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杉數科技高陽:收益管理在零售行業的痛難點問題及解決方法|AI 研習社 132期大講堂總結

雷鋒網AI研習社按:在快速變化的企業經營環境中,將正確的商品在正確的時間以正確的價格賣給正確的人,成為企業需要解決的核心問題。如何制定銷售費用的最優配置?如何刻畫不同渠道的價格特徵?如何解決多SKU的價格和促銷管理問題?如何及時捕捉、價格對產品銷量的影響?在本次公開課中,講者將結合實際業務約束和目標,藉助具體案例剖析「價格戰」背後的收益管理問題,為觀眾揭開在瞬息萬變的環境中,實現銷售和利潤雙增長的真相。

分享嘉賓:高陽,杉數科技高級演算法工程師,博士畢業於美國克萊姆森大學,並長期從事理論與計算物理研究。畢業後,就職於量化基金和石油諮詢服務公司。加入杉數科技後,主要負責收益管理領域的各類項目,為多家標杆企業提供技術服務。


公開課回放視頻網址:

http://www.mooc.ai/open/course/669?=Leiwang

分享主題:收益管理在零售行業的痛難點問題及解決方法

分享提綱:

l 何為收益管理

l 現代收益管理的發展之路

l 價格優化的根基

l 案例分析

雷鋒網AI研習社將其分享內容整理如下:

各位朋友大家好,歡迎來到雷鋒公開課,我叫高陽,是杉樹科技的一位演算法工程師,主要從事收益管理方面的一些項目,今天很高興和大家分享一些收益管理方面的經驗和例子,以及介紹一下收益管理作為一個學科或者方法在各行各業中的一些應用。

我們今天主要講三個方面,第一簡單介紹一下收益管理的定義,第二會介紹一下基礎的定價模型,最後我們會看一些案例分享。

杉數科技高陽:收益管理在零售行業的痛難點問題及解決方法|AI 研習社 132期大講堂總結

這裡是收益管理的定義,簡單說就是各行各業賣東西(產品或者服務),只要有這種交易存在,就有可能會用到收益管理。

杉數科技高陽:收益管理在零售行業的痛難點問題及解決方法|AI 研習社 132期大講堂總結

我們來講一下現代收益管理的起源吧,這個起源來自一個非常有名的案例,如圖所示:

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有這樣一個成功的案例,就是收益管理髮展的第一個要素。第二個要素就是1980年之後,企業逐漸開始這種精細化的運作,有了ERP & CRM系統。再後來,互聯網的出現,在互聯網上發生的交易以指數倍地增加,信息地增多,給企業帶來了很大的壓力。所以,收益管理的發展在過去的二三十年裡面發展非常迅速。

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這是我們所說的現代的收益管理,傳統的收益管理的方法大致有三種,分別為成本定價、市場定價、價值定價,這三個方法各有各的依據,如下圖:

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說到現代收益管理,要提一下PRO cube這個概念,稱它為一個立方體,是因為它有三個維度去描述目標,目標分別是每個產品、每一類客戶、每個渠道。

現代的收益管理不光是決定價格的過程,它的過程其實非常複雜,下面這張圖就體現出,從輸入目標到輸出具體的價格,決策的每一步都是蠻複雜的。

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下面我們來講一講一個例子,就是具體如何定價。假設A公司生產某種產品的單位成本是C,假設生產的能力是無限的,當公司給該產品定價為P時,需求函數為d(p),我們需要做的事情就是優化毛利潤,如下圖:

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這個問題乍一看很簡單,但其實不簡單,其中最重要的就是需求函數,需求函數指什麼呢?如圖所示:

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下面是從概率論上去解釋需求函數,這種解釋大家看起來可能有點奇怪。因為單品來說用處其實不大,但是當需要多品定價的時候,這種理解還是有用的。

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就像剛剛說的需求函數很重要,那通常情況下用什麼樣的需求函數呢?下面有四個經常用到的需求函數:

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那麼對於需求模型,我們需要做的事情就像剛才看到的,需要去擬合來得到這種需求模型,需求模型裡面的數據主要分為兩類。第一類是基礎數據,第二類是附加因素:

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選擇什麼模型以及如何選擇模型,這裡有一些簡單的指引:

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定價的時候我們需要最大化收入或者毛利潤,也可以加一些其他的約束,比如庫存等等。

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接下來說一下價格彈性的問題,這個函數比較簡單,如下圖:

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現實生活中,價格彈性的負值代表什麼意思呢?就是負值越大,對這個價格越敏感。

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回到價格優化的問題,通過最大化的公式,能得到最優價格,這就是簡單的一個介紹。

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最後我們來說一些介紹性的東西,比如最開始提到的航空業的收益管理,它這個過程其實非常複雜,包括三個大的方面,如圖:

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除了航空業的收益管理,還有清倉管理:

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此外還有捆綁銷售:

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除此之外還有模糊銷售:

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當然還會有其他的一些定價模式:

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收益管理最大的特點就是價格差異化:說不好聽一點就是價格歧視,但是價格歧視並不一定是壞的事情,有些時候對買賣雙方都是有好處的。

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歸根結底,收益管理還是要跟實際結合起來。

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這就是我們今天主要講的關於收益管理的一些內容,今天的分享就到這裡,謝謝大家。

查看完整的分享內容,請點擊鏈接觀看:http://www.mooc.ai/open/course/648?=Leiwang

以上就是本期嘉賓的全部分享內容。更多公開課視頻請到雷鋒網AI 研習社社區(https://ai.yanxishe.com/?from=Leiwang)觀看。

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