SPSS ve Yapay Zeka UygulamalıPazarlamada Araştırma Teknikleri Nitel ve Nicel Veri Toplama ¦ Veri Tabanları ve Yapay Zeka İleri İstatistiksel Modelleme

Yüksek lisans ve doktora düzeyinde Pazarlama Araştırmaları derslerinde ana kaynak olarak okutulabilecek ve tamamen yenilenerek 5. baskısını yapan bu yapıtta, konuların anlatım dilinin; yalın, bilimsel terminolojiye sadık ve çağdaş dinamiklere uygun olmasına azami dikkat edilmiştir.

Kitabın bu yeni basımı, metodolojik derinliğini korurken, günümüzün en büyük teknolojik dönüşümü olan Yapay Zeka (AI) entegrasyonunu her aşamaya dahil etmiştir. Literatür taramasından veri toplamaya, anket tasarımından örnekleme süreçlerine kadar yapay zekanın stratejik kullanım yöntemleri ve istem (prompt) kalıpları esere ilave edilmiştir. Ayrıca, pazarlama araştırmalarında kritik öneme sahip lojistik regresyon, Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), çok boyutlu ölçekleme ve tüketici tercihlerini analiz eden bitişme (conjoint) analizi gibi ileri düzey konular, yapay zekanın getirdiği yeni perspektiflerle zenginleştirilmiştir.

Pazarlama araştırmalarında kullanılan metrik ve metrik olmayan hipotez testleri, varyans analizleri (ANOVA/MANOVA), ilişkisel modeller ve çok değişkenli ileri istatistiksel analiz yöntemleri, teorik anlatımın yanı sıra doğrudan SPSS paket program uygulamalı ekler aracılığıyla adım adım aktarılmıştır. Kitap, lisansüstü düzeyde bir ders kitabı olarak yapılandırılmış olsa da, veri analitiği ve yapay zeka destekli araştırmalara ilgi duyan tüm profesyonellere ve araştırmacılara rehberlik edecek niteliktedir.

Konu Başlıkları:
Pazarlama Araştırmasına Giriş: Temel Kavramlar ve Değişen Çevre
Araştırma Süreci: Problemi Doğru Tanımlama ve Yol Haritası Oluşturma
Literatür Tarama: Bilgisayar ve Yapay Zeka ile Veri Tabanı Analizi
Veri Toplama Yöntemleri: Anketten Gözleme Nitel ve Nicel Teknikler
Örnekleme ve Örnek Hacmi: Doğru Kitleye Ulaşma Stratejileri
Saha Çalışmaları: Verileri Toplama, Kodlama ve Analize Hazırlama
Ölçme ve Dereceleme: Güvenilir Ölçekler Oluşturma Yöntemleri
Hipotez Testleri ve Ki–Kare: Varsayımları İstatistiki Olarak Doğrulama
Varyans Analizi (ANOVA): Gruplar Arasındaki Farklılıkları Karşılaştırma
Regresyon ve Korelasyon: Neden–Sonuç İlişkileri ve Gelecek Tahminleri
Çok Değişkenli Analizler: Faktör, Kümeleme ve Ayırma Analizleri
Algı Haritaları ve Tüketici Tercihleri: Çok Boyutlu Ölçekleme ve Bitişme Analizi