Customer population management models can be classified into three categories: the first category includes the models that analyze the customer population at cohort level; the second one deals with the customer population at aggregate level; the third one has interest in the interactions among the customer populations in the competitive market. Our study proposes a model that can analyze the dynamics of customer population in consumer-durables market at aggregate level. The dynamics of customer population includes the retention curves from the purchase or at a specific duration time, the duration time expectancy at a specific duration time, and customer population growth or decline including net replacement rate, intrinsic rate of increase, and the generation time of customer population. For this study, we adopt mathematical ecology models, redefine them, and restructure interdisciplinary models to analyze the dynamics of customer population at aggregate level. We use the data of previous research on dynamic customer population management at cohort level to compare its results with those of ours and to demonstrate the useful analytical effects which the precious research cannot provide for marketers.
본 연구는 상권을 동태적관점에서 상권을 구성하는 업종중심특성과 상권고객인 유동인구중심특성의 적합도를 비교함으로써, 상권 활성화 방안을 모색하는데 목적을 두고 있다. 천안시에 소재하는 천안역상권, 두정동상권, 신부동상권의 업종데이터와 유동인구데이터를 분석하여, 기간경과에 따른 업종과 고객중심특성변화를 분석하여 정책적시사점을 제시하고 있다. 상권에 대한 선행연구들은 동태적 관점에서의 연구가 아닌 특정시점에서의 연구로 한정되어 있으며, 상권쇠퇴요인과 상권 활성화 요인의 대부분이 도심기능쇠퇴에 따른 도심기능 활성화처럼 서로 대응관계에 놓여있다. 본 연구에서 제시하는 지역상권 활성화 방안으로는 상권데이터관리체계구측과 획일적 활성화정책이 아닌 상권특성별 목표고객과 유입고객의 일치성을 고려한 활성화전략, 상권쇠퇴지수개발 등이며, 소상공인 지원정책 목표를 지역상권 활성화와 개별점포 경쟁력 강화의 동시추진으로 확대 제안하고 있다.
This paper considers an inbound lot-sizing and outbound dispatching problem for a single product in a thirdparty logistics (3PL) distribution center. Demands are dynamic and finite over the discrete time horizon, and moreover, each demand has a delivery time window which is the time interval with the dates between the earliest and the latest delivery dates All the product amounts must be delivered to the customer in the time window. Ordered products are shipped by multiple vehicle types and the freight cost is proportional to the vehicle-types and the number of vehicles used. First, we formulate a mixed integer programming model. Since it is difficult to solve the model as the size of real problem being very large, we design a conventional genetic algorithm with a local search heuristic (HGA) and an improved genetic algorithm called adaptive genetic algorithm (AGA). AGA spontaneously adjusts crossover and mutation rate depending upon the status of current population. Finally, we conduct some computational experiments to evaluate the performance of AGA with HGA.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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