作者
摘要
在零售等不同行业，公司遇到具有多单位需求的客户，通常采用非线性定价来适应这种需求结构。这种定价策略虽然有效，但缺乏动态定价所提供的适应性，由于技术进步，这一趋势在零售业中越来越重要。然而，在动态定价中忽视多单位需求可能会导致次优价格和收入损失。作为回应，本文引入了多单元动态定价，它综合了非线性定价策略和动态定价策略的优点。我们通过基于随机意愿对日的模型，考虑客户对批量产品的偏好，提出了一个阶段性优化问题。顾客对产品的吸引力和消费量（包括私人信息）共同影响着他们的支付意愿。该公司作为一家垄断企业，有能力通过报价非线性批量价格，在不同的订单规模之间进行价格甄别。我们的调查探讨了三种可观察到的信息：对产品的吸引力，产品的消费，或两者兼而有之。导出了所有情况下的最优性条件，为其中两种情况建立了闭合形式的表达式。此外，我们证明了在时间和容量上保持理想的单调性。利用这种单调性，我们展示了最优定价策略的动态。一项模拟研究强调了我们方法的潜力，强调了信息在支持战略决策方面的价值，特别是在客户特征分析和细分方面的投资。此外，我们还说明了我们的解决方案如何使企业能够做出明智的库存和再库存决策，从而为多单位动态定价环境中的企业提供实际见解。
建议引用
鲁文·舒尔（Rouven Schur），2024年。"具有不同类型可观察客户信息的多单位动态定价,"OR谱：管理中的定量方法，施普林格；Gesellschaft für Operations Research e.V.，第46卷（2），第589-636页，6月。手柄：RePEc:spr:orspec:v:46:y:2024:i:2:d:10.1007_s00291-024-00759-x
数字对象标识码：10.1007/s00291-024-00759-x
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