Building Models for Marketing Decisions (INTERNATIONAL SERIES IN QUANTITATIVE MARKETING Volume 9) (I pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Dick R. Wittink

出品人:

页数:668

译者:

出版时间:2000-02-01

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780792378136

丛书系列:

图书标签:

营销
Marketing Models
Quantitative Marketing
Decision Making
Statistical Modeling
Business Analytics
Econometrics
Marketing Research
Predictive Modeling
Data Analysis
International Series in Quantitative Marketing

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具体描述

The market environment is changing rapidly. Prior to scanner data, ACNielsen, the major supplier of information on brand performances, said its business was to provide the score but not to explain or predict it. Now, model-based insights are not only demanded by managers, but can also be meaningfully provided. It is common for managers in many countries to receive market feedback frequently, quickly and in great detail due to the use of scanners and computers. With advances in information technology and expertise in modeling, IRI introduced model-based services in the US that explain and predict essential parts of the marketplace. ACNielsen followed, and marketing researchers have been developing increasingly valid, useful and relevant models of marketplace behavior ever since. Models that provide information about the sensitivity of market behavior to marketing activities such as advertising, pricing, promotions and distribution are now routinely used by managers for the identification of changes in marketing programs that can improve brand performances. Building Models for Marketing Decisions describes marketing models that managers can use as an aid in decision making. It has long been known that even simple models outperform judgments in predicting outcomes in a wide variety of contexts. More complex models potentially provide insights about structural relations not available from casual observations. Although marketing models are now widely accepted, the quality of the marketing decisions is critically dependent upon the quality of the models on which those decisions are based. In this book, which is a revision and expansion of Naert and Leeflang's Building Implementable Marketing Models (1978), the authors discuss in detail the model-building process. They distinguish four parts in this process: specification, estimation, validation and use of models. Throughout the book, the authors provide examples and illustrations. This book will be of interest to researchers, analysts, managers and students who want to understand, develop or use models of marketing phenomena.

《营销决策模型构建》是一本深度探索如何运用定量方法解决营销领域复杂决策问题的权威著作。本书并非简单罗列模型，而是着重于理解模型背后的逻辑、构建过程以及如何将其有效地应用于实际商业场景。作者以严谨的学术态度和丰富的实战经验，为读者提供了一套系统性的营销建模思维框架。全书围绕着“模型”这一核心概念展开，从基础的模型构成要素讲起，逐步深入到各类营销决策模型的设计与实现。它并非一本枯燥的教科书，而是充满启发性的指南，旨在帮助读者提升分析能力、预测能力以及最终做出更明智、更具战略性的营销决策。第一部分：营销模型的基础与构建在本书的开篇，作者首先为读者打下了坚实的理论基础。他详细阐述了营销模型是什么，为什么需要模型，以及模型在营销决策过程中的关键作用。这里的“模型”并非抽象的概念，而是指能够量化、分析并模拟营销活动及其影响力的数学或统计工具。作者强调，理解模型的适用范围、局限性以及验证方法是构建有效模型的第一步。接着，本书深入探讨了构建营销模型所必需的要素。这包括：数据驱动的思维：作者强调，所有有效的营销模型都必须建立在可靠的数据之上。他介绍了数据收集、清洗、转换和管理的基本原则，以及如何识别与营销决策相关的数据类型（如消费者行为数据、销售数据、广告投放数据、市场调研数据等）。理论框架的支撑：模型的有效性不仅在于数据，更在于其背后所依据的营销理论。作者会介绍一些核心的营销理论，例如消费者选择模型、品牌资产模型、客户生命周期价值模型等，并说明如何将这些理论转化为可量化的变量和关系。变量的选择与定义：构建模型的过程，本质上是将复杂的营销现实抽象化为一组可控的变量。本书详细指导读者如何识别关键的自变量、因变量和控制变量，并对它们进行精确的定义，确保模型的可解释性和实用性。关系建模：变量之间的关系是模型的核心。作者会介绍不同的关系类型（线性、非线性、交互作用等）以及如何根据实际情况选择合适的建模方法来捕捉这些关系。模型评估与验证：构建模型并非终点，如何评估模型的准确性、鲁棒性和预测能力同样至关重要。本书将介绍各种统计指标（如R²、RMSE、MAE等）和交叉验证等技术，帮助读者客观地评价模型的表现。第二部分：核心营销决策模型详解本书的核心价值在于其对各类关键营销决策模型的深入剖析。这些模型涵盖了营销实践中几乎所有重要的决策领域，并提供了具体的构建思路和应用方法。消费者行为建模：理解消费者为何购买、购买什么、何时何地购买是营销决策的基石。本书会探讨多种消费者行为模型，例如：购买意向模型：如何通过消费者对产品属性、品牌形象、广告沟通等的感知，预测其购买意愿。消费过程模型：模拟消费者从认知到购买再到购买后的行为路径，识别关键的触点和影响因素。细分与定位模型：基于消费者行为、偏好或人口统计学特征，将市场划分为不同的细分群体，并为每个细分群体设计最优的营销策略。品牌选择模型：分析影响消费者在多个品牌间进行选择的因素，例如品牌忠诚度、价格敏感度、产品特性等。定价策略建模：定价是营销中极具挑战性的决策之一。本书将深入探讨：需求弹性模型：估计价格变化对产品需求量的影响，为设定最优价格提供依据。竞争定价模型：分析竞争对手的定价策略及其对自身销售的影响，制定具有竞争力的价格。促销定价模型：评估不同促销活动（如折扣、捆绑销售、限时抢购）对销售量、利润和客户行为的影响。动态定价模型：针对具有波动性需求的市场，构建能够实时调整价格的策略。广告与传播效果建模：如何有效地分配广告预算，提高传播效率是营销的永恒课题。本书会讲解：广告响应模型：预测广告投入与销售收入之间的关系，优化广告预算分配。媒体选择模型：根据目标受众的媒体接触习惯和广告效果，选择最有效的媒体组合。品牌知名度与偏好模型：衡量和预测广告活动对品牌认知度和偏好的影响。营销组合模型（Marketing Mix Modeling, MMM）：综合评估不同营销渠道（广告、促销、公关、渠道等）对销售的贡献，优化整体营销投入。渠道管理与分销建模：确保产品能够高效地触达消费者是营销成功的关键。本书会覆盖：渠道选择与设计模型：评估不同分销渠道的效率、成本和覆盖范围，选择最优的渠道组合。渠道成员绩效模型：评估分销商、零售商等渠道成员的绩效，并激励其更好地销售产品。库存管理与补货模型：优化库存水平，避免缺货或积压，提高供应链效率。客户关系管理（CRM）建模：维护现有客户并提升客户价值是可持续增长的关键。本书将探讨：客户生命周期价值（CLV）模型：预测客户在整个生命周期内为企业带来的总价值，指导客户投资策略。客户流失预测模型：识别可能流失的客户，并制定相应的挽留策略。交叉销售与向上销售模型：预测客户购买其他产品或升级产品的可能性，提升客户价值。客户忠诚度模型：衡量和影响客户忠诚度，构建长期稳定的客户关系。第三部分：模型应用的实践与挑战除了理论和模型介绍，本书还高度重视模型在实际应用中的落地。模型实施的流程：作者详细指导读者如何从识别营销问题、收集数据、选择模型、构建模型、验证模型到最终将模型应用于实际决策的整个流程。软件工具与技术：虽然本书侧重于概念和方法，但也会提及一些常用的统计软件和数据分析工具（如R, Python, SPSS, SAS等），以及如何利用这些工具实现模型的构建和应用。模型解读与沟通：构建出好的模型只是第一步，如何清晰地向非技术背景的决策者解释模型的结果和含义，并驱动决策，是至关重要的技能。本书会提供相关的指导。模型的局限性与未来趋势：作者也会坦诚地讨论营销模型可能存在的局限性，例如数据的可得性、模型的简化假设、动态变化的市场环境等，并展望营销建模领域的未来发展趋势，如人工智能、机器学习在营销中的应用等。《营销决策模型构建》提供了一个全面而深入的视角，帮助读者不仅学会“如何做”，更理解“为何这样做”。它鼓励读者以一种批判性、分析性的思维方式来对待营销问题，并利用量化工具来武装自己的决策能力。本书适合市场研究人员、营销经理、数据科学家、学术研究者以及任何希望在营销领域做出更明智、更具影响力的决策的专业人士。它将成为您在营销决策领域的得力助手，助您在竞争激烈的市场中脱颖而出。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**第五段** 虽然我承认书中对某些基础数学概念的推导非常详尽，但它在“工具的适用性边界”上的讨论严重不足，这在我看来是它最大的缺陷之一。作者似乎将自己构建的每一个模型都描绘成万能钥匙，但对于模型的内在局限性，比如对异常值的敏感度、模型对关键参数设定的依赖程度，或者在市场结构发生根本性变化时模型的失效点，探讨得非常肤浅。书中给出的所有“优化”结果，都建立在一个完美的数据输入和稳定的环境假设之上。我更希望看到的是对模型“失败案例”的深入分析，了解在什么情况下我应该果断放弃这个模型，转而使用更简单粗暴的方法。这种对“不确定性”和“模型风险”的规避，使得这本书的指导性打了折扣。毕竟，在真实的商业世界中，最大的挑战往往不是如何完美地应用一个模型，而是如何判断何时和何地，这个模型将不再适用。这本书过于自信于量化工具的力量，却对现实世界的混沌状态准备不足，留给读者的安全网太薄了。

评分☆☆☆☆☆

**第二段** 这本书的排版和结构设计简直是一场灾难，阅读体验比我想象中要糟糕得多。它给我的感觉就像是作者把所有他能想到的关于“量化营销决策”的知识点一股脑地塞进了这本厚厚的书里，完全没有经过有效的梳理和逻辑分层。章节之间的过渡生硬得像生锈的铰链，前一章还在讲回归分析的假设条件，下一章突然就跳到了复杂的随机过程模型，中间完全没有一个平滑的衔接点来帮助读者建立起知识体系的脉络。更要命的是，许多关键的定义和符号直到后面章节才出现解释，导致我在阅读前半部分时，不得不频繁地在书的后半部分和附录之间来回翻找，这极大地打断了我的思考连贯性。如果说一本好的教科书是引导者，那么这本书更像是一个布满了陷阱的迷宫。作者似乎完全没有站在读者的角度去思考：一个初学者如何能顺利地从基础概念过渡到高级应用？这种缺乏清晰路线图的编排方式，使得原本可能很有价值的数学工具，最终沦为了难以理解和消化的信息碎片。我花了大量的时间去试图“重建”作者的逻辑结构，而不是去学习内容本身。

评分☆☆☆☆☆

**第一段** 这本书的书名实在是太具有误导性了，它让我对市场营销的决策过程充满了不切实际的期待，结果却是大失所望。当我翻开第一页，期待看到的是那种能够立刻投入实践、解决实际问题的模型和方法论时，我看到的却是大量晦涩难懂的数学公式和过于抽象的概念。作者似乎非常沉迷于构建理论上的完美模型，却忽略了市场营销实践中经常出现的“脏数据”、快速变化的环境以及非线性的消费者行为。例如，书中花费了大量篇幅去讨论如何用复杂的微积分来拟合一个理论上最优的定价策略，但对于实际操作中如何收集足够可靠的成本数据，或者如何应对竞争对手的突然降价，却几乎没有给出任何有价值的见解。整本书读下来，感觉像是在上高阶的理论物理课，而不是一本面向市场营销专业人士的实用指南。我需要的不是一个只能在理想条件下成立的完美模型，而是能够在我每周的报告会上拿出来、能够和销售团队有效沟通的、更接地气的分析框架。这本书更像是一篇留给学术界的博士论文，而不是一本能够指导商业实践的工具书。对于那些希望快速提升营销ROI的实干家来说，这本书提供的价值非常有限，它更像是一种理论上的智力挑战，而非实用的业务提升方案。

评分☆☆☆☆☆

**第三段** 我必须承认，这本书在介绍一些前沿的计量经济学工具方面确实下了苦功夫，但它在案例选择上却显得极其保守和过时。书中引用的所有“实证研究”和“案例分析”，都像是从上世纪八九十年代的商业案例库里挑选出来的。例如，它用一个关于传统快消品的广告预算分配模型来论证其方法的优越性，但这对于当前主流的数字营销环境——例如社交媒体的病毒式传播、实时竞价（RTB）系统下的归因问题——完全没有提供任何可借鉴的视角。现代营销的决策速度是以小时甚至分钟计的，但书中的模型却需要数周的稳定数据来进行批处理运算。我尝试将书中提到的某些模型思路映射到我们目前处理的A/B测试数据上，发现根本无法适应小样本、高频更新的需求。这本书的“量化”似乎停留在了一个非常基础的、基于传统统计学的层面，完全错过了贝叶斯方法在市场营销中的迅猛发展，以及机器学习算法如何重塑预测模型的这一波浪潮。读完它，我感觉自己掌握了一套非常扎实的“历史文献”，但对于指导我下个月的营销策略优化，却显得力不从心，甚至可以说是格格不入。

评分☆☆☆☆☆

**第四段** 这本书的行文风格过于学术化，使得原本可能具有启发性的内容变得枯燥乏味，这对于需要快速吸收信息的读者来说是一个巨大的障碍。作者的句子结构冗长复杂，充斥着大量的被动语态和专业术语的堆砌，几乎没有使用任何比喻或者简洁的语言来阐释核心思想。例如，一个关于“消费者异质性”的概念，本可以用一两句话在日常的营销语言中被清晰界定，但作者却用了一整段话，引用了三位不同的学者对同一概念的不同诠释，最终得出一个需要多次取反才能理解的结论。这种“严谨”的代价是牺牲了可读性。我感觉自己不是在学习如何做出更好的营销决策，而是在努力通过一篇篇密集的“理论证明”的筛子。对于那些希望通过阅读来激发创新思维的读者而言，这本书几乎是无效的。它没有提供任何“灵光一现”的瞬间，只有铺天盖地的“证明过程”。它更像是一本为同行评审准备的稿件，而不是一本旨在普及和应用知识的读物。

评分☆☆☆☆☆