본서의 범위와 집필 목적 본서는 마케팅 의사결정에 필요한 정보를 제공하기 위하여 자료를 수집하고 분석하는 절차와 방법을 그 내용으로 한다. 마케팅조사 분야의 서적들이 이미 다수 출판되어 있어 이 분야의 지식을 필요로 하는 사람들에게 많은 도움을 주어온 것이 사실이다. 그러나 저자들은 대학에서 마케팅조사를 가르치면서, 조사회사의 마케팅조사업무에 참여 혹은 자문하면서, 그리고 마케팅 분야의 학문적 연구를 위하여 자료를 직접 수집ㆍ분석하면서 이 분야의 지식을 보다 체계적으로 전달하는 서적의 필요성을 절감하여 왔다. 저자들은 이러한 필요성에 따라 본서를 집필하면서 기존의 서적들과는 차별화된 책을 저술하고자 하였다. 본서가 갖는 차별적 특징은 다음과 같다. 본서의 차별적 특징 첫째, 저자들은 본서를 집필하면서 독자가 조사방법에 대한 지식을 쉽게 습득할 수 있도록 하는 데 주안점을 두었다. 이를 위하여 가급적 쉬우면서도 정확한 문체로써 서술하고자 하였다. 또한 각각의 장에서 설명되는 조사방법과 관련하여 실제로 수행된 마케팅조사 사례들을 box 형태로 소개하여 독자가 흥미롭게 읽을 수 있도록 하였으며, 이에 따라 본서에 서술된 조사방법이 실제로 어떻게 적용되는지를 알 수 있도록 하였다. 둘째, 각 장에는 주제와 관련된 내용들이 구체적으로 서술되어 있는데, 독자는 세부 사항들을 정독하면 이를 이해할 수는 있으나 세부 사항들에 집중하는 경우 전체를 체계화하지 못할 수 있다. 이는 나무는 보면서 숲을 보지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 본서에서는 각 장의 끝에 요약을 제시함으로써 독자가 세부사항들에 대한 이해를 가진 후 자신의 지식을 전체의 틀 속에서 체계화하는 데 도움이 될 수 있도록 하였다. 각 장의 끝에는 또한 주요 용어를 제시함으로써 독자가 해당 장의 내용을 복습하는 데 단서로 이용할 수 있도록 하였다. 이때 본문에 간략히 제시되어 있는 방주를 쉽게 이용할 수 있다. 그리고 각 장의 끝에는 토론문제 혹은 연습문제를 제시하였다. 여기에 제시된 문제들은 단순히 각 장의 내용에 있는 내용을 바로 인용하여 답할 수 있는 것이 아니며 응용문제의 성격을 갖는다. 본서로 마케팅조사를 강의하시는 교수님들은 학생들에게 이 부분을 과제로 부여할 수 있다. 셋째, 자료분석방법은 기초통계학부터 고급 다변량통계학을 포함하는데, 통계적 자료를 AI에 의해 분석하고 결과를 해설하였다. 데이터를 AI로 분석하는 것은 이 분야의 다른 서적들에 비한 가장 큰 차별적 특징으로, 이에 대해서는 바로 뒤에 구체적으로 설명한다. 또한 독자들이 스스로 실습할 수 있도록 입력 데이터를 출판사(집현재)의 자료실에서 다운로드할 수 있도록 하였다. 넷째, 본서에는 네 개의 부록이 있는데 이 중 부록 1~3은 다른 서적과의 차별적 특징이라 할 수 있다. 〈부록 1〉에는 본서에서 예제 혹은 연습문제를 위한 데이터를 수집하기 위해 저자들이 작성하여 사용한 설문지와 마케팅조사회사가 실제로 사용한 설문지를 제시하였다. 〈부록 2〉에는 마케팅조사에서 많이 사용되는 측정도구들로서 마케팅 분야 국내외 최고 수준의 학술지에서 사용된 것들을 소개하였다. 실무자들은 이러한 설문지와 측정도구들을 조사업무에 필요한 설문지를 작성하는 데, 그리고 마케팅조사를 공부하는 학생들은 과제물 작성에 필요한 설문지를 만드는 데 직접 이용하거나 참고할 수 있다. 〈부록 3〉은 본서에서 설명되는 마케팅조사 용어를 설명하는 것으로 독자는 조사관련 용어에 대한 이해를 필요로 할 때 이 부분을 편리하게 이용할 수 있다. 〈부록 4〉에는 통계표가 제시되어 있다.

◀ 제 1 부 ▶ 마케팅조사의 기초 제 1 장 마케팅조사의 역할과 절차 3 제 2 장 조사목적의 설정 31 제 3 장 조사디자인 - 탐험조사, 기술조사, 인과관계조사 48 ◀ 제 2 부 ▶ 자료수집방법 제 4 장 2차 자료와 정성조사 77 제 5 장 서베이법과 관찰법 99 제 6 장 실험법 127 ◀ 제 3 부 ▶ 자료수집수단 제 7 장 설문지와 관찰기록지 159 제 8 장 측정의 기초 179 제 9 장 척도의 개발과 평가 195 ◀ 제 4 부 ▶ 표본추출과 자료분석의 기초 제 10 장 표본추출 233 제 11 장 자료분석의 준비와 기초통계 257 ◀ 제 5 부 ▶ 자료의 분석-중급통계 제 12 장 차이검증(t/Z), 독립성검증(χ2), 적합도검증(χ2) 301 제 13 장 분산분석 333 제 14 장 상관분석과 회귀분석 364 ◀ 제 6 부 ▶ 자료의 분석-고급통계 제 15 장 요인분석 401 제 16 장 판별분석 435 제 17 장 군집분석 457 제 18 장 다차원척도법 477 제 19 장 컨조인트 분석 497 ◀ 제 7 부 ▶ 조사결과의 보고 제 20 장 조사보고서와 프레전테이션 527 부록 1 설문지 538 부록 2 측정도구 557 부록 3 용어설명 573 부록 4 통계표 590

생성형 AI를 활용한 데이터 분석 본서의 가장 핵심적인 특징은 분석도구로서 생성형 AI(generative AI)를 전면적으로 도입했다는 점이다. 과거 마케팅조사 학습을 위해서는 통계 소프트웨어의 복잡한 메뉴를 일일이 익히거나, R이나 Python 같은 프로그래밍 언어의 문법을 습득하는 데 상당한 시간과 에너지를 쏟아야 했다. 이러한 기술적 장벽은 마케팅조사의 본질인 ‘데이터 해석’과 ‘전략 도출’에 집중하는 것을 방해하는 요소가 되기도 하였다. 본서는 이러한 제약을 과감히 타파하고, AI와의 자연어 대화를 통한 데이터분석 방식으로의 전환을 시도하였다. 독자들은 이제 복잡한 코딩지식이나 통계 소프트웨어 조작법을 숙달하지 않아도, 일상적인 언어로 AI와 소통하며 고도화된 다변량 통계 분석까지 수행할 수 있다. 특히, AI 활용을 위한 프롬프트에 익숙하지 않은 학습자의 편의를 극대화하기 위해, 실제 분석 현장에서 즉시 활용할 수 있는 표준화된 통계분석 프롬프트를 제공한다. 제시된 프롬프트를 그대로 따라가는 것만으로 전문가 수준의 분석 결과물을 얻을 수 있다. 이를 통해 독자들은 분석과정에서 발생하는 불필요한 에너지 소모를 줄이고, 문제의 본질을 정의하며 도출된 데이터 속에서 시장을 꿰뚫는 인사이트를 발견하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 더 나아가, 본서는 단순한 이론 전달에 그치지 않고 독자 전용 ‘이학식과 양석준의 AI로 분석하는 마케팅조사’ 챗봇도 제공한다. 이 챗봇은 독자들의 설문조사 설계, 프롬프트 작성을 도와주어 실제 조사와 데이터를 다루면서 겪게 되는 다양한 시행착오를 줄여줄 것으로 기대된다. AI 챗봇을 통해서 독자들은 학습 효율을 극대화하고 실무에 즉시 적용가능한 데이터 활용능력을 기를 수 있다. AI 챗봇은 ChatGPT의 GPT탐색-〉'이학식과 양석준의 AI로 분석하는 마케팅조사'를 검색하면 이용할 수 있다. 본서의 독자 마케팅조사방법에 대한 지식을 가장 필요로 하는 사람들은 조사회사의 실무자들이다. 조사회사는 client 회사의 의뢰를 받아 조사업무를 실시하는데, 이때 client 회사의 마케팅담당자가 원하는 정보를 획득하는 데 필요한 적절한 조사를 요구하고 효과적인 조사결과를 얻기 위해서는 조사방법에 대한 지식을 갖추어야 한다. 따라서 본서는 조사회사의 실무자들, 기업의 마케팅담당자들, 그리고 앞으로 조사 혹은 마케팅 분야에서 일하고자 하는 대학생들을 대상으로 집필되었다. 또한 마케팅, 조직행동, 광고학, 교육학, 사회학, 심리학 등 행동과학 분야의 연구를 하는 데는 조사방법론(혹은 연구방법론)에 대한 지식이 필수적인데 본서의 내용은 대부분은 조사방법론에 해당한다고 할 수 있다. 이는 본서가 이 분야의 연구자들(대학원생들, 교수들)에게도 유용하게 사용될 수 있음을 의미한다. 본서의 내용 본서는 전체 7부 20장으로 구성되어 있다. 제 1 부는 마케팅조사의 기초라는 제목하에 마케팅조사의 역할과 절차, 조사목적의 설정, 그리고 조사 디자인을 다룬다. 제 2 부는 자료수집방법에 관한 것으로 2차 자료 수집방법, 서베이법, 관찰법, 그리고 실험법을 설명한다. 제 3 부는 자료수집수단이 되는 설문지와 관찰기록지를 작성하는 방법을 서술한다. 설문지는 여러 가지 측정도구로 구성되는데 측정과 척도에 대한 자세한 내용들이 제 3 부에 포함되어 있다. 제 4 부는 표본추출, 자료분석의 준비, 그리고 기초통계를 포함한다. 제 5 부는 중급통계로 차이검증, 독립성 검증, 적합도 검증, 분산분석, 상관분석, 그리고 회귀분석을 다룬다. 제 6 부는 고급통계로 요인분석, 판별분석, 군집분석, MDS, 그리고 컨조인트 분석을 설명한다. 끝으로, 제 7 부는 조사결과를 보고하는 방법을 다룬다. 본서의 이용 본서의 주된 독자는 대학에서 마케팅조사를 수강하는 학생들일 것이다. 이 경우 강의를 담당하시는 교수님은 사용가능한 시간, 학생들의 수용능력 등에 따라 1장부터 20장까지의 모든 내용을 강의할 수도 있고 일부 생략할 수도 있다. 여건이 되는 경우 추가적으로 본서에서 설명하는 통계적 분석방법인 AI를 이용하여 실습을 할 수도 있을 것이다. 전체 사용가능한 시간이 부족하거나 다른 이유로 일부를 강의하지 않고자 하면 제 6 부의 고급통계 방법의 일부를 생략할 수 있으며, 아울러 9.3 척도의 타당성과 신뢰성의 일부를 생략할 수 있다. 조사 실무자가 본서를 실무에 이용하고자 하는 경우에는 물론 필요한 부분을 참고하면 되겠지만 조사방법에 관해 전반적인 지식을 습득하고자 하면 처음부터 읽는 것이 바람직하다. 이 경우 앞에서 언급한 바와 같이 각 장의 내용을 학습한 후 요약을 읽음으로써 해당 장의 내용을 전체의 틀 속에서 체계화할 수 있다. 감사의 글 본서를 집필하고 출판하는 데는 많은 분들로부터 도움을 받았다. 무엇보다도 오랫동안 마케팅조사와 조사방법론, 그리고 응용통계학과 SPSS 등 통계분석방법을 연구하고 집필해 온 여러 저자들의 업적이 절대적인 도움이 되었다. 본서에는 리서치회사의 설문지, 조사 사례 등 실제적인 예들이 다수 포함되어 있다. 이러한 자료들은 리서치 업계에 재직하는 임직원들로부터 받은 것들이다. 집현재의 위호준 사장님은 본서가 출판될 수 있도록 기회를 주셨으며, 탁월한 편집 능력을 발휘하여 본서의 완성도를 높이는 데 큰 역할을 해주셨다. C&I EDITION의 최윤석대표님은 본서가 안정감 있으면서도 돋보이도록 표지를 디자인해주셨다. 본서가 지금의 모습으로 빛을 보기까지는 이분들의 직접 혹은 간접적인 지원, 조언, 격려가 큰 역할을 하였다. 저자들은 이분들 모두에게 진심으로 감사드린다. 독자들께 드리는 글 저자들은 본서를 저술하면서 나름대로 노력을 기울였지만 저자 능력의 한계로 미흡한 부분이 적지 않을 것으로 생각합니다. 독자들이 그러한 부분을 지적해 주신다면 차후 개정 시 최대한 반영할 것이며, 그 과정을 통해 본서는 보다 충실해질 것으로 믿습니다. 감사합니다. 2026년 2월 李 學 湜 楊 碩 俊