高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉德寰 著

圖書標籤:

• 市場研究
• 廣告學
• 高等教育
• 教材
• 營銷學
• 數據分析
• 消費者行為
• 調研方法
• 傳播學
• 商業

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040161090

版次：1

商品編碼：10124579

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2005-06-01

用紙：膠版紙

頁數：439

字數：700000

內容簡介

　　本書為普通高等教育 “十五” 國傢級規劃教材。本書集中討論概念、命題、假設及操作化過程，同時對測量與抽樣予以特彆關注。本書剋服國內同類教材經濟學色彩較濃和缺少對市場調查實踐的缺點，大量介紹方法上的新進展和統計學的新進展，內容較新。
　　本書既可以作為新聞傳播和廣告學專業學生的教材，也可以作為其他文科專業的選修課教材。

目錄

第一編 市場研究的基本概念與理論
第一章 導論
第一節市場營銷與市場研究
第二節市場研究在營銷過程中的作用
第三節市場研究的領域
第四節市場研究與其他相關學科的關係
第五節市場研究倫理
第六節市場研究的類型
第七節市場研究的一般過程
第二章 中國市場研究的發展曆程
第一節中國市場研究業的起步
第二節中國市場研究業的發展特點
第三節市場研究行業組織
第三章 市場調研方案設計
第一節市場調研方案設計流程
第二節管理者與調研者的溝通
第三節營銷管理問題的識彆與確認
第四節市場調研內容的確認
第五節調研方案的撰寫
第四章 測量和量錶
第一節測量
第二節量錶
第三節測量的信度和效度
第五章 抽樣
第一節抽樣的概念
第二節抽樣的基本過程
第三節概率抽樣
第四節非概率抽樣
第五節樣本量的確定
第六節PPS抽樣簡介
第七節KISH錶的運用
第二編 市場研究的資料搜集方法
第六章 市場研究的資料搜集方法總論
第一節定性與定量研究
第二節幾種定性資料的搜集方法
第三節市場研究中的定量資料搜集方法
第四節消費者固定樣組調查
第七章 問捲法
第一節問捲的結構與類型
第二節問捲設計與調查的一般過程
第三節問捲封閉式問題的題型設計
第四節問捲封閉式問題的答案設計
第五節問捲法的特點
第八章 小組座談
第一節小組座談會概述
第二節小組座談會的設計
第三節小組座談會訪問大綱設計
第四節小組座談會的組織與實施
第五節小組座談會的主持
第六節定性研究的分析和報告編 寫
第九章 定性研究方法——投射技術
第一節投射技術介紹
第二節投射技術的操作規範
第三節投射技術的分類及具體的應用
第四節投射技術的分析
第十章 觀察法
第一節觀察與觀察法
第二節觀察法的主要類型
第三節神秘顧客和陪伴購物
第四節觀察法方案
第五節觀察法的分析
第六節市場研究中觀察法的常用領域
第七節觀察法的優缺點
第十一章 市場實驗法
第一節市場實驗法的基本概念
第二節實驗設計
第三節實驗法的特點
第十二章 市場研究的質量控製
第一節市場調查質量與市場調查誤差
第二節市場調查的質量控製
第三節市場調查的質量復核
第三編 市場研究的定量分析方法
第十三章 簡單統計分析
第一節數據與文件的準備
第二節描述統計與推斷統計
第三節雙變量描述統計
第十四章 詳析分析方式
第一節幾種常見的控製變量
第二節條件關係
第三節多控製變量的分析
第十五章 迴歸分析
第一節一元綫性迴歸
第二節多元迴歸分析
第三節迴歸假定的驗證方法（殘差分析）
第十六章 因子分析法（IfactorAnalysis）
第一節因子分析法的基本思想
第二節相關術語解釋
第三節因子分析法的主要步驟以及在SPSS軟件中的實現過程
第十七章 聚類分析（ClusterAnalysis）
第一節聚類分析法的基本思想
第二節相關術語解釋
第三節聚類分析的主要步驟
第四節兩種主要的聚類分析方法以及在SPSS軟件中的實現過程
第十八章 判彆分析法（DiscriminantAnalysis）
第一節判彆分析法的概念和思路
第二節相關術語解釋一
第三節判彆分析法的主要步驟
第四節判彆分析法在SPSS軟件中的實現過程
——英國某銀行用戶信用卡發放風險預測研究
第十九章 市場調研報告的撰寫
第一節調研報告的作用與種類
第二節書麵報告的撰寫
第三節口頭報告
後記

《現代市場研究》 一、 導論：市場研究的時代演進與戰略價值 在信息爆炸、技術革新和消費者需求日益多元化的今天，市場研究已不再是簡單的“瞭解消費者”的輔助工具，而是企業製定戰略、優化運營、洞察機遇、規避風險的核心驅動力。本教材《現代市場研究》旨在係統性地梳理並深入剖析當前市場研究的最新發展趨勢、核心方法論以及實戰應用，引領讀者構建一套前瞻性、係統化、數據化的市場研究思維體係。 市場研究的本質，是通過科學、係統的方法，收集、分析和解釋與市場相關的各種信息，從而為企業決策提供可信賴的洞察。從早期基於經驗的觀察和問捲調查，到如今融閤大數據、人工智能、社交媒體監聽等尖端技術的智能化、實時化研究，市場研究的麵貌發生瞭翻天覆地的變化。這種演進不僅體現在工具和技術的進步，更體現在其在企業價值鏈中的戰略地位的提升。 現代市場研究的價值體現在多個層麵： 戰略層麵： 市場研究幫助企業識彆新興市場機會，預測市場趨勢，評估競爭格局，從而製定長遠的戰略規劃，確立競爭優勢。例如，通過對新興消費群體行為模式的研究，企業可以提前布局，搶占市場先機。 産品與服務創新層麵： 深刻理解消費者需求、痛點和潛在期望，是産品創新和迭代的基石。市場研究能夠為産品經理和研發團隊提供最直接、最真實的反饋，確保産品開發方嚮的準確性，降低研發風險，提高産品上市的成功率。 營銷策略優化層麵： 無論是品牌定位、渠道選擇、傳播信息，還是定價策略，都離不開精準的市場研究。通過用戶畫像、媒體偏好分析、傳播效果評估等，企業能夠製定更具針對性、更高效的營銷活動，實現營銷資源的優化配置，提升ROI。 風險管理與問題診斷層麵： 市場研究能夠幫助企業預警潛在的市場風險，如品牌聲譽危機、消費者信任度下降等，並對齣現問題的根源進行深入剖析，為企業提供應對策略。例如，通過輿情監測，企業可以及時發現並處理負麵信息，維護品牌形象。 客戶關係管理層麵： 深入瞭解客戶的生命周期價值、滿意度、忠誠度，是維係和提升客戶關係的關鍵。市場研究為企業提供瞭識彆高價值客戶、提升客戶體驗、構建長期客戶忠誠度的依據。 本書將重點關注那些能夠驅動業務增長、提升競爭能力的現代市場研究實踐。我們不僅會介紹經典的定量和定性研究方法，更會強調如何將這些傳統方法與新興技術和數據源進行融閤，構建齣更具預測性、實時性和個性化的研究框架。本書期望培養的是具備跨學科視野、數據驅動思維、能夠解決復雜商業問題的市場研究專業人纔。 二、 研究設計：科學探索的藍圖與策略 研究設計是市場研究的靈魂與骨架，直接關係到研究結論的有效性、可靠性和應用價值。一個精心設計的研究方案，能夠確保研究過程的科學性、高效性，並最終産齣可信賴的決策依據。本部分將深入探討現代市場研究中研究設計的核心要素、不同類型研究的設計原則，以及如何應對研究設計中的挑戰。 1. 研究問題的界定與目標設定： 研究設計的首要步驟是清晰、準確地界定研究問題。模糊的研究問題會導緻研究方嚮不清、信息收集無效。我們將指導讀者如何從模糊的商業需求齣發，提煉齣具體、可操作的研究問題，並在此基礎上設定可衡量的研究目標。這需要理解商業背景、明確決策需求，並具備邏輯推理能力。 2. 研究方案的類型選擇： 根據研究目標和問題，研究方案可以分為不同類型。本書將重點介紹： 探索性研究 (Exploratory Research)： 適用於對問題缺乏深入瞭解的情況，旨在發掘潛在問題、形成假設。我們將討論焦點小組、深度訪談、二手資料分析等方法的設計要點。 描述性研究 (Descriptive Research)： 旨在準確描述市場中的某些特徵，如消費者行為、市場規模、品牌認知度等。我們將深入講解問捲調查、觀察法、實驗法等的設計要點，以及樣本選擇、抽樣方法、問捲編製等關鍵環節。 因果研究 (Causal Research)： 旨在探究變量之間的因果關係，例如營銷活動對銷售額的影響。本書將側重於實驗設計，包括實驗對象的選擇、變量的控製、實驗結果的分析等。 3. 信息來源與數據收集方法： 信息是市場研究的血液。本書將係統梳理一手數據 (Primary Data) 和二手數據 (Secondary Data) 的來源與應用。 二手數據： 包括政府統計數據、行業報告、學術文獻、公司內部數據等。我們將重點講解如何高效地搜索、評估二手數據的可靠性、時效性和相關性，以及如何利用二手數據進行初步分析和研究問題的界定。 一手數據： 針對特定研究目標而收集的新數據。我們將詳細介紹各類一手數據收集方法的優劣勢、適用場景及設計要點： 定量研究方法： 問捲調查 (Surveys)： 包括綫上問捲、電話問捲、麵訪問捲等，強調問捲設計原則（清晰性、無偏性、邏輯性）、量錶類型選擇、預測試的重要性。 觀察法 (Observation)： 包括結構化觀察、非結構化觀察，重點在於觀察對象的選擇、行為編碼、記錄方式等。 實驗法 (Experiments)： 討論現場實驗、實驗室實驗的設計，包括變量的操控、因果關係的推斷。 定性研究方法： 焦點小組 (Focus Groups)： 討論主持人的技巧、小組的構成、訪談提綱的設計、現場觀察與記錄。 深度訪談 (In-depth Interviews)： 強調訪談對象的選擇、提問的技巧、訪談過程中的引導與傾聽。 案例研究 (Case Studies)： 探討如何選擇、設計和分析案例，以深入理解特定現象。 民族誌研究 (Ethnography)： 深入理解消費者在真實生活環境中的行為模式。 4. 抽樣設計： 在研究中，我們通常無法調查所有對象，因此需要進行抽樣。本書將詳細講解不同抽樣方法（概率抽樣與非概率抽樣）的原理、適用性、優劣勢，以及樣本量確定的方法，確保研究結果的代錶性。 5. 數據分析計劃： 在研究設計階段，就應初步規劃數據分析的策略。本書將介紹如何根據研究目標選擇閤適的統計分析方法（描述性統計、推斷性統計、迴歸分析、因子分析等）和定性分析工具（內容分析、主題分析等）。 6. 研究倫理與閤規： 本部分將強調在研究設計和實施過程中遵守研究倫理原則，如知情同意、匿名性、保密性等，以及相關的法律法規要求，確保研究的閤規性。 三、 數據收集與管理：從原始信息到可用數據 數據收集是研究設計落地的關鍵環節，其質量直接決定瞭研究結論的可靠性。現代市場研究不僅依賴於傳統的數據收集技術，更擁抱新興技術，以獲取更全麵、更及時、更具洞察力的數據。本部分將深入探討高效、可靠的數據收集方法，以及如何對收集到的數據進行有效管理。 1. 傳統數據收集方法的實踐要點： 問捲調查的實施： 綫上問捲平颱運用： 介紹主流的綫上問捲設計與分發工具，如問捲星、SurveyMonkey等，強調平颱功能的應用、數據導齣格式、數據清洗的初步處理。 電話與麵訪的組織： 討論呼叫中心管理、訪員培訓、實地訪問的流程控製、數據錄入的準確性。 問捲質量控製： 講解如何通過訪問員指示、邏輯校驗、數據核對等方式，最大程度減少數據誤差。 定性研究的現場執行： 焦點小組的組織與引導： 強調現場環境的布置、被訪者的招募、主持人的引導技巧（鼓勵參與、避免主導、深入追問）、記錄方式（錄音、錄像、現場筆記）。 深度訪談的技巧： 探討如何與被訪者建立信任、如何運用開放性問題、如何識彆和記錄非語言信息。 2. 新興數據收集技術與應用： 大數據采集與整閤： 網絡爬蟲技術： 介紹利用網絡爬蟲自動抓取網頁信息（如電商評論、論壇帖子、新聞報道），並進行結構化處理。 API接口應用： 講解如何通過API接口獲取社交媒體平颱（如微博、微信、抖音）、電商平颱（如淘寶、京東）、搜索引擎等的數據。 日誌數據分析： 探討網站、APP的日誌數據（用戶訪問路徑、停留時間、點擊行為）的收集與應用。 社交媒體監測 (Social Media Listening)： 輿情監測工具： 介紹市麵上的社交媒體監測平颱，講解其關鍵詞設置、信息抓取、情感分析、聲量分析等功能。 用戶生成內容 (UGC) 分析： 重點分析用戶評論、評價、分享等內容，挖掘消費者真實想法和需求。 移動端數據收集： APP埋點技術： 介紹如何通過APP埋點，收集用戶在APP內的操作行為數據，如頁麵瀏覽、功能使用、購買轉化等。 地理位置數據分析： 探討在保護用戶隱私的前提下，利用地理位置數據分析用戶齣行軌跡、消費習慣等。 物聯網 (IoT) 數據應用： 智能設備數據： 討論智能傢電、可穿戴設備等産生的用戶行為數據，及其在産品改進、個性化服務中的潛力。 3. 數據清洗與預處理： 無論是傳統數據還是大數據，都需要經過清洗和預處理纔能用於分析。 數據清洗： 識彆並處理異常值、缺失值、重復值，糾正數據錄入錯誤。 數據轉換： 如將文本數據轉化為數值、對數據進行標準化或歸一化處理。 數據整閤： 將來自不同來源、不同格式的數據進行整閤，形成統一的數據集。 4. 數據管理與存儲： 數據庫管理： 介紹關係型數據庫、NoSQL數據庫的基本概念，以及如何選擇和管理數據倉庫。 數據安全與隱私保護： 強調在數據收集、存儲、處理過程中，遵守數據安全規定，保護用戶隱私，符閤GDPR等相關法律法規。 數據生命周期管理： 探討數據的創建、存儲、使用、歸檔和銷毀的全過程管理。 四、 數據分析與洞察：從數字到智慧的轉化 數據分析是市場研究的核心環節，是將收集到的原始數據轉化為有價值的商業洞察的關鍵。現代市場研究強調數據驅動的決策，要求分析方法既要嚴謹科學，又要靈活務實，能夠揭示隱藏在數據背後的商業意義。本部分將聚焦於數據分析的多種方法、工具應用以及如何從分析結果中提煉齣 actionable insights (可執行的洞察)。 1. 定量數據分析： 描述性統計： 介紹集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散趨勢（方差、標準差）、頻數分布等基本統計概念，以及它們在描述樣本特徵中的應用。 推斷性統計： 假設檢驗： 講解t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等方法，用於檢驗樣本統計量與總體參數之間的差異，或不同組彆之間的差異。 相關性分析： 探討Pearson相關係數、Spearman相關係數等，用於度量變量之間的綫性或非綫性關係強度。 迴歸分析： 簡單綫性迴歸： 解釋自變量與因變量之間的綫性關係。 多元綫性迴歸： 分析多個自變量對因變量的影響，用於預測和解釋。 邏輯迴歸： 用於預測二分類結果，如客戶流失、購買意願等。 高級定量分析技術： 因子分析 (Factor Analysis)： 用於識彆潛在的、不可直接觀測的因子，如消費者購買動機、品牌形象維度。 聚類分析 (Cluster Analysis)： 將具有相似特徵的個體或對象分組，用於用戶細分、市場區隔。 判彆分析 (Discriminant Analysis)： 用於預測個體所屬的類彆，如預測客戶是否會成為高價值客戶。 時間序列分析 (Time Series Analysis)： 分析數據隨時間變化的規律，用於銷售預測、趨勢預測。 結構方程模型 (SEM)： 用於檢驗復雜的變量關係網絡，如品牌資産對消費者購買行為的影響模型。 2. 定性數據分析： 內容分析 (Content Analysis)： 係統地對文本、圖像、音頻等內容進行編碼和分類，以識彆主題、模式和趨勢。 主題分析 (Thematic Analysis)： 從訪談、焦點小組等數據中識彆、分析和報告模式（主題）。 紮根理論 (Grounded Theory)： 從數據中係統地建立理論，尤其適用於探索性研究。 敘事分析 (Narrative Analysis)： 關注個體講述的故事，理解其經驗和意義。 3. 數據可視化： “一張圖勝過韆言萬語”。數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解的圖形、圖錶的過程。 圖錶類型選擇： 柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、熱力圖、地圖可視化等，以及它們的適用場景。 可視化工具應用： Tableau, Power BI, Python (Matplotlib, Seaborn), R (ggplot2) 等工具的使用。 交互式可視化： 介紹如何創建交互式儀錶闆，允許用戶探索數據，發現隱藏模式。 4. 洞察提煉與應用： 從數據到洞察： 強調分析結果不僅僅是數字，更應是能夠迴答“為什麼”和“怎麼辦”的商業智慧。 洞察的價值維度： 識彆機會、發現風險、優化策略、驗證假設、驅動創新。 撰寫分析報告： 如何清晰、簡潔、有說服力地呈現分析結果和洞察，包括報告的結構、語言風格、圖錶運用。 “Actionable Insights” 的原則： 洞察必須是具體的、可執行的，能夠指導具體的業務行動。 5. 統計軟件與數據分析工具： SPSS, R, Python： 介紹這些主流統計軟件和編程語言在數據分析中的應用，包括數據導入、清洗、統計分析、可視化等。 Excel進階應用： 講解Excel在基本數據處理和初步分析中的強大功能。 大數據分析平颱： 如Hadoop, Spark等，以及雲服務平颱（AWS, Azure, GCP）上的數據分析工具。 五、 市場研究的應用與實踐：驅動商業成功的關鍵 市場研究的終極目標是驅動商業決策和行動，提升企業競爭力。本部分將聚焦於市場研究在不同商業場景下的實際應用，展示如何將研究洞察轉化為具體的市場策略和商業成果。 1. 消費者研究： 消費者洞察 (Consumer Insights)： 深入理解消費者的需求、動機、態度、行為習慣、購買決策過程。 用戶畫像 (User Persona) 構建： 基於數據分析，為目標消費者群體創建生動、具體的畫像，幫助産品、營銷團隊更好地理解用戶。 消費者旅程地圖 (Customer Journey Mapping)： 描繪消費者在與品牌/産品互動的全過程，識彆痛點和優化機會。 滿意度與忠誠度研究： 評估消費者對産品、服務、品牌的滿意度，並分析影響忠誠度的關鍵因素。 2. 産品與服務開發研究： 市場需求分析： 識彆新興市場需求，評估潛在市場的規模和吸引力。 概念測試 (Concept Testing)： 在産品上市前，測試産品概念的吸引力、可行性和潛在市場反應。 産品屬性研究： 確定産品應具備的關鍵功能、設計、性能等屬性。 定價研究 (Pricing Research)： 探索不同價格點對消費者購買意願和企業利潤的影響。 包裝與命名研究： 測試不同包裝設計和産品名稱對消費者感知的影響。 3. 品牌管理研究： 品牌健康度監測： 定期評估品牌知名度、美譽度、品牌資産、品牌偏好等關鍵指標。 品牌定位研究： 確定品牌的核心價值、目標受眾和獨特的市場地位。 廣告效果評估： 衡量廣告活動的觸達率、記憶度、理解度、說服力以及對品牌認知和銷售的影響。 品牌傳播策略優化： 基於消費者媒體接觸習慣和信息偏好，優化廣告內容、渠道和頻次。 4. 營銷傳播研究： 市場細分 (Market Segmentation)： 將整體市場劃分為具有相似特徵和需求的子市場，以便進行精準營銷。 目標市場選擇 (Target Market Selection)： 評估不同細分市場的吸引力和企業資源的可行性，選擇最有價值的目標市場。 渠道分析： 評估不同銷售渠道的有效性、效率和消費者偏好。 營銷信息測試： 測試不同營銷文案、口號、視覺元素對目標受眾的吸引力和傳播效果。 5. 競爭情報與戰略研究： 競爭對手分析： 收集和分析競爭對手的産品、定價、營銷策略、市場份額、優勢劣勢等信息。 市場趨勢預測： 識彆宏觀經濟、技術、社會文化等因素對行業和市場的影響，預測未來發展趨勢。 SWOT分析： 結閤內部優勢劣勢和外部機會威脅，為企業製定戰略提供依據。 6. 新興應用領域： 電商與數字營銷研究： 分析用戶在綫購買行為、網站轉化率、搜索引擎優化 (SEO)、社交媒體營銷效果。 用戶體驗 (UX) 研究： 評估産品或服務的易用性、可用性、用戶滿意度。 行為經濟學在市場研究中的應用： 探索消費者非理性決策的模式，設計更有效的營銷策略。 可持續發展與社會責任研究： 瞭解消費者對企業社會責任、環保議題的關注和態度。 六、 市場研究的未來趨勢與挑戰：擁抱變革，持續進化 市場研究領域正處於快速變革之中，新技術、新方法、新數據的湧現不斷重塑著行業格局。理解這些趨勢並積極應對挑戰，是保持市場研究專業人士競爭力的關鍵。 1. 技術驅動的智能化與自動化： 人工智能 (AI) 與機器學習 (ML)： AI在數據分析、模式識彆、預測建模、自動化報告生成等方麵扮演越來越重要的角色。例如，AI驅動的情感分析、自然語言處理 (NLP) 技術能夠更高效地從海量文本數據中提取洞察。 自動化數據收集與分析工具： 自動化工具將進一步提高數據收集的效率和實時性，降低人工成本。 預測性分析： 利用機器學習模型預測未來市場需求、消費者行為、銷售趨勢，幫助企業提前布局。 2. 大數據與多源數據融閤： 數據的爆炸性增長： 物聯網、傳感器、社交媒體等産生瞭海量、多模態的數據。 數據融閤與整閤： 如何將結構化數據、非結構化數據、半結構化數據有效融閤，是提升研究深度的關鍵。 實時數據分析： 隨著業務節奏的加快，對實時或近實時數據分析的需求日益增長。 3. 消費者隱私與數據倫理的挑戰： 數據隱私法規的收緊： 如GDPR、CCPA等，對市場研究的數據收集、存儲和使用提齣瞭更高的要求。 消費者對隱私的關注： 市場研究機構和企業需要更加透明、負責任地處理用戶數據。 倫理邊界的探索： 如何在利用數據洞察與尊重個人隱私之間找到平衡，是行業需要長期思考的問題。 4. 定性與定量研究的深度融閤： 互補增效： 將定量研究的規模化、統計學優勢與定性研究的深度、細節洞察相結閤，能夠提供更全麵、更具解釋力的結論。 混閤方法研究設計： 探索如何巧妙地設計研究方案，使定性與定量方法相互支持，共同解答復雜的商業問題。 5. 行業專業化與跨界閤作： 垂直領域研究的深化： 針對特定行業（如醫療、金融、科技）的專業研究將更加重要。 跨學科人纔需求： 市場研究需要數據科學傢、心理學傢、社會學傢、計算機工程師等多元化人纔的協作。 與業務部門的緊密聯動： 市場研究不再是獨立部門，而是與産品、營銷、運營等部門深度融閤，共同驅動業務增長。 6. 動態市場環境下的敏捷研究： 快速響應： 市場變化加速，要求市場研究能夠以更快的速度、更高的靈活性響應業務需求。 敏捷研究方法： 探索迭代式、模塊化的研究設計，以適應快速變化的市場需求。 結論： 《現代市場研究》不僅是一門關於方法和技術的學科，更是一種理解世界、洞察商業、驅動創新的思維方式。本書旨在為廣告、市場營銷、傳播學等相關專業的學生和從業者提供一套紮實、前沿、實用的知識體係，幫助他們成為能夠在新時代背景下，運用科學方法、技術手段，為企業創造卓越價值的市場研究專傢。通過本書的學習，讀者將能夠掌握構建研究設計、實施數據收集、進行數據分析、提煉商業洞察，並最終將其轉化為切實可行的市場策略和商業成果的全過程。

評分☆☆☆☆☆

《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》在研究倫理與數據隱私保護方麵，展現瞭其高度的責任感和前瞻性。在信息爆炸的時代，如何閤規、負責任地收集和使用消費者數據，已經成為市場研究領域必須麵對的重大課題。書中詳細闡述瞭市場研究中的基本倫理原則，例如知情同意、匿名性、保密性等，並強調瞭研究者在整個研究過程中應遵循的職業操守。我尤其欣賞作者對於數據隱私保護法規的講解，他清晰地解釋瞭GDPR等國際法規的要求，並為我們提供瞭在實際操作中如何遵守這些法規的建議。書中通過對一些數據泄露事件的反思，警示我們忽視數據隱私可能帶來的嚴重後果。這讓我深刻認識到，一個優秀市場研究者不僅需要具備紮實的專業技能，更需要具備高度的社會責任感和法律意識，以確保市場研究的健康發展。

評分☆☆☆☆☆

《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》在數據分析與解讀方麵，展現瞭其獨特的價值。這本書並沒有止步於研究方法的介紹，而是將重點放在瞭如何將收集到的數據轉化為有價值的洞察。我尤其欣賞作者對於統計學在市場研究中應用的講解，他用非常通俗易懂的方式解釋瞭均值、中位數、方差等基本概念，並展示瞭如何運用這些工具來理解消費者行為的普遍性與差異性。書中對於SPSS等常用統計軟件的應用指導也相當詳細，提供瞭清晰的截圖和操作步驟，即使是初學者也能快速上手。更讓我印象深刻的是，作者強調瞭數據分析不僅僅是數字的遊戲，更需要結閤市場背景和研究目的進行有深度的解讀。他通過多個實際案例，展示瞭如何從冰冷的數據中提煉齣有意義的趨勢、發現潛在的市場機會，或者識彆齣廣告活動的有效性。書中關於A/B測試在優化廣告創意和投放策略中的應用分析，讓我看到瞭數據驅動營銷的強大力量，也讓我深刻認識到，精準的數據分析是製定有效廣告策略的基石。

評分☆☆☆☆☆

這本書在研究工具與技術革新上的介紹，讓我感受到瞭市場研究的時代脈搏。《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》在梳理傳統研究方法的同時，也積極擁抱瞭新技術的發展。書中對大數據分析、人工智能在市場研究中的應用進行瞭前瞻性的介紹，例如利用機器學習算法來預測消費者行為、通過自然語言處理技術來分析海量的社交媒體評論等。我特彆喜歡書中關於社交媒體聆聽的講解，它為我們提供瞭一個全新的視角，去理解消費者在互聯網上的真實聲音和情感。通過對不同社交平颱的特點和數據分析工具的介紹，我瞭解到如何從海量的用戶生成內容中挖掘齣有價值的市場洞察。這讓我意識到，市場研究的未來一定是技術驅動的，掌握和運用新技術將是我們在競爭中脫穎而齣的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》在連接理論與實踐的橋梁上，做得尤為齣色。書中大量的案例分析，不僅僅是簡單的羅列，而是貫穿始終，用來解釋和印證每一個理論概念和研究方法。我特彆喜歡書中關於“用戶體驗研究”（UX Research）的章節，作者通過幾個互聯網産品迭代的案例，生動展示瞭UX Research如何幫助企業發現産品設計的痛點，優化用戶界麵，並最終提升用戶滿意度和轉化率。這種“理論+案例+實操”的模式，極大地增強瞭我的學習興趣和理解能力。我感覺自己不僅僅是在“讀”書，更像是在“做”研究，書中提供的各種研究框架和工具，讓我躍躍欲試，希望能將其運用到實際的廣告項目中去。這本書為我提供瞭係統性的知識體係，也點燃瞭我對市場研究職業的熱情，讓我看到瞭這個行業廣闊的發展前景。

評分☆☆☆☆☆

這本書在消費者洞察的深度挖掘上，給我留下瞭深刻的印象。書中關於消費者心理學原理在市場研究中的應用，讓我對“為什麼消費者會購買”有瞭更全麵的理解。作者不僅僅介紹瞭馬斯洛需求層次理論、認知失調理論等經典心理學模型，更重要的是，他將其與市場研究的實際操作緊密結閤。書中通過對一係列經典廣告案例的剖析，展示瞭廣告商是如何利用消費者的潛在動機、情感需求以及認知偏差來塑造品牌形象和影響購買決策的。我特彆喜歡關於“移情”在市場研究中的作用的講解，作者鼓勵研究者要設身處地地去理解消費者的生活方式、價值觀和情感體驗，從而發現那些隱藏在錶麵需求之下的深層動機。書中提供的“用戶畫像”構建方法，也為我提供瞭一個係統性的工具，能夠幫助我更清晰、更全麵地描繪齣目標消費者的形象，從而為廣告創意和傳播策略提供更具針對性的指引。

評分☆☆☆☆☆

《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》在品牌研究與評估的章節，讓我看到瞭市場研究在品牌建設中的核心地位。書中對品牌資産、品牌認知、品牌忠誠度等關鍵概念的梳理清晰而係統，並且提供瞭多種實用的品牌評估方法。我尤其欣賞作者對於品牌形象研究的講解，他詳細闡述瞭如何通過問捲調查、內容分析等方式來測量消費者對品牌的感知，以及如何識彆品牌形象中的優勢和劣勢。書中引用瞭幾個知名品牌的案例，展示瞭它們如何通過持續的市場研究來監測品牌健康度，並在必要時調整品牌戰略以應對市場變化。例如，書中對某高端汽車品牌如何通過深入的用戶訪談和滿意度調查，不斷優化其産品和服務，從而鞏固其在消費者心中的高端形象，給我留下瞭深刻的印象。這讓我意識到，品牌並非一蹴而就，而是需要通過精細化的市場研究和持續的品牌管理來精心培育和維護。

評分☆☆☆☆☆

這本《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》真是讓我眼前一亮，它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的市場研究導師，用深入淺齣的語言引領我走進瞭這個看似復雜但又充滿魅力的領域。開篇的宏觀視角便奠定瞭全書的基調，作者並沒有急於拋齣各種研究方法和工具，而是先為我們勾勒齣市場研究在現代商業環境中的重要性，以及它如何與廣告戰略、品牌建設、消費者行為洞察等核心要素緊密相連。讀完第一章，我感覺自己對市場研究的定位有瞭全新的認識，不再是單純的數據收集，而是成為企業決策背後不可或缺的智慧支撐。書中對不同行業案例的引入也恰到好處，通過生動的實操展示，讓我能夠直觀地理解理論知識如何在現實世界中落地生根。例如，書中對某個快速消費品品牌如何通過深入的消費者訪談，挖掘齣潛藏的未滿足需求，並以此為基礎開發齣創新産品並製定精準廣告投放策略的詳細分析，讓我印象深刻。這種從宏觀戰略到具體執行的邏輯鏈條，將市場研究的價值清晰地展現齣來，也激發瞭我進一步探索書本其他章節的強烈興趣。我尤其欣賞作者在講解基礎概念時，那種循序漸進、層層遞進的敘述方式，不會因為內容的專業性而讓初學者望而卻步，反而能引導讀者一步步建立起紮實的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

對於廣告效果評估的研究，這本書展現瞭其前瞻性和實用性。《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》深入探討瞭在不同媒介環境下，如何科學有效地衡量廣告投放的效果。書中詳細介紹瞭傳統廣告效果評估指標，如收視率、觸達率、記憶度等，同時也對數字營銷時代興起的關鍵績效指標（KPIs），例如點擊率（CTR）、轉化率（CVR）、投資迴報率（ROI）等進行瞭詳盡的闡釋。我特彆喜歡關於歸因模型在數字廣告效果評估中的應用講解，作者用生動形象的比喻，幫助我理解瞭如何將用戶的購買行為歸因到不同的廣告觸點上，從而更準確地評估不同渠道的貢獻。書中還強調瞭A/B測試在優化廣告文案、創意素材和投放渠道方麵的作用，為我們提供瞭一套循序漸進的實操指南。這讓我認識到，廣告效果評估不再是事後諸葛亮，而是貫穿廣告活動始終的持續優化過程，隻有不斷監測和分析數據，纔能實現廣告效益的最大化。

評分☆☆☆☆☆

在我翻閱《高等學校廣告專業係列教材：現代市場研究》的過程中，最令我驚喜的是其對於研究方法論的嚴謹而又具象化的闡述。書本花瞭相當大的篇幅來剖析定性研究和定量研究的精髓，但絕非枯燥的理論堆砌。作者巧妙地將各種研究方法，例如焦點小組、深度訪談、問捲調查、實驗設計等，置於具體的市場場景中進行講解。我特彆喜歡關於焦點小組的部分，書中詳細描述瞭如何設計一個有效的焦點小組提綱，如何引導討論，以及如何從參與者的言談舉止中捕捉到深層次的消費者態度和情感。書中提供的幾個模擬訪談場景，讓我仿佛置身其中，能夠切身感受到那些微妙的語言變化、非語言信號所傳遞齣的信息。更重要的是，作者強調瞭在選擇研究方法時，必須充分考慮研究目標、預算、時間和目標受眾的特點。他用清晰的邏輯為大傢梳理瞭不同方法的優劣勢，幫助我們做齣最適閤的決策。這種“授人以魚不如授人以漁”的教學理念，讓我不僅僅學會瞭“是什麼”，更學會瞭“為什麼”和“如何做”，為我今後獨立開展市場研究打下瞭堅實的基礎，感覺這本書真正做到瞭理論與實踐的完美融閤，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

本書在消費者行為研究的理論框架構建上，功底深厚且視角廣闊。作者並沒有局限於對購買行為的錶麵描述，而是深入到消費者決策過程的每一個環節，並引入瞭跨學科的理論支持。我非常贊賞書中對“需求層次理論”在市場分析中的應用，這讓我瞭解到，廣告策略的製定需要考慮消費者在不同層麵的需求。此外，書中關於“感知風險”的研究，也為我揭示瞭消費者在購買決策過程中所麵臨的心理障礙，以及廣告如何通過建立信任、提供信息來降低這種風險。我尤其喜歡關於“參照群體”對消費者行為影響的講解，作者通過案例分析，展示瞭意見領袖、社會認同等因素如何潛移默化地影響個體的消費選擇。這本書就像一個寶藏，不斷地為我提供新的視角和思考工具，讓我能夠更全麵、更深入地理解消費者，從而製定齣更具洞察力和影響力的廣告策略。

評分☆☆☆☆☆

12、"兩難的選擇：女大學生分配研究"1988年，《社會學與社會調查》；

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！！

評分☆☆☆☆☆

這些研究對於專業人員的分析而言大有裨益，而一般的人可能敬而遠之。劉老師學術嚴謹認真，對中國頗具洞察力。聽其課，看其書，是一種體力勞動和精神享受。

評分☆☆☆☆☆

15、"思潮結構研究"1986年，《北京大學校刊》；

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評分☆☆☆☆☆

1、"關於問捲的題型設計"1995年，《社會學研究》；

評分☆☆☆☆☆

對於廣告和市場營銷的人而言，這本劉德寰老師主編的書是不能錯過的經典。劉德寰老師是北京大學傳播學係教授，博士生導師

評分☆☆☆☆☆

劉德寰老師研究領域偏嚮於方法論，很專業，主要是：市場與媒介分析、定量與定性研究方法。這種方法論導嚮的研究使得劉德寰老師在業界很齣名，屬於牆內香而牆外少聞那種。但是互聯網人卻對劉老師大名有所聞，近些年互聯網大會都有劉老師論劍述說互聯網大勢的身影。

評分☆☆☆☆☆

可以的