| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
第 1 章 预测消费者决策时会涉及哪些问题 / 1
预测消费者决策的潜在策略 / 2
你在这本书中能学到什么 / 4
数据与信息 / 7
什么是重要的 / 9
我们将讨论四种方法 / 11
对消费者的内隐观点和偏见 / 13
一种比较这些方法的途径 / 15
理性与感性预测 / 17
书中不会涉及哪些内容 / 22
关键点总结 / 23
第 2 章 让项目运行起来 / 29
启动 / 30
知道你在谈论谁或谁是听众 / 31
每种方法最有可能给你带来什么 / 34
如何评判结果 / 38
什么是显著性 / 38
关于相关分析 / 45
知道什么是合理的目标 / 53
关键点总结 / 54
第 3 章 联合分析法、离散选择模型和其他综合利益权衡法 / 59
我们为什么需要这些方法 / 60
实验设计法背后的基本思想 / 64
这些方法的条件和效用 / 65
什么是设计实验 / 72
实验的强大测试力量 / 76
从实验中得到更多：拯救市场的贝叶斯分层分析法 / 78
简单谈谈这些方法的起源 / 81
这些方法的简单应用 / 85
关键点总结 / 87
第 4 章 创造最好、最新的东西：离散选择模型 / 93
关键特征 / 94
思考问题并着手准备 / 99
你需要多少人 / 113
效用和份额 / 115
市场模拟 / 118
做出多种选择：分配采购 / 125
利用在线资源使用模拟程序 / 126
让结果更加完美 / 129
关键点总结 / 132
第 5 章 联合分析法 / 139
用联合分析法思考与用离散选择模型思考 / 140
用联合分析法优化单一产品 / 145
利用在线资源使用单个产品模拟程序 / 146
联合分析法是处理信息的好方法 / 149
使用联合分析法提供最好的服务 / 156
联合分析法和交互 / 161
联合分析法的变体 / 163
关键点总结 / 167
第 6 章 预测模型 / 171
分类树：一种神奇的分析方法 / 172
一步一步地观察分类树是如何工作的 / 173
强大，但是仍然弱小 / 180
案例研究：让我们乘船游览吧 / 182
CHAID 分析法和 CART 分析法 / 199
关键点总结 / 203
第 7 章 卓越的贝叶斯网络法预测模型 / 205
什么是贝叶斯网络法，与其他方法相比效果如何 / 206
让我们做个交易 / 215
案例：贝叶斯网络法将调研的问题和行为联系起来 / 224
贝叶斯网络可以证实一个理论模型 / 229
童装的购买者看重什么 / 233
关键点总结 / 237
第 8 章 整合：何时、用何种方法 / 241
这些方法解决的问题 / 242
思考，再思考 / 248
