高等学校广告专业系列教材：现代市场研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘德寰 著

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• 市场研究
• 广告学
• 高等教育
• 教材
• 营销学
• 数据分析
• 消费者行为
• 调研方法
• 传播学
• 商业

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040161090

版次：1

商品编码：10124579

包装：平装

开本：16开

出版时间：2005-06-01

用纸：胶版纸

页数：439

字数：700000

内容简介

　　本书为普通高等教育 “十五” 国家级规划教材。本书集中讨论概念、命题、假设及操作化过程，同时对测量与抽样予以特别关注。本书克服国内同类教材经济学色彩较浓和缺少对市场调查实践的缺点，大量介绍方法上的新进展和统计学的新进展，内容较新。
　　本书既可以作为新闻传播和广告学专业学生的教材，也可以作为其他文科专业的选修课教材。

目录

第一编 市场研究的基本概念与理论
第一章 导论
第一节市场营销与市场研究
第二节市场研究在营销过程中的作用
第三节市场研究的领域
第四节市场研究与其他相关学科的关系
第五节市场研究伦理
第六节市场研究的类型
第七节市场研究的一般过程
第二章 中国市场研究的发展历程
第一节中国市场研究业的起步
第二节中国市场研究业的发展特点
第三节市场研究行业组织
第三章 市场调研方案设计
第一节市场调研方案设计流程
第二节管理者与调研者的沟通
第三节营销管理问题的识别与确认
第四节市场调研内容的确认
第五节调研方案的撰写
第四章 测量和量表
第一节测量
第二节量表
第三节测量的信度和效度
第五章 抽样
第一节抽样的概念
第二节抽样的基本过程
第三节概率抽样
第四节非概率抽样
第五节样本量的确定
第六节PPS抽样简介
第七节KISH表的运用
第二编 市场研究的资料搜集方法
第六章 市场研究的资料搜集方法总论
第一节定性与定量研究
第二节几种定性资料的搜集方法
第三节市场研究中的定量资料搜集方法
第四节消费者固定样组调查
第七章 问卷法
第一节问卷的结构与类型
第二节问卷设计与调查的一般过程
第三节问卷封闭式问题的题型设计
第四节问卷封闭式问题的答案设计
第五节问卷法的特点
第八章 小组座谈
第一节小组座谈会概述
第二节小组座谈会的设计
第三节小组座谈会访问大纲设计
第四节小组座谈会的组织与实施
第五节小组座谈会的主持
第六节定性研究的分析和报告编 写
第九章 定性研究方法——投射技术
第一节投射技术介绍
第二节投射技术的操作规范
第三节投射技术的分类及具体的应用
第四节投射技术的分析
第十章 观察法
第一节观察与观察法
第二节观察法的主要类型
第三节神秘顾客和陪伴购物
第四节观察法方案
第五节观察法的分析
第六节市场研究中观察法的常用领域
第七节观察法的优缺点
第十一章 市场实验法
第一节市场实验法的基本概念
第二节实验设计
第三节实验法的特点
第十二章 市场研究的质量控制
第一节市场调查质量与市场调查误差
第二节市场调查的质量控制
第三节市场调查的质量复核
第三编 市场研究的定量分析方法
第十三章 简单统计分析
第一节数据与文件的准备
第二节描述统计与推断统计
第三节双变量描述统计
第十四章 详析分析方式
第一节几种常见的控制变量
第二节条件关系
第三节多控制变量的分析
第十五章 回归分析
第一节一元线性回归
第二节多元回归分析
第三节回归假定的验证方法（残差分析）
第十六章 因子分析法（IfactorAnalysis）
第一节因子分析法的基本思想
第二节相关术语解释
第三节因子分析法的主要步骤以及在SPSS软件中的实现过程
第十七章 聚类分析（ClusterAnalysis）
第一节聚类分析法的基本思想
第二节相关术语解释
第三节聚类分析的主要步骤
第四节两种主要的聚类分析方法以及在SPSS软件中的实现过程
第十八章 判别分析法（DiscriminantAnalysis）
第一节判别分析法的概念和思路
第二节相关术语解释一
第三节判别分析法的主要步骤
第四节判别分析法在SPSS软件中的实现过程
——英国某银行用户信用卡发放风险预测研究
第十九章 市场调研报告的撰写
第一节调研报告的作用与种类
第二节书面报告的撰写
第三节口头报告
后记

《现代市场研究》 一、 导论：市场研究的时代演进与战略价值 在信息爆炸、技术革新和消费者需求日益多元化的今天，市场研究已不再是简单的“了解消费者”的辅助工具，而是企业制定战略、优化运营、洞察机遇、规避风险的核心驱动力。本教材《现代市场研究》旨在系统性地梳理并深入剖析当前市场研究的最新发展趋势、核心方法论以及实战应用，引领读者构建一套前瞻性、系统化、数据化的市场研究思维体系。 市场研究的本质，是通过科学、系统的方法，收集、分析和解释与市场相关的各种信息，从而为企业决策提供可信赖的洞察。从早期基于经验的观察和问卷调查，到如今融合大数据、人工智能、社交媒体监听等尖端技术的智能化、实时化研究，市场研究的面貌发生了翻天覆地的变化。这种演进不仅体现在工具和技术的进步，更体现在其在企业价值链中的战略地位的提升。 现代市场研究的价值体现在多个层面： 战略层面： 市场研究帮助企业识别新兴市场机会，预测市场趋势，评估竞争格局，从而制定长远的战略规划，确立竞争优势。例如，通过对新兴消费群体行为模式的研究，企业可以提前布局，抢占市场先机。 产品与服务创新层面： 深刻理解消费者需求、痛点和潜在期望，是产品创新和迭代的基石。市场研究能够为产品经理和研发团队提供最直接、最真实的反馈，确保产品开发方向的准确性，降低研发风险，提高产品上市的成功率。 营销策略优化层面： 无论是品牌定位、渠道选择、传播信息，还是定价策略，都离不开精准的市场研究。通过用户画像、媒体偏好分析、传播效果评估等，企业能够制定更具针对性、更高效的营销活动，实现营销资源的优化配置，提升ROI。 风险管理与问题诊断层面： 市场研究能够帮助企业预警潜在的市场风险，如品牌声誉危机、消费者信任度下降等，并对出现问题的根源进行深入剖析，为企业提供应对策略。例如，通过舆情监测，企业可以及时发现并处理负面信息，维护品牌形象。 客户关系管理层面： 深入了解客户的生命周期价值、满意度、忠诚度，是维系和提升客户关系的关键。市场研究为企业提供了识别高价值客户、提升客户体验、构建长期客户忠诚度的依据。 本书将重点关注那些能够驱动业务增长、提升竞争能力的现代市场研究实践。我们不仅会介绍经典的定量和定性研究方法，更会强调如何将这些传统方法与新兴技术和数据源进行融合，构建出更具预测性、实时性和个性化的研究框架。本书期望培养的是具备跨学科视野、数据驱动思维、能够解决复杂商业问题的市场研究专业人才。 二、 研究设计：科学探索的蓝图与策略 研究设计是市场研究的灵魂与骨架，直接关系到研究结论的有效性、可靠性和应用价值。一个精心设计的研究方案，能够确保研究过程的科学性、高效性，并最终产出可信赖的决策依据。本部分将深入探讨现代市场研究中研究设计的核心要素、不同类型研究的设计原则，以及如何应对研究设计中的挑战。 1. 研究问题的界定与目标设定： 研究设计的首要步骤是清晰、准确地界定研究问题。模糊的研究问题会导致研究方向不清、信息收集无效。我们将指导读者如何从模糊的商业需求出发，提炼出具体、可操作的研究问题，并在此基础上设定可衡量的研究目标。这需要理解商业背景、明确决策需求，并具备逻辑推理能力。 2. 研究方案的类型选择： 根据研究目标和问题，研究方案可以分为不同类型。本书将重点介绍： 探索性研究 (Exploratory Research)： 适用于对问题缺乏深入了解的情况，旨在发掘潜在问题、形成假设。我们将讨论焦点小组、深度访谈、二手资料分析等方法的设计要点。 描述性研究 (Descriptive Research)： 旨在准确描述市场中的某些特征，如消费者行为、市场规模、品牌认知度等。我们将深入讲解问卷调查、观察法、实验法等的设计要点，以及样本选择、抽样方法、问卷编制等关键环节。 因果研究 (Causal Research)： 旨在探究变量之间的因果关系，例如营销活动对销售额的影响。本书将侧重于实验设计，包括实验对象的选择、变量的控制、实验结果的分析等。 3. 信息来源与数据收集方法： 信息是市场研究的血液。本书将系统梳理一手数据 (Primary Data) 和二手数据 (Secondary Data) 的来源与应用。 二手数据： 包括政府统计数据、行业报告、学术文献、公司内部数据等。我们将重点讲解如何高效地搜索、评估二手数据的可靠性、时效性和相关性，以及如何利用二手数据进行初步分析和研究问题的界定。 一手数据： 针对特定研究目标而收集的新数据。我们将详细介绍各类一手数据收集方法的优劣势、适用场景及设计要点： 定量研究方法： 问卷调查 (Surveys)： 包括线上问卷、电话问卷、面访问卷等，强调问卷设计原则（清晰性、无偏性、逻辑性）、量表类型选择、预测试的重要性。 观察法 (Observation)： 包括结构化观察、非结构化观察，重点在于观察对象的选择、行为编码、记录方式等。 实验法 (Experiments)： 讨论现场实验、实验室实验的设计，包括变量的操控、因果关系的推断。 定性研究方法： 焦点小组 (Focus Groups)： 讨论主持人的技巧、小组的构成、访谈提纲的设计、现场观察与记录。 深度访谈 (In-depth Interviews)： 强调访谈对象的选择、提问的技巧、访谈过程中的引导与倾听。 案例研究 (Case Studies)： 探讨如何选择、设计和分析案例，以深入理解特定现象。 民族志研究 (Ethnography)： 深入理解消费者在真实生活环境中的行为模式。 4. 抽样设计： 在研究中，我们通常无法调查所有对象，因此需要进行抽样。本书将详细讲解不同抽样方法（概率抽样与非概率抽样）的原理、适用性、优劣势，以及样本量确定的方法，确保研究结果的代表性。 5. 数据分析计划： 在研究设计阶段，就应初步规划数据分析的策略。本书将介绍如何根据研究目标选择合适的统计分析方法（描述性统计、推断性统计、回归分析、因子分析等）和定性分析工具（内容分析、主题分析等）。 6. 研究伦理与合规： 本部分将强调在研究设计和实施过程中遵守研究伦理原则，如知情同意、匿名性、保密性等，以及相关的法律法规要求，确保研究的合规性。 三、 数据收集与管理：从原始信息到可用数据 数据收集是研究设计落地的关键环节，其质量直接决定了研究结论的可靠性。现代市场研究不仅依赖于传统的数据收集技术，更拥抱新兴技术，以获取更全面、更及时、更具洞察力的数据。本部分将深入探讨高效、可靠的数据收集方法，以及如何对收集到的数据进行有效管理。 1. 传统数据收集方法的实践要点： 问卷调查的实施： 线上问卷平台运用： 介绍主流的线上问卷设计与分发工具，如问卷星、SurveyMonkey等，强调平台功能的应用、数据导出格式、数据清洗的初步处理。 电话与面访的组织： 讨论呼叫中心管理、访员培训、实地访问的流程控制、数据录入的准确性。 问卷质量控制： 讲解如何通过访问员指示、逻辑校验、数据核对等方式，最大程度减少数据误差。 定性研究的现场执行： 焦点小组的组织与引导： 强调现场环境的布置、被访者的招募、主持人的引导技巧（鼓励参与、避免主导、深入追问）、记录方式（录音、录像、现场笔记）。 深度访谈的技巧： 探讨如何与被访者建立信任、如何运用开放性问题、如何识别和记录非语言信息。 2. 新兴数据收集技术与应用： 大数据采集与整合： 网络爬虫技术： 介绍利用网络爬虫自动抓取网页信息（如电商评论、论坛帖子、新闻报道），并进行结构化处理。 API接口应用： 讲解如何通过API接口获取社交媒体平台（如微博、微信、抖音）、电商平台（如淘宝、京东）、搜索引擎等的数据。 日志数据分析： 探讨网站、APP的日志数据（用户访问路径、停留时间、点击行为）的收集与应用。 社交媒体监测 (Social Media Listening)： 舆情监测工具： 介绍市面上的社交媒体监测平台，讲解其关键词设置、信息抓取、情感分析、声量分析等功能。 用户生成内容 (UGC) 分析： 重点分析用户评论、评价、分享等内容，挖掘消费者真实想法和需求。 移动端数据收集： APP埋点技术： 介绍如何通过APP埋点，收集用户在APP内的操作行为数据，如页面浏览、功能使用、购买转化等。 地理位置数据分析： 探讨在保护用户隐私的前提下，利用地理位置数据分析用户出行轨迹、消费习惯等。 物联网 (IoT) 数据应用： 智能设备数据： 讨论智能家电、可穿戴设备等产生的用户行为数据，及其在产品改进、个性化服务中的潜力。 3. 数据清洗与预处理： 无论是传统数据还是大数据，都需要经过清洗和预处理才能用于分析。 数据清洗： 识别并处理异常值、缺失值、重复值，纠正数据录入错误。 数据转换： 如将文本数据转化为数值、对数据进行标准化或归一化处理。 数据整合： 将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据集。 4. 数据管理与存储： 数据库管理： 介绍关系型数据库、NoSQL数据库的基本概念，以及如何选择和管理数据仓库。 数据安全与隐私保护： 强调在数据收集、存储、处理过程中，遵守数据安全规定，保护用户隐私，符合GDPR等相关法律法规。 数据生命周期管理： 探讨数据的创建、存储、使用、归档和销毁的全过程管理。 四、 数据分析与洞察：从数字到智慧的转化 数据分析是市场研究的核心环节，是将收集到的原始数据转化为有价值的商业洞察的关键。现代市场研究强调数据驱动的决策，要求分析方法既要严谨科学，又要灵活务实，能够揭示隐藏在数据背后的商业意义。本部分将聚焦于数据分析的多种方法、工具应用以及如何从分析结果中提炼出 actionable insights (可执行的洞察)。 1. 定量数据分析： 描述性统计： 介绍集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差）、频数分布等基本统计概念，以及它们在描述样本特征中的应用。 推断性统计： 假设检验： 讲解t检验、卡方检验、ANOVA等方法，用于检验样本统计量与总体参数之间的差异，或不同组别之间的差异。 相关性分析： 探讨Pearson相关系数、Spearman相关系数等，用于度量变量之间的线性或非线性关系强度。 回归分析： 简单线性回归： 解释自变量与因变量之间的线性关系。 多元线性回归： 分析多个自变量对因变量的影响，用于预测和解释。 逻辑回归： 用于预测二分类结果，如客户流失、购买意愿等。 高级定量分析技术： 因子分析 (Factor Analysis)： 用于识别潜在的、不可直接观测的因子，如消费者购买动机、品牌形象维度。 聚类分析 (Cluster Analysis)： 将具有相似特征的个体或对象分组，用于用户细分、市场区隔。 判别分析 (Discriminant Analysis)： 用于预测个体所属的类别，如预测客户是否会成为高价值客户。 时间序列分析 (Time Series Analysis)： 分析数据随时间变化的规律，用于销售预测、趋势预测。 结构方程模型 (SEM)： 用于检验复杂的变量关系网络，如品牌资产对消费者购买行为的影响模型。 2. 定性数据分析： 内容分析 (Content Analysis)： 系统地对文本、图像、音频等内容进行编码和分类，以识别主题、模式和趋势。 主题分析 (Thematic Analysis)： 从访谈、焦点小组等数据中识别、分析和报告模式（主题）。 扎根理论 (Grounded Theory)： 从数据中系统地建立理论，尤其适用于探索性研究。 叙事分析 (Narrative Analysis)： 关注个体讲述的故事，理解其经验和意义。 3. 数据可视化： “一张图胜过千言万语”。数据可视化是将复杂数据转化为易于理解的图形、图表的过程。 图表类型选择： 柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图可视化等，以及它们的适用场景。 可视化工具应用： Tableau, Power BI, Python (Matplotlib, Seaborn), R (ggplot2) 等工具的使用。 交互式可视化： 介绍如何创建交互式仪表板，允许用户探索数据，发现隐藏模式。 4. 洞察提炼与应用： 从数据到洞察： 强调分析结果不仅仅是数字，更应是能够回答“为什么”和“怎么办”的商业智慧。 洞察的价值维度： 识别机会、发现风险、优化策略、验证假设、驱动创新。 撰写分析报告： 如何清晰、简洁、有说服力地呈现分析结果和洞察，包括报告的结构、语言风格、图表运用。 “Actionable Insights” 的原则： 洞察必须是具体的、可执行的，能够指导具体的业务行动。 5. 统计软件与数据分析工具： SPSS, R, Python： 介绍这些主流统计软件和编程语言在数据分析中的应用，包括数据导入、清洗、统计分析、可视化等。 Excel进阶应用： 讲解Excel在基本数据处理和初步分析中的强大功能。 大数据分析平台： 如Hadoop, Spark等，以及云服务平台（AWS, Azure, GCP）上的数据分析工具。 五、 市场研究的应用与实践：驱动商业成功的关键 市场研究的终极目标是驱动商业决策和行动，提升企业竞争力。本部分将聚焦于市场研究在不同商业场景下的实际应用，展示如何将研究洞察转化为具体的市场策略和商业成果。 1. 消费者研究： 消费者洞察 (Consumer Insights)： 深入理解消费者的需求、动机、态度、行为习惯、购买决策过程。 用户画像 (User Persona) 构建： 基于数据分析，为目标消费者群体创建生动、具体的画像，帮助产品、营销团队更好地理解用户。 消费者旅程地图 (Customer Journey Mapping)： 描绘消费者在与品牌/产品互动的全过程，识别痛点和优化机会。 满意度与忠诚度研究： 评估消费者对产品、服务、品牌的满意度，并分析影响忠诚度的关键因素。 2. 产品与服务开发研究： 市场需求分析： 识别新兴市场需求，评估潜在市场的规模和吸引力。 概念测试 (Concept Testing)： 在产品上市前，测试产品概念的吸引力、可行性和潜在市场反应。 产品属性研究： 确定产品应具备的关键功能、设计、性能等属性。 定价研究 (Pricing Research)： 探索不同价格点对消费者购买意愿和企业利润的影响。 包装与命名研究： 测试不同包装设计和产品名称对消费者感知的影响。 3. 品牌管理研究： 品牌健康度监测： 定期评估品牌知名度、美誉度、品牌资产、品牌偏好等关键指标。 品牌定位研究： 确定品牌的核心价值、目标受众和独特的市场地位。 广告效果评估： 衡量广告活动的触达率、记忆度、理解度、说服力以及对品牌认知和销售的影响。 品牌传播策略优化： 基于消费者媒体接触习惯和信息偏好，优化广告内容、渠道和频次。 4. 营销传播研究： 市场细分 (Market Segmentation)： 将整体市场划分为具有相似特征和需求的子市场，以便进行精准营销。 目标市场选择 (Target Market Selection)： 评估不同细分市场的吸引力和企业资源的可行性，选择最有价值的目标市场。 渠道分析： 评估不同销售渠道的有效性、效率和消费者偏好。 营销信息测试： 测试不同营销文案、口号、视觉元素对目标受众的吸引力和传播效果。 5. 竞争情报与战略研究： 竞争对手分析： 收集和分析竞争对手的产品、定价、营销策略、市场份额、优势劣势等信息。 市场趋势预测： 识别宏观经济、技术、社会文化等因素对行业和市场的影响，预测未来发展趋势。 SWOT分析： 结合内部优势劣势和外部机会威胁，为企业制定战略提供依据。 6. 新兴应用领域： 电商与数字营销研究： 分析用户在线购买行为、网站转化率、搜索引擎优化 (SEO)、社交媒体营销效果。 用户体验 (UX) 研究： 评估产品或服务的易用性、可用性、用户满意度。 行为经济学在市场研究中的应用： 探索消费者非理性决策的模式，设计更有效的营销策略。 可持续发展与社会责任研究： 了解消费者对企业社会责任、环保议题的关注和态度。 六、 市场研究的未来趋势与挑战：拥抱变革，持续进化 市场研究领域正处于快速变革之中，新技术、新方法、新数据的涌现不断重塑着行业格局。理解这些趋势并积极应对挑战，是保持市场研究专业人士竞争力的关键。 1. 技术驱动的智能化与自动化： 人工智能 (AI) 与机器学习 (ML)： AI在数据分析、模式识别、预测建模、自动化报告生成等方面扮演越来越重要的角色。例如，AI驱动的情感分析、自然语言处理 (NLP) 技术能够更高效地从海量文本数据中提取洞察。 自动化数据收集与分析工具： 自动化工具将进一步提高数据收集的效率和实时性，降低人工成本。 预测性分析： 利用机器学习模型预测未来市场需求、消费者行为、销售趋势，帮助企业提前布局。 2. 大数据与多源数据融合： 数据的爆炸性增长： 物联网、传感器、社交媒体等产生了海量、多模态的数据。 数据融合与整合： 如何将结构化数据、非结构化数据、半结构化数据有效融合，是提升研究深度的关键。 实时数据分析： 随着业务节奏的加快，对实时或近实时数据分析的需求日益增长。 3. 消费者隐私与数据伦理的挑战： 数据隐私法规的收紧： 如GDPR、CCPA等，对市场研究的数据收集、存储和使用提出了更高的要求。 消费者对隐私的关注： 市场研究机构和企业需要更加透明、负责任地处理用户数据。 伦理边界的探索： 如何在利用数据洞察与尊重个人隐私之间找到平衡，是行业需要长期思考的问题。 4. 定性与定量研究的深度融合： 互补增效： 将定量研究的规模化、统计学优势与定性研究的深度、细节洞察相结合，能够提供更全面、更具解释力的结论。 混合方法研究设计： 探索如何巧妙地设计研究方案，使定性与定量方法相互支持，共同解答复杂的商业问题。 5. 行业专业化与跨界合作： 垂直领域研究的深化： 针对特定行业（如医疗、金融、科技）的专业研究将更加重要。 跨学科人才需求： 市场研究需要数据科学家、心理学家、社会学家、计算机工程师等多元化人才的协作。 与业务部门的紧密联动： 市场研究不再是独立部门，而是与产品、营销、运营等部门深度融合，共同驱动业务增长。 6. 动态市场环境下的敏捷研究： 快速响应： 市场变化加速，要求市场研究能够以更快的速度、更高的灵活性响应业务需求。 敏捷研究方法： 探索迭代式、模块化的研究设计，以适应快速变化的市场需求。 结论： 《现代市场研究》不仅是一门关于方法和技术的学科，更是一种理解世界、洞察商业、驱动创新的思维方式。本书旨在为广告、市场营销、传播学等相关专业的学生和从业者提供一套扎实、前沿、实用的知识体系，帮助他们成为能够在新时代背景下，运用科学方法、技术手段，为企业创造卓越价值的市场研究专家。通过本书的学习，读者将能够掌握构建研究设计、实施数据收集、进行数据分析、提炼商业洞察，并最终将其转化为切实可行的市场策略和商业成果的全过程。

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《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》在连接理论与实践的桥梁上，做得尤为出色。书中大量的案例分析，不仅仅是简单的罗列，而是贯穿始终，用来解释和印证每一个理论概念和研究方法。我特别喜欢书中关于“用户体验研究”（UX Research）的章节，作者通过几个互联网产品迭代的案例，生动展示了UX Research如何帮助企业发现产品设计的痛点，优化用户界面，并最终提升用户满意度和转化率。这种“理论+案例+实操”的模式，极大地增强了我的学习兴趣和理解能力。我感觉自己不仅仅是在“读”书，更像是在“做”研究，书中提供的各种研究框架和工具，让我跃跃欲试，希望能将其运用到实际的广告项目中去。这本书为我提供了系统性的知识体系，也点燃了我对市场研究职业的热情，让我看到了这个行业广阔的发展前景。

评分☆☆☆☆☆

对于广告效果评估的研究，这本书展现了其前瞻性和实用性。《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》深入探讨了在不同媒介环境下，如何科学有效地衡量广告投放的效果。书中详细介绍了传统广告效果评估指标，如收视率、触达率、记忆度等，同时也对数字营销时代兴起的关键绩效指标（KPIs），例如点击率（CTR）、转化率（CVR）、投资回报率（ROI）等进行了详尽的阐释。我特别喜欢关于归因模型在数字广告效果评估中的应用讲解，作者用生动形象的比喻，帮助我理解了如何将用户的购买行为归因到不同的广告触点上，从而更准确地评估不同渠道的贡献。书中还强调了A/B测试在优化广告文案、创意素材和投放渠道方面的作用，为我们提供了一套循序渐进的实操指南。这让我认识到，广告效果评估不再是事后诸葛亮，而是贯穿广告活动始终的持续优化过程，只有不断监测和分析数据，才能实现广告效益的最大化。

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《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》在品牌研究与评估的章节，让我看到了市场研究在品牌建设中的核心地位。书中对品牌资产、品牌认知、品牌忠诚度等关键概念的梳理清晰而系统，并且提供了多种实用的品牌评估方法。我尤其欣赏作者对于品牌形象研究的讲解，他详细阐述了如何通过问卷调查、内容分析等方式来测量消费者对品牌的感知，以及如何识别品牌形象中的优势和劣势。书中引用了几个知名品牌的案例，展示了它们如何通过持续的市场研究来监测品牌健康度，并在必要时调整品牌战略以应对市场变化。例如，书中对某高端汽车品牌如何通过深入的用户访谈和满意度调查，不断优化其产品和服务，从而巩固其在消费者心中的高端形象，给我留下了深刻的印象。这让我意识到，品牌并非一蹴而就，而是需要通过精细化的市场研究和持续的品牌管理来精心培育和维护。

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这本书在消费者洞察的深度挖掘上，给我留下了深刻的印象。书中关于消费者心理学原理在市场研究中的应用，让我对“为什么消费者会购买”有了更全面的理解。作者不仅仅介绍了马斯洛需求层次理论、认知失调理论等经典心理学模型，更重要的是，他将其与市场研究的实际操作紧密结合。书中通过对一系列经典广告案例的剖析，展示了广告商是如何利用消费者的潜在动机、情感需求以及认知偏差来塑造品牌形象和影响购买决策的。我特别喜欢关于“移情”在市场研究中的作用的讲解，作者鼓励研究者要设身处地地去理解消费者的生活方式、价值观和情感体验，从而发现那些隐藏在表面需求之下的深层动机。书中提供的“用户画像”构建方法，也为我提供了一个系统性的工具，能够帮助我更清晰、更全面地描绘出目标消费者的形象，从而为广告创意和传播策略提供更具针对性的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》真是让我眼前一亮，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的市场研究导师，用深入浅出的语言引领我走进了这个看似复杂但又充满魅力的领域。开篇的宏观视角便奠定了全书的基调，作者并没有急于抛出各种研究方法和工具，而是先为我们勾勒出市场研究在现代商业环境中的重要性，以及它如何与广告战略、品牌建设、消费者行为洞察等核心要素紧密相连。读完第一章，我感觉自己对市场研究的定位有了全新的认识，不再是单纯的数据收集，而是成为企业决策背后不可或缺的智慧支撑。书中对不同行业案例的引入也恰到好处，通过生动的实操展示，让我能够直观地理解理论知识如何在现实世界中落地生根。例如，书中对某个快速消费品品牌如何通过深入的消费者访谈，挖掘出潜藏的未满足需求，并以此为基础开发出创新产品并制定精准广告投放策略的详细分析，让我印象深刻。这种从宏观战略到具体执行的逻辑链条，将市场研究的价值清晰地展现出来，也激发了我进一步探索书本其他章节的强烈兴趣。我尤其欣赏作者在讲解基础概念时，那种循序渐进、层层递进的叙述方式，不会因为内容的专业性而让初学者望而却步，反而能引导读者一步步建立起扎实的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

本书在消费者行为研究的理论框架构建上，功底深厚且视角广阔。作者并没有局限于对购买行为的表面描述，而是深入到消费者决策过程的每一个环节，并引入了跨学科的理论支持。我非常赞赏书中对“需求层次理论”在市场分析中的应用，这让我了解到，广告策略的制定需要考虑消费者在不同层面的需求。此外，书中关于“感知风险”的研究，也为我揭示了消费者在购买决策过程中所面临的心理障碍，以及广告如何通过建立信任、提供信息来降低这种风险。我尤其喜欢关于“参照群体”对消费者行为影响的讲解，作者通过案例分析，展示了意见领袖、社会认同等因素如何潜移默化地影响个体的消费选择。这本书就像一个宝藏，不断地为我提供新的视角和思考工具，让我能够更全面、更深入地理解消费者，从而制定出更具洞察力和影响力的广告策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书在研究工具与技术革新上的介绍，让我感受到了市场研究的时代脉搏。《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》在梳理传统研究方法的同时，也积极拥抱了新技术的发展。书中对大数据分析、人工智能在市场研究中的应用进行了前瞻性的介绍，例如利用机器学习算法来预测消费者行为、通过自然语言处理技术来分析海量的社交媒体评论等。我特别喜欢书中关于社交媒体聆听的讲解，它为我们提供了一个全新的视角，去理解消费者在互联网上的真实声音和情感。通过对不同社交平台的特点和数据分析工具的介绍，我了解到如何从海量的用户生成内容中挖掘出有价值的市场洞察。这让我意识到，市场研究的未来一定是技术驱动的，掌握和运用新技术将是我们在竞争中脱颖而出的关键。

评分☆☆☆☆☆

《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》在研究伦理与数据隐私保护方面，展现了其高度的责任感和前瞻性。在信息爆炸的时代，如何合规、负责任地收集和使用消费者数据，已经成为市场研究领域必须面对的重大课题。书中详细阐述了市场研究中的基本伦理原则，例如知情同意、匿名性、保密性等，并强调了研究者在整个研究过程中应遵循的职业操守。我尤其欣赏作者对于数据隐私保护法规的讲解，他清晰地解释了GDPR等国际法规的要求，并为我们提供了在实际操作中如何遵守这些法规的建议。书中通过对一些数据泄露事件的反思，警示我们忽视数据隐私可能带来的严重后果。这让我深刻认识到，一个优秀市场研究者不仅需要具备扎实的专业技能，更需要具备高度的社会责任感和法律意识，以确保市场研究的健康发展。

评分☆☆☆☆☆

在我翻阅《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》的过程中，最令我惊喜的是其对于研究方法论的严谨而又具象化的阐述。书本花了相当大的篇幅来剖析定性研究和定量研究的精髓，但绝非枯燥的理论堆砌。作者巧妙地将各种研究方法，例如焦点小组、深度访谈、问卷调查、实验设计等，置于具体的市场场景中进行讲解。我特别喜欢关于焦点小组的部分，书中详细描述了如何设计一个有效的焦点小组提纲，如何引导讨论，以及如何从参与者的言谈举止中捕捉到深层次的消费者态度和情感。书中提供的几个模拟访谈场景，让我仿佛置身其中，能够切身感受到那些微妙的语言变化、非语言信号所传递出的信息。更重要的是，作者强调了在选择研究方法时，必须充分考虑研究目标、预算、时间和目标受众的特点。他用清晰的逻辑为大家梳理了不同方法的优劣势，帮助我们做出最适合的决策。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学理念，让我不仅仅学会了“是什么”，更学会了“为什么”和“如何做”，为我今后独立开展市场研究打下了坚实的基础，感觉这本书真正做到了理论与实践的完美融合，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

《高等学校广告专业系列教材：现代市场研究》在数据分析与解读方面，展现了其独特的价值。这本书并没有止步于研究方法的介绍，而是将重点放在了如何将收集到的数据转化为有价值的洞察。我尤其欣赏作者对于统计学在市场研究中应用的讲解，他用非常通俗易懂的方式解释了均值、中位数、方差等基本概念，并展示了如何运用这些工具来理解消费者行为的普遍性与差异性。书中对于SPSS等常用统计软件的应用指导也相当详细，提供了清晰的截图和操作步骤，即使是初学者也能快速上手。更让我印象深刻的是，作者强调了数据分析不仅仅是数字的游戏，更需要结合市场背景和研究目的进行有深度的解读。他通过多个实际案例，展示了如何从冰冷的数据中提炼出有意义的趋势、发现潜在的市场机会，或者识别出广告活动的有效性。书中关于A/B测试在优化广告创意和投放策略中的应用分析，让我看到了数据驱动营销的强大力量，也让我深刻认识到，精准的数据分析是制定有效广告策略的基石。

评分☆☆☆☆☆

4、"传统中国社会结构"1991年，《社会学与社会调查》；

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

4、"传统中国社会结构"1991年，《社会学与社会调查》；

评分☆☆☆☆☆

3、"改革开放对大学生价值观念的影响"1990年《青年研究》（合著）；

评分☆☆☆☆☆

刘德寰老师研究领域偏向于方法论，很专业，主要是：市场与媒介分析、定量与定性研究方法。这种方法论导向的研究使得刘德寰老师在业界很出名，属于墙内香而墙外少闻那种。但是互联网人却对刘老师大名有所闻，近些年互联网大会都有刘老师论剑述说互联网大势的身影。

评分☆☆☆☆☆

2、"中国企业组织的传统特征"1995年，《社会学研究》；

评分☆☆☆☆☆

4、"传统中国社会结构"1991年，《社会学与社会调查》；

评分☆☆☆☆☆

快，无破损

评分☆☆☆☆☆

屯书，慢慢看，慢慢学。