Systémy pro revenue management

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Systémy pro revenue management"

Transkript

1 Systémy pro revenue management Petr Fiala Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta informatiky a statistiky nám. W. Churchilla Praha 3 Česká republika Abstrakt: Revenue management (RM) je procesem pochopení, odhadování a ovlivňování chování spotřebitele s cílem maximalizace příjmů. S vývojem informačních a komunikačních technologií a kvantitativních analytických nástrojů dochází k vytváření efektivních systémů pro RM, jakožto specializovaných systémů pro podporu rozhodování. Základními kameny RM systémů jsou prognostické a optimalizační moduly. Tyto moduly potřebují obrovská množství dat o poptávce a dalších faktorech, aby byly schopny poskytnout co nejpřesnější odhady a nalézt efektivní rozhodnutí v oblasti rezervačních limitů a cen na základě sofistikovaných modelů. Klíčová slova: revenue management, systémy pro podporu rozhodování, prognózování, optimalizace, rezervační limity, ceny 1. Úvod Moderní revenue management se zabývá mnoha sofistikovanými rozhodnutími. Skutečná inovace revenue managementu spočívá v metodách rozhodování. Tento nový přístup je silně ovlivňován dvěma komplementárními silami: 1. Pokroky v informačních a komunikačních technologiích poskytují kapacity pro automatizaci transakcí, pro uchování rozsáhlých objemů dat, pro rychlou realizaci složitých algoritmů a následně pro implementaci složitých rozhodnutí. 2. Vědecké pokroky v ekonomii, statistice a operačním výzkumu nyní umožňují přesněji modelovat ekonomické závislosti a podmínky, kvantifikovat nejistotu, se kterou se setkává rozhodovatel, odhadnout a prognózovat odezvy trhu a vypočítat optimální nebo aproximační řešení složitých dynamických rozhodovacích problémů. Využití kombinace těchto nových poznatků vede k vývoji systémů pro revenue management (RM systémy), jakožto specifických systémů pro podporu rozhodování v této oblasti. V příspěvku jsou uvedeny základní principy revenue managementu. Je popsána struktura RM systémů a možnosti základních modulů prognózování a optimalizace. Použití RM systémů v praxi je uvedeno na příkladu dvou firem, které poskytují RM systémy a servis v oblasti RM. 2. Revenue management Revenue management (RM) je procesem pochopení, odhadování a ovlivňování chování spotřebitele s cílem maximalizace příjmů. Úkolem je prodat správný zdroj správnému zákazníkovi ve správném čase za správnou cenu pomocí správného SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/

2 Petr Fiala prodejního kanálu. RM je umění a věda predikce zákaznické poptávky v reálném čase a optimalizace dostupnosti produktů a ceny vzhledem k poptávce. Oblast RM zahrnuje všechny postupy spojené s managementem poptávky a cen. To zahrnuje tradiční postupy jako je alokace kapacit, dynamické vytváření cen nebo overbooking, ale rovněž i novější oblasti, jako jsou oligopolní modely, vyjednávání cen či aukce. RM zaznamenal v posledních letech obrovský úspěch, zejména v oblasti aerolinií, dalších druhů dopravy, hotelů, půjčoven aut, výroby a přenosu energií, v oblasti médií, ve strojírenství. V současnosti stále větší počet sektorů využívá podobných konceptů (viz Talluri a van Ryzin, 2004). To, co je nové kolem RM, nejsou rozhodování v oblasti managementu poptávky sama o sobě, ale spíše způsob, jak jsou tato rozhodování uskutečněna. Skutečná inovace RM spočívá v metodách rozhodování. RM se zabývá rozhodnutími, která se týkají řízení poptávky, metodologií a systémy, které tato rozhodnutí umožňují, s cílem dosáhnout zvýšení příjmů (viz např. Talluri a van Ryzin, 2004, Phillips, 2005). Revenue management se týká tří základních kategorií rozhodnutí v oblasti managementu poptávky: rozhodnutí o množství, cenová rozhodnutí, strukturální rozhodnutí. Rozhodnutí o množství se zabývají otázkami přijetí nebo odmítnutí kupní nabídky, alokace výstupu nebo kapacit jednotlivých segmentů, produktů a prodejních kanálů, stažení produktu z trhu s možností pozdějšího prodeje atd. Cenová rozhodnutí se věnují stanovení cen, jak stanovit ceny v rámci kategorií produktu, během času, jak stanovit ceny v průběhu životního cyklu produktu atd. Strukturální rozhodnutí se týkají výběru prodejních forem, použitých segmentačních a diferenciačních mechanismů, podmínek prodeje, vytváření balíčků produktů atd. 3. Struktura systémů pro revenue management Systém pro revenue management je specializovaný systém pro podporu rozhodování. Návrh systému pro revenue management (SRM) obsahuje základní moduly, informační toky mezi moduly a poskytované informace pro rozhodování a řízení v oblasti RM, jako jsou rezervační limity a ceny. Jádrem každého RM systému jsou 2 základní moduly, modul prognózování a modul optimalizace. RM proces probíhá ve 4 základních krocích: 1. sběr a ukládání dat, 2. prognózování, 3. optimalizace, 4. řízení. V prvním kroku se sbírají data v reálném čase o poptávce a faktorech ovlivňujících poptávku, data o rezervacích, rušení rezervací, uskutečněném prodeji, podílu nevyzvednutých produktů (zákazníků, kteří se nedostaví k odběru služby) atd. Sledují se rovněž disponibilní kapacity pro poskytování produktů. Všechna tato data se uchovávají jako historická data, která se využívají v modulu prognóz a modulu optimalizace. 90 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/2012

3 rezervační limity Systémy pro revenue management Ve druhém kroku se vytváří model poptávky, odhadují se jeho parametry a vytvářejí prognózy poptávky v závislosti na odhadnutých parametrech. Odhadují se další důležité údaje na základě dat v reálném čase, jako jsou např. podíly zrušených rezervací, podíly nevyzvednutých produktů, cenová senzitivita. Ve třetím kroku se s využitím optimalizačního modulu na základě historických dat a přicházejících dat v reálném čase optimalizují rezervační limity a navržené ceny v jednotlivých segmentech s využitím stále sofistikovanějších modelů, které se snaží zachytit co nejvíce vlivů a tím se přiblížit reálným podmínkám. Ve čtvrtém kroku jsou rozhodnutí z předchozího kroku aplikována v reálném řízení poptávky, nastavením cen a nastavením rezervačních limitů v jednotlivých segmentech a kategoriích produktů. Tyto základní kroky RM procesu se stále opakují a upřesňují se prognózy a dynamicky se provádí re-optimalizace požadovaných rozhodnutí, s cílem zpřesňování celého procesu. Struktura systému pro revenue management je znázorněna na Obr. 1. rezervace rušení Rezervační systém prodej Data v reálném čase Historická data Trh Kapacity Prognóz y Model poptávky ceny Optimalizace Obr. 1. Struktura systému pro revenue management 4. Modul prognózování Cílem modulu prognózování je poskytnout co nejpřesnější predikce hodnot poptávky, podílu zrušených rezervací, podílu nevyzvednutých produktů, cenové senzitivity a dalších hodnot potřebných pro optimalizaci RM rozhodnutí. Proces prognózování obsahuje vytváření modelu poptávky a dalších veličin, odhadován í jejich parametrů a prognózování hodnot v závislosti na odhadnutých parametrech a naměřených datech. Tyto důležité vstupy se odhadují na základě historických a dat stále přicházejících v reálném čase. SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/

4 Petr Fiala V tomto modulu se používají klasické statistické metody pro prognózování, které využívají historických dat a které je možno klasifikovat a rozdělit do následujících skupin: metody klouzavých průměrů, metody exponenciálního vyrovnávání, metody regresní analýzy. Metody klouzavých průměrů (jednoduchá a vážená) a jednoduché exponenciální vyrovnávání se používají v případech, kdy poptávka nevykazuje trend nebo sezónnost. Dvojité exponenciální vyrovnávání může být použito pro prognózu poptávky s lineárním trendem. Trojité exponenciální vyrovnávání může být použito pro prognózu poptávky s trendem sezónností. Metody regresní analýzy mohou být použity pro prognózu poptávky určením kauzálních vztahů mezi poptávkou a nezávislými proměnnými. Vzhledem k stále rychleji rostoucím technologickým i dalším změnám jsou produkty dávány na trh stále rychleji. To znamená, že jsou k dispozici stále kratší časové řady historických dat, neumožňující přesnější odhady poptávky po nových produktech. Proto je potřeba vycházet z životních cyklů produktů a z poptávkové dynamiky produktů. Pro takové situace je možno použít netradiční postupy odhadu: Bassův difuzní model, metoda vedoucího indikátoru, modely diskrétní volby. Bassův difuzní model je model pro odhad trajektorie poptávky v čase. Prodeje nových produktů typicky procházejí třemi fázemi: rychlý růst, nasycení a pokles. Zákazníci mohou být rozděleni na inovátory a imitátory. Inovátoři kupují nový produkt bez ohledu na rozhodnutí ostatních jedinců. Imitátoři jsou ovlivněni předchozími nákupy kupujících. Počet inovátorů během času klesá, zatímco počet imitátorů nejdříve roste a pak klesá. Cílem Bassova modelu je charakterizovat toto chování a predikovat kolik zákazníků produkt koupí a v jakém čase. Metoda vedoucího indikátoru je založena na myšlence, využít pro predikci poptávky po produktech tzv. vedoucí indikátor, což je produkt, který má podobný vzor poptávky a u nějž poptávka nastává dříve než u sledovaného produktu. Podle průběhu poptávky u vedoucího indikátoru je možno s časovým odstupem přesněji predikovat poptávku po sledovaném produktu. Modely diskrétní volby zahrnují výběry mezi několika diskrétními variantami. Modely jsou založeny na myšlence vytvoření statistického modelu, který predikuje výběr produktu jednotlivcem v závislosti na jeho charakteristikách a také na charakteristikách ostatních možných výběrů. 5. Modul optimalizace V optimalizačních modulech RM systémů jsou využívány modely operačního výzkumu. Revenue management (RM) získal pozornost jako jedna z nejúspěšnějších aplikací operačního výzkumu (Fiala aj., 2010). Mezi základní modely řízení množství kapacit patří modely: nadkapacitní rezervace (overbooking), řízení kapacit s jedním zdrojem, řízení kapacit sítě. 92 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/2012

5 Systémy pro revenue management Nadkapacitní rezervace (overbooking) Nadkapacitní rezervace byl první RM nástroj, který se objevil v literatuře operačního výzkumu (Taylor, 1962) a první, který byl realizován v praxi. Nadkapacitní rezervace je reakcí na skutečnost, že zákazníci, kteří si objednali produkt pro budoucí dodání, se často neobjeví, aby si ho vyzvedli v době, kdy je produkt k dispozici. Často je takové neobjevení se rozhodnutím zákazníka, ale může být také důsledkem provozních faktorů. Nadkapacitní rezervace se týká rozšíření využití kapacit v rezervačním systému, jestliže existuje časté rušení rezervací nebo neobjevení se (viz Phillips, 2005). Rezervace je smlouva mezi zákazníkem a firmou. Firmy přijímají obchodní praktiky, jejichž cílem je snížit poměr těch, kteří se neobjeví. Nadkapacitní rezervace je použitelná v odvětvích s následujícími charakteristikami: jsou přijímány rezervace pro budoucí použití, kapacita je omezena, zákazníci mohou rušit rezervace, nebo se neobjevit, náklady na zrušení servisu jsou poměrně nízké. Běžná praxe při reakci na neobjevování se je jednoduše zvýšit rezervaci neboli přijmout více zakázek pro budoucí dodávky produktů než je produktů k dispozici. Potenciální zvýšení příjmů je zvláště významné, pokud se jedná o produkt krátkodobé spotřeby a nemůže být uchováván na skladě. Základním problémem nadkapacitní rezervace je pak rozhodnout, kolik objednávek přijmout pro budoucí dodávky produktu na základě počtu jednotek, které budou k dispozici. Inteligentní rozhodnutí vyžaduje historická data a odhady poměrů těch, kteří se neobjeví. Nákladově orientovaná strategie vyžaduje odhad ztráty příjmu, plynoucí z neakceptování dalších rezervací, a odhad nákladů na zrušení servisu. Předpokládejme, že z zákazníků se dostaví v den servisu a nechť d(z) označuje nákladovou funkci zrušení servisu. Obvykle se v praxi předpokládá, že každé zrušení servisu stojí konstantní mezní částku h. Nechť c značí kapacitu, potom d(z) = h(z c) +. Nechť r značí mezní příjem generovaný přijetím další rezervaci. Běžné zjednodušení v praxi předpokládá, že je fixní. Nechť y značí počet rezervací a náhodná proměnná z(y) označuje počet zákazníků, kteří se ukážou v den servisu z y rezervací. Celkový očekávaný čistý příjem je dán V(y) = ry E[d(z(y))]. Nejjednodušší model je založen na binomickém modelu rušení rezervací, v nichž jsou neobjevení se brána dohromady s rušením. Nechť q značí pravděpodobnost, že se rezervace objeví v době servisu. Při určitých předpokladech (viz Talluri, van Ryzin, 2004), je uskutečněná poptávka binomicky rozdělena s hustotou pravděpodobnosti a distribuční funkcí y z y z p( z( y) z) q (1 q), z = 0, 1,, y, z z y k y k Fy ( z) p( z( y) z) q (1 q), k se střední hodnotou E[z(y)] = qy a rozptylem var(z(y)) = yq(1 k 0 q). SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/

6 Petr Fiala Optimální rezervační limit x* je největší hodnota x, splňující podmínku V(y) = E[d(z(x))] E[d(z(x 1))] r. Pro binomický model se tato podmínka redukuje na a ta může být přepsána do tvaru hqp(z(x 1) c) r, 1 F ( c 1) x 1 Modely řízení kapacit s jedním zdrojem r qh. Vývoj modelů je možno sledovat od jednoduchého Littlewoodova modelu (Littlewood,1972) pro určení optimální úrovně rezervace pro model s jedním zdrojem. Tento model se někdy také označuje jako EMR (Expected Marginal Revenue), protože vychází z určení očekávaného marginálního příjmu. Model předpokládá dvě cenové třídy produktu s cenami p 1 > p 2. Kapacita je rovna c a dále se předpokládá, že nedochází k nadkapacitní rezervaci a rušení objednávek. Poptávka po třídách produktu je označena D 1 a D 2. Poptávka po produktech třídy 2 přichází nejdříve a je třeba určit, jaké množství rezervovat pro třídu 2 než se realizuje poptávka pro třídu 1. Poptávka po třídě 1 je modelována distribuční funkcí F 1 (x) a očekávaný marginální příjem z produktu třídy 1 je roven p 1 P(D 1 x), kde P(D 1 x) označuje pravděpodobnost, že poptávka dosáhne alespoň úrovně x. Optimální rezervační úroveň x 1 * pro třídu 1 je dána jednoduchým vztahem p 2 = p 1 P(D 1 x 1 * ), což dává tzv.littlewoodovo pravidlo pro určení optimální rezervační úrovně pro třídu 1, pro třídu 2 bude optimální rezervační limit x * 2 = c x * 1 a alternativně je možno použít výsledek pro řízení pomocí nabídkové ceny p 1 P(D 1 x * 1 ). Model pro obecně n cenových tříd je možno formulovat jako úlohu dynamického programování a řešit odpovídajícími metodami. V praxi se však používají většinou heuristiky pro řešení tohoto modelu. Nejčastěji používané heuristiky jsou EMSR (Expected Marginal Seat Revenue). Typ EMSR-a je založen na myšlence používání Littlewoodova pravidla postupně pro dvojice cenových tříd pro agregaci rezervačních úrovní. Lepších výsledků dosahuje typ EMSR-b, který je založen na agregaci poptávky, místo agregace rezervačních úrovní. Vývoj se zaměřil na dynamické modely a modely zachycující chování zákazníka a jeho možností volby produktů a uvažování konkurence. Vytvářejí se kombinované modely, které se snaží zachytit všechny jevy souhrnně a tak se více přiblížit reálným situacím. Problém síťového revenue managementu Modely síťového revenue managementu se snaží maximalizovat příjem v situacích, kdy zákazníci kupují balíčky z více zdrojů. Vazby mezi zdroji jsou v tomto případě 94 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/2012

7 Systémy pro revenue management vytvářeny poptávkou zákazníků. Vzájemné vazby mezi zdroji, označované jako síťové efekty, vytvářejí složitost řešení tohoto problému. Taková třída problémů vzniká v aerolinkách, hotelech, železniční dopravě atd. V případě aerolinek, spočívá problém v řízení kapacit soustavy navazujících letů v síti, tzv. síť typu hub-and-spoke (viz Obr. 2). V případě hotelů spočívá problém v řízení kapacit pokojů v následných dnech, jestliže zákazníci mají různě dlouhé pobyty. Obr.2. Síť typu hub-and-spoke Problém síťového revenue managementu může být formulován následovně (viz Talluri a van Ryzin, 2004): Síť má m zdrojů, které mohou být použity pro vytvoření n produktů. Definujme incidenční matici A = [a ij ], i = 1, 2,, m, j = 1, 2,, n, kde a ij = 1, jestliže zdroj i je použit pro produkt j, a ij = 0, jinak. Sloupec j matice A, označený a j, je incidenčním vektorem pro produkt j. Značení i a j znamená, že zdroj i je použit pro produkt j. Stav sítě je popsán vektorem x = (x 1, x 2,, x m ), zachycujícím kapacity zdrojů. Jestliže je prodán produkt j, potom se stav sítě změní na x - a j. Čas je diskrétní, existuje T period a index t označuje průběžný čas, t = 1, 2,, T. Základní model síťového revenue managementu je formulován jako úloha stochastického dynamického programování, jejíž přesné řešení je výpočetně nezvládnutelné. Většina aproximačních metod je založena na dvou základních postupech: použití zjednodušeného síťového modelu nebo rozložení problému do soustavy jedno-zdrojových problémů. Síťové metody i dekompoziční metody mají určité nevýhody. Avšak hybridní postupy mohou přinášet výhody obou typů metod, síťových i dekompozičních. Základní metody revenue managementu mohou být rozšířeny zahrnutím stochastické a dynamické podstaty poptávky. Klasickou technikou pro zvládnutí tohoto problému bylo použití deterministického lineárního programování pro síťový kapacitní problém. Metoda deterministického lineárního programování (DLP) je značně populární v praxi v řadě průmyslových aplikací. Tato metoda je však založena na předpokladech, že poptávka je deterministická a statická. Metoda DLP používá aproximaci LP T V ( x) max ry při omezeních t SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/

8 Petr Fiala Ay x 0 y E[D] kde D = (D 1, D 2,, D n ) je vektor poptávky během časových period t, t +1,,T, po produktu j, j = 1, 2,, n, a r = (r 1, r 2,, r n ) je vektor příjmů spojených s n produkty. Rozhodovací vektor y = (y 1, y 2,, y n ) reprezentuje alokaci kapacit pro každý z n produktů. Aproximace pracuje s poptávkou jako by byla deterministická a rovnala se její střední hodnotě E[D]. Optimální hodnoty duálních proměnných u, spojených s omezeními Ay x, jsou použity jako nabídkové ceny. DLP bylo mezi prvními modely, použitými pro analýzu síťového problému RM (viz Talluri a van Ryzin, 2004). Hlavní výhodou metody DLP je její velká výpočetní efektivnost. Vzhledem ke své jednoduchosti a rychlosti je populární v praxi. Slabou stránkou aproximace pomocí DLP metody je skutečnost, že pracuje pouze se střední hodnotou poptávky a nebere v úvahu další informace o rozdělení poptávky. Výkonnost metody DLP závisí na typu sítě, na způsobu příchodu požadavků a na frekvenci re-optimalizace. Počáteční úspěch metody DLP vyvolal však významný výzkum možných reformulací a rozšíření. Významným omezením aplikovatelnosti této metody je rovněž předpoklad nezávislosti poptávky. Výzkum se zaměřil na zahrnutí zákazníkova výběru do těchto modelů, což zvýšilo jejich složitost. Tento vývoj ovlivňuje současné úsilí o navržení výkonných praktických heuristik, které mohou řešit problémy praktických rozsahů. Cenová rozhodnutí vycházejí z cenové diferenciace, která zahrnuje stanovení různých cen pro různé zákazníky za stejný produkt, nebo stanovení různých cen pro různé verze stejného produktu a kombinace obou přístupů. V oblasti RM se většinou používají následující nástroje: dynamické vytváření cen, aukce. Dynamické vytváření cen zachycuje průběžnou změnu ceny produktu v souvislosti s blížícím se termínem realizace produktu. Pro modelování tohoto jevu se používají různé dynamické modely nebo se aproximuje pomocí statických modelů. V dříve uvedených nástrojích pro řízení kapacit se také ukázala možnost využití výsledků pro řízení nabídkových cen. Aukce je možno definovat jako tržní mechanismus, který vyrovnává poptávku a nabídku. U aukcí je charakteristické, že proces vytváření ceny je explicitní. Pravidla, podle kterých se utváří konečná cena, jsou dobře známa a chápána všemi účastníky. Aukce jsou pružným nástrojem pro vytváření cen a dosahování rovnováhy. Pro prodej balíčků produktů je možno použít kombinatorické aukce (Fiala, 2012). 6. Poskytování systémů a služeb pro revenue management V řadě odvětví se aplikují zásady revenue managementu, vytvářejí se oddělení RM a využívají RM systémy. Existují specializované firmy pro poskytování RM služeb. Uvedeme dva příklady firem, které poskytují RM systémy a servis v oblasti RM. Jedna firma je z oblasti letecké dopravy a druhá je z oblasti hotelnictví. Softwarová firma Revenue Management Systems, Inc. (RMS), byla založena v roce 1996 a má centrálu v Seattlu v USA (www.revenuemanagement.com). RMS má kanceláře v Amsterodamu, Bilbau, Londýně, Melbourne a Seattlu a zaměstnanci 96 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/2012

9 Systémy pro revenue management poskytují 24 hodin denně servis zákazníkům. Zakladatelé firmy a zaměstnanci RMS mají dlouholeté zkušenosti s vývojem systémů pro revenue management a vývojem oddělení revenue managementu v aerolinkách. Efektivní softwarové produkty firmy jsou neustále vyvíjeny s ohledem na rychle se měnící prostředí a nové nápady, které jsou pružnými reakcemi na tyto změny. RM systémy airrm a airrmexpress Ve spolupráci s nejúspěšnějšími aerolinkami ve světě firma RMS vyvinula velice efektivní RM systémy airrm a airrmexpress, které jsou nastaveny na podmínky v oblasti letecké dopravy. Systémy využívá více než 30 aerolinek v celém světě a patří mezi ně např. AirAsia, Avianca Brasil, Condor, flydubai, Jetstar and Ryanair. Systém airrm pomáhá aerolinkám prosperovat v tržní konkurenci poskytováním podstatných informací. Je možno snadno řídit nové trasy a rychlé změny v letecké dopravě pomocí řady nástrojů poskytovat informace o skutečném stavu. Systém airrm není černá skříňka, zahrnuje sofistikované časem prověřené prognostické a optimalizační modely. Prognostické nástroje umožňují hloubkovou analýzu informací pro vytváření prognóz pro jednotlivé lety. Uživatelé mohou hodnotit, modifikovat, znova navrhnout, přepočítat a specifikovat prognózy pro konkrétní lety. Nástroje také umožňují důkladné zkoumání přesnosti prognóz vytvořených systémem v průběhu času. Optimalizační modely se vyvíjely, aby splňovaly požadavky na leteckou dopravu, od Littlewoodova EMR modelu, přes několik generací EMSR modelů, a dále do dnešních modelů založených na cenové elasticitě. Systém airrm přináší všechny tyto optimalizační nástroje společně v jediném produktu. To poskytuje leteckým společnostem flexibilitu při výběru nejlepšího optimalizačního nástroje pro konkrétní situaci, s cílem maximalizovat příjem z každého letu a na celé síti. Jednotlivé optimalizační proměnné mohou být nastaveny na úrovni systému, trhu, nebo letu. V případě neexistence dostupných dat nebo jejich vysokého rozptylu, není možné se spoléhat na tradiční nástroje prognózování a optimalizace. I v takovém případě airrm nabízí rozumné alternativy, jednou z takových alternativ jsou tzv. Business Rules. Tradiční RM systémy se zaměřují na jednotlivé lety v čase, systém airrm umožňuje současné řízení tisíce letů. Například umožňuje zobrazit informace o všech letech na týden nebo zobrazit informace o konkurenčních letech na měsíc, kde má konkurence nižší ceny, a umožňuje aktualizovat podmínky všech letů najednou. Systém airrm začal s využíváním netradičních zdrojů dat pro revenue management v letecké dopravě. Jako první systém zveřejňuje již dlouho konkurenční ceny, ukládá obrovské množství historických dat o příjmech, kapacitách, rezervacích, informace od třetích stran a poskytuje uživatelům efektivní řešení pro vytváření ad-hoc zpráv. Nově navržený systém airrmexpress je určen speciálně pro malé letecké společnosti a obsahuje řadu nástrojů, které nebyly dříve využívány v letecké dopravě. Systémy poskytují nejen standardní výstupy prognózování a optimalizace, ale využívají více zdrojů dat a obsahují další nástroje pro efektivnější každodenní řízení kapacit. Firma IDeaS Revenue Solutions, (www.ideas.com), založená v roce 1989, nabízí špičkový software, servis a poradenství pro revenue management v hotelnictví a cestovním ruchu. Firma IDeaS byla v roce 2008 převzata společností SAS, lídrem v oblasti softwaru pro analýzy v byznysu a největším nezávislým dodavatelem na trhu business inteligence. Společnost má centrálu v Minneapolisu, globální technologické SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/

10 Petr Fiala centrum se nachází v Pune v Indii, prodejní, servisní a distribuční kanceláře v Severní a Jižní Americe, Velké Británii, Evropě, na Středním východě, v Africe, Austrálii a Asii. RM systém IDeaS Optimalizovat příjmy je možné tehdy, jestliže hotely chápou, předvídají a využívají chování zákazníků. RM systém IDeaS znamená posun v hotelových zařízeních, která chtějí okamžitý dopad na svoji úroveň. Se spolehlivými a aktualizovanými daty je možno rezervovat místa v hotelu pro správné hosty ve správný čas a za správnou cenu. To je to, co vede ke stéle rostoucím příjmům. Systém se dostal na přední místo v softwarech pro hotelový revenue management tím, že hledá nové způsoby poskytování přesnějších, rychlejších a sofistikovanějších pohledů na data uživatelů. Systém IDeaS je založen na větším objemu dat ve srovnání s možnostmi sbírání dat jinými systémy. To jsou důvody proč má systém IDeaS třikrát více zákazníků než nejbližší konkurence a proč jejich ceny zaznamenají největší pozornost. Systém umožňuje: přesně prognózovat poptávku, efektivně a rychle distribuovat kapacity hotelu, dělat strategická rozhodnutí s ohledem na pozice konkurence, optimalizovat poptávku a zvýšit příjem zpřístupněním všech kapacit v každém okamžiku, určit správné ceny pro hotel, hodnotit výkonnost hotelu na denní, týdenní, měsíční a roční bázi. Firma přináší více než 20 let zkušeností v oboru pro specifické podmínky každého hotelu a kombinuje sílu softwaru IDeaS s inovacemi, klientskými službami a partnerstvím a poskytuje: Analýzy podporované společností SAS, software umožňuje přesun od reaktivního k proaktivnímu rozhodování. Zprávy umožňují odpovědi na sofistikovanější otázky, formát kvalitní prezentace výsledků a snadné sdílení poznatků v celé firmě zákazníka. Intuitivní uživatelské rozhraní RM systém IDeaS nabízí celou řadu uživatelsky přívětivých konstrukčních prvků pro bezkonkurenční snadnost použití. Manažerské zprávy umožňují analyzovat aktuální rezervace, vzory chování podle dnů v týdnu a podle skupin, poskytují trendy a výjimky v chování zákazníků. Vlastní přehledy klientem řízené, vysoce specializované zprávy, doručené přímo přes aplikační rozhraní systému IDeaS. Upozornění - uživatelsky definované výstrahy, které monitorují obsazenost a upozorňují na budoucí dny, kdy předpokládaná kapacita je jiná, než se očekávalo. Software - IDeaS se vyznačuje malými pořizovacími náklady a snadnou implementací. 7. Závěr Pokrok v informačních a komunikačních technologiích (ICT) a ve vytváření přesnější nástrojů prognózování poptávky a optimalizace rozhodnutí v řízení kapacit a cen 98 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/2012

11 Systémy pro revenue management znamená možnost vytváření stále efektivnějších systémů pro revenue management (RMS). Efektivní RMS, které zpracovávají obrovská množství dat, jsou předpokladem pro zvyšování příjmů jejich uživatelů. Na tomto případu je možno demonstrovat vzájemné ovlivňování ICT, statistiky a modelovacích a optimalizačních nástrojů. Cílem příspěvku bylo upozornit na strukturu RM systémů a možnosti rozvoje jejich základních modulů prognózování a optimalizace. Projekt je podporován grantem č. P402/10/0197 Grantové agentury České republiky Revenue management modely a analýzy a grantem č. IGA F4/16 /2011, fakulty informatiky a statistiky, VŠE Praha. Literatura Fiala, P. (2012). Aukce teorie a praxe. Professional Publishing, Praha. Fiala, P. aj. (2010). Operační výzkum nové trendy. Professional Publishing, Praha. Littlewood, K. (1972). Forecasting and control of passanger bookings. In: Proceedings of the Twelfth Annual AGIFORS Symposium, Phillips, R.(2005). Pricing and Revenue Optimization. Stanford Business Books, Stanford, California. Talluri, K. T., van Ryzin, G. J. (2004). The Theory and Practice of Revenue Management. Kluwer Publishing, Boston. Taylor, C. J. (1962). The determination of passenger booking levels. In: Proceedings of the Second AGIFORS Symposium, JEL: C44, H20 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 4/

Management. Ing. Jan Pivoňka

Management. Ing. Jan Pivoňka Management Ing. Jan Pivoňka Stanovení osobní vize V souladu s kotvou Konkrétní představa Citový náboj Stimul pro aktivní jednání Krátkodobější cíle motivace Výjimky Jasná vize Pohodoví lidé Úspěch bez

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce

Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce Teorie her a ekonomické rozhodování 11. Aukce 11. Aukce Příklady tržních mechanismů prodej s pevnou cenou cenové vyjednávání aukce Využití aukcí prodej uměleckých předmětů, nemovitostí, prodej květin,

Více

3. Očekávání a efektivnost aplikací

3. Očekávání a efektivnost aplikací VYUŽÍVANÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ V ŘÍZENÍ FIREM Ota Formánek 1 1. Úvod Informační systémy (IS) jsou v současnosti naprosto nezbytné pro úspěšné řízení firem. Informačním ním systémem rozumíme ucelené softwarové

Více

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

Otázky ke státní závěrečné zkoušce Otázky ke státní závěrečné zkoušce obor Ekonometrie a operační výzkum a) Diskrétní modely, Simulace, Nelineární programování. b) Teorie rozhodování, Teorie her. c) Ekonometrie. Otázka č. 1 a) Úlohy konvexního

Více

MO-ME-N-T MOderní MEtody s Novými Technologiemi

MO-ME-N-T MOderní MEtody s Novými Technologiemi Anotace: Prezentace je zaměřená na výklad marketingového nástroje - cena. Obsahuje faktory vnitřní a vnější, pojem cenová strategie a její typy, ceny v hotelnictví a cenová diferenciace. Projekt: Reg.č.:

Více

M A R K T I N G O V Ý M A N A G E M E N T 1. Akad.rok 2015/2016, ZS Marketingový management - VŽ 1

M A R K T I N G O V Ý M A N A G E M E N T 1. Akad.rok 2015/2016, ZS Marketingový management - VŽ 1 M A R K T I N G O V Ý M A N A G E M E N T 1 Akad.rok 2015/2016, ZS Marketingový management - VŽ 1 Marketingový management Klíčovým základem procesu marketingového managementu jsou do podstaty problému

Více

Cena z makroekonomického pohledu

Cena z makroekonomického pohledu Cena Definice ceny Cena je vyjádření hodnoty zboží nebo služby v peněžních či jiných jednotkách Mění se v čase podle momentální nabídky a poptávky a v závislosti na jejich očekávaném vývoji Cena má mnoho

Více

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy Ekonometrická analýza proces, skládající se z následujících fází: a) specifikace b) kvantifikace c) verifikace d) aplikace Postupné zpřesňování jednotlivých

Více

Projektové řízení jako základ řízení organizace

Projektové řízení jako základ řízení organizace Projektové řízení jako základ řízení organizace Aleš Chudý, ředitel divize IW ales.chudy@microsoft.com Technický seminář Bratislava 6.10.2008 Obsah Potřeby byznysu a IT Řešení EPM Microsoft EPM Optimalizační

Více

S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T

S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T 3 LS, akad.rok 2014/2015 Strategický management - VŽ 1 Proces strategického managementu LS, akad.rok 2014/2015 Strategický management - VŽ 2 Strategický management

Více

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice OPERAČNÍ VÝZKUM 11. TEORIE ZÁSOB Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu "Integrace

Více

Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. Katedra řízení podniku a podnikové ekonomiky. Metodické listy pro předmět ŘÍZENÍ PODNIKU 2

Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. Katedra řízení podniku a podnikové ekonomiky. Metodické listy pro předmět ŘÍZENÍ PODNIKU 2 Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. Katedra řízení podniku a podnikové ekonomiky Metodické listy pro předmět ŘÍZENÍ PODNIKU 2 Studium předmětu umožní studentům základní orientaci v procesech, které

Více

Mark tingový výzkum. Téma. Marketingový výzkum. Realizace. Tomek - Vávrová Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd FEL-ČVUT Y16MVY

Mark tingový výzkum. Téma. Marketingový výzkum. Realizace. Tomek - Vávrová Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd FEL-ČVUT Y16MVY Marketingový výzkum Realizace Tomek - Vávrová YMVY Proces marketingového výzkumu Návrh projektu výzkumu Stanovení zdrojů a způsobu získávání informací Sběr informací Vyhodnocení výzkumu a interpretace

Více

Hospodářská informatika

Hospodářská informatika Hospodářská informatika HINFL, HINFK Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu reg.

Více

Přednáška č.6. Mezinárodní marketingový výzkum

Přednáška č.6. Mezinárodní marketingový výzkum Přednáška č.6 Mezinárodní marketingový výzkum Mezinárodní výzkum trhu Motto Kdo zná svého zákazníka, ten mu umí nabídnout zboží, které potřebuje způsobem, který ho zaujme. Marketingový výzkum systematické

Více

Téma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh

Téma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh Téma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh - Spolupráce při stanovování dlouhodobé strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh se zaměřením na produktový management - Analýza současné pozice ŠKODA

Více

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice FORMULACE, VÝBĚR A IMPLEMENTACE STRATEGIE Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu

Více

EKONOMIKA DOPRAVNÍHO PODNIKU Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

EKONOMIKA DOPRAVNÍHO PODNIKU Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu "Integrace a podpora studentů se specifickými

Více

Centrum pro rozvoj dopravních systémů

Centrum pro rozvoj dopravních systémů Centrum pro rozvoj dopravních systémů Martin Hájek VŠB - TU Ostrava Březen 2013 Témata 1. Představení centra RODOS 2. Řízení dopravy při modernizaci D1 výstupy centra Centrum pro rozvoj dopravních systémů

Více

SWOT ANALÝZA. Příloha č. 2, Pracovní list č. 1 SWOT analýza 28.4.2014. SWOT analýza - obsah. SWOT analýza. 1. Základní informace a princip metody

SWOT ANALÝZA. Příloha č. 2, Pracovní list č. 1 SWOT analýza 28.4.2014. SWOT analýza - obsah. SWOT analýza. 1. Základní informace a princip metody SWOT ANALÝZA 1 SWOT analýza - obsah 1. Základní informace a princip metody 2. Vnější a vnitřní faktory 3. Užitečné tipy a příklady z praxe 2 SWOT analýza I. ZÁKLADNÍ INFORMACE A PRINCIP METODY 3 1 SWOT

Více

DISTRIBUCE V MEZINÁRODNÍM MARKETINGU

DISTRIBUCE V MEZINÁRODNÍM MARKETINGU DISTRIBUCE V MEZINÁRODNÍM MARKETINGU L 7 Ing. Jiří Šnajdar 2015 Distribuce a distribuční politika Distribuce = soubor postupů a činností, pomocí kterých je zboží dáno k dispozici spotřebiteli nebo uživateli

Více

Optimalizaci aplikací. Ing. Martin Pavlica

Optimalizaci aplikací. Ing. Martin Pavlica Optimalizaci aplikací Ing. Martin Pavlica Vize: Aplikace v dnešním světě IT Ze všech částí IT jsou aplikace nejblíže businessu V elektronizovaném světě významným způsobem podporují business, ten se na

Více

Plán přednášek makroekonomie

Plán přednášek makroekonomie Plán přednášek makroekonomie Úvod do makroekonomie, makroekonomické agregáty Agregátní poptávka a agregátní nabídka Ekonomické modely rovnováhy Hospodářský růst a cyklus, výpočet HDP Hlavní ekonomické

Více

B104MFS Marketing finančních služeb

B104MFS Marketing finančních služeb B104MFS Marketing finančních služeb - vyučující předmětu - osnova předmětu/is BIVŠ - ukončení předmětu Václav Kupec Předmět - představení předmětu Holistická koncepce marketingu je dynamická koncepce opírající

Více

ra e IC. Dagmar Jakubíková

ra e IC. Dagmar Jakubíková I mar Dagmar Jakubíková. ra e IC. e In Strategické plánování Situační analýza a predikce vývoje Marketingové che a strategie Produktová, distribuční, cenová a komunikační politika a strategie Grada Publishing

Více

Transmisní mechanismy nestandardních nástrojů monetární politiky

Transmisní mechanismy nestandardních nástrojů monetární politiky Transmisní mechanismy nestandardních nástrojů monetární politiky Petr Šimíček Abstrakt: Cílem práce je popsat vliv nestandardního nástroje monetární politiky - kvantitativního uvolňování (QE) na ekonomiky

Více

MĚŘENÍ A PŘEDPOVÍDÁNÍ POPTÁVKY TRHU

MĚŘENÍ A PŘEDPOVÍDÁNÍ POPTÁVKY TRHU MĚŘENÍ A PŘEDPOVÍDÁNÍ POPTÁVKY TRHU Co budeme řešit?? 1. Jaké jsou hlavní koncepce měření a předpovídání poptávky? 2. Jak lze odhadnou současnou poptávku? 3. Jak lze předpovědět budoucí poptávku? 1.Hlavní

Více

Vedoucí autorského kolektivu: Ing. Jana Soukupová, CSc. Tato publikace vychází s laskavým přispěním společnosti RWE Transgas, a. s.

Vedoucí autorského kolektivu: Ing. Jana Soukupová, CSc. Tato publikace vychází s laskavým přispěním společnosti RWE Transgas, a. s. Autoři kapitol: Doc. Ing. Bronislava Hořejší, CSc. (kapitoly 1, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16) Doc. PhDr. Libuše Macáková, CSc. (kapitoly 4, 17.6, 18, 19) Prof. Ing. Jindřich Soukup, CSc. (kapitoly

Více

Jan Horák. Pilíře řešení

Jan Horák. Pilíře řešení Jan Horák Pilíře řešení Nová generace systémů Důsledek rozvoje a změn informatiky ve zdravotnictví: Nové technologie Výkonnost, mobilita, velikost monitorů, dotykové ovládání, vzdálené přístupy Nové možnosti

Více

24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB

24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB 24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB Síťová analýza 50.let V souvislosti s potřebou urychlit vývoj a výrobu raket POLARIS v USA při závodech ve zbrojení za studené války se SSSR V roce 1958 se díky aplikaci

Více

Marketingové aktivity B2B firem a struktura marketingových rozpočtů Jaro 2014

Marketingové aktivity B2B firem a struktura marketingových rozpočtů Jaro 2014 Marketingové aktivity B2B firem a struktura marketingových rozpočtů Jaro 2014 B-inside s.r.o. Šmeralova 12, 170 00 Praha Vavrečkova 5262, 760 01 Zlín IČ: 24790648 DIČ: CZ24790648 Telefon: +420 608 048

Více

Forecasting, demand planning a řízení zásob: Skrytý potenciál. Tomáš Hladík Logio

Forecasting, demand planning a řízení zásob: Skrytý potenciál. Tomáš Hladík Logio Forecasting, demand planning a řízení zásob: Skrytý potenciál Tomáš Hladík Logio 14.3.2012 Obsah Cíl správného řízení zásob Proč segmentovat portfolio? Dobrý forecasting je základ Jak na pomaluobrátkové

Více

Výzkum trhu. Vzdělávací materiál ke kurzu Zahraniční obchod, tutoriál Mezinárodní podnikání

Výzkum trhu. Vzdělávací materiál ke kurzu Zahraniční obchod, tutoriál Mezinárodní podnikání Výzkum trhu Vzdělávací materiál ke kurzu Zahraniční obchod, tutoriál Mezinárodní podnikání Slezská univerzita v Opavě Okresní hospodářská komora Karviná 2010-2013 Výukový materiál je výstupem projektu

Více

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G 5 ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 1 M A R K E T I N G O V Ý I N F O R M A Č N Í S Y S T É M ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 2 Mnoho

Více

PR5 Poptávka na trhu výrobků a služeb

PR5 Poptávka na trhu výrobků a služeb PR5 Poptávka na trhu výrobků a služeb 5.1. Rovnováha spotřebitele 5.2. Indiferenční analýza od kardinalismu k ordinalismu 5.3. Poptávka, poptávané množství a jejich změny 5.4. Pružnost tržní poptávky Poptávka

Více

Metodický list č. 1 FUNKCE, ZISK A VZTAHY MEZI ZÁKLADNÍMI EKONOMICKÝMI VELIČINAMI PODNIKU

Metodický list č. 1 FUNKCE, ZISK A VZTAHY MEZI ZÁKLADNÍMI EKONOMICKÝMI VELIČINAMI PODNIKU Metodické listy pro kombinované studium předmětu MANAŽERSKÁ EKONOMIKA Přednášející: Ing. Jana Kotěšovcová Metodický list č. 1 Název tematického celku: ZALOŽENÍ PODNIKU, VÝNOSY, NÁKLADY, NÁKLADOVÉ FUNKCE,

Více

Marketing. Struktura učiva

Marketing. Struktura učiva Marketing Didaktické zpracování učiva Struktura učiva 1. Zařazení učiva 2. Cíle učiva 3. Struktura učiva 4. Metodické zpracování učiva týkající se marketingových koncepcí 5. Metodické zpracování učiva

Více

Manažerské účetnictví

Manažerské účetnictví Manažerské účetnictví Program 1. Úvod 2. Význam manažerského účetnictví pro řízení 3. Několik definic 4. Řízení nákladů 5. Podpora typických rozhodování manažerským účetnictvím 6. Jednotlivé složky manažerského

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM OKRUHY ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM Obor: Studijní program: Aplikace přírodních věd 1. Vektorový prostor R n 2. Podprostory 3. Lineární zobrazení 4. Matice 5. Soustavy lineárních rovnic

Více

Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy

Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy 1. Firmy působí: a) na trhu výrobních faktorů b) na trhu statků a služeb c) na žádném z těchto trhů d) na obou těchto trzích Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy 2. Firma na trhu statků a služeb

Více

Služby pro zařízení vysokého napětí. Spolehlivé sledování stavu zařízení

Služby pro zařízení vysokého napětí. Spolehlivé sledování stavu zařízení Služby pro zařízení vysokého napětí Spolehlivé sledování stavu zařízení Strategie údržby Jaký přístup je nejlepší? Údržba dle skutečného stavu zařízení Údržba založená na průběžném monitorování funkce

Více

Řešení Vašeho nástrojového managementu

Řešení Vašeho nástrojového managementu Řešení Vašeho nástrojového managementu TDM Systems komp TDM Systems profesionálové pro správu nástrojových dat Již více než 20 let vyvíjí a prodává společnost TDM Systems GmbH software pro organizaci nástrojů

Více

ICT v hotelnictví a cestovním ruchu

ICT v hotelnictví a cestovním ruchu ICT v hotelnictví a cestovním ruchu Současný CR je stále více závislý na informacích Díky rozvoji ICT se informace stávají dostupnějšími -> roste zájem o individuální CR Informace je základní jednotkou

Více

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice MIKROEKONOMIE TRH VÝROBNÍCH FAKTORŮ, UTVÁŘENÍ CENY VÝROBNÍCH FAKTORŮ Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál

Více

Základy ekonomie. Petr Musil: petrmusil1977@gmail.com

Základy ekonomie. Petr Musil: petrmusil1977@gmail.com Základy ekonomie Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka Petr Musil: petrmusil1977@gmail.com Obsah 1. Dělba práce 2. Směna, peníze 3. Trh 4. Cena 5. Nabídka 6. Poptávka 7. Tržní rovnováha 8. Konkurence Dělba

Více

INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005

INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005 INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005 AGENDA definice IS, zavedení pojmů možnosti a rozdělení typická struktura technologie nasazení praktická ukázka

Více

XD16MPS Manažerská psychologie pro kombinované studium. Úvod do manažerské psychologie Předmět, význam, vývoj

XD16MPS Manažerská psychologie pro kombinované studium. Úvod do manažerské psychologie Předmět, význam, vývoj XD16MPS Manažerská psychologie pro kombinované studium Úvod do manažerské psychologie Předmět, význam, vývoj Mgr. Petra Halířová ZS 2009/10 Literatura Bedrnová, Nový: Psychologie a sociologie řízení, s.

Více

Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. KMK ML Základy marketingu

Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. KMK ML Základy marketingu Základy marketingu (B_Mar) ZS 09 Bakalářské studium Garant předmětu: Ing.Miloslav Vaňák Vyučující:.. Ing. M. Vaňák Typ studijního předmětu: povinný roč./sem.:.. 1/1 Rozsah studijního předmětu:.. 2/0/0

Více

Neuronové časové řady (ANN-TS)

Neuronové časové řady (ANN-TS) Neuronové časové řady (ANN-TS) Menu: QCExpert Prediktivní metody Neuronové časové řady Tento modul (Artificial Neural Network Time Series ANN-TS) využívá modelovacího potenciálu neuronové sítě k predikci

Více

Vymezení a význam marketingového výzkumu pro manažerské rozhodování. Základní východiska empirického přístupu, vztah. Téma č. 1

Vymezení a význam marketingového výzkumu pro manažerské rozhodování. Základní východiska empirického přístupu, vztah. Téma č. 1 Vymezení a význam marketingového výzkumu pro manažerské rozhodování. Základní východiska empirického přístupu, vztah teorie a empirie. Téma č. 1 Výzkum trhu Historický vývoj: Výzkum veřejného mínění, sociologický

Více

Podnikatelské plánování pro inovace

Podnikatelské plánování pro inovace Podnikatelské plánování pro inovace Šablona podnikatelského plánu Název projektu Datum zpracování Verze č. Údaje o autorech Obsah Exekutivní souhrn...3 1. Základní údaje o předkladateli a podniku...4 1.1

Více

POMŮŽEME VÁM VYUŽÍT NOVÉ PŘÍLEŽITOSTI ZALOŽENÉ NA TALENTECH PRO ROZVOJ VAŠEHO BYZNYSU

POMŮŽEME VÁM VYUŽÍT NOVÉ PŘÍLEŽITOSTI ZALOŽENÉ NA TALENTECH PRO ROZVOJ VAŠEHO BYZNYSU 2 3 POMŮŽEME VÁM VYUŽÍT NOVÉ PŘÍLEŽITOSTI ZALOŽENÉ NA TALENTECH PRO ROZVOJ VAŠEHO BYZNYSU ManpowerGroup je světovým lídrem v poskytování inovativních služeb a řešení na míru, které pokrývají životní cyklus

Více

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G 4 ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 1 Marketingové strategie ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 2 Klasifikace marketingových strategií

Více

Synergické efekty VaVpI projektů na VŠB-TU Ostrava

Synergické efekty VaVpI projektů na VŠB-TU Ostrava Synergické efekty VaVpI projektů na VŠB-TU Ostrava Prof. Ing. Ivo Vondrák, CSc. VŠB - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky www.it4innovations.eu 1 Obsah 1. Projekty VaVpI

Více

Řízení výkonnosti nemovitostního portfolia. Integrační platforma innosys. Květen 2014

Řízení výkonnosti nemovitostního portfolia. Integrační platforma innosys. Květen 2014 Řízení výkonnosti nemovitostního portfolia Integrační platforma innosys Květen 2014 Technologické trendy 2014 Narušitelé zavedených postupů Kognitivní analýza Industrializace zdrojů mas Blízká setkávání

Více

Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. KMK ML Základy marketingu

Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. KMK ML Základy marketingu Základy marketingu (B_Zmar) ZS 09 Bakalářské studium Garant předmětu: Ing.Miloslav Vaňák Vyučující:.. Ing. M. Vaňák Typ studijního předmětu: povinný roč./sem.:.. 1/1 Rozsah studijního předmětu:.. 6 (KS)

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry Teorie her a ekonomické rozhodování 2. Maticové hry 2.1 Maticová hra Teorie her = ekonomická vědní disciplína, která se zabývá studiem konfliktních situací pomocí matematických modelů Hra v normálním tvaru

Více

Marketingové aktivity B2B firem v ČR v roce 2012

Marketingové aktivity B2B firem v ČR v roce 2012 Marketingové aktivity B2B firem v ČR v roce 2012 Duben 2013 B-inside s.r.o. Šmeralova 12, 170 00 Praha Vavrečkova 5262, 760 01 Zlín IČ: 24790648 DIČ: CZ24790648 Telefon: +420 608 048 048 www.b-inside.cz

Více

Tržní aspekty segmentu elektrotechnika

Tržní aspekty segmentu elektrotechnika Tržní aspekty segmentu elektrotechnika Přednášející: Ing. Jiří Tupa, Ph.D. Jiří Tupa EK 414 kl. 4531 tupa@ket.zcu.cz home.zcu.cz/~tupa/tase Konzultace po domluvě Rámcová osnova přednášek Úvod do předmětu,

Více

ODBYT (marketing) Odbyt a marketing. Prodej zboží a služeb. Obchodní plán Marketingové techniky Organizace marketingu v podniku

ODBYT (marketing) Odbyt a marketing. Prodej zboží a služeb. Obchodní plán Marketingové techniky Organizace marketingu v podniku ODBYT (marketing) Odbyt a marketing. Prodej zboží a služeb. Obchodní plán Marketingové techniky Organizace marketingu v podniku Odbyt a marketing. Prodej zboží a služeb Odbyt = završení podnikového reprodukčního

Více

Lineární programování

Lineární programování 24.9.205 Lineární programování Radim Farana Podklady pro výuku pro akademický rok 203/204 Obsah Úloha lineárního programování. Formulace úlohy lineárního programování. Typické úlohy lineárního programování.

Více

Oracle Sales Cloud. moderní řízení obchodu

Oracle Sales Cloud. moderní řízení obchodu Oracle Sales Cloud moderní řízení obchodu Úvod Oracle Sales Cloud je nástroj moderního obchodování, který lze snadno nasadit a rychle užívat. Je to zcela mobilní řešení s analytickou výbavou, stavěné pro

Více

Manažerská ekonomika KM IT

Manažerská ekonomika KM IT KVANTITATIVNÍ METODY INFORMAČNÍ TECHNOLOGIE (zkouška č. 3) Cíl předmětu Získat základní znalosti v oblasti práce s ekonomickými ukazateli a daty, osvojit si znalosti finanční a pojistné matematiky, zvládnout

Více

12 Elektronický obchod B2B: řízení dodavatelského řetězce a spolupráce

12 Elektronický obchod B2B: řízení dodavatelského řetězce a spolupráce 12 Elektronický obchod B2B: řízení dodavatelského řetězce a spolupráce Cíle výuky modulu Definovat B2B obchodování a vysvětlit jeho význam a historii. Vysvětlit procesu nákupu, dodavatelského řetězce a

Více

Rizika na liberalizovaném trhu s elektřinou

Rizika na liberalizovaném trhu s elektřinou Rizika na liberalizovaném trhu s elektřinou Fórum užívateľov prenosovej sústavy, Košice 27. a 28.3.2003 Tento dokument je určen výhradně pro potřebu klienta. Žádná jeho část nesmí být zveřejněna, citována

Více

DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL

DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0763 Název školy SOUpotravinářské, Jílové u Prahy, Šenflukova 220 Název materiálu INOVACE_32_MaM 1./01/ 02/19 Autor Obor; předmět, ročník Tematická

Více

10/3.5 MARKETINGOVÉ STRATEGICKÉ KONCEPCE

10/3.5 MARKETINGOVÉ STRATEGICKÉ KONCEPCE MANAGEMENT PROCESŮ část 10, díl 3, kapitola 5, str. 1 10/3.5 MARKETINGOVÉ STRATEGICKÉ KONCEPCE Strategické marketingové plánování musí rozhodnout o volbě a pokrytí trhu, stanovení chování vůči tržním subjektům

Více

ÚVOD DO ENERGETICKÉHO MANAGEMENTU

ÚVOD DO ENERGETICKÉHO MANAGEMENTU ÚVOD DO ENERGETICKÉHO MANAGEMENTU Karel Zubek Vsetín 18 dubna 2013 Spotřeba a výhled celosvětové spotřeby energií Světová poptávka po elektrické energii vzroste za čtvrtstoletí do roku 2035 o 70%, tedy

Více

CobiT. Control Objectives for Information and related Technology. Teplá u Mariánských Lázní, 6. října 2004

CobiT. Control Objectives for Information and related Technology. Teplá u Mariánských Lázní, 6. října 2004 CobiT Control Objectives for Information and related Technology Teplá u Mariánských Lázní, 6. října 2004 Agenda Základy CobiT Pojem CobiT Domény CobiT Hodnocení a metriky dle CobiT IT Governance Řízení

Více

Centrum služeb pro podnikání s.r.o. MARKETING. 2013, I. verze (GH)

Centrum služeb pro podnikání s.r.o. MARKETING. 2013, I. verze (GH) MARKETING Centrum služeb pro podnikání s.r.o. 2013, I. verze (GH) Úvod Výukové materiály Centra služeb pro podnikání s.r.o. Vás budou provázet kurzem Marketing. Slouží pro ucelení informací a jako vodítko

Více

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Big Data a oficiální statistika Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Obsah příspěvku Charakteristiky Big Data Výzvy a úskalí z perspektivy statistiky Výzvy z perspektivy computing

Více

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:

Více

efficiency in laser cutting Bystar L Velkoformátové laserové řezací systémy na plechy, roury a profily

efficiency in laser cutting Bystar L Velkoformátové laserové řezací systémy na plechy, roury a profily efficiency in laser cutting Bystar L Velkoformátové laserové řezací systémy na plechy, roury a profily 2 Bystar L velký, přesný a autonomní Vzhledem k velikosti pracovní oblasti překračují univerzálně

Více

Obsah. Část I Řízením k inovacím 1. 1 Klíčové otázky při řízení inovací 3. 2 Inovace jako řídicí proces 63 III

Obsah. Část I Řízením k inovacím 1. 1 Klíčové otázky při řízení inovací 3. 2 Inovace jako řídicí proces 63 III III Část I Řízením k inovacím 1 1 Klíčové otázky při řízení inovací 3 1.1 Inovace a konkurenční výhoda......................................6 1.2 Typy inovací...................................................11

Více

Management CK a CA (2. část): funkční vs procesní přístup.

Management CK a CA (2. část): funkční vs procesní přístup. Management CK a CA (2. část): funkční vs procesní přístup. Eva Štichhauerová 19. 11 2014 1 Obsah přednášky 1. Specifika managementu v CK/A. 2. Funkční vs procesní přístup k managementu CK/A. 3. Procesní

Více

Retail Summit 2008 Technologie které mohou pomáhat

Retail Summit 2008 Technologie které mohou pomáhat Retail Summit 2008 Technologie které mohou pomáhat Jiří Melzer, MIBCON, a.s. Klíčová témata Plánování sortimentu strategické plánování nové sezóny plánování a tvorba kolekce finanční plánování prodejních

Více

HIGH-FREQUENCY TRADING

HIGH-FREQUENCY TRADING HIGH-FREQUENCY TRADING Představení Vysokofrekvenční obchodování je alternativním způsobem správy kapitálu na globálních finančních trzích. Je tu pro investory, kteří hledají možnosti diverzifikace pro

Více

Marketing. PhDr.Ing.Jaroslava Dědková Ph.D. Katedra marketingu. jaroslava.dedkova@tul.cz

Marketing. PhDr.Ing.Jaroslava Dědková Ph.D. Katedra marketingu. jaroslava.dedkova@tul.cz Marketing PhDr.Ing.Jaroslava Dědková Ph.D. Katedra marketingu jaroslava.dedkova@tul.cz Alsbury A., Jay R. Dědková J. Honzáková I. Foret M., Procházka P., Vaculík J. Horáková I. Kolektiv autorů Odborná

Více

Podnik jako živý organismus - konkurenční výhoda

Podnik jako živý organismus - konkurenční výhoda Podnik jako živý organismus - konkurenční výhoda Ing. Olga Girstlová Viceprezidentka a generální ředitelka skupiny GiTy GiTy, a.s., Mariánské nám. 1, Brno 617 00 ogirstl@gity.cz INFORUM 2007: 13. konference

Více

VIZE INFORMATIKY V PRAZE

VIZE INFORMATIKY V PRAZE VIZE INFORMATIKY V PRAZE Václav Kraus, ŘED INF MHMP 1 / 30. 4. 2009 PRAHA MĚSTO PRO ŽIVOT Město mezinárodně uznávané, ekonomicky prosperující a úspěšné. Město bezpečné a přívětivé, město sebevědomých a

Více

M A N A G E M E N T P O D N I K U 1 Marketing pro techniky. LS, akad.rok 2014/2015 Management podniku - VŽ 1

M A N A G E M E N T P O D N I K U 1 Marketing pro techniky. LS, akad.rok 2014/2015 Management podniku - VŽ 1 M A N A G E M E N T P O D N I K U 1 Marketing pro techniky LS, akad.rok 2014/2015 Management podniku - VŽ 1 Marketing vznikl v USA na po I. světové válce, kdy začala převažovat nabídka nad poptávkou a

Více

Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí 10 00 11 00 nebo dle dohody Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.

Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí 10 00 11 00 nebo dle dohody Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel. 1 Informační systémy Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN Konzultace: pondělí 10 00 11 00 nebo dle dohody Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.: 485 352 442 Přednášky: úterý 12 30 H35 Cvičení: Mgr.

Více

Makroekonomie I. Co je podstatné z Mikroekonomie - co již známe obecně. Nabídka a poptávka mikroekonomické kategorie

Makroekonomie I. Co je podstatné z Mikroekonomie - co již známe obecně. Nabídka a poptávka mikroekonomické kategorie Model AS - AD Makroekonomie I Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Osnova: Agregátní poptávka a agregátní nabídka : Agregátní poptávka a její změny Agregátní nabídka krátkodobá a dlouhodobá Rovnováha

Více

Jméno autora: Ing. Juraszková Marcela Datum vytvoření: 20. 6. 2012 Ročník: III. Vzdělávací oblast: Obchodní provoz Vzdělávací obor: Obchodník

Jméno autora: Ing. Juraszková Marcela Datum vytvoření: 20. 6. 2012 Ročník: III. Vzdělávací oblast: Obchodní provoz Vzdělávací obor: Obchodník Jméno autora: Ing. Juraszková Marcela Datum vytvoření: 20. 6. 2012 Ročník: III. Vzdělávací oblast: Obchodní provoz Vzdělávací obor: Obchodník Tematický okruh: Marketing a management Téma: Cena Číslo DUMu:

Více

1. Vnitřní faktory. několik cílů najednou. V cenové oblasti lze. Diferenciace výrobků čím více se vlastní výrobek od srovnatelných výrobků konkurence

1. Vnitřní faktory. několik cílů najednou. V cenové oblasti lze. Diferenciace výrobků čím více se vlastní výrobek od srovnatelných výrobků konkurence Price Faktory ovlivňující výši ceny 1. Vnitřní faktory Cíle firmy - firmy se orientují většinou na několik cílů najednou. V cenové oblasti lze uvažovat o cílech spojených s orientací na: dosažení určité

Více

OBSAH KAPITOLY PODNIKOVÍ ZÁKAZNÍCI DRUHY PODNIKOVÝCH ZÁKAZNÍKŮ SPOTŘEBITELSKÝ TRH

OBSAH KAPITOLY PODNIKOVÍ ZÁKAZNÍCI DRUHY PODNIKOVÝCH ZÁKAZNÍKŮ SPOTŘEBITELSKÝ TRH OBSAH KAPITOLY PODNIKOVÍ ZÁKAZNÍCI Ing. Lukáš Kučera druhy podnikových zákazníků spotřebitelský trh a jeho chování průmyslový trh a jeho chování nákupní rozhodovací proces spotřebitele životní cyklus produktu

Více

Podnikové činnosti ING SYLVIE RIEDEROVÁ XRIEDERO@MENDELU.CZ

Podnikové činnosti ING SYLVIE RIEDEROVÁ XRIEDERO@MENDELU.CZ Podnikové činnosti ING SYLVIE RIEDEROVÁ XRIEDERO@MENDELU.CZ Struktura přednášky Výrobní činnost podniku Základní výrobní procesy Příprava výroby Řízení výroby Nákupní a výrobní činnost podniku Nákup Prodej

Více

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Kristýna Slabá, kslaba@students.zcu.cz. 1. července 2010

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Kristýna Slabá, kslaba@students.zcu.cz. 1. července 2010 SÍŤOVÁ ANALÝZA Kristýna Slabá, kslaba@students.zcu.cz 1. července 2010 Obsah 1 Úvod do síťové analýzy Hlavní metody síťové analýzy a jejich charakteristika Metoda CPM Metoda PERT Nákladová analýza Metoda

Více

Role flexibilní pracovní síly v personální strategii

Role flexibilní pracovní síly v personální strategii Personální společnost Manpower oslovila v říjnu 2009 více než 41.000 zaměstnavatelů ze 35 zemí a oblastí, aby zjistila více informací o současné roli flexibilní pracovní síly v personální strategii různých

Více

Co je xport? Inkubátor nápadů na vlastní podnikání

Co je xport? Inkubátor nápadů na vlastní podnikání Co je xport? Inkubátor nápadů na vlastní podnikání 1 2 3 4 Součást Vysoké školy ekonomické v Praze (rozpočet 2 mld. Kč, 20 000 studentů, primární zaměření ekonomie) Unikátní ekosystém spojující akademický

Více

Facility Management a řízení firemních aktiv: Perspektivy a vývoj trhu. Stavební fórum

Facility Management a řízení firemních aktiv: Perspektivy a vývoj trhu. Stavební fórum Facility Management a řízení firemních aktiv: Perspektivy a vývoj trhu Stavební fórum Praha, červen 2013 Michal Melč Deloitte Czech Republic senior manager Real Estate Advisory mmelc@deloittece.com +420

Více

Aplikace městského marketingu v praxi: očekávání a realita Jiří Ježek. Měkké faktory v regionálním rozvoji, Ostrava, 25.6.2010

Aplikace městského marketingu v praxi: očekávání a realita Jiří Ježek. Měkké faktory v regionálním rozvoji, Ostrava, 25.6.2010 Aplikace městského marketingu v praxi: očekávání a realita Jiří Ježek Výzkumné problémy I. opatření a aktivity, které bychom přiřadili k městskému marketingu jsou realizovány, aniž by si jejich aktéři

Více

M. Kašík, K. Havlíček: Podnikový marketing, M. Kašík, K. Havlíček: Marketingové řízení. M. Kašík, K. Havlíček: Marketingové řízení

M. Kašík, K. Havlíček: Podnikový marketing, M. Kašík, K. Havlíček: Marketingové řízení. M. Kašík, K. Havlíček: Marketingové řízení Marketingové řízení podniku Transakční marketing Vztahový marketing Základní literatura M. Kašík, K. Havlíček: Podnikový marketing, VŠFS europress, 2004 M. Kašík, K. Havlíček: Marketingové řízení podniku,

Více

Význam inovací pro firmy v současném období

Význam inovací pro firmy v současném období Význam inovací pro firmy v současném období Jan Heřman 25. říjen 2013 Uváděné údaje a informace vychází z výzkumného projektu FPH VŠE "Konkurenceschopnost" (projekt IGA 2, kód projektu VŠE IP300040). 2

Více

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační výzkum Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky

Více

Měření závislosti statistických dat

Měření závislosti statistických dat 5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě

Více

Specializace Kognitivní informatika

Specializace Kognitivní informatika Specializace Kognitivní informatika Otevřené dveře specializace Kognitivní informatika, 10.5.2007 V rámci projektu, financovaného Evropským sociálním fondem pod č. 3206 Multi- a transdisciplinární obor

Více

Úloha marketingu v řízení podniku Praktická tvorba marketingového plánu Marketingový a obchodní plán patří k hlavním dokumentům společnosti, potřebných pro její řízení (dále finanční plán, plán výroby,

Více

Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka

Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka Obsah 1. Dělba práce 2. Směna, peníze 3. Trh 4. Cena a směnná hodnota 5. Nabídka 6. Poptávka 7. Tržní rovnováha 8. Konkurence Dělba práce Dělba práce Jednotliví lidé se

Více

MARKETING 4 Segmentace, marketingový mix, marketingový plán.

MARKETING 4 Segmentace, marketingový mix, marketingový plán. MARKETING 4 Segmentace, marketingový mix, marketingový plán. Ing. Hlavní pojmy Marketingu co je nutné umět aplikovat Metody analýzy PPO PZ/EZ Maslowova pyramida potřeb Produkt a analýza produktu Produktový

Více