Găsește prețul maxim pe care ești dispus să îl plătești

În investițiile neconvenționale, se spune adesea că nu există investiții proaste, ci doar prețuri proaste. În acest exemplu, pachete simulate de Magic the Gathering au fost deschise în funcție de raritatea cărților. Prețurile online au fost apoi adăugate și s-a creat o distribuție a rezultatelor prețului de vânzare (randamentul investiției). Reține că cel mai probabil rezultat este randamentul mediu, reprezentat printr-o linie verticală. Asta înseamnă că, după ce deschizi suficient de multe pachete și cutii, randamentul investiției ar trebui să se apropie de medie.

Care este prețul maxim pe care ar trebui să fii dispus să îl plătești, fără a include costurile de tranzacționare?

Notă: Poți să treci cu cursorul peste grafic pentru a vedea valori mai detaliate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Decizii Bazate pe Date pentru Afaceri

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Decizii Bazate pe Date pentru Afaceri

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

În acest capitol, te vei familiariza cu cadrul de luare a deciziilor bazate pe date. Vei afla mai multe despre diferitele tipuri de analiză a datelor și obiectivele acestora. La final, vei putea înțelege unde se încadrează fiecare decizie în cadrul acestui framework.

Exercise 1: Bun venit!Exercise 2: Structurarea unei probleme bazate pe date Exercise 3: Investigarea unei analize Exercise 4: Analiza ca o călătorie Exercise 5: Maturitate analitică Exercise 6: Capcane frecvente Exercise 7: Aplicarea metodelor și obiectivelor Exercise 8: Identifică metoda Exercise 9: Identifică obiectivul Exercise 10: Clasificarea restului cursului

Vom aplica procesul de luare a deciziilor bazate pe date într-un context de marketing. Vei folosi date pentru a optimiza cheltuielile publicitare, pentru a identifica oportunități de arbitraj în traficul web și chiar pentru a prognoza lansări de produse noi cu date limitate, dar relevante.

Exercise 1: Exemple din marketing Exercise 2: Găsirea celui mai bun model Exercise 3: Focalizare pe creștere Exercise 4: Concentrează-te pe o achiziție eficientă Exercise 5: Concentrează-te pe profitabilitate Exercise 6: Arbitrajul publicitar Exercise 7: Identifică exemple de arbitraj Exercise 8: Identifică oportunitatea de arbitraj Exercise 9: Calculează profitul Exercise 10: Previzionarea produselor bazată pe date Exercise 11: Alege analogii corecți pentru P, Q și M Exercise 12: Dashboard de modelare a difuziei

Să înveți să folosești datele pentru a fundamenta decizii financiare poate fi atât satisfăcător, cât și profitabil. În acest capitol, vei analiza oportunități de investiții folosind date din domeniul creditului de consum, al imobiliarelor și chiar dintr-o piață neconvențională – cea a obiectelor de colecție.

Exercise 1: Investiții tradiționale: risc vs. recompensă Exercise 2: La ce folosește rata fără risc?Exercise 3: Folosește un grafic de tip CAPM pentru a alege investiția Exercise 4: Investiții în alte active tradiționale Exercise 5: Calculează venitul brut din chirie Exercise 6: Analizează cea mai bună investiție după rata de capitalizare Exercise 7: Selectează cea mai bună oportunitate de investiție Exercise 8: Investiții neconvenționale: Magic the Gathering Exercise 9: Definirea unei simulări Exercise 10: Găsește prețul maxim pe care ești dispus să îl plătești

Exercițiul curent

Exercise 11: Calculează profitul estimat

În ultimul capitol, vei aplica datele pentru a calcula piața totală adresabilă a unui startup, vei învăța despre curbele cererii și ofertei folosite în planificarea personalului și vei descoperi cum să identifici zonele de îmbunătățire pornind de la feedback-ul clienților. Vei dobândi astfel experiență practică în identificarea oportunităților de optimizare și în susținerea operațiunilor de afaceri existente.

Exercise 1: Piața totală adresabilă Exercise 2: TAM: dimensionarea pieței de sus în jos Exercise 3: TAM: dimensionarea pieței de jos în sus Exercise 4: Curba cererii: mese și băuturi Exercise 5: Cererea de fast-food (în viteză maximă)Exercise 6: Analizarea unui forecast Exercise 7: Curba ofertei: chelnerii din restaurantul tău Exercise 8: Revizuirea formulei Erlang-C Exercise 9: Ia o decizie de planificare bazată pe date!Exercise 10: Feedback-ul clienților pentru îmbunătățirea operațiunilor Exercise 11: Date pentru prioritizarea efortului și a trainingului (1)Exercise 12: Date pentru direcționarea efortului și a trainingului (2)Exercise 13: Concluzie