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考慮顧客選擇行為的在線產品定價策略研究
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書稿將考慮線上消費者在復雜環境下的錨定心理、網絡效應和社會學習特征,對平臺經濟下的在線產品定價問題展開研究。首先,通過梳理國內外相關文獻,總結當前產品定價和消費者行為的研究方法和研究進展,并進行針對性述評。通過分析現有文獻和現實的在線定價機制和購買環境,凝練出考慮顧客選擇行為的在線產品定價研究問題,確定梳理影響消費者行為的錨定因素和錨定機制,探索消費者錨定和學習行為下的產品定價策略,提出切實可行的管理建議和運營策略為研究目標。其次,考慮平臺顧客被產品價格、銷量錨定,通過錨定—調整啟發式將錨定心理刻畫在效用函數中,借助MultinomialLogitModel(MNL)模型,對顧客選擇行為和在線產品定價展開研究。再次,從負網絡效應視角,考慮不同銷售階段銷量變化對顧客選擇行為的影響,研究產品線的動態定價問題,基于適用性較好的MNL模型,分析產品的網絡效應特性,建立產品線的動態定價模型,研究產品線的動態定價、市場份額和企業利潤的決策。最后,研究了產品和服務均存在網絡效應的情況下,產品線和服務分別在純捆綁策略和混合捆綁策略下的定價、市場份額和收益的問題,并分析了純策略捆綁和混合策略捆綁下的解和利潤差異。

劉旭旺 ·市場 ·7萬字

Python電商數據分析實戰
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這既是一本能帶領讀者零基礎快速掌握Python數據分析方法與流程的工具書,又是一本從電商出發指導讀者解決各類數據分析問題的實用指南。首先,本書以Python數據分析中使用率極高的Pandas為切入點,注重對數據分析思維和技能的培養,詳細講解了Pandas的操作以及數據分析的方法,可覆蓋80%以上的數據分析應用場景,為數據分析師打下堅實基礎。然后,本書以電商這個廣大讀者熟知且普適性極強的業務領域為依托,通過大量案例講解了報表自動化、行業機會挖掘、用戶分層、用戶分群、用戶偏好分析、同期群分析、指標波動歸因分析、品牌分析等8大電商場景的數據分析方法,理論與案例深度融合。本書以實用為本,聚焦重點,Python數據分析常用的高頻功能不到Python數據分析能力的20%,本書去繁就簡,只專注于能解決大部分問題的重點模塊。本書以實戰制勝,案例牽引,從表層直觀地看,這些案例能解決各種電商業務問題;從深層仔細地分析,作者的本意實則是通過對這些案例抽絲剝繭,手把手教讀者在實戰中掌握數據分析的通用思維、方法和技能。所以,如果你是關注電商業務的數據分析師,本書針對常見電商數據分析場景給出了具體的方法和解決方案,可照搬使用;如果你是一位沒有任何數據分析基礎的小白,這本書更加適合你,不僅能快速掌握數據分析的基本思維和方法,而且能在大量案例中獲得實戰技能和經驗。

周志鵬 ·電子商務 ·9萬字

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