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出版者:M E Sharpe Inc

作者:Malhotra, Naresh K. (EDT)

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2005-11-30

价格:$99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780765613059

丛书系列:

图书标签:

• 市场营销
• 市场调研
• 学术研究
• 文献综述
• 营销学
• 商业
• 管理学
• 研究方法
• 综述
• 营销分析

《市场营销研究：理论、方法与实践》 第一部分：市场营销研究的基石 《市场营销研究：理论、方法与实践》一书，旨在为读者构建一个全面且深入的市场营销研究知识体系。本书并非对某一特定研究案例的复述，而是着眼于市场营销研究这一广阔领域本身，系统梳理其核心概念、演进历程、理论基础以及在实际应用中的关键环节。本书共分为三个主要部分，每个部分又包含若干精心设计的章节，力求为读者提供一段严谨而富有启发的学习旅程。 第一部分：市场营销研究的基石，专注于为读者奠定坚实的研究理论基础。我们从市场营销研究的定义、目标和重要性出发，阐述其在企业战略制定、产品开发、品牌管理以及客户关系维护等方面的不可替代作用。随后，我们将目光投向历史的维度，回顾市场营销研究从早期直觉判断、经验积累到科学化、系统化演变的漫长历程。这一历程不仅是方法论的革新，更是市场营销思想发展的缩影，深刻影响着我们今天对营销活动的理解。 接着，本书将深入探讨支持市场营销研究的主要理论流派。我们不会局限于某一特定理论的细节，而是将其置于更宏观的学术背景下进行解读。例如，我们会介绍行为主义理论如何帮助我们理解消费者的购买决策过程；认知主义理论如何解释消费者对信息的处理和记忆；社会建构论则提示我们营销活动如何在社会文化环境中被塑造和解读。此外，我们还会触及符号互动论、依恋理论等，探讨它们如何为我们理解消费者动机、情感连接以及品牌忠诚度提供独特视角。这些理论并非孤立存在，而是相互补充，共同构成了理解复杂市场现象的理论框架。 理解这些理论的核心假设、基本原理以及它们在营销领域的应用边界至关重要。本书将通过清晰的阐释和适当的案例引申（但并非具体研究案例的呈现），帮助读者掌握这些理论的精髓。例如，在介绍消费者行为理论时，我们不会详细描述某个具体的研究设计，而是会侧重讲解“刺激-反应模型”、“信息加工模型”、“消费者决策过程模型”等经典框架，并探讨它们如何解释消费者为何会选择某个品牌，又为何会忽略另一个品牌。 此外，本部分还将强调研究伦理在市场营销研究中的关键地位。我们深入讨论在研究设计、数据收集、分析以及结果报告等各个环节中，应遵循的道德准则，包括保护被试者隐私、避免欺骗、确保研究结果的公正性和透明度等。这些伦理考量不仅是学术研究的基本要求，也是建立企业信誉和消费者信任的基石。 第二部分：市场营销研究的方法论 第二部分是本书的核心内容之一，专注于市场营销研究的科学方法论。本部分将引导读者理解如何将抽象的理论转化为可操作的研究设计，以及如何运用各种工具和技术来收集和分析数据。 我们首先会系统介绍研究设计的类型。本书将区分探索性研究、描述性研究和因果性研究，并详细阐述它们各自的目的、适用场景以及局限性。探索性研究如何帮助我们初步了解一个未知领域，例如新产品概念的初步市场反应；描述性研究如何描绘市场现状，例如消费者人口统计特征、购买频率分析；而因果性研究则旨在找出变量之间的因果关系，例如广告投入对销售额的影响。我们将深入分析每种研究设计的特点，以及在不同情境下如何选择最合适的研究范式。 接着，本书将详细阐述数据收集的主要方法。这包括定性研究方法和定量研究方法。在定性研究方面，我们将介绍焦点小组（focus group）、深度访谈（in-depth interview）、案例研究（case study）、内容分析（content analysis）等。我们将探讨这些方法如何帮助研究者深入理解消费者的想法、感受和动机，挖掘那些不易通过问卷量表捕捉的信息。例如，在解释焦点小组时，我们会说明其流程、主持人技巧以及如何从中提取有价值的见解，而非呈现某一次焦点小组的讨论内容。 在定量研究方面，本书将重点介绍问卷调查（survey research）。我们将深入剖析问卷设计的艺术与科学，包括如何制定清晰、无偏见的问题，如何选择合适的量表（如李克特量表、语义差异量表等），以及问卷的预测试和优化过程。此外，我们还将讨论观察法（observation），包括结构式观察和非结构式观察，以及它们在市场研究中的应用，例如对消费者在商店内的行为进行观察。 抽样技术是定量研究中不可或缺的一环。本书将详细介绍概率抽样（probability sampling）和非概率抽样（non-probability sampling）的两大类方法，并深入讲解其子类，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、方便抽样、判断抽样、配额抽样等。我们将阐述各种抽样方法的原理、优缺点以及在实际操作中的注意事项，确保读者能够理解如何通过科学的抽样方法来代表目标总体，并控制抽样误差。 在数据分析方面，本书将为读者提供定量数据分析的全面指导。从描述性统计（如均值、中位数、标准差、频率分布）到推断性统计（如t检验、方差分析、卡方检验），再到回归分析（如线性回归、多元回归）和因子分析、聚类分析等多变量统计技术。我们将解释这些统计方法的原理、应用条件以及如何解读分析结果。本书的目标是让读者理解这些方法背后的逻辑，而不是机械地掌握统计软件的操作。例如，在介绍回归分析时，我们将侧重讲解自变量与因变量之间的关系如何被量化，解释回归系数的含义，以及如何判断模型的拟合优度。 同时，本书也将涵盖定性数据分析的方法。我们将讨论如何对访谈记录、焦点小组文本进行编码（coding）、主题识别（thematic analysis）以及归纳总结，从而提炼出有深度的洞察。 第三部分：市场营销研究的实践与前沿 第三部分将视角转向市场营销研究的实际应用，并展望未来的发展趋势。本部分旨在帮助读者将所学的理论和方法融会贯通，并理解研究如何在瞬息万变的市场环境中发挥作用。 我们将深入探讨市场营销研究在企业决策中的具体应用。这包括产品开发与创新研究，例如概念测试、产品测试、市场进入策略分析；消费者行为研究，如品牌认知度、品牌形象、购买动机、忠诚度分析；广告与传播研究，如广告效果评估、媒介选择优化、创意测试；定价研究，如价格敏感度分析、价格弹性研究；以及分销渠道研究，如渠道效率评估、渠道伙伴关系分析。在每个应用领域，我们将重点阐述研究目标、常用方法以及结果如何指导具体的营销策略，而非呈现某家公司具体的广告测试报告。 此外，本书还将关注市场研究报告的撰写与呈现。我们将指导读者如何清晰、简洁、有逻辑地组织研究发现，如何有效地使用图表来可视化数据，以及如何根据不同的受众（如高层管理者、营销团队）调整报告的内容和风格。强调报告的 actionable insights，即能够指导实际行动的洞察。 最后，本书将展望市场营销研究的未来发展。我们将探讨大数据（big data）与数据分析技术如何重塑市场营销研究，例如利用社交媒体数据、交易数据、用户行为数据进行深度洞察。我们将介绍新兴的研究方法，如神经科学在营销中的应用（neuromarketing）、人工智能（AI）在预测分析中的作用、以及虚拟现实（VR）/增强现实（AR）在消费者体验研究中的潜力。同时，我们也将关注全球化市场研究的挑战与机遇，以及可持续营销研究的重要性。 《市场营销研究：理论、方法与实践》的编写宗旨是提供一个全面、系统、严谨且与时俱进的市场营销研究知识框架。本书适合市场营销专业的学生、研究人员，以及任何希望深入了解市场营销研究原理和实践的专业人士。通过阅读本书，读者将能够建立起扎实的理论基础，掌握科学的研究方法，并深刻理解市场营销研究在现代商业决策中的核心价值。本书将为读者提供一条通往更深刻的市场洞察和更有效的营销策略的道路。

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