第1章 市場營銷研究導論

1.1 市場營銷研究概述

1.1.1 市場營銷研究的定義

1.1.2 市場營銷研究可以解決的問題

1.1.3 市場營銷研究的分類

1.1.4 市場營銷研究的過程

1.1.5 典型案例

1.2 定性研究與定量研究

1.2.1 定性研究

1.2.2 定量研究

1.2.3 典型案例

1.3 測量量表和問卷設計

1.3.1 測量量表

1.3.2 問卷設計

1.3.3 量表舉例——消費者民族中心主義量表及測量

1.4 SPSS軟件簡介

1.4.1 SPSS軟件的發展歷程

1.4.2 SPSS軟件的特點

1.4.3 SPSS操作界面

思考題與練習題

第2章 現場工作與數據收集

2.1 現場工作的特點

2.1.1 現場工作的目標

2.1.2 現場工作人員的工作場景

2.2 現場工作過程

2.3 選擇與培訓現場工作人員

2.3.1 選擇與配置現場工作人員

2.3.2 培訓現場工作人員

2.4 管理現場工作人員

2.4.1 質量控制與編輯

2.4.2 抽樣控制

2.4.3 作弊行為控制

2.4.4 中央辦公室控制

2.5 評估現場工作人員

2.5.1 成本和時間

2.5.2 回答率

2.5.3 訪談質量

2.5.4 數據質量

2.6 數據準備

2.6.1 數據準備過程

2.6.2 問卷檢查

2.6.3 數據編輯

2.6.4 數據編碼和轉錄

2.6.5 數據清理和調整

2.7 選擇數據分析方法

思考題與練習題

第3章 營銷數據的初步分析

3.1 頻數分布

3.2 集中趨勢指標

3.2.1 均值

3.2.2 眾數

3.2.3 中位數

3.3 離散趨勢指標

3.3.1 全距

3.3.2 四分互差

3.3.3 方差和標準差

3.3.4 變異繫數

3.4 分布形狀指標

3.4.1 偏度

3.4.2 峰度

3.5 典型案例及SPSS應用

3.5.1 大學生平均每周瀏覽知名網站行為的初步數據分析

3.5.2 消費者家庭月收入和受教育程度的初步數據分析

3.6 假設檢驗

3.6.1 假設檢驗簡介

3.6.2 假設檢驗的意義

3.6.3 假設檢驗的基本步驟

3.6.4 假設檢驗案例

思考題與練習題

第4章 營銷數據的方差分析

4.1 單因子方差分析

4.1.1 確定自變量和因變量

4.1.2 總變差分解

4.1.3 測量作用

4.1.4 顯著性檢驗

4.1.5 結果解釋

4.1.6 單因子方差分析案例——促銷對銷售額的影響

4.2 多因子方差分析

4.2.1 多因子方差分析的概念及統計原理

4.2.2 多因子方差分析案例——促銷和贈券對銷售額的影響

4.3 協方差分析

4.3.1 協方差分析的概念

4.3.2 協方差分析案例——促銷、 贈券以及相對客源對銷售額的影響

4.4 典型案例

4.4.1 案例1——醫藥公司的地區營銷

4.4.2 案例2——銷售額與季節和產品類別差異分析

思考題與練習題

第5章 營銷數據的相關分析

5.1 相關分析的概念

5.1.1 變量間的關繫

5.1.2 相關關繫的種類

5.1.3 相關關繫的判別

5.2 相關繫數

5.2.1 主要的相關繫數

5.2.2 簡單相關繫數的性質

5.2.3 簡單相關繫數的缺點

5.2.4 相關繫數的顯著性檢驗

5.2.5 相關分析中應注意的問題

5.3 偏相關分析

5.3.1 偏相關分析的基本概念

5.3.2 偏相關繫數

5.3.3 偏相關繫數的檢驗

5.4 相關分析在市場營銷研究中的應用及SPSS實現

5.4.1 營銷研究中相關分析的基本問題

5.4.2 應用實例及SPSS實現

5.5 典型案例

5.5.1 企業銷售成本分析

5.5.2 上海市城市居民家庭人均可支配收入與儲蓄存款關繫的相關分析

思考題與練習題

第6章 營銷數據的回歸分析

6.1 回歸分析的簡介

6.1.1 回歸分析的概念

6.1.2 回歸分析的應用

6.1.3 回歸分析的類型

6.線性回歸

6.2.線性回歸的概念和統計原理

6.2.2 應用實例——居民總消費與總儲蓄

6.線性回歸

6.3.線性回歸的概念與統計原理

6.3.2 應用實例——主管性格與雇主對其整體滿意度之間的關繫

6.4 典型案例

6.4.1 我國農民收入影響因素的回歸分析

6.4.2 產品需求量預測回歸分析

思考題與練習題

第7章 營銷數據的因子分析

7.1 因子分析概述

7.1.1 因子分析簡介

7.1.2 因子分析的基本概念

7.2 因子分析的步驟

7.2.1 因子分析的前提條件

7.2.2 抽取共同因子

7.2.3 因子命名

7.2.4 決定因子與命名

7.2.5 計算各樣本的因子得分

7.3 典型案例與SPSS應用

7.3.1 案例1——因子分析在股票評價中的應用

7.3.2 案例2——消費者生活方式因子分析

7.3.3 案例3——地區人均要素變量因子分析

7.4 利用因子分析進行量表的效度檢驗

7.4.1 探索性因子分析

7.4.2 EFA在研究領域存在的問題及建議

思考題與練習題

第8章 營銷數據的聚類分析

8.1 聚類分析的概念

8.1.1 聚類分析的基本概念

8.1.2 聚類分析的定義

8.1.3 聚類分析的基本思想

8.1.4 聚類分析的特點

8.1.5 聚類分析的分類

8.2 聚類分析的步驟

8.2.1 擬定研究問題

8.2.2 選擇距離指標

8.2.3 選擇聚類方法

8.2.4 聚類分析應注意的問題

8.3 典型案例與SPSS應用

8.3.1 案例1——消費者體質分類

8.3.2 案例2——消費者市場細分

8.3.3 案例3——組織分類

思考題與練習題

第9章 營銷數據的判別分析

9.1 判別分析簡介

9.1.1 判別分析概述

9.1.2 判別分析的基本思想

9.1.3 判別分析的統計原理

9.1.4 判別分析的一般步驟

9.2 典型案例與SPSS應用

9.2.1 案例1——企業狀況分析

9.2.2 案例2——中國城鎮居民月平均收入狀況

9.2.3 案例3——聚類分析與判別分析綜合： 績效考評技術

思考題與練習題

第10章 營銷報告的撰寫及提交

10.1 研究報告的重要性

10.1.1 研究報告撰寫的意義

10.1.2 研究報告的功能

10.2 組織書面報告

10.2.1 研究報告應具有的特點

10.2.2 研究報告的寫作技巧

10.3 根據大綱和原理撰寫報告

10.3.1 研究報告的分類

10.3.2 研究報告的結構

10.4 使用視圖、 表格和圖形

10.4.1 統計圖、 表在市場調查報告中的作用

10.4.2 研究報告中的制表技術

10.4.3 研究報告中的制圖技術

10.4.4 使用統計圖、 表需要注意的問題

10.5 口頭演示

10.5.1 關於口頭彙報資料

10.5.2 有效口頭彙報

10.6 研究的後續工作

10.6.1 數據資料和調研過程的整理與存檔

10.6.2 數據分析的有效性及預測的準確度跟進

10.6.3 用戶滿意度調研跟進

10.6.4 調研過程的復盤與討論

思考題與練習題