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Integrating Flexible Discrete Choice and Revenue Management Models

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Une nouvelle dimension pour les modèles de gestion des revenus

De nouvelles approches de la gestion des revenus, associées à de nouveaux algorithmes, promettent de répondre aux besoins des clients et de dynamiser le chiffre d'affaires des entreprises.

Économie numérique

La gestion des revenus analyse le comportement du consommateur pour optimiser la disponibilité des produits, afin de vendre le bon produit au bon client, au moment voulu et au meilleur prix. Cet objectif difficile peut être atteint grâce à de meilleurs modèles mathématiques qui intègrent plus efficacement les choix des clients et pourraient rendre bien plus efficaces des secteurs comme l'hébergement et les voyages. Le projet FLEXREV (Integrating flexible discrete choice and revenue management models), financé par l'UE, a cherché à concevoir de nouveaux systèmes de gestion des revenus, intégrant les choix du consommateur afin de proposer des modèles mathématiques plus efficaces. Dans ce domaine, une stratégie prometteuse consiste à exploiter les modèles NetGEV (estimation de la valeur extrême généralisée du réseau), efficaces pour modéliser l'évolution de la demande lorsque des produits deviennent indisponibles, ainsi que les tendances globales d'achat des consommateurs. L'équipe du projet a travaillé à deux modèles NetGEV, le modèle logit multinomial et le modèle logit emboîté, pour prévoir avec plus d'exactitude le comportement du consommateur. Elle a étudié des modèles NetGEV pour des échantillons basés sur des choix, ainsi que l'intégration de modèles basés sur des choix avec des modèles de gestion des revenus basés sur la capacité. Ces travaux ont porté sur des environnements à un seul produit et à plusieurs. L'équipe a aussi progressé dans l'amélioration de la méthodologie classique Expected Marginal Seat Revenue dans un environnement à plusieurs produits. Les chercheurs ont testé les nouvelles méthodes sur deux chaînes hôtelières internationales, démontrant comment allouer au mieux les ressources aux clients afin d'optimiser les revenus. Ils ont aussi développé plusieurs algorithmes d'allocation connexes pour diverses méthodes d'estimation, et les ont testés pour s'assurer de la qualité et de la fiabilité de l'estimation. Enfin et outre le test des données pour les applications dans le secteur de l'hébergement, l'équipe a conduit des modélisations pour le secteur des télécommunications, à partir de données réelles fournies par un acteur majeur de ce domaine. Les nouveaux algorithmes et méthodes pourraient finalement améliorer les revenus du secteur commercial ainsi que la compétitivité des entreprises.

Mots‑clés

Gestion des revenus, comportement du consommateur, choix du consommateur, NetGEV, logit

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