Tour products have been recognized as a perishable asset. For tour operation companies (TOCs), improving profitability is a core decision problem for their business. Since package tour products, typical products of TOCs, are perishable after the tour was departed, TOCs have been tried to increase their sales before the departure date with various marketing strategies including price discounts. The pricing problem for perishable assets have been studied in Revenue Management for a long time. However, it is hard to find a research on pricing decisions for tour products. In this paper, we focus on a pricing problem for tour products. In particular, we will consider the pricing scheme with customer preference values on purchasing conditions. With conjoint analysis, we can use the part-worth value as a preference value for each level of purchasing conditions. To construct various discount prices, we use an enumeration method and suggest a mathematical optimization model. With experimental analysis for a sample tour package, we will show that our pricing process is very helpful for designing customer-oriented pricing decision.
A single item order level inventory model for perishable products is considered in which a constant fraction of on hand inventory spoils per unit time. Demand linearly depends on time. The fluctuation of demand is taken into account to determine minimum total cost of the system. Both discrete and continuous fluctuations are considered. The model is developed and solved analytically for infinite time horizon. A numerical example is presented for finite time horizon. Sensitivity analysis of the model is carried out.
Product quality of perishable food is significantly affected by the environment. Technological approaches for tracking and tracing such products have attracted increasing attentions in both research and practice. This paper studies how supermarket can maximize profits of selling perishable food through price adjustment based on real-ime product quality and values. This can be achieved by tracing the value of the perishable food based on an automatic product identification technology Radio Frequency Identification(RFID). With the support of the RFID, an optimization model can be developed to enable product tracking and tracing. The analysis of the model shows promising benefits of applying a dynamic pricing policy and obtains the optimal ordering decision in the respect of deterministic demand function.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권3호
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pp.1-13
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2023
Demand forecasting is a crucial task for an online retail where has to manage daily fresh foods effectively. Failing in forecasting results loss of profitability because of incompetent inventory management. This study investigated the optimal performance of different forecasting models for a very short shelf-life product. Demand data of 13 perishable items with aging of 210 days were used for analysis. Our comparison results of four methods: Trivial Identity, Seasonal Naïve, Feed-Forward and Autoregressive Recurrent Neural Networks (DeepAR) reveals that DeepAR outperforms with the lowest MAPE. This study also suggests the managerial implications by employing coefficient of variation (CV) as demand variation indicators. Three classes: Low, Medium and High variation are introduced for classify 13 products into groups. Our analysis found that DeepAR is suitable for medium and high variations, while the low group can use any methods. With this approach, the case can gain benefit of better fill-rate performance.
This paper discusses a clearance pricing on daily perishable products considering a reference price of consumers. The daily perishable products are sometimes sold at a discount price before closing time to stimulate demand when the number of unsold products is more than initially envisioned. The discount pricing results both in an increase of the revenue of the day and in a decrease of the disposal cost. The discounting, however, also declines a reference price of consumers which is a mental price and serves as an anchor price to judge if a current sales price is loss or gain for the consumers. An excess discounting decreases the demand for the products sold at a regular price in the future and diminishes long-term profit. This study conducts a mathematical analysis on the clearance pricing problem for a single period with stochastic variations both on demand and on the inventory level at clearance time. The expected profit function especially depends on the response of consumers to the clearing price against their reference prices. A procedure is proposed to derive an optimal clearance price when consumers are loss-neutral. A sufficient condition is shown to obtain an optimal price for loss-averse and loss-seeking consumers by an analogous procedure.
Purpose: This study developed a simulation model that incorporates the uncertainty of demand and yield to obtain optimized results for supply chain coordination within environmental constraints. The objective of this study is to examine whether yield management for perishable products can achieve the goal of supply chain coordination between a single buyer and a single supplier under a variety of environmental conditions. Methods: We investigated the efficiency of a revenue-sharing contract and a wholesale price contract by considering demand and yield uncertainty, profit maximizing ratio, and success ratio. The implications for environmental variation were derived through a comparative analysis between the wholesale price contract and the revenue-sharing contract. We performed Monte Carlo simulations to give us the results of an optimized supply chain within the environments defined by the experimental factors and parameters. Results: We found that a revised revenue-sharing contracting model was more efficient than the wholesale price contract model and allowed all members of the supply chain to achieve higher profits. First, as the demand variation (${\sigma}$) increased, the profit of the total supply chain increased. Second, as the revenue-sharing ratio (${\Phi}$) increased, the profits of the manufacturer gradually decreased, while the profits of the retailer gradually increased, and this change was linear. Third, as the quality of yield increased, the profits of suppliers appear to increased. At last, success rate was expressed as the profit increased in the revenue-sharing contract compared to the profit increase in the wholesale price contract. Conclusion: The managerial implications of the simulation findings are: (1) a strategic approach to demand and yield uncertainty helps in efficient resource utilization and improved supply chain performance, (2) a revenue-sharing contract amplifies the effect of yield uncertainty, and (3) revised revenue-sharing contracts fetch more profits for both buyers and suppliers in the supply chain.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.413-422
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1993
Air shipment affords the quickest possible delivery of horticultural products. The price of air shipped horticultural products are relatively high as most of these products are perishable. Usually the temperature in the cargo compartment is not controlled during flight. Thus, special attention should be paid to procooling prior to shipment. The environmental condition during transportation of horticultural products is an essential parameter for maintaining the quality of perishable products. Commonly horticultural products were loaded by ULD(Unit Load Devices) as a container or pallet in the aircraft (except for small aircraft) . Therefore, inside temperature of the container and cargo compartment came into question. Scarce literature on the relationship between environmental condition and quality changes of horticultural products during air shipment can be found. By the stand point of keeping fresh quality, investigations on the actual condition of air shipments were carried out to improve the technique during the distribution process of fresh horticultural products. Temperature, humidity, atmospheric pressure, carbon dioxide, ethylene, impacts, and changes in quality during the air shipment of snapbeans, okras and chrysanthemums were measured. Temperature was measured by recording thermometers, relative humidity by recording hygrometers, atmospheric pressure by a strain -guage type pressure sensor, carbon dioxide by testing tubes, ethylene by sampling bags and a gaschromatograph, impacts and vibrations by impact recorders and a 3D accelerometer. Relationships between environmental conditions and quality changes during air shipments were clarified. It was expected from investigations into actual shipments that the ventilation and insulation properties of air freight containers were related to the quality of agricultural products. Aircraft can no directly load and unload trucks into them. The transshipment is inclined to cause shocks and vibrations, and to invite damages within a short time.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제42권1호
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pp.41-54
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2019
Although retailers deals with a large number of single-term inventory items, but few cases have been considered in the areas of practical decision making. However, recent moves to strengthen fair trade have created a real need for single-period inventory decision-making problems. This study addresses the problem of ordering quantity decisions that are expected to maximize profits using classical newsvendor models. The research target is data on seasonal and perishable products from retail. We also use data from retailers to actually apply the newsvendor model and calculate the results to compare performance. It also suggests solutions for estimating demand for products sold in order to apply newsvendor models that utilize actual demand ratio versus forecast demand. This study would like to examine the effectiveness of this research through data analysis and make some suggestions for applying it to reality.
본 논문에서는 제품의 유효기간이 짧고, 그 수요분포가 정규분포 함수로 주어지는 다품목 생산롯트의 크기를 결정하는 문제가 다루어진다. 총 생산량의 제약하에 2기간 동안의 생산재고 비용을 최소화하는 조건으로부터 적정 기초 재고수준과 롯트 크기를 구하는 효율적 해법이 제시된다. 특수 형태의 하나로 단일품목의 경우에 대한 최적 조건식도 아울러 주어진다.
Some multi echelon inventory systems carry perishable products. The value of these product reduces as the period of time they spend in the system. In this paper We derive the necessary condition to determine optimal quantity, service level for a perishable product. The systems considered consist of two echelons and carry single item. To determine the optimal order quantity, the demand is assumed to be constant, the holding costs may be different in the echelons, and it allows no shortages. I assumed the price of product decreases by negative exponential function. To determine service level, following assumptions used in the model ㆍlead time is constant. ㆍdemand is normal distribution. ㆍthe product starts to perish at the second echelon. Service level is computed for different levels of lead times and for different variance of demands and for different price functions. The experimental results indicate that the service level in cost is a function of service level in demand and perishability of product. Results of the models exhibit that perishability and the age of the product are critical to determine the lot sizing and service level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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