Árazáselemzés: Modellek és fejlett kvantitatív technikák a termékárképzéshez

Olvasói vélemények

A könyv alaposan feltárja az árképzési elméleteket és gyakorlatokat, különös tekintettel az árrugalmasságra, az árelemzésre és a gyakorlati alkalmazásokra különböző árképzési esetekben. Bár értékes meglátásokat mutat be, és komoly árképzéssel foglalkozó szakemberek számára jó referenciaként szolgál, olyan problémákkal küzd, mint a fizikai kiadás rossz kötése és a Kindle kiadás jelentős hibái, amelyek rontják az olvasási élményt.

⬤ Az árrugalmasság és a kapcsolódó matematika részletes és gyakorlatias magyarázata.
⬤ Az olyan árkutatási eszközök, mint a conjoint és a MaxDiff, alapos bemutatása.
⬤ A szegmentációról szóló lenyűgöző rész.
⬤ Releváns esettanulmányok, amelyek gyakorlati alkalmazásokat mutatnak be.
⬤ Ajánlott azok számára, akik az árképzés elméletét kívánják megvalósítható meglátásokká alakítani.

⬤ A fizikai példányok rossz kötésminősége; a borítók könnyen görbülnek.
⬤ A Kindle kiadásban számos tipográfiai és matematikai hiba van, ami frusztrálóvá teszi az olvasást.
⬤ A sűrű tartalom nem feltétlenül vonzó az alkalmi olvasók számára.

(5 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Pricing Analytics: Models and Advanced Quantitative Techniques for Product Pricing

Könyv tartalma:

A könyv témája egyszerű. Az ár - az a szám, amelyet valaki egy termékre tesz, hogy segítsen a fogyasztóknak dönteni a termék megvásárlásáról - az adatokból származik. Pontosabban az adatok statisztikai modellezéséből származik.

Ez a könyv megadja az olvasónak azokat a statisztikai modellezési eszközöket, amelyek ahhoz szükségesek, hogy megkapja a termékre felírandó számot. A statisztikai modellezés azonban nem légüres térben történik. A gazdasági és statisztikai elvek és elméletek együttesen biztosítják a modellek hátterét és keretét. Ezért ez a könyv a modellezés két, egymásra épülő összetevőjét hangsúlyozza: a közgazdasági elméletet és a statisztikai elveket.

A közgazdasági elméleti komponens elegendő az árképzés alapelveinek megértéséhez, különösen a rugalmasságokról, amelyek az árképzésnek a legfontosabb üzleti mérőszámokra gyakorolt hatását mérik. A statisztikai modellezés célja a rugalmasság becslése, ezért figyelmet fordítunk a rugalmasságok fogalmára és következményeire.

A statisztikai modellezési komponens fejlett és részletes, amely kiterjed a választási (conjoint, diszkrét választás, MaxDiff) és az értékesítési adatok modellezésére. Kísérleti tervezési elvek, modellbecslési megközelítések és elemzési módszerek kerülnek megvitatásra és kidolgozásra a választási modellekhez. A regressziós alapokat az értékesítési modellek specifikációjához és becsléséhez fejlesztették ki, és kibővítették a látens osztályok elemzéséhez.