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金英

作品数:7 被引量:22H指数:2
供职机构:北京大学光华管理学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:经济管理理学一般工业技术政治法律更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇经济管理
  • 2篇理学
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 3篇消费者
  • 2篇PROBIT...
  • 1篇中国汽车
  • 1篇中国汽车市场
  • 1篇实证
  • 1篇实证研究
  • 1篇汽车
  • 1篇汽车市场
  • 1篇情绪
  • 1篇阈值
  • 1篇阈值估计
  • 1篇消费者行为
  • 1篇消费者选择
  • 1篇零售
  • 1篇零售商
  • 1篇零售商品
  • 1篇满意度
  • 1篇聚类分析
  • 1篇客户
  • 1篇客户满意

机构

  • 6篇北京大学
  • 1篇中央电视台

作者

  • 6篇金英
  • 3篇苏萌
  • 2篇江明华
  • 1篇王汉生
  • 1篇曹丽娜
  • 1篇涂平

传媒

  • 1篇中国市场
  • 1篇商场现代化
  • 1篇统计与决策
  • 1篇管理世界
  • 1篇营销科学学报...
  • 1篇中国市场学会...

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 1篇2010
  • 1篇2008
  • 1篇2006
7 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于中国市场的品牌个性研究被引量:1
2011年
品牌个性对于品牌塑造和管理具有重要意义,然而文化的差异会造成品牌个性维度或其表现的不同,西方关于品牌个性的研究结果不宜简单照搬到中国市场中来。而在中国市场环境下,品牌个性的研究到底呈现了哪些特殊之处,这方面的研究和总结尚十分缺乏。本文通过分析总结一系列中国背景的相关的实证研究,发现中国消费者对品牌个性的认知不够细致,因而西方的品牌个性量表在中国市场缺乏普适性;同时对实证研究的横向分析发现,产品类别对品牌个性的维度也有很大影响;此外,除了高价值和象征意义强的产品,一些日常消费品也在中国市场呈现出一定的品牌集中度;"自我概念一致性"理论有很强的普适性,并且这种一致性可以扩展到生活方式、自我个性等范畴。
金英江明华
超级市场零售商品的购物篮分析
本文利用国内某中型城市中,处于垄断地位的一个大型超市的26天的销售流水数据对消费者的购物篮中商品的相关性进行了探索性研究。具体地说,我们首先介绍了一个基于0-1变量的聚类方法,可以被用来做典型的菜篮子分析;然后,我们用此...
王汉生江明华曹丽娜金英
关键词:消费者行为购物篮分析聚类分析
文献传递
基于分层Bayes方法的满意度阈值估计被引量:2
2008年
满意度阈是一个便于分析客户的态度忠诚和行为忠诚的重要指标。但是这个指标不能被直接观测而且噪声很高,因而需要通过可靠和先进的数据分析技术来进行估算。本研究用HBBP(Hierarchical Bayesian Binary Probit)模型对满意度阈建模,然后用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法对模型参数进行估计。该模型通过在某汽车品牌的客户满意度调查数据上的应用,不仅估计出总体客户的平均推荐阔和重购阈,而且估计出每个客户的推荐阈和重购阈及其概率分布情况。本研究发现,推荐阈和重购阈的分布明显不同;人口统计因素、产品及消费经历因素都对推荐阔和重购阈有影响。
金英苏萌
关键词:BINARYPROBIT模型
消费者选择的非理性及情绪的影响被引量:1
2011年
消费者选择具有非理性的一面。然而大部分关于消费者产品选择的研究结论都是在假设消费者的情绪为中性的情况下得出的,情绪的影响在很大程度上被忽略。本文针对消费者的非理性选择的相关研究进行了整理,梳理出情绪在消费者选择中的四种作用。
金英
关键词:非理性选择
消费者自述偏好与实际选择的矛盾:中国汽车市场的实证研究被引量:17
2010年
消费者在购买前的自述偏好(SP)常常与实际选择(RP)矛盾,自述偏好的可靠性因而经常受到质疑。企业管理者很难明确哪些消费者的自述偏好能够反映其未来实际选择。识别影响自述偏好和实际选择不一致的因素,将有助于判断消费者自述偏好的可靠程度,提高自述偏好数据的可用性。以往研究侧重于对消费者总体层次的研究,没有考虑消费者的个体差异。本文采用分层Bayes模型,对自述偏好和实际选择的不一致性进行消费者个体层次的研究。本研究应用于一项针对北京地区汽车消费者的两阶段调查数据。模型比较表明,个体层次的模型比总体层次的模型能够更好地拟合数据和进行样本外预测。研究发现家庭收入和家庭人口等家庭特征因素能够调节解释变量对SP-RP是否一致的影响。
金英苏萌
客户满意度推荐阈与重购阈的联合估计被引量:1
2012年
高满意度不一定能导致客户忠诚,相同满意度的客户可能有不同的推荐阈和重购阈。文章提出了一种双变量分层Bayes Probit模型,用于联合估算客户个体层次的推荐阈和重购阈。该模型采用一种Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC模拟抽样方法来实现模型估计。数据模拟和实证研究均表明,该方法可以有效地联合估计客户个体层次的推荐阈和重购阈,模型的内部效度和外部效度均优于以往模型。
金英苏萌涂平
关键词:PROBIT模型
共1页<1>
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