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Data-Driven Pricing for Availability-Based Upgrades Under a Multiple Binary Choice Model with Copula
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AI
DOI：10.1287/msom.2025.0328.png)
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摘要
En 中文
问题定义：旅行行业的激烈竞争已逐渐将重点转向辅助服务，特别是航空公司的座位升级和酒店房间的升级。为应对这一趋势，出现了多种创新解决方案，其中Nor1的eStandby Upgrade计划脱颖而出，提供基于可用性的折扣房间升级。这些升级的收益管理很复杂，因为客户可能请求多个升级，而酒店则根据可用性分配，通常每位客户最多只批准一次升级。方法/结果：与收购Nor1的Oracle合作，我们开发了一个先进的预测、定价和分配框架，以最大化eStandby升级的总收益。我们首先使用一种新颖的基于copula的多变量选择模型来模拟客户决策过程，该模型捕捉同一客户做出的多个决策之间的复杂依赖关系。接着，我们开发了高效的定价和分配算法，以应对提供多个基于可用性的升级和跟踪客户请求的挑战。管理启示：经真实数据和数据驱动的数值实验验证，我们的升级请求选择模型以及定价和分配算法通过捕捉客户多个决策之间的依赖关系，显示出显著的收益潜力。
Keyword:
revenue management
upgrades
data-driven pricing
choice models
copula
期刊
M
IF:
4.2
论文数:
94
被引数:
10
机构
引用论文
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