Risk-Averse Capacity Control in Revenue Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Barz, Christiane

出品人:

页数:163

译者:

出版时间:

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9783540730132

丛书系列:

图书标签:

• Revenue Management
• Capacity Control
• Risk Aversion
• Optimization
• Operations Research
• Airline Industry
• Hotel Industry
• Inventory Management
• Stochastic Modeling
• Queueing Theory

营收管理中的动态定价与库存优化 本书探讨了在现代供应链和商业环境中，如何通过精密的动态定价策略和库存管理决策，实现企业收入和利润的最大化。 随着市场竞争日益激烈和消费者行为的复杂化，传统的固定定价和静态库存模式已无法适应快速变化的需求环境。本书深入剖析了影响营收决策的关键因素，包括需求波动性、竞争态势、产品生命周期以及资源约束，为读者提供了一套系统化、可操作的营收管理框架。 第一部分：营收管理基础与需求预测 本部分首先界定了现代营收管理的核心概念，强调了其在航空、酒店、零售、电子商务等多个行业中的应用价值。我们将详细阐述营收管理如何从单纯的价格调整演变为一种全方位的收入驱动战略。 1.1 营收管理的核心要素与演变 营收管理不再仅仅是“在正确的时间以正确的价格向正确的客户销售正确的产品”的简单公式。本书将其分解为四个核心支柱：需求预测、价格优化、库存分配和绩效评估。我们将追溯其发展历程，从早期的容量限制模型到如今结合大数据和机器学习的复杂集成系统。 1.2 严谨的需求预测技术 准确的需求预测是有效定价的基础。本书侧重于处理具有高度不确定性和时间依赖性的需求数据。 时间序列分析的深化应用： 我们将超越基础的ARIMA模型，探讨季节性分解、趋势分析以及如何有效纳入外部宏观经济指标（如天气、节假日、竞争对手促销活动）进行回归分析。重点讨论指数平滑法在短期预测中的鲁棒性。 事件驱动的需求建模： 如何量化和预测由特定事件（如大型会议、体育赛事、突发新闻）引起的需求峰值和谷值。引入概率分布方法来量化预测误差，为后续的风险评估奠定基础。 高维数据与机器学习在预测中的角色： 介绍如何利用随机森林、梯度提升机（GBM）和神经网络（特别是LSTM结构）来处理海量交易数据，捕捉复杂的非线性需求模式。讨论模型的可解释性及其在实际业务决策中的应用限制。 1.3 客户细分与价值感知 理解谁是你的客户以及他们愿意支付多少是定价优化的前提。本书提供了细致的客户行为建模方法。 基于支付意愿（Willingness-to-Pay, WTP）的细分： 介绍离散选择模型（如Logit和Probit模型）来估计不同客户群体的支付倾向。讨论如何通过在线调研和历史交易数据构建WTP分布函数。 动态细分与终身价值（CLV）的整合： 分析如何根据客户的交易频率、平均订单价值和历史忠诚度动态调整其细分标签，并将预测的客户终身价值纳入当前的定价决策框架，以平衡短期收益与长期客户关系维护。 第二部分：动态定价策略与机制设计 本部分是本书的核心，聚焦于如何根据实时市场信号和库存状态制定最优的价格序列。 2.1 基础动态定价模型：动态规划的视角 我们将从理论基础出发，构建多期决策模型。 库存限制下的马尔可夫决策过程（MDP）： 详细阐述如何将库存水平视为状态变量，将定价决策视为动作，目标是最大化预期累积奖励（收入）。讨论了贝尔曼方程在求解最优策略中的应用，并分析了在状态空间爆炸时（如产品种类过多时）的近似解法。 边际收益分析： 探讨在库存有限的情况下，确定最优的边际收益阈值。介绍“保留价格”（Reservation Price）的概念，即在特定库存水平下，产品不应以低于该价格的价格出售的最低价格点。 2.2 竞争环境下的定价博弈 在寡头垄断或完全竞争市场中，定价决策不再是孤立的。 博弈论在定价中的应用： 引入纳什均衡概念，分析在已知竞争对手定价策略的情况下，企业如何寻找最优的反应函数。讨论了价格跟随、价格领导和价格战的触发机制。 信息不对称下的定价： 探讨当企业对竞争对手的成本结构和库存状态不完全了解时，如何设计能够诱使竞争对手暴露其真实意图的定价机制。 2.3 价格结构设计与促销优化 动态定价不仅仅是连续调整售价，还包括如何设计结构化的价格体系。 产品线定价（Menu Pricing）： 如何通过提供不同特征（如提前预订时间、退改签灵活性）的产品版本，来有效捕获不同WTP区间的客户。讨论“诱饵效应”和“锚定效应”在菜单设计中的应用。 促销和折扣的精确控制： 识别哪些客户对价格敏感（促销的有效性），何时进行促销（最佳时机），以及促销的深度和持续时间。重点分析“抢先效应”（Buy-forward Effect）对未来需求的影响，并提出将其纳入动态规划模型的修正方法。 第三部分：库存与容量的优化配置 对于具有容量或库存限制的行业（如制造、仓储物流、票务），本部分提供了整合定价和库存的优化方案。 3.1 产品组合与空间/时间资源分配 在资源稀缺的情况下，需要决定将有限的单位分配给哪个价格点或哪个客户群。 “收益组合管理”（Revenue Portfolio Management）： 区别于传统的投资组合管理，本书关注如何优化不同产品线之间的资源共享和竞争。例如，在酒店业，如何平衡长住客的预订与短期高价散客的需求。 资源限制下的预订控制（Booking Limits）： 详细介绍如何基于预测的需求弹性曲线，为不同销售渠道和客户细分设置精确的“预留数量”或“配额”。讨论如何处理预订“过度销售”（Overbooking）的风险与收益权衡。 3.2 供应链的柔性和弹性 现代营收管理必须考虑供应端的响应速度。 供应链柔性对定价的影响： 分析如果企业可以快速增加或减少产量（即供应链柔性高）时，其定价策略应如何调整。高柔性允许企业在需求超出预期时，以更高的边际成本提供更多产品，从而提高整体定价策略的侵略性。 牛鞭效应与库存策略： 探讨信息延迟在供应链中如何放大需求波动，并提出通过提高信息共享透明度来平抑库存需求的策略，从而稳定定价窗口。 第四部分：绩效评估与系统实施 最后一部分关注如何衡量营收管理策略的有效性，以及如何将理论模型转化为可执行的IT系统。 4.1 关键绩效指标（KPIs）的设定与归因分析 增量收入的衡量： 如何区分由市场增长带来的收入和由定价/配额优化带来的真正“增量收入”。介绍反事实分析（Counterfactual Analysis）来评估策略的真实价值。 动态定价的A/B测试框架： 建立科学的实验设计，用于测试新的定价算法或促销策略，确保统计显著性和业务有效性。 4.2 技术实施与数据治理 模型部署的挑战： 讨论从实验室模型到生产系统的转换过程中，如何处理数据延迟、模型漂移（Model Drift）和系统集成问题。 伦理与公平性考量： 在实施动态定价时，必须关注价格歧视的边界和监管风险。讨论如何设计价格透明度机制，以维护客户信任。 结论： 本书旨在为高级管理者、数据科学家和决策分析师提供一个全面、前沿的营收管理工具箱。通过对预测、定价和容量控制的深度整合，读者将能够构建一个更具适应性和盈利能力的商业模型，有效应对不确定的市场环境。

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