Modelo de precificação dinâmica de produtos com curto ciclo de vida baseado no problema do jornaleiro

Orientador(a) (dc.contributor.advisor)Korzenowski, André Luis
Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes)http://lattes.cnpq.br/2812376898382124pt_BR
Autor(a) (dc.contributor.author)Simões, Wagner Lourenzi
Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes)http://lattes.cnpq.br/0774286973023187pt_BR
Data de Disponibilização (dc.date.accessioned)2021-10-20T18:46:51Z
dc.date.available (dc.date.available)2021-10-20T18:46:51Z
Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued)2021-08-31
Abstract (dc.description.abstract)Short life produtcts retailing presents extra challenges when compared to retailing of non-perishable goods. Since these have a finite shelflife, all inventory must be sold until the product reaches its expiration date, when occour total or partial market value loss. In this context, retailers face the challenge of pricing their products, since high prices can generate losses due to obsolete inventory and low prices can reduce the revenue and consequently the company’s profit. Using tools that allow dynamic pricing of products based on the characteristics of their demand and their consumers can provide a competitive advantage to retail companies. The high volume of data needed and the complexity of this operation sometimes make its application unfeasible, but the advancement of technology and computational techniques can help retailers in this task. Among the techniques that can help this task is the machine learning algorithms. To solve this problem, a computational artifact was proposed combining the use of artificial neural networks for demand forecasting, a model for solving the newsvendor problem for sizing the inventory needed to meet the projected demand and a pricing model for markdown prices throughout the sales period, with the objective of maximizing the profit while minimizing losses due to excess inventory at the end of the sales season. The constructed artifact allowed the dynamic pricing practice from two propositions perspective, spaced discrete markdowns along the sales season for application in situations which the retailer deals with short-sighted customers and another of continuous markdowns following a costumer perceived value degeneration curve for situations which retailer deals with strategic behavior customers. In addition, the results indicate that its use can bring benefits to the sales campaigns planning, allowing more agility and precision in pricing.en
Resumo (dc.description.resumo)O varejo de produtos com curto ciclo de vendas (short shelflife) apresenta desafios extras em relação ao varejo de bens não perecíveis. Uma vez que estes possuem ciclo de vida finito, todo o inventário deve ser vendido até que o produto atinja sua data de expiração, quando há perda total ou parcial do valor de mercado. Neste contexto, os varejistas se deparam com o desafio de precificar os seus produtos, uma vez que preços muito elevados podem gerar perdas por sobra de inventário obsoleto e, preços muito baixos reduzem a receita e consequentemente o lucro da empresa. O uso de ferramentas que permitam a precificação dinâmica dos produtos com base nas características da sua demanda e dos seus consumidores pode proporcionar um diferencial competitivo às empresas de varejo. O volume de dados necessários e a complexidade desta operação por vezes torna inviável sua aplicação, porém o avanço da tecnologia e técnicas computacionais podem auxiliar os varejistas nesta tarefa. Dentre as técnicas que podem auxiliar nesta tarefa estão os algoritmos de aprendizado de máquina. Para a solução deste problema foi proposto um modelo de análise de demanda e recomendação da precificação, implementado por meio de um artefato computacional combinando o uso de redes neurais artificiais para previsão de demanda, um modelo para a solução do problema do jornaleiro para o dimensionamento do estoque necessário para atendimento da demanda projetada e um modelo de precificação para a remarcação dos preços ao longo do período de vendas, com o objetivo de maximizar o lucro de forma concomitante à minimização das perdas por excesso de inventário ao final do período de vendas. O artefato construído permitiu a prática da precificação dinâmica sob a ótica de duas proposições, remarcações espaçadas ao longo do período de vendas para aplicação em situações nas quais o varejo lida com clientes de comportamento míope e outra de remarcações contínuas seguindo uma curva de degeneração do valor percebido pelo consumidor para situações nas quais o varejo lida com clientes de comportamento estratégico. Ademais, os resultados indicam que o uso do modelo proposto pode trazer benefícios ao planejamento de campanhas de vendas, permitindo mais agilidade e precisão na precificação.pt_BR
Agência de fomento (dc.description.sponsorship)Nenhumapt_BR
URI (dc.identifier.uri)http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10372
Idioma (dc.language)pt_BRpt_BR
Nome da instituição (dc.publisher)Universidade do Vale do Rio dos Sinospt_BR
País da Instituição (dc.publisher.country)Brasilpt_BR
Departamento (dc.publisher.department)Escola Politécnicapt_BR
Sigla da Instituição (dc.publisher.initials)Unisinospt_BR
Programa (dc.publisher.program)Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemaspt_BR
Direitos de acesso ao documento (dc.rights)openAccesspt_BR
Assunto (dc.subject)Varejopt_BR
Assunto (dc.subject)Produtos com curto ciclo de vidapt_BR
Assunto (dc.subject)Precificação dinâmicapt_BR
Assunto (dc.subject)Aprendizagem de máquinapt_BR
Assunto (dc.subject)Problema do jornaleiropt_BR
Assunto (dc.subject)Retailingen
Assunto (dc.subject)Short shelflife productsen
Assunto (dc.subject)Dinamic pricingen
Assunto (dc.subject)Machine learningen
Assunto (dc.subject)The newsvendor problemen
Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq)ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produçãopt_BR
Título (dc.title)Modelo de precificação dinâmica de produtos com curto ciclo de vida baseado no problema do jornaleiropt_BR
Tipo de arquivo (dc.type)Tesept_BR

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