数据分析实战应用：房地产行业案例精讲

数据分析对业务有很大帮助，在互联网领域广泛应用，很多传统行业或企业也想通过数据分析赋能业务，但是又没有思路。为此，三节课特别邀请到拥有多年丰富数据分析/定价策略经验的王玛丽老师，以房地产行业为例，为你讲解传统行业数据分析赋能业务的方法，包括数据指标的拆解和搭建、量价关系分析和智能定价模型搭建。 【数据指标的拆解和搭建】 不论你是运营人员还是产品经理，都需要具备对事件或指标的分析能力。面对分析任务时，你或许会有疑问：如何梳理分析步骤？怎样高效定位到核心的业务指标？如何拆分最终结果指标得出可行的业务动作？如何验证实施效果？如何围绕分析目标搭建指标体系？ 课程会教你掌握由结果指标拆解对应业务动作的方法，并通过案例来帮你进一步理解如何验证实行的业务动作是否有效、以及如何对策略进行优化。 【量价关系分析】 我们在工作中经常会遇到“如何定价才能使收入最大化？”的问题，比如：机票如何定价才能获取整舱最大收益？酒店旺季如何涨价？淡季如何增量？电商节假日是应当薄利多销还是随供货涨价收割？如何制定价格策略才能快速引爆销量？价格贵买的少，价格低赚的少，怎样才能实现收益最大化？这些问题的本质都是量价关系。 收入=价格×销量，价格影响销量，销量影响收入。本部分以长租业务量价关系探索为例，带你破解量价关系，掌握通过量价关系实现收入最大化的实操方法。 【智能定价模型搭建】 各行各业的收入形式不同，但本质离不开价格与销量的相互作用，一成不变的价格无法适应市场时刻变化的供需关系，也无法适配产品的不同生命周期和时间阶段，动态调价可以更好的针对市场变化做出改变从而扩大收益，而智能化定价相比传统人工方式的动态调价可以更加快速、高效、精准、节省成本。 课程系统介绍了搭建智能定价模型的方法，第一步需要总结价格变化的触发场景及调整规律，结合历史经验洞察影响定价的核心信号指标；第二步通过压力及潜力档位做出调价方向及幅度判断，制定“调价红绿灯”，并根据实验数据验证反哺，不断迭代优化，最终实现智能定价。