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Algoritmo parametrizável para otimização de preços de produtos no varejo físico com utilização de MAB (Multi Armed Bandit Algorithm) e RQP (Robust Quadratic Programming)

Resumo

A precificação de produtos no varejo físico é um desafio para os varejistas. A quantidade enorme de produtos e variáveis envolvidas cria uma dificuldade para a realização da precificação otimizada, visto que as lojas possuem entre 3.000 até 50.000 produtos diferentes e as variáveis envolvidas para o cálculo da demanda variam desde o próprio preço de venda (mais representativa) até dia da semana, sazonalidade, clima, competição com outros varejistas, canibalização e afinidade entre produtos, entre outras. O objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de precificação otimizada de produtos que aumente a margem ou a venda de um varejista de forma parametrizável (coeficiente beta = peso entre margem e venda). Estudos da AMR Research mostram potencial médio de aumento da venda bruta entre 1 a 3% e da margem bruta entre 2% a 5% para precificação regular (excluindo preços promocionais e de queima de estoque). (AU)

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