具体描述
《营销分析实务(第5版)》不仅仅在于创新性地构建营销分析的框架，并以营销计划书的内容展开内容体系，更重要的是，《营销分析实务(第5版)》强调营销分析的基础在于界定竞争对手，因为竞争对手不同，会导致顾客分析、行业分析以及销售预测的不同。可以说，《营销分析实务(第5版)》很好地融合了以顾客为导向和以竞争为导向这两种制定营销计划的基本思路。
作者简介
Donald R.Lehmann，哥伦比亚商学院教授，美国营销科学学会的执行董事和消费者研究协会会长。
Russell S．Wfner，加州大学伯克利分校哈斯商学院市场营销系主任，R0und Table Pizza公司的董事长和多家企业的顾问，有着丰富的实战经验。
目录信息
第二章 界定竞争对手 市场竞争 界定竞争对手的方法 竞争对手的选择 企业层面的竞争
第三章 行业分析 总体市场要素 竞争要素 环境要素 案例分析
第四章 竞争对手分析 资料来源 判定竞争对手的当前目标 辨别竞争对手的当前策略 评估竞争对手的竞争力 整理收集的竞争对手资料 评估竞争对手的市场意愿 预测竞争对手的未来策略 案例分析
第五章 顾客分析 认识顾客 顾客的长期价值 市场细分 应用举例
第六章 市场潜力和销售预测 基本概念界定 市场潜力分析 市场潜力和销售潜力预测方法 销售预测分析 应用举例 预测结果的应用
第七章 制定产品营销策略 产品营销策略的内容 设定营销目标 产品营销策略选择 市场定位（Ⅰ）：目标顾客选择 市场定位（Ⅱ）：目标竞争对手选择 市场定位（Ⅲ）：核心策略 品牌资产的含义与品牌价值测量 顾客策略 产品生命周期的策略选择 应用举例
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读后感
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用户评价
这本书最让我感到惊喜的是它对“**新兴挑战与伦理考量**”这一主题的处理，展现了作者超越技术层面的**人文关怀和前瞻性视野**。在数据隐私法规日益严格的今天，书中详尽分析了**GDPR和CCPA等法规对营销数据采集和个性化推荐的实际影响**，并提出了如何在合规的前提下，设计出既尊重用户隐私又保持分析有效性的策略，比如**差分隐私（Differential Privacy）**在营销数据脱敏中的初步应用探讨。这种对**风险管理和长期可持续性**的关注，使得这本书的价值远超出了短期提升KPI的范畴。它在讨论**营销预算优化**时，不仅仅考虑短期转化率，更引入了“品牌资产”这一难以量化的长期指标，并尝试用**结构化方程模型（SEM）**去量化其影响。这种**将短期绩效与长期品牌建设融为一体**的分析哲学，是当前许多实战书籍所缺乏的深度和广度。读完后，我感觉自己不仅掌握了工具，更重要的是，明确了作为一名专业分析师应有的**责任边界和战略高度**。
评分这本书的文字风格非常**冷静而富有洞察力**，读起来像是在阅读一篇篇经过严格同行评审的顶尖期刊论文，但其内容又兼具了高度的**实用价值**，这一点着实令人称奇。它在探讨**归因模型**时，没有停留在经典的“末次点击”或“线性分配”的层面，而是花了大篇幅去讨论“**多点触控路径的权重分配艺术**”，并结合了最新的**马尔可夫链**思想，但表达方式却非常克制和严谨，丝毫没有故作高深的倾向。我特别喜欢它在分析**市场细分（Segmentation）**时的视角转换——它不只是教你怎么用聚类算法，而是强调“细分维度选择比算法本身更重要”，并列举了不同行业（快消品对比SaaS服务）下，哪些人口统计学、行为学和心理学维度更具预测效力。这种**深层次的底层逻辑构建**，远超出了市面上那些只教“如何操作软件”的教程。它真正培养的是分析师的“**问题定义能力**”，而不是单纯的“工具操作熟练度”。
评分如果说市场营销分析是一座需要攀登的高山，那么这本书就是那条**由专业向导绘制、清晰标注了所有危险路段和捷径的地图**。我尤其对其中关于**预测建模**的部分印象深刻。它非常坦诚地指出了传统回归模型在处理高维度稀疏数据时的局限性，并引入了**提升树（Gradient Boosting）**等更现代的机器学习方法来优化销售预测的准确性，但更妙的是，它在介绍这些复杂模型时，始终将**业务可解释性**放在首位。例如，它解释了为什么一个预测准确率略低但所有变量都可解释的模型，可能比一个“黑箱”高精度模型在管理层面前更有说服力。这种对**分析师与业务部门之间沟通鸿沟的深刻理解**，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本**跨部门沟通的桥梁指南**。读完之后，我感觉自己看待数据报告的视角都提升了一个层次，不再满足于“发生了什么”，而是开始追问“**为什么会这样，以及我们接下来应该做什么**”。
评分这本书的结构安排简直是教科书级别的**逻辑递进**典范，从宏观的战略布局到微观的数据清洗和指标定义，每一步都衔接得天衣无缝，读起来毫无滞涩感。我个人对其中关于**非结构化数据在营销中的应用**的章节给予高度评价。它没有停留于简单的“情感分析”，而是详细探讨了如何利用**评论、社交媒体帖子和客服记录**来构建“客户痛点地图”和“产品改进路线图”，甚至给出了如何将这些定性洞察量化，并转化为可执行的营销活动指标（例如，将“抱怨速度”转化为风险预警信号）。对于长期困扰于**如何有效整合线上行为数据与线下销售数据**的从业者而言，这本书提供了一套非常清晰的**数据整合框架**，它强调了数据治理（Data Governance）在分析成功中的基石作用，而非仅仅是分析技巧本身。这种**从基础架构到顶层应用**的全景式覆盖，让人感到自己建立起了一个非常坚实和全面的分析知识体系。
评分这本书的叙述方式真是太**贴近实战**了！我原本以为会看到一堆枯燥的理论模型，结果呢？作者就像一个经验丰富的顾问坐在我旁边，手把手地教我如何将那些高深的分析术语转化为实际的商业决策。特别是关于**客户生命周期价值（CLV）的计算与优化**那一部分，书里没有直接给出复杂的公式推导，而是聚焦于“为什么这个数字重要”以及“如何利用它来指导广告投放预算分配”。我特别欣赏它对**A/B测试设计与结果解读**的深入剖析。很多其他资料只是泛泛而谈，但这本书详细说明了如何避免常见的统计陷阱，比如如何确定最小样本量，以及如何处理不显著的结果。感觉读完后，我不再是那个只会跑报表的新手了，而是能真正对数据背后的业务含义负责的分析师了。对于任何需要在快节奏的市场环境中**证明营销投入回报率（ROI）**的人来说，这本书绝对是案头必备的“工具箱”，而不是束之高阁的“参考书”。它真正做到了将“分析”的冰冷逻辑与“营销”的火热需求完美结合，让人读起来酣畅淋漓，马上就有想在下一个季度项目中实践的冲动。
评分其实买来已很久，一直闲置在书架上，研究界前辈推介后才很羞愧的开始读，非常有价值，帮助我形成营销研究的整体框架，和更为宏观的看问题的视角。
评分营销管理入门教材
评分和《产品经理手册》讲的重复得太多了。
评分讲一些市场分析的东西，有两个例子贯穿始终，挺好。
评分@2013-08-15 08:07:19
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