Auf Grundlage verschiedener Ansätze zur Abbildung des Kaufverhaltens und damit auch der Präferenzstrukturen von Nachfragern werden im Rahmen einer Reihe von Teilprojekten Optimierungsmodelle zur Ermittlung optimaler Preise entwickelt (beispielhaft wird im Folgenden auf zwei Teilprojekte eingegangen):

  1. In einem Teilprojekt liegt der Fokus auf der erlösoptimalen Bepreisung einer Produktlinie, aus welcher die über die Zeit eintreffenden Nachfrager eine Auswahl treffen. Eine besondere Herausforderung besteht hierbei darin, neben der Stochastik auch die Dynamik des Absatz­prozesses adäquat abzubilden. Der Schwerpunkt der Professur im Rahmen dieses Teilprojekts besteht in der Einbeziehung kundenseitiger Budget-Restriktionen in den Optimierungsansatz und in der Entwicklung problemspezifischer Lösungsverfahren (z.B. Branch&Bound, modellbasierte Heuristiken). Zur Nachfragemodellierung kommt ein First-Choice Modell (Max Surplus-Regel) zum Einsatz.
  2. Ein weiteres Teilprojekt beschäftigt sich mit der Bestimmung deckungsbeitragsmaximaler Hotelpreise im Kataloggeschäft. Hier wird ein Ansatz der Adanced Analytics verfolgt, der in das entsprechende Optimierungsmodell ein ökonometrisches Discrete-Choice-Modell (Mixed Multinomial Logit) zur Abbildung des Kundenwahlverhaltens integriert. Besondere Zielsetzung ist dabei, die resultierende nichtlineare Modellstruktur durch Anwendung entsprechender Modellierungstechniken so zu linearisieren, dass die Anwendung von Standard-Software zur gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung möglich wird.

 Publikationen zu verwandten Forschungsprojekten

Mayer, S. und C. Steinhardt: Optimal Product Line Pricing in the Presence of Budget-Constrained Consumers. European Journal of Operational Research 248 (2016), 219-233.

Baur, A.; R. Klein und C. Steinhardt: Model-Based Decision Support for Optimal Brochure Pricing — Applying Advanced Analytics in the Tour Operating Industry. OR Spectrum 36 (2014), 557–584.