作为一部经典教材,第9版与时俱进地丰富和完善营销调研的理论、方法与实务,为读者认识与解决营销问题提供方法与利器。 ?信息技术高度融入。作者基于大数据和现代信息技术,对研究设计、数据来源、数据收集、固定样本组、问卷设计与数据分析等都有所涉及,并作出具有操作性的讲解,其中不乏业界的新潮流,如移动民族志、在线焦点小组、谷歌技术使用、在线固定样本组以及固定样本组社区等。 ?实务操作讲解细腻。营销调研是应用研究,却涉及设计、收集、分析以及报告调研发现等方方面面的问题。书中对于营销调研的实施的介绍朴实细腻,操作性强。书中介绍的所有内容,如调研问题的确定、计划书的撰写、数据收集、问卷设计等,皆源于作者对营销调研经历的感悟。 ?加强职业技能开发。各章章末增加了一个全新的“本章就业技能”专栏,说明如何将本章介绍的内容应用于工作场景,包括:沟通技能、合作技能、批判性思维技能、知识应用和分析技能、信息技术应用和计算技能、数据处理技能及职业伦理和社会责任等。

《营销调研》(第9版)在前8版的基础上增添了许多“经过改进、切合实际”的特色和元素,更加关注营销调研行业的重大革新趋势。这些革新包括:信息图表的广泛采用,仪表板和数据可视化技术的使用,强大的定性研究方法的出现,向移动营销调研的明显转变,标准化(“一揽子”)研究的广泛应用,社交媒体数据的使用,大数据的影响,��多调研程序的自动化,以及在报告调研结果时对叙事性的强调。

第1章 营销调研导论 1.1 营销调研是营销的组成部分 1.2 什么是营销调研 1.3 营销调研的作用 1.4 营销调研所需就业技能 第2章 营销调研过程和界定调研内容 2.1 营销调研过程 2.2 界定营销问题 2.3 调研内容 2.4 行动标准 2.5 营销调研计划书的要素 第3章 调研设计 3.1 调研设计概述 3.2 调研设计的三种类型 3.3 探索性调研 3.4 描述性调研 3.5 因果性调研 3.6 市场测试 第4章 二手数据和配套信息 4.1 大数据 4.2 一手数据和二手数据 4.3 二手数据的分类 4.4 二手数据的优点与缺点 4.5 评估二手数据 4.6 什么是配套信息 4.7 配套信息的优点与缺点 4.8 配套信息的应用 4.9 数字化跟踪数据 4.10 社交媒体数据 4.11 物联网 4.12 大数据和职业伦理 第5章 定性调研方法 5.1 定量调研、定性调研和混合调研 5.2 观察法 5.3 焦点小组访谈 5.4 民族志研究 5.5 营销调研在线社区 5.6 其他定性调研方法 5.7 定性数据分析 第6章 数据收集方法 6.1 问卷调查的优点 6.2 数据收集模式 6.3 数据收集方法概述 6.4 如何与固定样本组公司合作 6.5 调查方法的选择 第7章 测量与问卷设计 7.1 测量的几个基本概念 7.2 测量的类型 7.3 营销调研的常用等距量表 7.4 测量的信度和效度 7.5 问卷设计 7.6 撰写问句 7.7 问卷组织 7.8 电脑辅助问卷设计 7.9 完成问卷 第8章 抽样方法 8.1 样本与抽样的基本概念 8.2 为何抽样 8.3 概率抽样与非概率抽样 8.4 概率抽样方法 8.5 非概率抽样方法 8.6 在线抽样方法 8.7 抽样方案设计 第9章 样本容量 9.1 样本容量定理 9.2 确定样本容量的置信区间法 9.3 样本容量公式 9.4 确定样本容量的实际考虑 9.5 确定样本容量的其他方法 9.6 三种特殊情况的样本容量确定 第10章 实地访问与数据审核 10.1 数据收集与非抽样误差 10.2 数据收集现场可能出现的误差 10.3 现场数据收集质量控制 10.4 非回应误差 10.5 固定样本组公司控制误差的方法 10.6 数据集、数据编码和数据编码本 10.7 数据质量问题 第11章 描述分析、参数估计和假设检验 11.1 营销调研中使用的统计分析的类型 11.2 理解描述分析 11.3 何时使用各个描述分析指标 11.4 汽车研发**调查:利用SPSS获得描述统计量 11.5 向客户报告描述统计量 11.6 统计推断:样本统计量与总体参数 11.7 参数估计:估计总体百分率或均值 11.8 汽车研发**调查:如何利用SPSS获得并使用均值的置信区间 11.9 向客户报告置信区间 11.10 假设检验 11.11 向客户报告假设检验结果 第12章 差异分析 12.1 为什么差异非常重要 12.2 小样本容量:使用t检验还是z检验,SPSS如何解决该问题 12.3 检验两个群组之间的显著性差异 12.4 检验多个群组的均值之间的显著性差异:方差分析 12.5 向客户报告群组差异检验结果 12.6 同一样本(配对样本)的两个均值之间的差异 12.7 各种差异检验的原假设 第13章 关系分析 13.1 两个变量之间关系的类型 13.2 变量之间关系的特征 13.3 相关系数和共变 13.4 皮尔逊积差相关系数 13.5 向客户报告相关分析结果 13.6 交叉列表 13.7 卡方分析 13.8 百分率的卡方检验:交叉列表分析的一种有用的变化 13.9 向客户报告交叉列表分析结果:使用数据可视化工具 13.10 进行关系分析时应特殊考虑的问题 第14章 回归分析