Pengurusan kadar hasil
Pengurusan kadar hasil (bahasa Inggeris: yield managementcode: en is deprecated ) ialah strategi penentuan harga berubah, berdasarkan memahami, menduga dan mempengaruhi tingkah laku pengguna untuk memaksimumkan hasil atau untung dari sumber yang tetap dan terhad masanya (seperti tempat duduk penerbangan atau tempahan bilik atau mengiklankan inventori).[1] Sebagai cabang pengurusan hasil khusus yang berfokuskan inventori, pengurusan kadar hasil melibatkan kawalan inventori yang strategik untuk menjual keluaran yang betul pada waktu yang betul untuk harga yang betul.[2] Proses ini boleh mengakibatkan diskriminasi harga, di mana pelanggan mengguna barang atau perkhidmatan yang serupa dikenakan bayaran harga yang berbeza. Pengurusan kadar hasi; pengurusan ialah penjana hasil besar untuk beberapa industri besar; Robert Crandall, bekas Pengerusi dan CEO American Airlines, memberi pengurusan kadar hasil namanya dan memanggilnya "satu pembangunan teknikal terpenting dalam pengurusan pengangkutan sejak kita memasuki penyahkawalseliaan."[3]
Lihat juga
- Diskriminasi harga
- Geo (pemasaran)
- Institut untuk Penyelidikan Pengendalian dan Sains Pengurusan
- Kekurangan hasil
- Penentuan harga algoritma
- Penentuan harga berubah
- Pengiklanan saat-saat akhir
- Pengurusan hasil
- Penyelidikan Pengendalian Tingkah Laku
Rujukan
- ^ Netessine, S. and R. Shumsky (2002), "Introduction to the Theory and Practice of Yield Management" INFORMS Transactions on Education, Vol. 3, No. 1
- ^ "What is the Definition Revenue Management?". Xotels.
- ^ Cross, R. (1997) Revenue Management: Hard-Core Tactics for Market Domination. New York, NY: Broadway Books.
[1]
- Mauri, Aurelio G. (2007), "Yield management and perception of fairness in the hotel business", International Review of Economics, ISSN 1865-1704, Vol. 54, N. 2, pp. 284–293.
- Mauri, Aurelio G., Hotel Revenue Management: Principles and Practices, Pearson, Milan, 2012. ISBN 978-88-6518-146-1
- ^ Khakifirooz, Marzieh; Chien, Chen Fu; Chen, Ying Jen (2017). "Bayesian inference for mining semiconductor manufacturing big data for yield enhancement and smart production to empower industry 4.0". Applied Soft Computing. 68: 990–999. doi:10.1016/j.asoc.2017.11.034.