价格研究中的数据分析PPT
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《金融统计学》课件

数据分布的检验与拟合优度
数据分布的检验
通过图形和统计检验方法判断数据是 否符合某种理论分布,如正态分布、 泊松分布等。
拟合优度
评估实际数据与理论分布之间的拟合 程度,通过拟合优度检验判断实际数 据是否符合理论分布,不符合则需调 整模型或重新考虑数据的处理方式。
04 金融时间序列分析
时间序列的平稳性检验
特点
金融统计学具有数据量大、涉及面广、分析方法多样等特点,它不仅要求掌握 统计学的基础知识,还需要了解金融市场的运作机制和金融产品的特点。
金融统计学的重要性
提供决策依据
通过对金融数据的统计分析,可 以为投资者、金融机构和政府等 提供决策依据,帮助其做出更加
科学、合理的决策。
揭示市场规律
通过对金融市场的数据进行分析 ,可以揭示市场的运行规律和趋 势,预测未来的市场变化,为投
数据收集方法
直接收集
通过问卷调查、实地考察等方式直接从数据 源获取数据。
间接收集
通过公开出版物、网络爬虫等方式获取数据 。
自动化收集
利用软件工具自动采集金融市场数据。
数据整理与展示
数据清洗
01
去除重复、错误或不完整的数据。
数据转换
02
将数据转换为适合分析的格式或模型。
数据可视化
03
利用图表、图像等形式展示金融数据。
将数据按大小排序后,位于中间位置的数值。如果数据数量是偶数 ,则中位数是中间两个数的平均值。
众数
出现次数最多的数值。
方差、标准差、变异系数
方差
表示数据离散程度的指标,计算方法是每个数据点与 均值之差的平方和的平均值。
标准差
方差的平方根,也是衡量数据离散程度的重要指标。
北京近十房价变动原因与数据分析报告详解

当前34页,共40页,星期一。
2. 限购令“重磅炸弹”强硬干脆
同时,限购令也强有力的限制了房价的上 涨。规定对已拥有2套及以上住房的本市户籍 居民家庭、拥有1套及以上住房的非本市户籍 居民家庭、无法提供本市有效暂住证和连续5 年(含)以上在本市缴纳社会保险或个人所得税 缴纳证明的非本市户籍居民家庭,暂停在本市 向其售房。 这使得一大批北京的潜在买房者 失去了购房的权利,有效遏制了炒房等行为, 对稳定房价产生了积极的影响。
如同婴儿一般备受呵护。
当前9页,共40页,星期一。
2.需求稳中有升
❖ 随着时间的推移,老百姓逐渐对房产有了更为深入的了解, 市场需求越来越大,供应量已经满足不了日益增长的购房需
求。2003年政府出台了土地招牌挂制度,低价拿地的 历史一去不复返,招牌挂的形式推动了地价上涨。但 在2004年之前,低价的上涨还未转播影响到房价,在 这一阶段,房价基本稳定,并未出现明显上涨。
当前10页,共40页,星期一。
第二阶段 2004——2007年
快速上升期
当前11页,共40页,星期一。
在走过了房地产初期开发的二十多年 平稳期后,北京进入城市化发展最为
迅猛的时期,2004年之后的北京楼市
价格,涨幅快到以日计算,让民众望 而生畏。
2004年是一个转折期,房价由此 一发不可收拾,发生了明显的上 升趋势,三年时间北京商品房价 格由5053元/㎡涨到14411元/㎡,上 涨幅度达到185%,2007年的商品 房均价较2006年上涨超过50%,已 步入房产发展的畸形期。
1.金融危机阴霾笼罩
2009年,金融危机的阴霾还远未散去, 在经济三大支柱:投资,出口,内需中,投资 与出口都遭遇低潮。大部分投资者因为经济的 不明朗而持币观望,致使投资锐减;面对经济 危机,各国都在减少进口,采取贸易保护,致 使我们出口锐减;为保GDP的增长目标,唯一 的方法就是促进内需,我们用举国体制进行宏 观调控,扩大内需。
2. 限购令“重磅炸弹”强硬干脆
同时,限购令也强有力的限制了房价的上 涨。规定对已拥有2套及以上住房的本市户籍 居民家庭、拥有1套及以上住房的非本市户籍 居民家庭、无法提供本市有效暂住证和连续5 年(含)以上在本市缴纳社会保险或个人所得税 缴纳证明的非本市户籍居民家庭,暂停在本市 向其售房。 这使得一大批北京的潜在买房者 失去了购房的权利,有效遏制了炒房等行为, 对稳定房价产生了积极的影响。
如同婴儿一般备受呵护。
当前9页,共40页,星期一。
2.需求稳中有升
❖ 随着时间的推移,老百姓逐渐对房产有了更为深入的了解, 市场需求越来越大,供应量已经满足不了日益增长的购房需
求。2003年政府出台了土地招牌挂制度,低价拿地的 历史一去不复返,招牌挂的形式推动了地价上涨。但 在2004年之前,低价的上涨还未转播影响到房价,在 这一阶段,房价基本稳定,并未出现明显上涨。
当前10页,共40页,星期一。
第二阶段 2004——2007年
快速上升期
当前11页,共40页,星期一。
在走过了房地产初期开发的二十多年 平稳期后,北京进入城市化发展最为
迅猛的时期,2004年之后的北京楼市
价格,涨幅快到以日计算,让民众望 而生畏。
2004年是一个转折期,房价由此 一发不可收拾,发生了明显的上 升趋势,三年时间北京商品房价 格由5053元/㎡涨到14411元/㎡,上 涨幅度达到185%,2007年的商品 房均价较2006年上涨超过50%,已 步入房产发展的畸形期。
1.金融危机阴霾笼罩
2009年,金融危机的阴霾还远未散去, 在经济三大支柱:投资,出口,内需中,投资 与出口都遭遇低潮。大部分投资者因为经济的 不明朗而持币观望,致使投资锐减;面对经济 危机,各国都在减少进口,采取贸易保护,致 使我们出口锐减;为保GDP的增长目标,唯一 的方法就是促进内需,我们用举国体制进行宏 观调控,扩大内需。
数据分析模型ppt课件

1. 数据分析模型
现实生活中的数据:数量繁多、杂乱无章.
怎样表述、解读、分析、发现规律?
• 找出有代表性的数值或者利用图形表述,分析、
解释相关的实际现象.
• 利用统计方法通过大量数据探索、发现研究对象
的数量规律.
(本书提高篇第7章)
1
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
2
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据: • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小. n个数据的代表数
3
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值. 中位数 ~ n个数据从小到大(或从大到小)排序
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分 7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分,剩下 5个分数的总和乘以动作难度系数,为最后得分.
中位数和平均数的结合
8
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
职工薪金总额/万元 300 400 500
344.8621(7) 361.0644 (5) 367.8969 (4) 358.2213(6) 368.5729 (3) 369.6175 (3) 336699..55881144((22)) 337744..44003399((11)) 337733..33995577((11)) 366.0000(3) 366.0000 (4) 366.0000 (6) 372.2621(1) 368.8735 (2) 371.7543 (2) 361.1818(5) 355.4413 (6) 362.5143 (7) 362.0121(4) 354.5581 (7) 367.7366 (5)
现实生活中的数据:数量繁多、杂乱无章.
怎样表述、解读、分析、发现规律?
• 找出有代表性的数值或者利用图形表述,分析、
解释相关的实际现象.
• 利用统计方法通过大量数据探索、发现研究对象
的数量规律.
(本书提高篇第7章)
1
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
2
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据: • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小. n个数据的代表数
3
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值. 中位数 ~ n个数据从小到大(或从大到小)排序
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分 7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分,剩下 5个分数的总和乘以动作难度系数,为最后得分.
中位数和平均数的结合
8
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
职工薪金总额/万元 300 400 500
344.8621(7) 361.0644 (5) 367.8969 (4) 358.2213(6) 368.5729 (3) 369.6175 (3) 336699..55881144((22)) 337744..44003399((11)) 337733..33995577((11)) 366.0000(3) 366.0000 (4) 366.0000 (6) 372.2621(1) 368.8735 (2) 371.7543 (2) 361.1818(5) 355.4413 (6) 362.5143 (7) 362.0121(4) 354.5581 (7) 367.7366 (5)
《数据分析实验》课件

特征工程和特征选择技术
1. 特征提取
从原数据中提取相关特征,比如长度、大小、颜色等。
2. 特征创造
由原数据经过加工、变换、拟合等方式创造新特征。
3. 特征选择
从所有特征中选取最重要、最相关的特征,提高模型的准确率。
4. 特征降维
从所有特征中选取最能表达数据信息的特征,减少计算量和存储量。
机器学习算法及常见模型
如何根据业务需求和数据特性选择最合适、最准确的模型?
3 3. 实时分析
如何将数据分析无缝集成到实时业务中,以支持实时决策和响应?
如何提高数据分析思维和能力
1. 学习理论
学习统计学、计算机科学、数据 挖掘、机器学习等相关学科理论。
2. 实践练习
实践数据分析项目,尝试不同的 数据预处理、特征工程、模型构 建方法。
特征选择
选取影响房价的因素,如房屋面积、位置、学区、年 代等。
模型构建
使用线性回归、岭回归等模型建立价格预测模型。
模型评估
使用R²、均方误差等方法评估模型的准确率和稳健性。
实际案例分析:用户购买行为预测
数据来源
使用电商网站上的用户数据、产品数据等信息。
特征选择
选取影响用户购买意愿和行为的因素,如产品价格、销售量、品牌、用户购买历史等。
3
模型构建
使用时间序列、灰度预测等模型,生成未来
模型评估
4
销售预测模型。
使用误差率、均方误差等方法评估模型准确 率和稳健性。
数据分析实验的挑战展望
随着科技的发展和数据的爆发式增长,数据分析领域面临着越来越多的挑战。
1 1. 海量数据
如何处理高维数据和大数据,提高计算效率和数据质量?
2 2. 模型选择
《金融统计分析》课件

数据分类
按照一定的标准将数据分为不同的类别,便于统计分析。
数据编码
将数据转换为计算机能够识别的格式,便于存储和传输。
数据可视化
图表类型
柱状图、折线图、饼图、散点图等。
可视化目的
直观展示数据特征,发现数据规律,辅助决策。
Part
03
描述性统计分析
数据的集中趋势
平均数
描述数据的中心位置,反 映数据的平均水平。
数据收集
收集与金融市场相关的数据和信 息,包括股票价格、交易量、利 率、汇率等。
结论解释与报告撰写
根据分析结果,得出结论并解释 其意义,最后撰写分析报告,向 决策者提供决策建议。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、整理 和分类,确保数据的准确性和完 整性。
数据分析
运用统计学和计量经济学方法对 数据进行深入分析,包括描述性 统计、回归分析、时间序列分析 等。
回归分析的应用场景
在金融领域中,可用于预测股票价格、利率 变动等。
Part
05
时间序列分析
时间序列的平稳性检验
单位根检验
用于检验时间序列是否存在单 位根,判断序列是否平稳。常 见的单位根检验方法有ADF检
验和PP检验。
趋势图分析
通过绘制时间序列的趋势图, 观察序列是否存在明显的上升 或下降趋势,以初步判断序列
数据的分布形态
正态分布
一种常见的概率分布,特点是中间高、两边低、左右对称。
偏态分布
数据分布不对称,可能有一侧的数值明显高于另一侧。
峰态分布
描述数据分布的尖锐程度,即数据的峰值与平均值之间的差异。
数据的异常值检测
01
02
03
Z分数法
按照一定的标准将数据分为不同的类别,便于统计分析。
数据编码
将数据转换为计算机能够识别的格式,便于存储和传输。
数据可视化
图表类型
柱状图、折线图、饼图、散点图等。
可视化目的
直观展示数据特征,发现数据规律,辅助决策。
Part
03
描述性统计分析
数据的集中趋势
平均数
描述数据的中心位置,反 映数据的平均水平。
数据收集
收集与金融市场相关的数据和信 息,包括股票价格、交易量、利 率、汇率等。
结论解释与报告撰写
根据分析结果,得出结论并解释 其意义,最后撰写分析报告,向 决策者提供决策建议。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、整理 和分类,确保数据的准确性和完 整性。
数据分析
运用统计学和计量经济学方法对 数据进行深入分析,包括描述性 统计、回归分析、时间序列分析 等。
回归分析的应用场景
在金融领域中,可用于预测股票价格、利率 变动等。
Part
05
时间序列分析
时间序列的平稳性检验
单位根检验
用于检验时间序列是否存在单 位根,判断序列是否平稳。常 见的单位根检验方法有ADF检
验和PP检验。
趋势图分析
通过绘制时间序列的趋势图, 观察序列是否存在明显的上升 或下降趋势,以初步判断序列
数据的分布形态
正态分布
一种常见的概率分布,特点是中间高、两边低、左右对称。
偏态分布
数据分布不对称,可能有一侧的数值明显高于另一侧。
峰态分布
描述数据分布的尖锐程度,即数据的峰值与平均值之间的差异。
数据的异常值检测
01
02
03
Z分数法
2024年度销售数据分析ppt课件

绩的提升空间。
产品创新不足
与竞争对手相比,本公司产品在 创新性方面存在不足,难以吸引
更多潜在客户。
2024/2/3
12
原因剖析及改进建议
01
02
03
04
控制销售费用
通过精细化管理、提高销售效 率等方式降低销售费用,提高
公司的盈利水平。
拓展销售渠道
积极开拓线上、线下等多元化 销售渠道,扩大产品的覆盖面
统计各竞品在相同时间段内的销售额与销售量,进行对比 分析,找出差距。
竞品销售渠道分布
了解竞品销售渠道的布局和占比,分析各渠道的销售效果 。
竞品价格策略
对比竞品的价格水平、价格变化频率和幅度,分析价格对 销售的影响。
2024/2/3
19
市场占有率变化
2024/2/3
市场占有率变化趋势
01
统计本品牌与竞品在不同时间段的市场占有率,分析市场占有
掌握销售数据分析的基本方法 和工具
提高销售数据分析的效率和准 确性
为企业制定销售策略和决策提 供支持
2024/2/3
4
数据来源与范围
内部数据
企业自身的销售数据、客户数据、产 品数据等
数据范围
历史销售数据、实时销售数据、预测 销售数据等
外部数据
市场调研数据、竞争对手数据、行业 趋势数据等
2024/2/3
各类产品销售占比
产品分类
将销售产品进行分类,如 按品类、品牌、价格等。
2024/2/3
各类产品销售占比
统计各类产品销售额占总 销售额的比例,分析销售 结构。
畅销与滞销产品
分析畅销产品和滞销产品 的原因,调整产品策略。
8
销售渠道分布
产品创新不足
与竞争对手相比,本公司产品在 创新性方面存在不足,难以吸引
更多潜在客户。
2024/2/3
12
原因剖析及改进建议
01
02
03
04
控制销售费用
通过精细化管理、提高销售效 率等方式降低销售费用,提高
公司的盈利水平。
拓展销售渠道
积极开拓线上、线下等多元化 销售渠道,扩大产品的覆盖面
统计各竞品在相同时间段内的销售额与销售量,进行对比 分析,找出差距。
竞品销售渠道分布
了解竞品销售渠道的布局和占比,分析各渠道的销售效果 。
竞品价格策略
对比竞品的价格水平、价格变化频率和幅度,分析价格对 销售的影响。
2024/2/3
19
市场占有率变化
2024/2/3
市场占有率变化趋势
01
统计本品牌与竞品在不同时间段的市场占有率,分析市场占有
掌握销售数据分析的基本方法 和工具
提高销售数据分析的效率和准 确性
为企业制定销售策略和决策提 供支持
2024/2/3
4
数据来源与范围
内部数据
企业自身的销售数据、客户数据、产 品数据等
数据范围
历史销售数据、实时销售数据、预测 销售数据等
外部数据
市场调研数据、竞争对手数据、行业 趋势数据等
2024/2/3
各类产品销售占比
产品分类
将销售产品进行分类,如 按品类、品牌、价格等。
2024/2/3
各类产品销售占比
统计各类产品销售额占总 销售额的比例,分析销售 结构。
畅销与滞销产品
分析畅销产品和滞销产品 的原因,调整产品策略。
8
销售渠道分布
数据分析与应用培训ppt课件

特征选择
从众多特征中选择出对模型训练有重 要影响的特征,以提高模型性能。
降维处理
通过某些方法降低数据的维度,以便 更好地进行可视化和分析,如t-SNE 、PCA等降维技术。
03
数据分析方法与技术
描述性统计分析
01
02
03
数据集中趋势度量
通过平均数、中位数和众 数等指标,描述数据分布 的中心位置。
医疗健康
政府决策
通过数据分析挖掘医疗数据中的有用信息 ,提高医疗服务的效率和质量。
政府部门利用数据分析技术对社会、经济 和环境等领域的数据进行分析,为政策制 定和决策提供科学依据。
02
数据收集与预处理
数据收集的方法与技巧
01
02
03
04
网络爬虫
通过编写程序模拟浏览器行为 ,自动抓取互联网上的信息。
人工智能与机器学习
通过自动化和智能化技术提高数据分析的效 率和准确性。
大数据融合
将不同来源和结构的数据进行融合,以提供 更全面的视角和更深入的分析。
实时数据分析
利用流处理等技术对数据进行实时分析,以 满足对即时洞察的需求。
数据可视化与交互
通过先进的数据可视化技术,使分析结果更 易于理解和交流。
如何成为优秀的数据分析师
数据挖掘
利用算法和模型从大量数据中 挖掘出有用的信息和模式,包 括分类、聚类、关联规则挖掘 和预测等。
可视化分析
将数据以图形、图像等形式展 现出来,帮助用户更直观地理
解数据和分析结果。
数据分析的应用领域
商业智能
金融风控
通过数据分析帮助企业了解市场、客户和 业务,优化业务流程和降低成本。
利用数据分析技术对金融风险进行识别、 评估和监控,提高金融机构的风险管理水 平。
经营数据分析方法ppt课件

经营数据分析方法
二0一六年九月
1 何为数据分析 2 数据处理 3 数据分析 4 数据展现 5 报告撰写
目录
1 何为数据分析
➢ 数据分析是什么 ➢ 数据分析六部曲 ➢ 常用指标或术语
2 数据处理
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
目录
数据分析是什么
数据分析那些事儿
• 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、 理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
人才评价 江人苏品 动手能9力4 创新意识 0.教92育背景 合计 排序
人品 浙江
0 65
1 0.57 1
22
动手能力 云贵1
62
1 0.53 1
31
创新意识 辽宁0
0 37
0.23 1
13
教育背景 重庆0
0 26
0 0.10
04
Hale Waihona Puke 深圳320.17
黑吉
49
0.37
数据分析
杜邦分析法
又称杜邦财务分析体系,可对财务状况进行综合分析评价,也可用于其他分析。
AND:所有参数全部为真,才返回TRUE • 数据统计 COUNTIF:对区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
常用数据处理公式或技巧
数据处理
• 数据抽取 • 抽取函数 LEFT:得到字符串左部指定个数的字符 RIGHT:得到字符串右部指定个数的字符 MID:得到字符串中间指定个数的字符 • 字段合并 CONCATENATE:将几个稳步字符串合并为一个文本字符串 • 字段匹配 VLOOKUP:在表格的首列查找制定数据,并返回指定的数据所在 行中指定列处的单元格内容。
二0一六年九月
1 何为数据分析 2 数据处理 3 数据分析 4 数据展现 5 报告撰写
目录
1 何为数据分析
➢ 数据分析是什么 ➢ 数据分析六部曲 ➢ 常用指标或术语
2 数据处理
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
目录
数据分析是什么
数据分析那些事儿
• 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、 理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
人才评价 江人苏品 动手能9力4 创新意识 0.教92育背景 合计 排序
人品 浙江
0 65
1 0.57 1
22
动手能力 云贵1
62
1 0.53 1
31
创新意识 辽宁0
0 37
0.23 1
13
教育背景 重庆0
0 26
0 0.10
04
Hale Waihona Puke 深圳320.17
黑吉
49
0.37
数据分析
杜邦分析法
又称杜邦财务分析体系,可对财务状况进行综合分析评价,也可用于其他分析。
AND:所有参数全部为真,才返回TRUE • 数据统计 COUNTIF:对区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
常用数据处理公式或技巧
数据处理
• 数据抽取 • 抽取函数 LEFT:得到字符串左部指定个数的字符 RIGHT:得到字符串右部指定个数的字符 MID:得到字符串中间指定个数的字符 • 字段合并 CONCATENATE:将几个稳步字符串合并为一个文本字符串 • 字段匹配 VLOOKUP:在表格的首列查找制定数据,并返回指定的数据所在 行中指定列处的单元格内容。
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0
40p 60p 80p £1.00 £1.20 £1.40 £1.60 £180 £2.00 £2.20 £240 £2.60 £2.80 £3.00 £3..20 £3.40 £3.60 £3.80 £4.00
9
%
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
消费者对于价格有清晰的预期
Pricing single products
Pricing whole markets
PSM
Gabor Granger
Extended Gabor Granger
BPTOsm
Conjoint
4
如何选择合适的价格研究技术
▪ PSM 价格敏感度测试
▪ GG and Extended GG GG和扩展的GG法
> £ 4.10
此处£2.9是一个明显的价格拐点
拐点
11
▪100
▪%
▪90
▪80
▪70
▪60
▪50
▪
0
此例中,消费者对这个新产品的价格没有清楚的概念。通 常是因为市场中没有参照产品或规格的原因。
价格被消费者接受
< £1.04 £1.04 £1.19 £1.34 £1.49 £1.64 £1.79 £1.94 £2.09 £2.24 £2.39 £2.54 £2.69 £2.84 £2.99 £3.14 £3.29 £3.44 £3.59 £3.74 £3.89 £4.04 £4.19 £4.34 £4.49 £4.64 £4.79 £4.94 £5.09 £5.24
价格研究中的数据分析 Data Analysis for Pricing Research
(案例为虚构)
价格研究主要课题
▪ 定价策略评估
▪ ‘如果我的产品涨价或降价,会发生什么?’ ▪ ‘如果竞争对手价格变动,会发生什么?’
▪ 优化定价策略
▪ ‘我订什么样的价格合适呢?消费者会买账么?’ ▪ ‘消费者能够接受的价格是多少?最优价格是多少?’
- Cheap or a good price?开始觉得便宜的价格 - Expensive?开始觉得贵的价格 - So cheap that you would question the quality?太贵的价格,在此价
格时,不会考虑购买此产品/服务 - Too expensive that you wouldn‘t even consider it?太便宜的价格,
Good/Cheap Expensive Too Expensive Too cheap
40p 60p 80p £1.00 £1.20 £1.40 £1.60 £1.80 £2.00 £2.20 £2.40 £2.60 £2.80 £3.00 £3.20 £3.40 £3.60 £3.80 £4.00
最优价格点
可以和事先预定 的价格进行比较
价格被消费者接受
预定价格 10
< £ 1.19 £1.19 £1.34 £1.49 £1.64 £1.79 £1.94 £2.09 £2.24 £2.39 £2.54 £2.69 £2.84 £2.99 £3.14 £3.29 £3.44 £3.59 £3.74 £3.89 £4.04 £4.19 £4.34 £4.49 £4.64 £4.79 £4.94 £5.09 £5.24 £5.39
▪ BPTO 品牌和价格递补关系研究
▪ Conjoint Analysis 联合分析
价格敏感度测试 Price Sensitivity Measurement (PSM)
PSM介绍
价格敏感度测试,从消费者角度确定产品或服务最优价格的简单研究技 术。
▪ At what price would you consider this product to be...
8
PSM - What It Gives? The optimum price
Optimum price point = £1.40
90
80
价格不可以被消费者接受
70
60
消费者对此价格有所保留
50
40
30
20
10
价格被消费者接受
Unacceptable price Some reservations Acceptable price
在此价格时,消费者会怀疑其质量,因此不会接受这个产品或服务
7
PSM - What It Gives? The core acceptable price range
Core acceptable price range £1.22-£1.55
120
100
觉得便宜
80
60
觉得太便宜
40
20
0
觉得贵 觉得太贵
> £5.24
12
说明
▪ 由Van Westdendorp发明 ▪ 可得出产品或服务的最优价格点以及价格范围,适用于新产品开发。 ▪ 方法简单,容易操作 ▪ 探索性了解消费者自发的价格感知,而不是在市场竞争的环境中测量。 ▪ 需要消费者对于这个品类的产品价格比较了解。
> £ 5.39
100
%
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
On trade PSM-total sample
最优价格点
价格被消费者接受
< £ 1.30 £1.30 £1.40 £1.50 £1.60 £1.70 £1.80 £1.90 £2.00 £2.10 £2.20 £2.30 £2.40 £2.50 £2.60 £2.70 £2.80 £2.90 £3.00 £3.10 £3.20 £3.30 £3.40 £3.50 £3.60 £3.70 £3.80 £3.90 £4.00 £4.10
▪ 新产品开发
▪ ‘我的新产品最优价格是什么?如果不这样定价会怎样?’ ▪ ‘谁会买这个产品?它会替代哪些产品?’
▪ 理解促销的影响
▪ ‘不同形式的促销手段吸引力如何?’
2
价格研究扩展课题
▪ 品牌建设
▪ ‘我的品牌值不值我的定价?’ ▪ ‘在消费者眼里,我的品牌价值如何?’
▪ 产品改进
▪ ‘消费者会为额外的功能付钱么’ ▪ ‘如果我改进产品,消费者愿意支付更高的价格么?’
▪ 客户关系/服务改进
▪ ‘我可以为更优质的服务提价么?’ ▪ ‘减少服务内容后降价,消费者什么反应?’
3
Pricing Research Menu
价格研究技术
Pricing the whole product
Pricing elements of the product
Conjoint
Optionssm