Revenue Management with Flexible Products pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Muller-Bungart, Michael

出品人:

页数:297

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:Pap

isbn号码:9783540723158

丛书系列:

图书标签:

• Revenue Management
• Flexible Products
• Pricing
• Optimization
• Yield Management
• Airline Industry
• Hotel Industry
• Supply Chain
• Demand Forecasting
• Data Analytics

收益管理与弹性产品：理论、实践与前沿探索 一部深入剖析现代商业中定价、库存与需求管理核心挑战的权威著作 导言：新时代的商业范式与收益管理的重塑 在当今瞬息万变的商业环境中，企业面临的竞争压力和对利润最大化的不懈追求，使得传统的静态定价策略日益失效。技术进步，特别是大数据分析和人工智能的崛起，为更精细化、更具前瞻性的收益管理（Revenue Management, RM）提供了前所未有的机遇。本书旨在提供一个全面、深入且高度实用的框架，探讨如何在高动态、高不确定性的市场中，有效地管理定价、库存分配、客户分群以及动态产品组合，从而实现收入和盈利能力的显著提升。 我们关注的焦点不仅限于航空、酒店等传统应用领域，更将视角拓宽至更具复杂性的现代产业，如在线零售、SaaS订阅服务、能源市场以及交通出行等。理解和掌握弹性产品（Flexible Products）的定价艺术，是当代收益管理者必须具备的核心能力。 --- 第一部分：收益管理的基础理论与现代基石 本部分将为读者构建坚实的理论基础，理解收益管理从起源到现代转型的核心逻辑。 第一章：收益管理的核心概念与演进 定义与范畴： 明确收益管理（RM）与需求预测（Demand Forecasting）、定价（Pricing）以及库存控制（Inventory Control）之间的关系和边界。 RM的四大支柱： 需求预测的准确性、细分定价的有效性、动态库存控制的实时性、以及组织协作的顺畅性。 从静态到动态： 考察经典定价模型（如垄断竞争、完全竞争）如何向动态、基于价值的定价模型过渡。 第二章：需求预测的精细化建模 精准的需求预测是所有收益管理策略的生命线。本章侧重于超越传统时间序列分析的方法论。 传统预测方法回顾： ARIMA、指数平滑法在低波动环境下的应用局限。 外部因素驱动的预测： 如何整合宏观经济指标、竞争对手行为、社交媒体情绪（Sentiment Analysis）和天气数据等外部变量，构建更具解释力的回归模型。 机器学习在预测中的应用： 深度学习网络（RNN, LSTM）在捕捉复杂非线性需求模式上的优势与挑战。 预测不确定性的量化： 不仅需要点估计，更需要置信区间和概率分布，为后续的风险规避策略提供输入。 第三章：定价策略的理论基础与实践工具 定价不仅仅是成本加成，它是价值的捕获过程。本章深入探讨价值导向的定价机制。 需求弹性分析： 测量价格敏感度，构建价格-需求响应曲线。 竞争性定价模型： 博弈论视角下的纳什均衡与奥林匹克均衡在寡头市场中的应用。 动态定价的机制设计： 如何设定价格调整的频率、幅度以及触发条件，确保策略的平滑过渡，避免客户反感。 增值与向下销售（Upselling & Downselling）： 基于客户生命周期价值（CLV）的定价阶梯设计。 --- 第二部分：弹性产品组合与库存的优化控制 本部分是本书的核心，重点分析“弹性产品”——那些可以根据客户需求、时间点或稀缺程度进行组合、拆分或调整特征的复杂产品形态——的收益优化方法。 第四章：弹性产品的定义与复杂性挑战 弹性产品并非单一的SKU，而是由多个可变组件构成的集合。 产品结构的解构与重构： 例如，一个“套餐”可以根据客户选择的附加服务（Premium Features）、服务等级（Service Tier）或使用时间段（Time Slots）动态变化其最终价格和交付形式。 约束条件的管理： 识别并量化物理约束（如生产能力、物理空间）与非物理约束（如法律法规、服务质量标准）对产品灵活性的限制。 组合优化问题（Bundle Optimization）： 如何在有限的资源下，为客户提供最具吸引力的产品组合，同时最大化整体边际贡献。 第五章：容量控制与配额分配的经典与前沿 容量管理是收益管理实践中最困难的部分，特别是当容量本身具有时间价值时。 收益管理中的双决策问题： 在高需求时期，何时拒绝高价预订以保留容量给更高价值的未来预订（机会成本的权衡）。 线性规划与动态规划在容量分配中的应用： 重点介绍著名的预留约束模型（Booking Limit/Hurdle Rate）的求解过程。 网络收益管理（Network RM）： 针对多个相互依赖的资源节点（如航班、酒店的多个房间类型或多个配送中心），如何进行全局最优的资源调度。 第六章：客户细分、价值识别与个性化定价 同质化定价的时代已经过去。本章探讨如何利用数据驱动的方式实现个性化价值捕获。 基于行为的客户细分（Behavioral Segmentation）： 区分是“价格敏感型客户”还是“时间敏感型客户”，并据此调整报价策略。 边际贡献最大化模型： 不仅关注总收入，更关注扣除服务成本后的边际贡献。 公平性、透明度与客户体验（CX）： 探讨过度个性化定价可能带来的伦理和品牌声誉风险，设计“可解释”的动态定价机制。 --- 第三部分：高级应用、技术实施与未来趋势 本部分将前瞻性地探讨收益管理系统在实际企业中的部署、与其他职能的集成，以及未来可能的发展方向。 第七章：技术栈与系统集成：从概念到落地 成功的收益管理依赖于强大的技术支撑和跨部门的数据流。 RM系统的架构设计： 实时数据管道、计算引擎、决策优化模块与前端展示界面的集成。 A/B测试与策略验证： 如何在受控环境中测试新的定价或容量策略的实际效果，并量化其对关键绩效指标（KPIs）的影响。 与CRM和ERP系统的集成挑战： 确保客户数据、库存状态和财务记录在不同系统间的一致性和时效性。 第八章：收益管理的组织结构与绩效衡量 收益管理需要跨越销售、运营和财务部门的协作。 跨职能团队的建立： 收益经理、数据科学家和销售执行者之间的沟通机制。 关键绩效指标（KPIs）的设定： 不仅是总收入，还应包括预订提前期分布（Booking Curve）、拒单率（Spoilage Rate）、负面影响（Dilution）等细化指标。 应对突发事件的预案： 市场崩溃、自然灾害或突发性需求激增时的敏捷决策流程。 第九章：面向未来的收益管理：人工智能与自动化决策 强化学习（Reinforcement Learning）在动态定价中的潜力： 让系统通过与环境的不断交互，自主发现最优定价策略，尤其适用于缺乏历史数据的全新产品发布场景。 去中心化收益管理： 探讨在高度去中心化或平台经济模式下，如何协调多个独立定价实体的收入最大化目标。 可持续性与收益管理的交汇： 考虑环境成本或社会责任作为定价约束或优化目标的新型收益模型。 --- 结论：构建适应性与盈利性的增长引擎 本书为企业管理者、收益分析师和决策者提供了一套实用的路线图，指导他们如何从容应对市场波动，将不确定性转化为利润增长的动力。通过深入理解弹性产品的复杂性并熟练运用前沿分析工具，您的组织将能够构建一个真正适应性强、持续盈利的收益管理体系。

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