Mit dem Warenvertrieb im Internet startete 1995 die digitale Revolution des Handels. Ein Großteil der Märkte hat sich seitdem neu sortiert. Teilweise wurden ganze Geschäfts-zweige in das Internet verlagert. In der Musikindustrie wurde z.B. der Verkauf von Tonträgern weitestgehend durch den Vertrieb von Downloads ersetzt. In anderen Bereichen war für eine erfolgreiche Etablierung der mit dem World Wide Web entstandenen Technologien die Zeit jedoch noch nicht reif genug. So blieben manche Handelssektoren bisher weitestgehend unberührt von dieser Welle. Ein Beispiel hierfür ist der Lebensmittelhandel. Laut einer Studie von Wagner und Wiehenbrauk (2014) betrug der Marktanteil des Internetvertriebs von Lebensmittel im Jahr 2010 lediglich 0,3 Prozent des Gesamtumsatzes in Deutschland. Im Rahmen dieser Studie prognostizieren diese jedoch für das Jahr 2020 einen Marktanteil von 20 Prozent (ebd., S. 11). Verantwortlich für das enorme Wachstum dieses Geschäftsfelds seien zum einen veränderte Gewohnheiten durch die fortschreitende Digitalisierung, zum anderen werde auch der Faktor Demografie immer wichtiger, so die Wirtschaftsprüfer. In den kommenden Jahren ist ein immer größerer Teil der Gesellschaft auf Grund eingeschränkter Mobilität vor allem im Bereich der Lebensmittel auf Lieferung ihrer Einkäufe, dem sogenannten Home Delivery Service angewiesen. Ein weiterer Treiber könnte in der Zunahme der Ressourcenknappheit liegen. So wird z.B. der Platz auf Deutschlands Straßen und Parkplätzen immer knapper, außer-dem wird ein steigender Treibstoffpreis vorhergesagt. Eine Bündelung von mehreren Bestellungen in einer Auslieferungstour ermöglicht grundsätzlich eine effizientere Ressourcennutzung, als wenn jeder Kunde seine Einkäufe im Supermarkt erledigt.
Zu unterscheiden sind dabei zwei Ausprägungen, das Attended (ATD) und das Unattended Home Delivery (UATD). Beim UATD erfolgt die Zustellung der Ware wie beim klassischen Onlineshopping über einen herkömmlichen Paketdienst, wohingegen beim ATD ein spezieller Kurier zum Einsatz kommt, welcher die Ware dem Kunden in einem festgelegten Zeitfenster persönlich überreicht. Die Herausforderung besteht dabei darin, eine möglichst große Auswahl an Liefermöglichkeiten anzubieten, gleichzeitig aber die dadurch verlorene Flexibilität in der logistischen Planung so gering wie möglich zu halten.
Ziel der Arbeit ist es, mögliche Anreizsysteme aufzuzeigen und deren Beitrag zum Erfolg eines ATD Services zu untersuchen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Literaturüberblick
3 Mathematische Modellformulierung
3.1 Modellierung unter Verwendung dynamischer Rabatte
3.1.1 Einführung eines nichtlinearen Grundmodells
3.1.2 Linearisierung des Grundmodells
3.2 Modellierung unter Verwendung dynamischer Preissetzung
3.3 Vergleich der dargestellten Modelle
4 Umsetzung
4.1 Entwicklung eines Beispiels
4.2 Ermittlung der Einfügekosten
4.2.1 Manuelle Berechnung der Einfügekosten
4.2.2 Automatisierte Ermittlung der Einfügekosten
4.2.2.1 Bildung der Lieferpläne für bereits angenommene Bestellungen
4.2.2.2 Einfügen einer neuen Bestellung in bestehende Lieferpläne
4.3 Implementierung des Modells
4.4 Experimente und Ergebnisse
5 Limitationen und Forschungslücken
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie Anreizsysteme, insbesondere Preisdifferenzierungen und dynamische Rabatte, im Attended Home Delivery (ATD) eingesetzt werden können, um Kunden auf kosteneffiziente Lieferzeitfenster zu lenken und somit die operative Wirtschaftlichkeit von Lieferdiensten im Lebensmittelhandel zu steigern.
- Vergleich mathematischer Modelle zur Kapazitäts- und Preissteuerung im ATD
- Implementierung eines Anreizsystems zur Bündelung von Bestellungen
- Methoden zur Berechnung von Einfügekosten bei Lieferrouten
- Sensitivitätsanalyse des Anreizsystems gegenüber Kundenverhalten und Rahmenbedingungen
Auszug aus dem Buch
3.1 Modellierung unter Verwendung dynamischer Rabatte
Dieser Abschnitt baut auf einem Modell von Campbell und Savelsbergh (2006) auf. Ziel des Modells ist es, Kunden durch einen finanziellen Anreiz in Form eines Rabatts auf bestimmte Lieferzeitfenster zu lenken. Dadurch sollen die Bestellungen geografisch gebündelt und somit die Lieferkosten gesenkt werden. Die Preise werden hierbei nicht, wie im Dynamic Pricing üblich, vollständig dynamisch bestimmt. Stattdessen bildet ein Fixpreis die Grundlage für den Lieferpreis eines Zeitfensters. Hinzu kommt die Möglichkeit, den Preis in einzelnen Zeitfenstern durch einen Rabatt zu verringern, welcher dynamisch berechnet wird. Dadurch können die Preise einfacher ermittelt werden, als wenn diese vollständig dynamisch bestimmt würden. Zudem stoßen Rabatte in Verbindung mit einem Fixpreis bei Kunden oft auf eine größere Akzeptanz, da die Preisermittlung transparenter dargestellt werden kann. Ein weiterer Vorteil von Rabatten besteht darin, dass die endgültige Preisgestaltung, wie z.B. das Anbieten einer kostenlosen Lieferung, der Marketingstrategie überlassen bleibt, da das Anreizsystem unabhängig davon agieren kann. Der Betrachtungsgegenstand einer Modellinstanz ist eine neu ankommende Bestellung bei beliebig vielen schon angenommenen und geplanten Bestellungen. Da Campbell und Savelsbergh (2006) zuerst ein nichtlineares Modell einführen und dieses in einem zweiten Schritt in die Form eines linearen Programms (LP) bringen, orientiert sich der Aufbau dieses Abschnittes an deren Vorgehen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die zunehmende Bedeutung des Lebensmittel-Heimlieferservices und leitet die Relevanz von Anreizsystemen zur Kostenoptimierung ab.
2 Literaturüberblick: Dieser Abschnitt klassifiziert bestehende Forschungsansätze des Revenue Managements im ATD-Bereich in statische und dynamische Modelle.
3 Mathematische Modellformulierung: Es werden zwei mathematische Ansätze zur Gewinnmaximierung durch Preis- bzw. Rabattsteuerung vorgestellt und methodisch gegenübergestellt.
4 Umsetzung: Der Abschnitt beschreibt die praktische Anwendung der Modelle anhand eines Beispielszenarios, inklusive der algorithmischen Automatisierung und Implementierung in OPL.
5 Limitationen und Forschungslücken: Abschließend werden Herausforderungen in der Datenbasis für das Kundenverhalten diskutiert und zukünftige Forschungsbedarfe für adaptive Systeme aufgezeigt.
Schlüsselwörter
Attended Home Delivery, Revenue Management, Dynamic Pricing, Rabatt, Zeitfenster, Einfügekosten, Routenplanung, Logistik, Kundenverhalten, Gewinnmaximierung, Mathematische Modellierung, Preissensibilität, Kapazitätssteuerung, Lieferpreise, Entscheidungsunterstützung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit?
Die Arbeit analysiert den Einsatz von Anreizsystemen im Attended Home Delivery, um durch gezielte Rabattierung oder Preisanpassungen Lieferrouten zu optimieren und somit die Gewinnmargen für Online-Lebensmittelhändler zu verbessern.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die Schwerpunkte liegen auf mathematischen Optimierungsmodellen, der Modellierung des Kundenverhaltens, der effizienten Routenplanung und der technischen Implementierung eines automatisierten Anreizsystems.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Anreizsysteme in der logistischen Planung dazu beitragen können, Kundenanfragen auf kosteneffiziente Lieferzeitfenster zu lenken.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden mathematische Optimierungsmodelle (Linear Programming, stochastische dynamische Modelle) genutzt, die durch Experimente und Sensitivitätsanalysen in einer simulierten Umgebung validiert werden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil erfolgt die mathematische Modellierung, der Vergleich zwischen Ansätzen zur Rabattierung und dynamischen Preissetzung sowie die detaillierte Umsetzung in einem Excel-basierten Modell unter Verwendung von OPL.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Attended Home Delivery, Revenue Management, Einfügekosten, dynamische Preisdifferenzierung und Routenoptimierung.
Warum wird zwischen ATD und UATD unterschieden?
Die Unterscheidung ist entscheidend, da ATD (persönliche Zustellung im Zeitfenster) mit speziellen logistischen Herausforderungen und Kostenstrukturen verbunden ist, für die dynamische Anreizsysteme entwickelt werden müssen.
Wie lässt sich die Effektivität des Anreizsystems messen?
Die Effektivität wird über den ZF-Wert (Zielfunktionswert) gemessen, der den erwarteten Gewinn des Lieferplans unter verschiedenen Konfigurationen der Anreizparameter angibt.
Welche Rolle spielt die Preissensibilität der Kunden?
Sie ist ein kritischer Parameter: Je preissensibler die Kunden reagieren, desto weniger stark können Rabatte variiert werden, ohne negative Auswahlwahrscheinlichkeiten zu riskieren.
- Quote paper
- Wolfgang Kratsch (Author), 2014, Design von Anreizsystemen im Attended Home Delivery, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/279991
