营销调研基础

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出版者:
作者:纳雷希·K.马尔霍特拉
出品人:
页数:645
译者:
出版时间:2010-12
价格:59.00元
装帧:
isbn号码:9787302244455
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《营销调研基础:决策方法(第3版)》全面、系统地介绍了市场营销调研过程的各个步骤,包括营销调研的设计,数据收集、分析与报告,以及在实际应用过程中应注意的各种问题;反映了国际市场营销调研过程、方法及应用方面的最新趋势;详细介绍了营销调研数据分析的常用统计方法;密切结合应用问题和实际案例,具有很强的实践指导意义。

好的,这是一份针对一本假设的书籍的详细简介,其书名并非《营销调研基础》,而是另一本内容完全不同的书籍。 --- 书名: 《数据驱动的供应链优化:从规划到执行的精益实践》 作者: 李明 华东理工大学教授,供应链管理专家 出版社: 东方智库出版社 出版日期: 2024年10月 --- 内容简介: 在当今全球化与数字化深度融合的商业环境中,供应链已不再仅仅是物流和仓储的集合,而是企业核心竞争力的命脉。面对快速变化的市场需求、日益严格的环保法规以及不确定性带来的冲击,传统的、基于经验的供应链管理模式已难以为继。《数据驱动的供应链优化:从规划到执行的精益实践》一书,正是为了应对这些挑战而诞生。它不是一本理论堆砌的教科书,而是一本实战性极强的指南,旨在帮助企业管理者和专业人士掌握利用现代数据分析技术,重塑和优化端到端供应链的系统化方法。 本书的核心思想在于“数据赋能,精益迭代”。作者李明教授凭借其深厚的学术背景和多年来在多家跨国企业担任顾问的丰富实战经验,将前沿的供应链科学与可操作的数字化工具相结合,为读者构建了一个清晰的、可落地的优化框架。 本书内容深度覆盖供应链管理的四大关键领域:需求预测与规划、采购与供应商管理、库存控制与物流优化,以及绩效评估与风险应对。 第一部分:现代供应链的战略基石与数据基础 本部分首先为读者建立一个全局观,理解数据在现代供应链中的战略地位。我们探讨了数字化转型对供应链的深刻影响,并详细剖析了构建有效数据基础设施的必要性。重点讨论了如何整合来自ERP、MES、WMS、TMS以及外部市场信号(如天气、社交媒体趋势)的多源异构数据。书中提供了具体的步骤,指导企业如何清洗、标准化和建立数据治理体系,确保决策基于“单一事实来源”(Single Source of Truth)。此外,还引入了“数字孪生供应链”的概念,阐释如何通过建模来模拟和测试不同场景下的供应链表现。 第二部分:智能需求预测与敏捷规划 传统的基于历史平均值的预测方法在波动性增加的市场中显得力不从心。本章深入讲解了如何利用机器学习模型(如时间序列分析、回归模型及深度学习网络)来提高预测准确性。书中详述了如何将销量预测、促销计划与产能规划、物料需求计划(MRP II)无缝集成,实现端到端的S&OP(销售与运营规划)流程的自动化和智能化。我们提供了一套构建“滚动预测”体系的方法论,帮助企业从固定的月度规划转向更具响应速度的周/日级动态调整。 第三部分:精益采购与可持续供应商协同 供应链的韧性很大程度上取决于上游的稳定性和可靠性。本书不仅关注成本最小化,更强调风险分散和价值共创。详细介绍了供应商绩效管理的数字化转型,包括如何利用大数据分析对供应商的财务健康状况、交货准时率(OTD)和质量缺陷率进行实时监控和预警。书中重点阐述了“战略寻源”模型,并通过案例分析,展示了如何应用逆向拍卖、合同管理自动化工具,以及如何通过区块链技术来提升采购流程的透明度和可追溯性,尤其是在涉及原产地合规和ESG(环境、社会和治理)要求方面。 第四部分:库存的艺术与物流的效率革命 库存是成本与服务水平之间的核心矛盾点。本书提供了超越经典经济订货批量(EOQ)模型的库存策略。内容涵盖了动态安全库存计算、多级库存优化(MEIO)的实施路径,以及如何针对不同产品生命周期和市场波动性采用差异化的库存策略。在物流方面,我们聚焦于最后一英里交付的效率提升和运输网络的优化。书中详述了路径优化算法的应用、车队管理系统的集成,以及如何利用物联网(IoT)技术实时追踪货物状态,实现异常情况的自动干预。对于仓储操作,则重点介绍了自动化立体仓库(AS/RS)与人工智能分拣系统的集成案例。 第五部分:韧性、绩效与持续改进 在一个充满“黑天鹅”事件的时代,供应链的韧性至关重要。本章提出了构建“弹性供应链”的框架,包括关键节点的识别、冗余策略的部署以及应急响应机制的建立。我们详细阐述了如何设计一套涵盖成本、服务、速度和可持续性的多维度KPI仪表盘,确保管理层能够清晰洞察供应链的健康状况。最后,本书总结了持续改进的闭环流程,强调精益思想与数字化工具相结合,如何推动供应链管理从被动响应转向主动预测和塑造未来。 本书特色: 1. 实战案例驱动: 书中穿插了大量来自快速消费品、高端制造和医药行业的真实案例,展示了优化工具和模型的具体应用效果。 2. 模型与工具并重: 不仅讲解了背后的优化原理(如运筹学基础),更提供了在主流商业智能(BI)平台和供应链管理软件中实施这些方法的路线图。 3. 面向未来趋势: 深入探讨了人工智能、物联网和数字孪生技术在构建下一代智能供应链中的前沿应用。 目标读者: 企业高层管理者、首席运营官(COO) 供应链、采购、物流、计划部门的负责人及核心骨干 致力于供应链数字化转型的IT和数据分析团队 对现代物流与运营管理感兴趣的研究人员与高年级本科生、研究生。 --- 《数据驱动的供应链优化:从规划到执行的精益实践》是您在迈向高效、敏捷、可持续的供应链管理征程中的必备参谋。

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目录信息

读后感

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用户评价

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我对这本书的期望,还有一部分在于它对“研究伦理”的探讨。在营销调研过程中,我们接触到大量的消费者数据,如何保护消费者的隐私,如何确保调研过程的公正性,是至关重要的。我希望书中能够阐述相关的伦理规范,比如知情同意、数据匿名化处理、以及避免欺骗性研究等。我还在思考,在快速发展的数字化时代,一些新的伦理挑战,比如网络爬虫的数据获取,或者社交媒体数据的使用,是否也会被提及,并给出相应的指导。毕竟,合规和道德的调研,才能获得长期的信任和支持。

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这本书的“基础”二字,让我对它在“用户研究”这一领域的覆盖程度充满了好奇。在现代营销中,深度理解用户需求、行为和偏好,已经成为企业成功的关键。我希望书中能够讲解,如何将营销调研的方法,应用于用户研究的各个层面。比如,如何通过 etnography (民族志研究) 来洞察用户的生活方式?如何利用 A/B 测试来优化产品的功能和用户体验?又或者,如何通过用户访谈和焦点小组,来挖掘用户潜在的需求和痛点?我还在想,书中是否会提及一些用户画像的构建方法,以及如何将用户研究的成果,转化为产品设计和营销策略的 actionable insights。

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我对这本书的期待,很大程度上寄托在它如何阐释数据分析的章节。收集到数据只是第一步,如何从中提炼出有价值的洞察,才是营销调研真正的挑战。我希望书中能够覆盖从基础的描述性统计,到更复杂的推断性统计方法。比如,交叉分析、回归分析、因子分析等等。更重要的是,它是否会提供一些案例,来展示如何将这些统计方法应用到实际的营销问题中?例如,如何通过客户满意度调查数据,找出影响客户忠诚度的关键因素?或者,如何利用销售数据和广告投入数据,评估广告活动的效果?我尤其关心,书中是否会强调数据可视化在分析过程中的重要性,以及如何通过图表清晰地呈现分析结果,让非专业人士也能理解。

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关于《营销调研基础》这本书,我最感兴趣的部分,是如何将不同类型的调研方法进行有机结合,形成一套完整的调研体系。在我看来,单一的调研方法往往难以全面揭示复杂的市场真相。我希望书中能够探讨,如何根据不同的调研目标和阶段,灵活运用定性研究和定量研究,以及如何在它们之间进行数据和洞察的互补。例如,在探索性研究阶段,可以先通过深度访谈来深入了解消费者的感受和观点,然后基于这些发现,设计出更具针对性的问卷,进行大范围的量化验证。我还在想,书中是否会提及一些整合性研究的案例,来展示如何通过多维度、多方法的结合,获得更全面、更深入的市场洞察。

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从书名来看,《营销调研基础》应该会包含如何进行调研报告的撰写。这部分内容,对我而言,是连接理论与实践的最后一道关键桥梁。一份优秀的调研报告,不仅需要清晰的逻辑和准确的数据,更需要具备说服力,能够指导企业的决策。我希望书中能够详细讲解报告的结构,包括摘要、背景、研究方法、结果分析、结论与建议等。更重要的是,它是否会强调如何撰写具有 actionable insights 的建议?这些建议,应该是基于调研结果,具体、可行、并且能够带来measurable impact 的。我还在思考,书中是否会提供一些不同类型的调研报告范例,比如新产品上市前的市场潜力调研报告,或者品牌形象调研报告,这样可以帮助我们更好地理解报告的撰写要点。

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我还在考虑,营销调研的成果,最终是要服务于企业的决策。这本书,我希望能够在这方面提供一些实际的指导。它是否会讲解,如何将调研结果,有效地转化为具体的营销策略?比如,基于市场细分的结果,如何制定差异化的营销信息和渠道策略?或者,基于竞争对手分析的结果,如何调整自身的产品定位和竞争策略?我尤其关心,书中是否会强调,调研不仅仅是“知道”问题,更重要的是“解决”问题。它是否会提供一些工具或框架,帮助我们从调研结果中,提炼出可执行的行动方案,并评估这些方案的潜在效果。

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这本书刚拿到手,还没来得及深入阅读,但从目录和前言来看,它似乎在试图勾勒出一幅营销调研的宏大图景。封面上“基础”二字,让我对内容深度有了初步的预期,不知道它会如何去“基础”地讲解复杂的调研方法论。我很期待书中能够清晰地阐述营销调研的核心概念,比如它的定义、目的、以及在整个营销战略中的地位。当然,更重要的是,我希望它能为我们揭示,如何将抽象的概念转化为实际可操作的步骤。例如,在启动一个调研项目之前,如何准确地定义研究问题?这常常是许多初学者遇到的第一个难题。是将市场机会进行细分,还是为了解决某个销售下滑的现象?每一个不同的起点,都会导向截然不同的调研设计。

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我一直在思考,营销调研的整个流程,从需求识别到最终的报告交付,是否能够被有效地管理。这本书,我希望能够在这方面提供一些指导。比如,在调研项目的启动阶段,如何清晰地界定调研的目标和范围?如何进行有效的项目规划,包括时间表、预算和资源分配?在执行过程中,如何监控调研的进展,确保数据质量?尤其是在多方协作的情况下,如何有效地沟通和协调?我还在想,书中是否会提及一些项目管理工具或方法论,可以帮助我们更高效地完成调研项目。这对于那些需要在有限资源下,完成复杂调研任务的团队来说,会非常有价值。

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这本书的“基础”二字,让我对它在“消费者行为学”的引入程度,充满期待。了解消费者为什么会做出某些购买决策,是营销调研的核心目标之一。我希望书中能够介绍一些基础的消费者行为学理论,比如马斯洛的需求层次理论,或者感官营销的理念。更重要的是,它是否会讲解,如何将这些理论,与实际的调研方法相结合?例如,如何设计调研问题,来探究消费者的购买动机?或者,如何通过数据分析,来识别影响消费者购买决策的关键因素?我还在思考,书中是否会提及一些新兴的消费者行为学研究领域,比如神经科学在营销中的应用,或者社交媒体对消费者行为的影响。

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这本书的内容,我还在初步翻阅中,但有一个很重要的环节,我特别关注:数据收集方法。这部分的内容,我想会是整本书的精髓所在。毕竟,调研的质量很大程度上取决于数据的可靠性。书中是否会详细介绍定性研究和定量研究的各种方法?比如,焦点小组访谈、深度访谈、问卷调查、实验法等等。更细致地说,对于问卷调查,它会不会涉及问卷设计的原则?如何避免提问中的偏差?如何选择合适的量表?如何进行预调研以优化问卷?这些细节对于一个实践者来说,无疑至关重要。同时,我还在思考,书中对于不同行业、不同规模的企业,在数据收集方法上是否会有差异化的建议。一个小型初创企业和一个大型跨国公司,在资源和需求上会有很大区别,其调研方法的选择也应该有所不同。

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