Der Online-Lebensmittelhandel ­– charakterisiert durch geringe Margen, hohen Konkurrenzdruck und kostspieligen Lieferservice an die Haustüre des Kunden in einem von ihm gewählten Zeitfenster (bekannt als „last mile logistics“) – erfährt in den letzten Jahren einen unvergleichlichen Boom. Um in einem solch kompetitiven Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, ist eine effiziente Planung der Auslieferungsrouten mit Fokus auf den erwarteten Gewinn von entscheidender Bedeutung. Zu diesem Zweck werden zunehmend Ansätze konzipiert, die kunden- und nachfrageorientierte Methoden des Revenue Management und Ansätze zur klassischen Tourenplanung („Vehicle Routing“) vereinen. Ziel dabei ist es, den Kunden in der Wahl seines Lieferzeitfensters so zu beeinflussen, dass der erwartete Gewinn maximiert wird und kosteneffiziente Lieferrouten/-touren entstehen. Eine derartige Steuerung der Nachfrage kann über den Lieferpreis und/oder über die Anpassung des Angebots möglicher Zeitfenster realisiert werden.

Im Rahmen der Forschung an der Professur werden entsprechende Ansätze zu Nachfragesteuerungsmechanismen entwickelt. Dies umfasst neben Dynamic Pricing bzw. Slotting, wobei Entscheidungen über den Lieferpreis bzw. das Zeitfensterangebot individuell für jeden Kunden in Echtzeit getroffen werden müssen, auch Optimierungsmodelle zur Bestimmung aggregierter Lieferpreis- und Zeitfensterangebotsentscheidungen. In allen Fällen ist die explizite Modellierung des Kundenwahlverhaltens im Zusammenspiel mit Tourenplanungsentscheidungen fester Bestandteil.


 Publikationen zu verwandten Forschungsprojekten

Mackert, J.; C. Steinhardt und R. Klein: Profit-Maximizing Time Slot Selection Under Consideration of Customer Choice in Attended Home Delivery. 12/2017.

Klein, R.; J. Mackert, M. Neugebauer und C. Steinhardt: A Model-Based Approximation of Opportunity Cost for Dynamic Pricing in Attended Home Delivery. OR Spectrum (2017).

Klein, R.; M. Neugebauer, D. Ratkovitch und C. Steinhardt: Differentiated time slot pricing under routing considerations in attended home delivery. Transportation Science (2017).