5.某飲料製造廠商想要了解購買公司飲料的顧客群之組成結構，比如男女比例、平均年齡、居住區域分佈(比如北中 南花東等之佔比)、平均月所得以及其對公司飲料的每月平均購買頻率與數量等資訊，此時該製造商所進行的為哪一種類 型的行銷研究？
(A)探索性研究(exploratory research)
(B)描述性研究(descriptive research)
(C)因果性研究(causal research)
(D)觀察研究(observation research)

1. 探索性研究(Exploration Research)

顧名思義，探索性研究常使用於探索新的議題，甚至是新的領域。過去幾十年來，在行銷學領域裡，新的概念不斷地出現，例如：從「顧客滿意」、「服務品質」、到「顧客體驗」、「顧客旅程」，這些概念的出現，都是經由探索性研究而生成。

一開始，探索性研究通常傾向使用「歸納法」的方式，因為一開始並沒有一個完整的理論可以協助你演繹，研究者必須先透過一些特殊的個案收集資料，進而歸納出一般性的通則。

探索性研究在研究設計上，通常使用定性法，透過觀察、深度訪談個案的方式來對研究議題進行探索。

2. 描述性研究（Description Research）

顧名思義，描述性研究通常是對所想要觀察的事件進行描述。

在行銷實務中，許多政府或商業調查報告都是屬於描述性研究。舉例來說，無論是文化部每年對出版產業的調查，或是《CIO IT經理人》雜誌每年對各產業的資訊經理所進行的調查報告，都是描述性研究，它們大都在敘述行業裡的現況，例如台灣地區目前有多少家出版社，去年共出版了多少本書之類的內容。

這一類的研究通常比較像是報告式的整理，大多僅是進行資料的蒐集，並加以彙總與解釋，並未對變數之間的關係進行探討。

3.因果性研究 (Causal Research)

介紹：因果性研究在確定兩變數間或兩個以上的變數之間，是否有某種關係存在，與敘述性研究相同，都是為了證明所調查的對象所得到的想法和意見是否可行，不過兩者差在敘述性因果性是更明確地定義特定群體所持的意見、態度或行為，因果性則是強調打個變數是因，哪個變數是果，以及兩者間到底有沒有相互關係存在。

以上面例子來說，假設觀察到生鮮超市購物的人有帶環保袋則不會另外加價購塑膠袋，則如店家無提供塑膠袋可購買則使用者傾向自備環保袋，我們就可以視「使用環保袋」為一個變數，則「店家有無提供塑膠袋」為另一變數。

因果關係為何重要？
當找到兩變數時，我們會去設定哪個是自變數(Independent variable)，哪個是應變數(dependent variable)，通常應變數不會只有一個，可以想像成影響人們使用環保購物袋的原因有很多，而那些原因都可列為應變數，透過統計分析可以找出哪些是「有用」的變數，哪些是「無關」的變數。

對於行銷業者來說因果關係可以知道廣告投放的效益，針對不同應變數(投放管道、投放時間、族群等)做調整，可以節省許多成本，也可看出消費者對於產品的認知程度，進而找尋潛在客戶，也可針對老顧客的特徵做分析，提高留客率與回購率，只能說當了解變數間的關係後，針對「敏感度」不同調整決策方案，實在是一項可靠的工具！

特性：分析兩變數關係，找到兩變數間的影響

3. 相關性研究（Relation Research）

顧名思義，相關性研究在確定兩變數間或兩個以上的變數之間，是否有某種關係存在。例如：我們想瞭解「顧客滿意度」與「顧客忠誠度」之間，有何種關係存在？此種關係可能是線性關係，可能是曲線關係。

相關性研究看似簡單，但要做好並不容易。以上述要瞭解「顧客滿意度」與「顧客忠誠度」之間的關係，要先確定「顧客滿意度」與「顧客忠誠度」的操作型定義為何？是否限定產業？是否限制體驗的產品或服務類型？再者，對於發展兩者之間關係的假設，是正相關、負相關、或是無相關，甚至是背後還有其他干擾因素（例如：轉換成本）存在。