> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://vagrant.gitbook.io/xian-dai-shi-chang-tiao-yan/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://vagrant.gitbook.io/xian-dai-shi-chang-tiao-yan/readme.md).

# 前言

自2012年该书第8版出版以来，市场调研领域可谓发生了翻天覆地的大变革，我们不得不承认，一些创新和新趋势对市场调研领域产生了深远的影响。大数据时代来临了！大数据使市场调研能更好地了解消费者、潜在消费者和市场。我们将在第1章引进大数据内容，并在本书中穿插大数据应用的最新案例。大数据的到来使其成为企业了解市场和把握顾客需求的重要手段，并成为辅助企业制定决策的基本工具。

移动端和社交媒体市场调研正在改变着决策信息的获取和数据的收集，我们将在第7章进行广泛的讨论。在线调研工具的应用使更多的公司自己进行DIY市场调研（如onkey调研公司），我们将在第12章系统地讨论DlY市场调研的利弊。

**我们将如既往地提供真实的数据、真实的调研、真实的人**

## 真实的数据

我们的最新案例探讨了18\~34岁年龄段的美国人，是如何看待在麦当劳、塔可钟等类似快餐连锁店的消费的。通过数据分析，你可以了解到影响消费者在某快餐连锁店消费的因素有哪些，以及哪个快餐连锁店在食品质量、菜单种类、餐厅环境等方面表现得更好。案例也描述了许多人口统计学特征，如教育水平、收入、生活状况和其他变量等，使你能更好地分析消费者偏好，以及他们对健康和营养的态度。

我们保留了三个受欢迎的数据案例，这些案例是以美国全国范围内2000名大学生为样本得出的。这些样本由全球领先的市场调研公司SurveySamplingInternational(SSI)负责收集，要了解更多的信息，你可以浏览www\.surveysampling.com。这三个案例都聚焦于大学生的兴趣，其中包括网上约会服务调研、大学生网上旅游服务调研，以及一个位于大学校园附近的集快餐和便利店于一体的新型连锁店的调研。我们不仅获得了每一位应答者的人口统计信息和态度数据，还通过与Claritas公司（一家可提供市场信息数据的公司，[www.claritas.com)的合作，把PRIZMNE数据库中的内容添加到我们的数据中，这个最新版本的PRIZMNE数据库是被广泛使用的市场信息系统。新版PRIZMNE数据库包括66个部分，并形成了社会群体和生活阶段群体两个标准数据集合。](http://www.claritas.com\)的合作，把PRIZMNE数据库中的内容添加到我们的数据中，这个最新版本的PRIZMNE数据库是被广泛使用的市场信息系统。新版PRIZMNE数据库包括66个部分，并形成了社会群体和生活阶段群体两个标准数据集合。)

除了最新的数据，我们在第10版中还保留了罗金厄姆(Rockingham)国家银行Visa卡调查数据，这主要是应广大使用者的要求而保留的，我们也希望本书成为学生们的心爱之物。

## 真实的调研

没有一个调研能比SSI市场调研公司针对美国全国范围内的快餐店调研更真实，这是因为不仅样本是经过专业挑选的，而且问卷也是经DSS调研公司的调研专家设计开发的。罗金厄姆国家银行Visa卡调研也是基于一家美国最大调研公司所获得的真实数据得出的。第10版所有章末的调研实例都是真实的，这些都是我们承诺的一部分，我们承诺带给学生们一本真实、客观的市场调研教材。

## 真实的人

我们的世界观也是市场调研。我们每天不仅在观察，也在参与。DSS调研公司董事长罗杰·盖茨是本书的联合作者之一，DSS是美国最大的保健服务市场调研公司之一，你可以浏览<http://www.dss-research.com>以了解更多。本书的另一位作者小卡尔·麦克丹尼尔是一家市场调研公司的创始人，他还曾经是美国得克萨斯大学阿灵顿分校市场调研科学硕士项目的共同创办人之一。卡尔等人共同创立了MSMR顾问委员会(w奶w\.uta.edu/msmr/advisory-board/advisory-board-members.com),该顾问委员会由市场调研行业的领先者组成。身为市场调研的业内人士，我们为你提供本领域最新的发展动向．并替你甄别各项内容适用与否。本书与其他教材的最大区别在千，我们不是站在讲台上做研究，而是深入市场调研买际发生的现场做研究，我们能够让你实时感触到市场调研行业的脉搏。

**随着市场调研领域的不断变化，每章都涉及尖端潮流和方法的新内容**

## 每章的新内容

* 第1章 市场调研在管理决策中的作用新增了“大数据时代”及其对市场调研行业的影响；新专栏聚焦于为随时准备面对市场调研的新变化提供全新的案例
* 第2章 市场调研行业的道德抉择新增了大数据分析公司的最新资料，以及美国大型调研公司的名单表；新增了在线、移动化、大数据分析跟踪公司的资料；新增了关于新兴市场调研方面最新材料的讨论
* 第3章 定义问题、探索性调研以及市场调研过程重新修订了将调研目标作为假设的部分；分析了新兴市场的调研具有更多战略意义。
* 第4章 二手数据和大数据分析。重新修订并着重强调了二手数据和大数据的本质；新增了大数据的优势以及关于大数据是如何产生的讨论；新增了关于大数据可操作性的新资料；新增了关于数据可视化的重要性的部分。
* 第5章 定性调研。关于一个优秀的焦点小组访谈主持人的关键个性特征的资料修订新增了焦点小组中名为＂角色反转访谈法“新趋势的讨论；新增了关于焦点小组如何招募合适受访者的最新讨论；新增了关千个人深度访谈和＂叙述故事法”的最新案例。
* 第6章 传统的询问调研法。新增了关于电话访谈拒访率的最新资料；新增了关千预测性拨号的最新讨论；新增了对新兴市场调研中受访者的尊重；新增了关于访谈长度的最新数据。
* 第7章 互联网的应用：移动端以及社交媒体调研的成长。新增了关于移动互联网调研和社交媒体市场调研的新内容；新增了关于使用博客作为个人深度访谈的新资料；新增了关于电子公告牌式焦点小组座谈的最新讨论；新增了在线焦点小组座谈的新内容；新增了关于用远程监控改善虚拟焦点小组的新内容；重新修订了在线个人深度访谈和网络社区调研受访者的资料；新增了关于在线样本质量的最新讨论。
* 第8章 原始资料收集：观察法。关于人种志讨论的延伸；新增了关于神经营销学的内容；重新修订了视线追踪的内容；新增了关于店内跟踪的内容；增加了关于电视观众测量和跟踪的新材料；新增了关于在线跟踪和社交媒体跟踪的内容；增加了脸谱网、Pinterest以及推特的新例子。
* 第9章 原始数据收集：实验法和市场测试。剔除了部分内容；重点关注实验中的实际问题，包括增加了模拟测试市场的新资料；更新了本章所有的评论和例子。
* 第10章 测量的概念。新增了关于架构等价的新资料，新增了设计一个好的调查问卷在市场调研中的应用。
* 笫11章 态度测量。新增了关于图示评比量表的延伸讨论，新增了净推荐值法的新内容。
* 第12章 问卷设计。讨论数据收集本质在市场调研中的变化；增加了移动设备问卷设计的新内容，包括有效的移动访试技巧在市场调研中的应用；新增了关于针对在目前可供选择的方案中如何选择合适的数据收集方法的最新讨论；更新了在线访谈工具及其选择的讨论；补充了关于DIY调研利弊的信息；新增了涵盖移动调研实例的最新案例。
* 第13章 基本抽样问题。新增了关于大数据和社交媒体抽样问题的最新讨论；更新了数据收集的方法，以及与移动数据收集和大数据收集相关的抽样；新增了市场调研中社交媒体和网上固定样本组融合主题的最新讨论；新增了在线调研和电话调研结果比较的内容。
* 第14章 样本容量的确定。使用了很多新例子，更新了章末案例。
* 第15章 数据处理与数据分析。新增了关于保证在线数据收集质量的内容；新增了编码和自动编码系统的最新讨论，文本处理软件和有扩展功能的词云处理软件；解决了一些大数据和社交媒体分析文本处理方面的问题；新增了Semantria文本分析在市场调研中的应用，以及探讨如何利用这个系统去提高市场洞察力；讨论了交叉分组表使用的下降及原因；新增了学生关于传统编码和从提供免费数据的Semantria中得出结果的比较。
* 第16章 差分统计检验。新增了关于大数据背景下统计检验的新材料，讨论了统计检验背后的逻辑性及在市场调研中的应用
* 第17章 二元变量相关和回归。介绍了回归在市场调研中的最新应用；介绍了关键驱动分析中使用回归分析的最新讨论；新增了回归分析应用的最新案例。
* 第18章 多变量数据分析。新兴市场调研满足了数据分析人员在市场调研中更高层次的需求；在聚类分析中增加了对模糊聚类、神经网络的讨论；更新了联合分析的最新应用；新增了多变量方法在大数据中的应用；新增了预测分析，包括对预测分析的过程和影响的详细讨论；新增了预测分析的最新材料；新增了涵盖预测分析的零售案例。
* 第19章 沟通调研结果。新增了市场调研报告准备阶段的技巧，在调研报告中故事叙述的重要性，以及如何更有效地展示调研报告。
* 第20章 市场调研管理。着重强调项目管理；新增了关于RFP过程和方案准备的最新讨论；新增了未来市场调研部门可能具有的新特征；新增了选择调研供应商过程的新案例。

[本书链接](https://vagrant.gitbook.io/xian-dai-shi-chang-tiao-yan/)
