简介:随着经济的发展,人民生活水平的提高,轿车市场的销量每年仍将保持两位数的增长速度,我国汽车消费结构发生了深刻变化,私人购买轿车成为拉动轿车市场的主导力量.与此同时,抓住消费者的心理和行为变得相对重要.厂商要想在竞争对手中立于不败之地,需要采取先进的措施,充分利用快速增长的海量数据,将"丰富的数据"转换成"有用的知识",数据挖掘应运而生.数据挖掘(DataMining)是从大量数据中发现潜在关联、模式,做出预测性分析的有效工具,它是现有的一些人工智能、统计学、机器学习等技术在数据库领域中的应用.应用数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,并帮助企业分析出解决问题所需要的关键因素,使企业处于更有利的竞争位置.
简介:发展电动汽车对促进节能减排、带动产业转型升级有重要意义。目前消费者对电动汽车的接受度不高是导致电动汽车市场发展缓慢的主要原因之一。研究电动汽车潜在消费者的特征和市场接受度不仅有利于探究市场发展的关键影响因素,而且也是政策制定的重要决策依据。本文在构建电动汽车市场接受度影响因素模型的基础上,通过网络调研1071名私家车车主,并运用卡方检验和多项Logistic回归等统计方法实证研究消费者对电动汽车接受度的主要影响因素。结果表明年龄、学历水平和家庭平均年收入对电动汽车的市场接受度有显著影响,消费者更倾向于购买电动汽车作为家庭第二辆车,其特征是本科学历、家庭平均年收入为15万~30万元之间、对电动汽车比较了解和试驾过电动汽车。回归结果表明社会影响、充电便利性和感知风险是电动汽车市场接受度的主要影响因素,其中充电便利性因素对不愿意购买电动汽车的消费者的影响大于愿意购买电动汽车替换燃油车的消费者,从众心理是影响消费者愿意购买电动汽车替换燃油车的因素。最后,基于研究结果,本文为电动汽车产业的发展提出政策建议。
简介:研究了双渠道销售商的退款保证策略选择问题。将销售商的退款保证策略分为两个渠道都不提供、仅实体渠道提供、仅网络渠道提供以及两个渠道同时提供等四种。分别求解得到相应的最优定价及利润。研究发现:销售商在实体渠道和网络渠道的产品价格仅与其是否在该渠道提供退款保证服务有关,而与另一渠道是否提供退款保证无关。如果销售商想要刺激某渠道的利润水平,当退货产品残值较高时应选择在该渠道提供退款保证,而当残值较低时应选择在另一渠道提供退款保证。通过数值分析发现,同时在两个渠道提供退款保证并非总是销售商的最优策略。销售商的退款保证策略选择与两个渠道间的成本差异有关,当两个渠道间的成本差异较高时,销售商最好仅在网络渠道提供退款保证。