用户价值分析模型

用户价值分析模型
用户价值分析模型

用户价值分析模型

用户价值的高低基于以下两个维度:占用企业资源而发生不同费用的用户对企业的贡献率和单位

资源可能给企业所创造的平均利润比较差值,形成经济价值;不同费用水平用户的基于满意度研

究基础上的忠诚度研究,形成市场价值;通过上述两个维度的分布结果可以得岀以下四类群体:

1.经济价值比较低,市场价值较低;

2.经济价值比较低,市场价值较高;

3.经济价值比较高,市场价值较低;

4.经济价值比较高,市场价值较高;

0.0

0,5

10

1,6

低忠诚度水平高

第二层级模型:经济价值模型

50%成本馬出心盍就

“用户价GT嵯

541S貢繭皿布耶慮事

用户对企业的责献

群体1的权群体2的权

群体1的得分群体2的相对得分质量贡献差异分析重重

第二层级模型:市场价值

用户得到的

质量特性

1 2

Q1产品质量_ 0.14

Q2服务0.27

3 4 5 = 3/4 6 = 5 x 2 7 = 6-2

9.33 4.54

6.11

7.26

2.06 0.29 0.15

0.84 0.23 -0.0

Q3选择权0.15 6.79 7.06 0.96 0.14 -0.0

沉默用户激活及客户价值分析

2014-7-6 13:54:00 沉默用户激活方案 一、几个基本定义: 1.交易间隔:用户的相邻两笔交易之间的交易间隔时长 2.沉默:最大交易间隔时长远大于某一设定阈值 3.活跃:最大交易间隔时长远小于某一设定阈值 4.排秩、秩次:对集合内的值排序,排序后所在的位置即为秩次 5.秩次比:所在秩次占集合元素总数的比值 6.沉默得分:用户沉默的程度得分,用来差异化细分沉默用户群 二、基本分析思路: 1.计算出单个用户的每次交易间隔,以此为基本数据原料进入下一步分析; 2.定义沉默用户的最大交易间隔阈值,以此为标尺,测量各个用户距离沉默的远近及可 能性; 3.计算沉默用户的沉默得分,划分沉默用户等级; 三、计算流程: 1.计算每个用户的历史交易频率F的间隔时长Ti={T2-T1,T3-T2,…,Tn-Tn-1} 2.计算每个用户的最后一笔交易距今时长Tr=Today-Recently 3.对集合{Ti}及Tr进行排秩,并输出对应秩次{RankT1,RankT2,…,RankTr,…,RankTn} 4.将Tr所在秩次除以该用户总交易次数cF,得出秩次比TrF; `算法解释:以用户历史最大沉默间隔为参考,若Tr接近Max{Ti},则表示该用户已 接近沉默边缘,并极有可能转入沉默状态,反之接近活跃。 活跃0 1 沉默 此处求百分比的目的为:将实际问题数字化,并以量化方式呈现: 若最近一笔消费距今时长排秩比: 等于1,则表示该用户已进入沉默状态; 若接近1,则表示用户靠近沉默边缘; 在0到1之间,表示用户未表现出明显即将进入沉默状态信号; 若接近0,则表示用户靠近活跃状态; 5.将Tr除以Max{Ti},求得用户沉默得分S; `算法解释:以用户历史最大沉默间隔为参考,以数值方式衡量沉默程度: 以得分=1为界限: 若得分小于1,则表示用户沉默程度较低,且未完全进入沉默状态; 若得分等于1,则表示用户已进入沉默状态; 若得分大于1,则表示用户已进入沉默状态,且沉默程度为S1-1; 若得分远大于1,则表示用户已进入沉默状态,且沉默度为S2-1(即

比较分析四种估值模型

比较分析四种估值模型标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

股利折现模型优点: 概念简单:股利是股票所得到的报酬,因此要对他们进行预测。 可预测性:股利通常在短期内相当稳定,因此(在短期内)股利容易 预测。 缺点: 不相关:股利支付与价值无关,至少在短期是如此;股利预测忽略了 支付中的资本利得部分。 预测期:通常要求预测长期的股利;到期价格的计算不可信。 何时能最好地发挥作用 当收入总是与公司创造的价值相关时,模型可以最好地发挥作用。例 如,公司有一个固定的股利分配比率(股利/利润)。 现金流折现模型 优点: 概念简单:现金流是实际发生的且易于考虑,它不会受会计准则的影 响。 熟悉:现金流分析是已熟悉的净现值方法的直接应用。 缺点: 可疑之处: 1.自由现金流不能衡量短期内所增加的价值,得到的价值与放弃的价 值不匹配。 2.自由现金流不能体现有非现金流因素所产生的价值。 3.投资被认为是价值的损失。 4.自由现金流部分是一个清算概念,公司通过减少投资能增加自由现 金流。 预测期:通常需要进行长期的预测来确认投资产生的现金流入,尤其 是当投资在扩张时,更需要长期预测。 有效性:难以确认预测的自由现金流是否有效。 与预测的内容不一致:分析家预测的是利润而不是自由现金流,把利 润调整为现金流需要进一步预测增加额。 何时能最好地发挥作用 当投资能产生稳定的自由现金流或产生以固定比率增长的自由现金流 时,现金流折现分析能最好地发挥作用。 剩余收益模型 优点: 集中于价值动因:集中于决定价值创造的投资盈利能力和投资增长两 个动因,对这两个因素进行战略的思考。 利用财务报表:利用资产负债表已确认的资产价值(账面价值)。预 测利润表和资产负债表而不是预测现金流量表。

带你认识行为建模

带你认识行为建模 一、行为建模的基本概念 随着计算机技术和网络技术的发展,分布式仿真技术在军事、民用等领域得到了广泛的应用。我们知道仿真是建立在建模的基础之上的,只有设计出反映研究对象的真实有效的模型,仿真结果才是可信的。 一般而言,可以将仿真中的计算机建模分为以下两种主要类型:一是数学模型(或物理模型);二是行为模型。前者主要反映研究对象的物理本质及其内在的工作机理,如系统的动力学模型、传感器模型、武器系统的火控模型和毁伤评估模型等,这一类模型的实现方法比较成熟,主要有连续系统的微分方程组或差分方程组建模、离散事件系统建模等,对于此类模型,相关的参考文献很多,这里不做过多的介绍。下面,我们将重点讨论行为建模问题。 目前,计算机生成兵力(Computer GeneratedForces)建模已成为分布式仿真领域的一个重要研究方向,在民用领域又称为计算机生成人员(CGA)建模,其建模思想和实现方法、技术是一致的,只是应用方向不同。 那么,什么是CGF呢?它是指用计算机模型来实现参与仿真的作战人员或武器系统等仿真对象,其目的在于减少真实作战人员和武器装备的参与,降低系统的代价。虽然它也包含上面介绍的数学模型的实现,但主要的研究工作都集中在行为建模方面。 所谓行为建模,按照美国国防部的定义,它是指“对在军事仿真中需要表示的人的行为或表现进行建模”。由于仿真的规模越来越大,仿真对象的模型越来越复杂,原有的建模方法已无法满足当前的需求,尤其是在军用仿真领域,随着C~3I 系统的应用,仿真中行为建模的重要性日益突出。 二、行为建模的发展情况 行为建模是人工智能技术在仿真领域的应用,由于军事、航空航天等领域的需求牵引,20世纪80年代以来,陆续出现了一些应用较为成功的典型建模环境和系统,如: 1.由密歇根大学开发成功的基于符号表示和规则推理的Agent建模环境Soar,利用这一环境,可以建立行为模型的规则库和推理引擎,从而有效地实现行为建模。 2.由美国陆军STRICOM资助,分别由LoralSystem公司和Saic公司研制的半自主兵力生成系统ModSAF和CCTT SAF,在美国军方的许多仿真系统都得到了成功的应用,前者的行为模型采用有限状态机实现,后者由基于规则的知识来表示。目前,美国军方正以这两个系统为基础,开发一个更为通用的SAF系统OneSAF。

用户点击行为模型分析

数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测

...数据挖掘实验报告. (1) 一.概要: (3) 二.背景和挖掘目标: (3) 三.难点分析: (4) 四.难点解答: (4) 五.数据采集: (5) 六.分析方法: (6) 七.数据探索: (8) 7.1数据无效: (8) 7.2数据缺失: (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九.挖掘过程: (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十.结果分析: (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会: (15)

一.概要: 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测,其中遇到的问题有数据量大,机器难以处理,含有时序关系,特征难以描述等,我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题,运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二.背景和挖掘目标: 随着互联网和信息技术的快速发展,广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的,相信大部分人都是不喜欢广告的,但由于网络的互动性,仍然会有部分人把广告当内容点击,其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容,这部分人对广告的内容感兴趣,或是符合他们的需求,才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为,进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景,本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络,包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下,用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识,因此对于一个数据挖掘系统而言,它应该能够同时搜索发现多种模式的知识,以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次(抽象水平)的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识

顾客价值的理论模型

顾客价值的理论模型 一、4Cs理论 4Cs理论注重以顾客需求为导向,注重顾客的价值需求,与站在生产者角度上的4PS相比有很大的进步。包括顾客、成本、便利和沟通四个方面。顾客:消费者是企业一切经营活动的核心,企业重视顾客要甚于重视产品;成本:消费者可接受的价格是企业制定生产成本的决定因素,企业应首先了解消费者满足需要与欲望愿意付出多少成本,而不是先给产品定价。便利:方便顾客,维护顾客利益,为顾客提供全方位的服务,便利原则应贯彻于产品售前、售中、售后的营销全过程。沟通:用沟通取代促销,强调企业应重视与顾客的双向沟通,以积极的方式适应顾客的情感,建立基于共同利益上的新型企业——顾客关系。 二、可感知价值理论 在企业为顾客设计、创造、提供价值时应该从顾客导向出发,把顾客对价值的感知作为决定因素。顾客价值是有顾客而不是供应企业决定的。感知价值是主观的,随顾客的不同而不同。 顾客感知价值就是将顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务时所付出的成本进行权衡后,对产品或服务效用的总体评价。 三、动态顾客价值理论 顾客价值也可能因适用环境的不同而有所差异,顾客在不同时间对价值的评估也可能有所不同。即不同顾客可能有不同的价值感知,而同一顾客在不同时刻也会有不同的价值感知,即顾客价值具有明显的层次性和动态性。 四、顾客让渡价值理论 顾客让渡价值是指顾客总价值与顾客总成本之差。顾客的总价值包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值等,顾客总成本包括货币成本、时间成本、精神成本和体力成本。由于顾客在购买产品时,总希望把成本降到最低限度,而同时又希望从中获得更多的实际利益,以使自己的需要得到最大限度的满足。企业为了在竞争中战胜竞争对手,吸引更多的潜在客户,就必须以满足顾客的需要为出发点,或增加顾客所得利益,或减少顾客消费成本,或两者同时进行,从而向顾客提供比竞争对手具有更多顾客让渡价值的产品,这样才能使自己的产品引起顾客的注意,进而使其购买企业的产品。 五、顾客价值过程理论 在紧密的关系中,顾客可能会将重点从独立的提供物转向评价作为整体的关系。如果关系被认为有足够价值的话,即使产品或服务不是最好的,参与交换的各方可能仍然会达成协议。六Jeanke 、Ron、Onno 的顾客价值模型 Jeanke、Ron、Onno 的模型从供应商和顾客两个角度,描述了随着业务发展,价值从一个模糊的概念到市场上的具体产品的整个过程。对供应商而言,供应商的依据的是他所感觉到的顾客需求以及企业本身的战略、能力和资源,形成“想提供的价值”的概念。由于企业条件或产品开发与市场脱节等原因,企业以“想提供的价值”为基础,设计出以具体产品或服务为载体的“设计价值”,两者之间存在“设计差距”。对顾客而言,顾客从自身角度出发希望获得的是“想要得到的价值”。由于供应商与顾客之间存在对于顾客需求的不对称信息,或是企业在顾客需求调查过程中,过多地掺杂了企业自身的思想,对顾客需求的分析未必客观准确,所以“想提供的价值”与顾客“想得到的价值”之间存在“信息差距”。顾客的主观性价值感知,使“期望价值”与设计价值间出现“感知差距”。当顾客使用产品后,所“得到的价值”

企业价值估值模型

企业价值估值模型 相对估值法(乘数方法): 一市价 /净利比率模型(即市盈率模型)PE 法 基本 目标企业每股价值=可比企业平均市盈率×目标企业的每股净利 模型 模型 原理 驱动 ①企业的增长潜力;②股利支付率;③风险(股权成本)。其中最主要驱动因素是企业的增长潜力。 因素 模型①计算市盈率的数据容易取得,并且计算简单;②市盈率把价格和收益联系起来,直观地反映投入优 点和产出的关系;③市盈率涵盖了风险补偿率、增长率、股利支付率的影响,具有很高的综合性。 模型 ①如果收益是负值,市盈率就失去了意义;②市盈率除了受企业本身基本面的影响以外,还受到整 局限 个经济景气程度的影响。在整个经济繁荣时市盈率上升,整个经济衰退时市盈率下降。 性 模型β值接近于 1 的企 业。 市盈率模型最适合连续盈利,并且 适用 周期性较弱企业,如公共服务业,因其盈利相对稳定。 范围 逻辑上, PE 估值法下,绝对合理股价P=EPS× P/E;股价决定于 EPS 与合理 P/E 值的积。在其它条PE 法 P/E 值就会越高,绝对合理股价就会出现上涨;高EPS 成长件不变下, EPS 预估成长率越高,合理 的理 P/E。因此,当 EPS 实际成长率低于预期时( 被乘数变股享有高的合理 P/E,低成长股享有低的合理 解 小 ),合理 P/E 值下降 (乘数变小 ),乘数效应下的双重打击小,股价出现重挫,反之同理。 二市价 /净资产比率模型(即市净率模型) PB 法 市净率=市价÷净资产 基本模型 股权价值=可比企业平均市净率×目标企业净资产 模型原理 ①权益报酬率;②股利支付率;③增长率;④风险(股权成本)。其中最主要驱动因素是权益 驱动因素 报酬率。 ①净利为负值的企业不能用市盈率估价,而市净率极少为负值,可用于大多数企业;②净资产 账面价值的数据容易取得,并且容易理解;③净资产账面价值比净利稳定,也不像利润那样经 模型优点 常被人为操纵;④如果会计标准合理并且各企业会计政策一致,市净率的变化可以反映企业价 值的变化。

用户行为分析解决方案模板

用户行为分析解决 方案

用户行为分析解决方案

目录 一. 简介 ............................... 错误!未定义书签。 1. 特点 ..................................................................... 错误!未定义书签。 2. 功能简介 ............................................................. 错误!未定义书签。 二. Webtrends网站运营分析解决方案..................... 错误!未定义书签。 1. 分析方法论.......................................................... 错误!未定义书签。 1.1. 网站运营分析的核心 ................................. 错误!未定义书签。 1.2. 传统网站运营分析的不足.......................... 错误!未定义书签。 1.3. Webtrends网站经营分析方法论 ................ 错误!未定义书签。 2. 基础数据 ............................................................. 错误!未定义书签。 2.1. Web server日志........................................... 错误!未定义书签。 2.2. 嵌入代码采集日志 ..................................... 错误!未定义书签。 2.3. 基础数据建议 ............................................. 错误!未定义书签。 3. 基本分析功能...................................................... 错误!未定义书签。 3.1. 网站综合访问情况分析.............................. 错误!未定义书签。 3.2. 网站频道、栏目和页面分析...................... 错误!未定义书签。 3.3. 广告及市场营销活动分析.......................... 错误!未定义书签。 3.4. 搜索引擎分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.5. 产品及服务分析 ......................................... 错误!未定义书签。 3.6. 访问来源追踪及地理分析.......................... 错误!未定义书签。 3.7. 访客行为分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.8. 用户群细分 ................................................. 错误!未定义书签。

各种价值评估方法的理论模型

各种价值评估方法的理论模型、适用环境及其优缺点 1、市净率法(账面净值调整法) 适用环境:市净率法主要适用于需要拥有大量资产、净资产为正值的企业。 优点:可以直接根据企业的报表资料取得,具有客观性强、计算简单、资料易得等特点。 缺点:①账面价值的重置成本变动较快的公司②固定资产较少、商誉或只是资本较多的服务行业。 2、市盈率法或EV/EBITDA倍数法 适用环境:①充分竞争行业的公司②没有巨额商誉的公司③净利润亏损,但毛利、营业利益并不亏损的公司。 优点:首先,计算市盈率的数据容易取得,并且计算简单;其次,市盈率把价格和收益联系起来,直观地反映投入和产出的关系;再次,市盈率涵盖了风险补偿率、增长率、股利支付率的影响,具有很高的综合性。 缺点:如果收益是负值,市盈率就失去了意义。再有,市盈率除了受企业本身基本面的影响以外,还受到整个经济景气程度的影响。在整个经济繁荣时市盈率上长,整个经济衰退时市盈率下降。如果目标企业的β值为1,则评估价值正确反映了对未来的预期。如果企业的β值显著大于1,经济繁荣时评估价值被夸大,经济衰退时评估价值被缩小。如果β值明显小于1,经济繁荣时评估价值偏低,经济衰退时评估价值偏高。如果是一个周期性的企业,则企业价值可能被歪曲。 3、PEG指标法 适用环境:成长性行业 优点:就是将适应率和公司业绩成长对比起来看,其中的关键是要对公司的业绩做出准确的预期。 缺点:它的最大问题是没有对PE进行区分 4、股利贴现模型 适用环境:是现金流折现模型的一种特殊形式,仅用于为公司的股权资产定价 优点:无

缺点:股息贴现模型产生于1938年,由美国经济学家约翰·伯尔·威廉姆斯最早提出。当时投资者买进股票的主要目的确实是获得股息,股票的股息率经常被用来和债券的孳息率做对比。但是,自从20世纪中期以后,由于税收上的考虑,上市公司逐渐减少了股息的发放,转而倾向于保留大部分收益用作再投资,以避免股东缴纳高昂的股息税。当公司需要把一部分资金分配给股东的时候,往往采取股票回购的方式,而非发放股息。这种情况是股息贴现模型无法应对的。 除此之外,模型本身的假设也存在技术上问题: ①股息率问题:现实中稳定而且永久维持的普通股股息增长率未曾存在,这假设明显失真,业绩高增长的公司几乎不派发股息[6],从而导致模型的简化版本不适用,但按逐期现金流贴现的模型形式(即上方第一条公式)依然有效。 ②派息问题:未必所有普通股股票均会派息,因为派息会导致股价短期下降,而且公司管理层可能更倾向于股息资本化,即不派发股息而为公司保留现金作投资(会计学称之为留存收益)。假若没有股息,股东没有现金流的增加,他所持有的股票现值也不会有所增长。因此,更常见的办法是借用莫迪尼亚尼-米勒定理,假定股息派发与否对公司价值没有影响,从而在模型中以每股溢利取代股息作为参数。但是,溢利增长率又不同于股息增长率,两者的计算结果可能有别。 ③模型中,股价对股息增长率的变化非常敏感,而股息增长率只是一个期望数据。 ④投资者预期问题:如果投资者没有预期收取股息,模型便意味着股票没有任何价值 5、自由现金流量贴现模型 适用环境:稳定的现金流量的公司,或是早期发展阶段的公司。 优点:很好的体现了企业价值的本质;与其他企业价值评估方法相比,现金流量贴现法最符合价值理论,能通过各种假设,反映企业管理层的管理水平和经验。 缺点:首先从折现率的角度看,这种方法不能反映企业灵活性所带来的收益,这个缺陷也决定了它不能适用于企业的战略领域;其次这种方法没有考虑企业项目之间的相互依赖性,也没有考虑到企业投资项目之间的时间依赖性;第三,使用这种方法,结果的正确性完全取决于所使用的假设条件的正确性,在应用是切不可脱离实际。而且如果遇到企业未来现金流量很不稳定、亏损企业等情况,现金流量贴现法就无能为力了。

用户行为分析

一、什么是用户行为分析: 用户行为分析:在获得网站访问量最基本数据的情况下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么,对于目前的互联网行业成千上万的产品,我们又该如何重新定义用户行为分析呢?重新定义的用户行为是什么呢? 1、分析用户行为,那我们应该先确定用户群体特征; 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等;移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等; 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点,其实用户行为分析可以这样来看:用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据(包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等)进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律,为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些? 既然是对用户的行为进行分析,那么在得到数据后,我们需要如何进行行为分析呢?分析方式有哪些呢?这里我们主要从几个维度来分析:方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢?我们先说说用户行为分析的方式: 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获,然后进行分析; 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等; 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等; 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的;用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等; 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为:以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式,我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么,下面我们谈谈用户行为分析的侧重点,主要有以下几点: 1、网站数据分析的侧重点:数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点:统计用户基本信息,比如:性别、年龄、地域,分析用户群体; 3、关联分析侧重点:分析数据为精准营销提供数据支撑; 4、用户活跃度侧重点:主要是用户的使用频率进行分析,可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些?如何做好用户行为分析? 工欲善其事必先利其器,我们知道了我们需要做什么事情,那么我们应该用什么工具来提高效率呢?

顾客价值分析模型

顾客价值分析模型 管研00 郑立明 摘要:在前人有关顾客价值研究的基础上,本文首次提出设计价值和顾客决策价值等新概念,区分顾客期望价值和顾客感知价值的不同含义,构建一个动态的顾客价值分析模型,并分析它所包含的基本关系。最后给出计算顾客感知价值的一个实例。 关键词:设计价值顾客决策价值顾客价值模型 1 顾客价值含义的简要回顾 P·Kotler(1994)提出顾客让渡价值(Customer Delivered Value),它指的是总顾客价值与总顾客成本之差。总顾客价值就是顾客从某一特定产品或服务中获得的一系列利益,它包括产品价值、服务价值、人员价值、形象价值;而总顾客成本是在评估、获得和使用该产品或服务时而引起的顾客预计费用,它包括货币成本、时间成本、体力成本、精力成本[1]。 …… 在前人研究的基础上,本文将提出“设计价值”和“顾客决策价值”两个新概念,并进一步分析和界定顾客价值的其他相关概念,据此建立起一个动态的顾客价值分析模型。 2 顾客价值分析中的一些基本概念 2.1 顾客期望价值(Customer Expecting Value,CEV) 顾客期望价值(CEV),反映顾客在特定的环境和时空条件下,对于某种产品或服务的主观需求状态,是一种有待实现和期待满足的需求量;或者指:在消费之前顾客对已经存在的某种产品或服务的预先感知的价值量,因而也可以是一种实在的估计值。 …… 当今的顾客比以往掌握更多的知识、信息与技能,也更热衷于学习与创新尝试,在日趋宽泛的产品选择中享有愈来愈多的主动权,随着交易的重复和消费经验的积累,顾客对于产品和服务的期望价值也越来越高。因此,如顾客价值模型所示,顾客期望价值曲线(CEV)在长期中呈逐渐上升之势。 2.2 设计价值(Designed Value,DV) 本文认为,在顾客价值分析中,有两个最重要的概念:设计价值和顾客感知价值。 设计价值(DV),是在产品或服务供应商的构想中将要提供给顾客的一种效用或价值,或者指供应商根据前期的研发设计已经制造出来的但还需要通过市场传递给消费者的一种效用或价值(即一种还没有实现的价值)。这是从供应厂商角度给出的一种衡量,因此可以看成是一种目的在于满足顾客期望价值的计划供给量或潜在供给量。 …… 2.3 顾客感知价值(Customer Perceived Value,CPV) 顾客感知价值(CPV),也称顾客感知收益,或顾客感知利得,它指顾客在交易中或通过消费实际感觉到的物质收益和精神收益的总和,因此也是一种主观的感受,一个事后的综合评价量。它反映顾客对于包含着质量、品种、价格、服务、信誉、速度等要素的产品或服务的综合满意程度[5~7]。 。。。。。。 3 顾客价值分析模型及其内涵 在明晰以上几个基本概念基础上,本文提出一个动态的顾客价值分析模型(得自张中科的“成本、价格和客户价值的动态关系”图形的启发[9])。选取两个时刻T1和T2,来分析顾客价值发展变化的情况。为便于理解和直观比较,顾客决策价值(DCV)在图形中有一个时间提前量。

最新动物集群运动行为模型系列之一

动物集群运动行为模型系列之一

动物集群运动行为模型 摘要 自然界中很多种生物中都存在着复杂的群集行为,生物学家曾对此做了大量研究,也取得了很多重要的研究成果。群集行为在一定程度上是由群集智能所支配的,所谓群集智能指的是众多简单个体组成群体,通过相互间的合作表现出智能行为的特性。自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行躲避天敌、觅食生存,单个个体所表现的行为是缺乏智能的,但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。本文要做的主要工作是通过建立适当的数学模型,利用计算语言进行仿真,研究群体的集群运动。 针对问题一,我们首先寻找其理论基础,国内外专家研究群集行为时主要采用欧拉法和拉格朗日法。通过相关理论的比较发现,解决本题所研究的问题,采用拉格朗日法更佳。为方便研究,本文选取自然界的鱼群作为对象,建立自由游动模型、引入环境R-a模型、并在此基础上建立避开静态障碍物模型,赋予多Agent感知、交互能力,通过对Agent内部状态值的调节改变搜索参数,达到内部状态控制行为选择的目的,最后通过计算机仿真演示动物的集群运动。 针对问题二,在前面模型的基础上,进一步引进当Agent遭遇捕食者时的集群运动模拟算法。基于人工鱼群的自组织模型,确立相关的天敌因子,之后根据约束因子分配权重,进行迭代计算,实现鱼群逃逸模拟。 针对问题三,分析其信息丰富者对于群运动的影响,以及群运动方向的决策,借鉴种群中的信息传递原理,简化种群内通讯机制,并赋予鱼群一种彼此间可以互相传递信息的通讯方式,融合抽象的信息交互方式,建立动物的群体觅食模型信息交互模型,实现信息对种群对决策运动方向的影响。

客户价值分析

客户价值分析 客户价值分析就是在理解客户价值内涵的基础上,动态地监控客户价值的发展趋势,为更好地实现客户价值管理提供有效的信息支持。在有关客户价值分析的研究中,最著名的莫过于盖尔所提出的客户价值分析工具,该模型首次出现在盖尔的《管理顾客价值》一书中,尔后频频被引用,几乎成了客户价值分析的标准。在本节中,将重点讨论盖尔的客户价值分析模型。 在《管理顾客价值》一书中,盖尔提出了7种客户价值分析工具,包括:市场感知质量水平;市场感知价格水平;客户价值图;得失(Win/Lost)分析;客户价值分析对照图(Head-to-head Area Chart);关键事件表;What/Who矩阵。其中,尤为重要的是前三种客户价值分析工具,直接与当今普遍接受的客户价值内涵相吻合。因此,本节将结合有关方面的研究发展动态,重点描述前三种分析工具。 1)市场感知质量水平 通过对客户价值内涵的探讨,我们知道感知质量水平对形成感知价值的重要性。在盖尔的客户价值分析模型中,市场感知质量分析同样是客户价值分析的核心。 根据盖尔提出的模型,对市场感知质量水平的测量主要有三个步骤: 第一步,采用小组调查(Focus Group)或其他形式,召集目标市场的客户(既包括本企业的客户,也包括竞争对手的客户),要求他们列出除价格以外的其他影响购买决策的重要质量因素。 第二步,确定不同质量属性在客户决策中的权重。最简单的方法就是让客户根据各质量因素在决策中的重要性打分,然后再汇集不同客户的看法,形成一套统一的权重。 第三步,选择那些对本企业和竞争对手企业都十分了解的客户(既包括本企业的客户,也包括竞争对手的客户),征询他们对本企业和竞争对手在各质量属性上的评价,然后用客户对本企业每一个属性的评分除以竞争对手相应的得分,得到本企业在各属性上的业绩比率。最后,根据各属性的权重,算出所有质量属性的加权平均值,就可以获得一个总体的市场感知质量水平。 事实上,在某个行业中,每个企业往往都有自己的特色,通常在某个质量水平上处于领先,因此,市场感知质量水平在很大程度上将取决于不同的评价标准和权重体系,说到底就是由客户的感知偏好决定的权重水平。以高档汽车为例,宝马汽车在驾驶性能上首屈一指,而凯迪拉克却宽敞、舒适,凌志汽车的故障率十分低。如果客户看重驾驶性能,则在决策时将赋予其较高的权重。因此,对于不同的目标客户群而言,对质量的感知方式和标准是不同的。客户关系管理的一个重要目的就是区分具有不同感知偏好和特性的客户群,针对不同的客户群采用定制化的策略,全面地满足其要求,实现客户价值的最大化。 2)市场感知价格水平 市场感知价格水平主要用于评估客户对获得某种产品或服务的一种感知付出。在盖尔的模型中,市场感知价格水平也是客户价值分析的重要工具之一。事实上,市场感知价格水平的测评与市场感知质量水平的测评相似,唯一不同的地方是让客户列出影响成本感知的因素,而不是影响质量感知的因素。在获得成本感知因素的基础上,要求客户分别列出不同因素的权重,并评价竞争对手在每一个价格因素上的感知水平。 在某些价格构成要素十分清晰的行业,可能无需评价市场感知的价格水平,但是在大多数行业,评价市场感知价格水平十分重要。表2—3以豪华汽车为例,阐明了如何评价市场感知价格水平。

公司估值的常用模型方法

绝对估值法(折现方法) 1.DDM模型(Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型) (1)FCFE ( Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 (2)FCFF模型( Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型)DDM模型 V代表普通股的内在价值, Dt为普通股第t期支付的股息或红利,r为贴现率对股息增长率的不同假定,股息贴现模型可以分为 :零增长模型、不变增长模型(高顿增长模型)、二阶段股利增长模型(H模型)、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型;红利折现是内在价值最严格的定义; DCF法大量借鉴了DDM 的一些逻辑和计算方法(基于同样的假设/相同的限制)。 1. DDM DDM模型模型法(Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司,非周期性行业; 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司,周期性行业; DDM模型在大陆基本不适用; 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定,分红比例不高,分红的比例与数量不具有稳定性,难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型) DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法,原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利,更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时, FCFE模型与DDM模型并无区别;但总体而言,股息不等同于股权自由现金流,时高时低,原因有四: 稳定性要求(不确定未来是否有能力支付高股息); 未来投资的需要(预计未来资本支出/融资的不便与昂贵);

客户价值分析模型

客户价值分析模型 Kotler (2000)认为关系行销的重心要放在如何和最有价值的顾客建立长期并为公司带来利润的关系,而Morgan & Hunt (1994)更明白点出顾客价值已经成为顾客关系行销的核心基础。如同Wyner (1996)所提,顾客价值已经重新诠释了传统行销的活动:把顾客视为一种资产,评估其未来收益以及成本以决定是否进行行销活动。Wyner (1996)更指出,企业80%的销售利润是来自于20%的顾客,而其余20%的销售利润,却花了公司80%的行销费用。由此可知,如何找出具有价值的顾客,对企业的获利来说是多么重要。而根据Kotler & Armstrong (1996) 所下的定义,具有价值的顾客为「一个未来为公司带来的利润大过于公司花在其身上的成本之顾客」。 顾客价值之计算主要是将顾客在未来数年间之消费金额与相对应之产品成本与维持成本加以扣除,再折现以求得出顾客未来数年净贡献的现值。在这样的理论基础之下,发展出了不少顾客价值分析模型。Dwyer (1989)首先定义顾客终生价值为「由顾客面所预期之利润,减去与顾客相关成本的现值」。此外Sewell & Brown (1990)、Hughes (1994)、Kotler (2000)等学者也分别在不同的假设以及定义之下提出了各自对顾客价值的计算公式,不过大都是在特定的假设以及参数之下所提出的例子。而Berger & Nasr (1998)有鉴于此,试图提出一套有系统的模型计算顾客价值,他们针对Jackson (1985)提出的二类顾客之特色加以整理,对该二类型的顾客之终生价值提出了五种类型的模型。而Hughes (1994)所提出之RFM 顾客价值分析模型不同于其它之方法,此模型利用三种指针:最近购买日(Recency)、购买频率(Frequency)及购买金额(Monetary),以判断顾客的价值,Stone (1995)更在其研究中利用此模型分析信用卡顾客之价值。因为一般企业的顾客交易数据库中都可以萃取出这些信息,因此RFM 模型可以说是目前企业界最常用的顾客价值分析方法之一。 建立顾客购买行为随机模型以描述顾客行为 根据Ehrenberg (1959)及Colombo & Jiang (1999)对顾客行为之机率分配假设,建立顾客购买行为随机模型,以描述顾客的购买行为。 建构结合RFM 模型及马可夫链的顾客价值分析模型 根据顾客购买行为的改变为马可夫链随机过程,并利用Hughes (1994)所提出之RFM 模型定义顾客购买状态。利用贝氏机率推导顾客购买状态移转机率,根据顾客行为随机模型计算各购买状态下之预期利润进行顾客利润矩阵之估计,最后结合顾客购买状态移转矩阵及利润矩阵,进行顾客价值估计。 进行顾客价值分析模型的数据实证及比较 利用某企业之实际顾客交易数据,进行本顾客价值分析模型之数据实证,并将分析结果和目前业界常用之顾客价值预测方法进行比较。 微积分公司采用的顾客价值分析模型,主要结合顾客购买行为随机模型、马可夫链、RFM 模型及贝氏机率此四个理论或模型所发展而成。首先,建立顾客购买行为随机模型,并根据顾客之历史交易数据估计模型假设中之先验分配参数。此外,利用马可夫链描述顾客购买行为,并且根据Hughes (1994)所提出之RFM 顾客价值分析模型,定义马可夫链中之不同顾客购买行为状态,以建构顾客购买状态之马可夫链移转矩阵及利润矩阵。而最主要的贡献为:根据贝氏机率推导顾客在已观察到前期购买行为状态时,其下期购买行为状态之事后机率分配,并以之估计顾客购买状态移转矩阵之移转机率。此外,依据顾客购买行为随机模型之行为机率分配假设,估计顾客于不同购买状态下之预期贡献利润,以建立利润矩阵。最后,结合顾客购买状态移转矩阵以及顾客利润矩阵进行顾客价值之分析。

比较分析四种估值模型

比较分析四种估值模型 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

股利折现模型 ?优点: ●概念简单:股利是股票所得到的报酬,因此要对他们进行预测。 ●可预测性:股利通常在短期内相当稳定,因此(在短期内)股利容易预 测。 ?缺点: ●不相关:股利支付与价值无关,至少在短期是如此;股利预测忽略了支付 中的资本利得部分。 ●预测期:通常要求预测长期的股利;到期价格的计算不可信。 ?何时能最好地发挥作用 ●当收入总是与公司创造的价值相关时,模型可以最好地发挥作用。例如, 公司有一个固定的股利分配比率(股利/利润)。 现金流折现模型 ?优点: ●概念简单:现金流是实际发生的且易于考虑,它不会受会计准则的影响。 ●熟悉:现金流分析是已熟悉的净现值方法的直接应用。 ?缺点: ●可疑之处: 1.自由现金流不能衡量短期内所增加的价值,得到的价值与放弃的价值 不匹配。 2.自由现金流不能体现有非现金流因素所产生的价值。 3.投资被认为是价值的损失。

4.自由现金流部分是一个清算概念,公司通过减少投资能增加自由现金 流。 ●预测期:通常需要进行长期的预测来确认投资产生的现金流入,尤其是当 投资在扩张时,更需要长期预测。 ●有效性:难以确认预测的自由现金流是否有效。 ●与预测的内容不一致:分析家预测的是利润而不是自由现金流,把利润调 整为现金流需要进一步预测增加额。 ?何时能最好地发挥作用 ●当投资能产生稳定的自由现金流或产生以固定比率增长的自由现金流时, 现金流折现分析能最好地发挥作用。 剩余收益模型 ?优点: ●集中于价值动因:集中于决定价值创造的投资盈利能力和投资增长两个动 因,对这两个因素进行战略的思考。 ●利用财务报表:利用资产负债表已确认的资产价值(账面价值)。预测利 润表和资产负债表而不是预测现金流量表。 ●采用应计会计准则:利用应计会计制的性质,认识到价值增加限于先进流 动,将价值增加与价值付出相配比,将投资作为资产而不是价值的损失。 ●多样性:适用于广泛多样的会计原则。 ●利用已有的预测结果:分析师预测收益(利用这一预测计算剩余收益)。 ●有效性:预测的剩余收益可通过随后来(经审计)的财务报表来验证。

公司财务估值模型

估值与财务模型 目录 第一章估值的基本概念 第二章可比公司法 第三章历史交易法 第四章现金流概念及现金流贴现法 第五章IPO估值VS M&A估值 第六章建模的过程和注意事项 第七章现金流贴现模型的输出 第一章 估值的基本概念

企业的价值 ④资产的价值主要有两种表现形式:帐面价值和市场价值。帐面价值即资产负债表上反映的总资产、 净资产,主要反映历史成本。市场价值如股票的市值、兼并收购中支付的对价等,主要反映未来收益的多少。 ④在多数情况下,帐面价值不能真实反映企业未来的收益,因此帐面价值和市场价值往往有较大差 异。例如,总的来说,帐面价值主要用于会计目的,而资本市场上的投资者更为关注的则是市场价值。以下所讨论的价值均是指市场价值。 企业价值净债务少数股东权益联营公司价值股权价值

(取决于计算EV 的Revenue或 者 EBITDA、EBIT中是否已 包含联营公司的值) 主要估值方法概述 ④没有一种估值方法是绝对正确的。每种方法都有其优缺点,应该根据情况选择合适的估值方法。 ④通常会使用多种估值方法来相互验证,并最终确定一个价值区间。

现金流贴现法④理论上最完善的估值方法 ④预测未来若干年的经营现金流,并用恰当 的贴现率(加权平均资本成本)和终值计 算方法计算这些现金流和终值的贴现值, 以此计算企业价值和股权价值 ④ 这种方法主要依赖于对于被估值 企业的现金流和发展速度的预 测,以及对于资本成本和终值的 假设(假设的准确性对估值结果 的影响至关重要) 5 估值的用途 ④ 估值分析应用广泛: –公开发行:确定发行价及募集资金规模 –购买企业或股权:应当出价多少来购买 –出售企业或股权:可以以多少价格出售 –公平评价:从财务的观点,评价出价是否公平 –新业务:新业务对于投资回报以及企业价值的影响

用户行为分析解决方案

用户行为分析解决方案

目录 一.简介................................... 错误!未定义书签。 1.特点 (4) 2.功能简介 (4) 二.Webtrends网站运营分析解决方案 (6) 1.分析方法论 (6) 1.1.网站运营分析的核心 (6) 1.2.传统网站运营分析的不足 (6) 1.3.Webtrends网站经营分析方法论 (7) 2.基础数据 (8) 2.1.Web server日志 (8) 2.2.嵌入代码采集日志 (8) 2.3.基础数据建议 (9) 3.基本分析功能 (10) 3.1.网站综合访问情况分析 (10) 3.2.网站频道、栏目和页面分析 (12) 3.3.广告及市场营销活动分析 (14) 3.4.搜索引擎分析 (16) 3.5.产品及服务分析 (18) 3.6.访问来源追踪及地理分析 (19) 3.7.访客行为分析 (20) 3.8.用户群细分 (23) 3.9.流媒体及WAP分析 (24) 3.10.网站效能分析 (25) 3.11.网站技术分析 (26) 4.SmartView:在线展示网站访问情况 (26) 5.自定义报告及第三方数据关联 (27) 6.访客历史分析 (27) 7.二次开发接口 (28) 8.其他功能 (28) 三.总体技术方案 (31) 1.webtrends体系结构 (31) 1.1.体系结构图 (31) 1.2.系统运行机制 (32) 1.3.与网站的接口 (33) 2.B/S结构设计 (34) 3.安全管理 (34) 4.审计管理 (35) 5.回滚分析 (35) 6.备份及恢复 (35) 7.自动运行,无需人工干预 (35) 8.分布式体系 (35) 9.支持多种日志文件 (36)

相关文档
最新文档