具体描述
本书的编写目的是为了让学生在学习的过程中能“勤学多练”，稳固扎实地掌握所学的知识，抓住重点，融会贯通。
本习题集全书分为三部分，一第一部分为第章习题，包括名词解释、填空题、判断正误、单项选择题、多项选择题、简答题、论述题、案例分析题等，供学生随堂练习或进行课后复习自测；第二部分为各章习题答案；第三部分为三套综合模拟试题及其答案，涵盖全书内容，可用作总复习练习及自测。
本习题集紧扣教材，并借鉴了近年来成人高考、自学考试及一些本专科院校相关专业的考试内容，既可用作财经类高职高专的课堂教学课后练习，也可供参加成人高考及自学考试的学生参考。
品牌管理与消费者行为研究：进阶视角 本书特色： 本书并非传统意义上的市场营销学基础教材或习题汇编，而是一部深入剖析当代品牌管理复杂性与消费者行为深层机制的专业研究读物。它聚焦于当前市场营销理论与实践中最具挑战性、最需要创新思维的领域，旨在为有志于在品牌战略、市场研究和数字化营销领域深耕的专业人士和高级学生提供一个高阶的分析框架和实证基础。本书的结构设计，旨在引导读者超越基础概念的简单应用，进入到对市场动态、文化影响以及技术变革如何重塑品牌与消费者关系的批判性思考阶段。 第一部分：重塑品牌核心——价值共创与动态身份 本部分彻底摒弃了将品牌视为单一实体或单纯标识的传统观点。我们深入探讨品牌在数字化生态系统中的流变性（Fluidity）和多中心性（Polycentrism）。 第一章：超越品牌资产：品牌生态系统与网络效应 本章将品牌概念从传统的资产负债表思维中解放出来，转而考察其作为复杂生态系统（Ecosystem）的运作方式。我们将详细分析跨平台互动、合作者网络（Co-creators）和利益相关者群体（Stakeholder Constellations）如何共同构建和解构品牌价值。重点研究以下议题： 平台权力与品牌自主权： 探讨亚马逊、谷歌、Meta等超级平台如何通过算法和基础设施限制或赋能品牌，以及品牌如何在高控制度下维护其身份完整性。 网络结构分析在品牌健康度监测中的应用： 使用社会网络分析（SNA）工具，解析意见领袖（KOLs/KOCs）之间的连接强度、桥梁作用对信息扩散速度和品牌信誉度的影响模型。 危机传播的拓扑学： 建立并测试基于网络拓扑结构的危机传播模型，分析负面信息流在不同网络结构中（如小世界网络与无标度网络）的衰减与放大效应，提出基于网络结构的实时干预策略。 第二章：消费者身份的建构与解构：情感连接的神经科学基础 本章将焦点从消费者的“购买行为”转向其“自我表达”和“群体归属”。我们借鉴社会心理学、神经科学和人类学的方法论，解析消费者在品牌互动中所追求的深层心理满足。 依恋理论在品牌关系管理中的应用（Brand Attachment Theory）： 区分功能性依恋、情感依恋和社群依恋，并构建相应的测量量表。深入分析“情感货币”（Emotional Currency）的生产和交换机制。 象征性消费的文化资本转移： 基于布迪厄（Bourdieu）的资本理论，分析特定品牌如何成为个体积累“文化资本”和“社会资本”的工具。特别关注“反向炫耀”（Counter-Conspicuous Consumption）和“去品牌化”（Unbranding）现象背后的动机。 “具身认知”（Embodied Cognition）与产品体验设计： 探讨触觉、嗅觉、空间感等非视觉感官输入如何直接影响消费者对品牌质量和价值的无意识判断。 第二部分：数据驱动的战略洞察与伦理边界 本部分转向对大数据、人工智能等前沿技术在市场决策中的应用进行批判性审视，强调技术应用必须与严格的伦理考量和严谨的实证方法相结合。 第三章：高级预测建模与因果推断在营销中的实践 本书不满足于相关性分析，而是聚焦于如何建立可靠的因果模型来指导营销投资。 提升营销组合建模（MMM）的深度： 引入贝叶斯结构时间序列（BSTS）模型和高维回归技术，以解决传统MMM中多重共线性、滞后效应和外部冲击（如疫情、宏观经济政策）难以分离的问题。 反事实分析与营销活动评估： 详细阐述使用匹配法（如倾向得分匹配PSM）和双重差分法（DiD）来模拟在没有进行某项营销干预的情况下市场表现会如何变化，从而更准确地量化ROI。 强化学习在动态定价与推荐系统中的应用： 探讨如何利用Multi-Armed Bandit（MAB）算法在保持探索（Exploration）与利用（Exploitation）平衡的同时，优化实时个性化定价策略，并讨论其对消费者感知公平性的潜在负面影响。 第四章：隐私、透明度与负责任的AI营销 随着数据监管（如GDPR、CCPA）的日益严格，企业对消费者数据的管理不再是技术问题，而是核心的品牌信任问题。 信任溢价（Trust Premium）的量化研究： 构建模型来衡量企业在数据隐私保护上的投入（透明度、数据最小化原则）如何转化为可观察的市场价值提升（例如，更高的客户生命周期价值CLV和更低的流失率）。 算法偏见（Algorithmic Bias）的识别与缓解： 深入分析推荐引擎、信用评分模型中内嵌的社会偏见如何固化甚至加剧市场不平等。介绍去偏见技术（Debiasing Techniques）在营销数据预处理和模型训练中的具体实施步骤。 可解释性AI（XAI）在营销决策中的角色： 强调“黑箱”模型在战略决策中的局限性。讲解LIME和SHAP值等工具如何帮助营销管理者理解模型为何做出特定预测，从而提高决策的可信度和可问责性。 结论：面向未来的营销框架 本书的结论部分着眼于宏观趋势，探讨了可持续发展（ESG标准）如何从企业社会责任的附加项转变为核心的品牌竞争优势，以及在“元宇宙”和Web3.0背景下，数字所有权（NFTs、代币化）对传统交易关系可能带来的颠覆性影响。本书为读者提供了在复杂、快速变化的市场环境中进行高阶战略规划所需的理论深度和实证工具。它要求读者具备扎实的统计学基础和对前沿技术趋势的敏感性。
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