巧训练，包括中立性维护、小组动力学管理、沉默参与者的激活，以及确保讨论深度而非广度的策略。 5.3 深度访谈（In-depth Interview, IDI）的结构与非结构化技巧： 教授如何使用“探针”（Probes）技术进行追问，如何有效利用行为事件访谈法（BEI）来获取具体案例证据，而非泛泛而谈的观点。 第三部分：数据处理、分析与报告呈现 第六章：数据清洗、转换与信度效度检验 6.1 数据准备的规范化流程： 详细描述缺失值（Missing Data）的处理方法（如平均值插补、回归预测法）及其对分析结果的潜在影响。 6.2 信度与效度检验的统计工具箱： 讲解内部一致性检验（如Cronbach's Alpha系数的解读），以及内容效度、结构效度（因子分析）在实证研究中的应用。 6.3 数据转换与编码： 阐述如何对开放性回答进行系统编码，以及在定量数据中对变量进行重组（如创建指数或复合变量）的统计学基础。 第七章：描述性统计与推论性统计的精确应用 7.1 描述性统计的有效传达： 重点阐述如何超越简单的均值和标准差，利用频率分布、交叉表和可视化手段来揭示数据的基本分布特征。 7.2 推论统计学的核心判断： 系统介绍T检验、方差分析（ANOVA）在比较不同群体间差异时的适用条件与结果解读。深入解析卡方检验在分析分类变量关联性时的应用。 7.3 回归分析的建模与诊断： 详细解析简单线性回归与多元回归模型的构建步骤，重点强调模型拟合优度（R-squared）、系数的统计显著性（P值）和多重共线性（Multicollinearity）的诊断与修正。 第八章：高级分析技术与模型选择 8.1 因子分析（Factor Analysis）与主成分分析（PCA）： 讲解如何通过降维技术简化复杂变量结构，识别潜在的市场驱动因子。 8.2 聚类分析（Cluster Analysis）的市场细分： 介绍如何基于消费者属性或行为特征进行自然细分，区分K-均值法与层次聚类法的适用性。 8.3 判别分析与逻辑回归： 探讨如何预测分类结果（如购买/不购买），并评估不同输入变量对分类决策的贡献权重。 第九章：市场调查报告的叙事艺术与行动建议 9.1 结构化报告撰写规范： 提供从执行摘要、研究背景、方法论、核心发现到结论与建议的标准化报告框架。 9.2 从“数据”到“洞察”的升华： 强调如何将统计发现转化为对业务决策者有意义的、可执行的“洞察”（Insights），避免数据堆砌。 9.3 有效的口头汇报与视觉化沟通： 教授如何使用信息图表、故事板（Storyboarding）技术，在有限的时间内最大化关键发现的说服力，并预测听众可能提出的质疑并预设回答策略。 本书特点： 方法论严谨性： 强调统计推断的科学基础，而非简单的工具介绍。 实践导向： 每一个理论点均配有企业案例分析（案例涉及快消品、金融服务、高科技产品等多个行业）。 技术中立： 侧重于研究设计思维，而非特定软件（如SPSS, R, Python）的入门操作，确保内容的长久适用性。 质量控制视角： 对研究设计中的误差来源进行系统性审视和防范，确保产出结果的可靠性与有效性。

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这本书简直是为我量身定做的！我一直对如何系统地进行市场洞察感到迷茫，手头的资料东拼西凑，缺乏一个清晰的框架。这本《市场调查完全手册》就像是黑暗中的一盏明灯，它不仅仅是告诉你“要做什么”，更深入地剖析了“为什么这么做”以及“具体如何操作”。我特别欣赏它对抽样方法的细致讲解，从概率抽样到非概率抽样，每一种方法的适用场景和潜在的局限性都分析得鞭辟入里。以前我总是凭感觉决定样本量，现在我能根据统计学原理，精确计算出所需的样本规模，大大提高了调研结果的可靠性。此外，问卷设计那一部分简直是教科书级别的示范。它没有流于表面地谈论开放题和封闭题的区别，而是深入探讨了问题措辞的微妙之处如何影响受访者的真实意愿，例如“引导性问题”和“双重否定句”的陷阱，我都一一做了笔记。这本书的结构安排非常合理，从研究目标的设定，到数据收集的执行，再到最终报告的撰写和可视化呈现，形成了一个完整的闭环。对于初入行的新人来说，它提供了坚实的基础；对于有经验的专业人士，它也是一本可以随时翻阅、查漏补缺的宝典。我感觉我手里的不再是一本工具书，而是一个实战型的导师，随时准备指导我进行下一次精准的市场突击。

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这本书的价值，我认为在于它提供了一种“全景式”的视野，让你不再是一个只会操作某个单一工具的“工具人”，而是能够掌控全局的“项目设计师”。我记得有一次，我正在为制定新产品上市策略做准备，急需了解目标用户对现有竞品的“未被满足的需求点”。我本想直接去做一个传统的“需求点测试问卷”，但翻阅此书后，我受到启发，决定先采用“场景模拟法”进行小组讨论，让用户在特定的情境下描述他们的痛点和行为模式。这种方法挖掘出的信息，远比简单地询问“你对什么不满意”要丰富和深刻得多。书中对于如何构建一个有效的“研究路线图”提供了清晰的指导：首先明确商业问题，然后将其转化为可执行的调研问题，最后选择最合适的调研技术栈来回答这些问题。这个逻辑链条非常清晰，能够有效避免“为了调研而调研”的无效投入。总而言之，如果你渴望掌握的不仅仅是操作层面的技巧，而是想要建立一套完整、可复制、且富有前瞻性的市场洞察体系，那么这本书无疑是你的首选。它的厚重感和权威性，是那些零散的在线课程或短篇文章无法比拟的。

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从一个长期在市场一线摸爬滚打的从业者角度来看，这本书在“风险控制与伦理规范”部分的处理，显得尤为厚重和负责任。在追求效率和数据最大化的今天，数据隐私和调研的公正性常常被忽视，但这本手册却用了相当大的篇幅来强调这一点。它清晰地阐述了在进行消费者访谈和数据收集时，必须遵守的法律法规和行业道德准则，例如知情同意的原则、数据匿名化处理的重要性，以及避免任何可能对被访者造成心理影响的提问方式。这些内容在很多市面上强调“快速出结果”的指南中是看不到的，但却是决定一个调研项目能否长期健康发展的基石。作者以一种近乎审慎的态度来对待每一次数据采集，这让我对这本书的专业性深信不疑。此外，关于“调研预算的合理分配”那一章也非常实用，它提供了一个详细的成本效益分析框架，帮助我们判断，在有限的资源下，是应该投入更多到扩大样本量，还是优化问卷设计，或者是采用更昂贵但更精准的测试方法。这不再是拍脑袋的决策，而是有数据支撑的资源配置艺术。

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这本书的阅读体验可以用“如沐春风”来形容，其文字的流畅度和逻辑的严密性达到了一个极高的水准。很多专业书籍的通病是术语堆砌、行文晦涩，让人望而生畏，但这本书的作者显然非常懂得如何与读者进行有效的沟通。即便是像“市场细分模型构建”这样听起来非常高深的章节，作者也使用了非常生活化的比喻和清晰的层级划分来阐述，让人能够轻松地跟上思路。我尤其欣赏它对“定量研究与定性研究的整合”这一主题的处理。以往我总把两者视为相互独立的体系，读完这本书后我才领悟到，它们之间是相互补充、相互验证的辩证关系。比如，定性研究可以帮助我们发现新的变量，而定量研究则能验证这些变量的普遍性。书中提供了具体的案例，展示了如何先通过几次深度访谈，提炼出核心的消费者痛点（定性），然后基于这些痛点设计一份大规模问卷来量化这些痛点的严重程度和覆盖范围（定量）。这种视角上的提升，对我后续的工作方法论产生了深远的影响。它不仅仅是教你工具，更是重塑你的思维框架。

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说实话，我原本对这类“手册”性质的书籍抱持着怀疑态度，总觉得它们会充斥着大量空泛的理论和陈旧的案例。然而，这本册子的深度和广度完全超出了我的预期。它最让我眼前一亮的是对新兴市场调研技术，比如社交媒体聆听和大数据分析在定性研究中的应用这一块的探讨。很多传统的市场调研书籍往往停留在传统的焦点小组和深度访谈层面，对数字化浪潮下的新工具避而不谈或者一笔带过。这本书却非常与时俱进，详细介绍了如何利用自然语言处理（NLP）技术从海量的非结构化文本数据中提取有价值的消费者情感倾向，并将其转化为可操作的商业洞察。书中还穿插了大量高价值的图表和流程图，将复杂的数据清洗和预处理过程图示化，即便是对统计软件不太熟悉的读者，也能大致掌握背后的逻辑。阅读过程中，我感觉作者不仅是一位理论家，更是一位身经百战的市场实战家。他分享的那些关于“如何处理不完整数据”或“如何识别和剔除无效回答者”的“小技巧”，都是只有在真实项目跑下来后才能积累的宝贵经验。这让这本书的实用价值飙升，而不是停留在纸上谈兵的阶段。

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