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鑑於零售商可以在其客戶的交易中收集大量數據,因此數據驅動的定制已成為現實。

此外,通過使用有關整個供應鏈中的庫存狀態信息,特定於位置的天氣數據,大量社交媒體指標和/或傳感器數據來擴充這些數據,零售商可以隨意使用的數據通常具有相當大的多樣性,並且包括非常結構化和高度非結構化的數據。

考慮到業務的性質,對傳入數據進行及時響應至關重要。

例如,要充分利用預測分析功能來了解哪些SKU在特定天氣條件下,在特定類型的商店,特定位置,在特定位置的日子裡銷售更多,實時調整對於避免缺貨這種情況至關重要。

考慮到已經發現定價錯誤或較不恰當的建議會迅速導致激怒客戶,因此數據輸入和後續分析的準確性也至關重要。

因此,通常在大數據討論中脫穎而出並總結在5個“ V”與零售環境高度相關。

Volume – data at rest

Variety – data in many forms

Velocity – data in motion

Veracity – data in doubt

Value – data into money

(Science Direct 2020/3大數據分析時代的零售和零售研究)

評估模擬遊戲的教育價值:學習者的視角

模擬遊戲為學生提供了一個在無風險的學習環境中,學習和體驗現實世界業務決策的絕佳機會。但是,尚未完全了解使用模擬遊戲對教育成果的影響。

基於經驗學習理論,我們開發了一個概念模型,來檢查學生對英國商學院研究生課程中,採用的模擬遊戲所產生的教育價值的看法。

該研究通過使用調查數據和來自學生反思報告的定性數據收集了120名學生的數據。

結果表明,學習指導對學生的概念理解技能發展學習經驗的情感評價具有積極影響。

(Innovations in Education and Teaching International Volume 56, 2019)

教學模線上討論論壇中的學生互動:他們對使用業務模擬遊戲學習的看法

這項研究旨在通過考慮線上討論論壇中的學生互動,為商業模擬遊戲對學生學習成果的貢獻提供更多證據。

我們在線上學習論壇上對5個不同的學士和碩士學位課程進行了定性研究,涉及41個學生團隊。最終樣本由學生發佈的3681條消息組成。

結果表明,一些通用和特定的管理技能對學習成果產生積極影響。

學生大多強調團隊合作決策制定信息處理達成協議以及應對不確定性,這是遊戲對其學習最重要的貢獻。

(Behaviour & Information Technology Volume 37, 2018 – Issue 4)