DE10311311A1

DE10311311A1 - Berechnung von Preiselastizität

Info

Publication number: DE10311311A1
Application number: DE10311311A
Authority: DE
Inventors: Boyko Ivanov; Vibhu Kalyan; Sushil Ranjan
Original assignee: I2 Technologies Inc
Current assignee: Blue Yonder Group Inc
Priority date: 2002-03-14
Filing date: 2003-03-14
Publication date: 2003-10-23
Also published as: US20030177103A1; TWI234724B; US7343355B2; US20080040203A1; TW200306482A

Abstract

Die Berechnung von Preiselastizität beinhaltet Zugriffnahme auf eine Anzahl von Nachfragemodellen und Nachfragedaten, die eine Anzahl von Artikeln beschreiben. Die Nachfragemodelle werden gemäß den Nachfragedaten evaluiert. Ein Nachfragemodell wird als Antwort auf die Evaluierung ausgewählt. Eine Preiselastizität wird gemäß des ausgewählten Nachfragemodells berechnet.

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der Versorgungskettenplanung im allgemeinen und auf die Berechnung von Preiselastizität im besonderen.
Zur Ermittlung der Preise der von einem Unternehmen angebotenen Artikel, z. B. Produkte, Güter oder Dienstleistungen, erstellt das Unternehmen einen Preisgestaltungsplan. Die Effektivität eines solchen Preisgestaltungsplans hängt von der genauen Messung der Preiselastizität ab, die ein Maß für den Einfluss des Preises auf die Nachfrage darstellt. Mit zahlreichen Nachfragemodellen zur Ermittlung der Preiselastizität werden jedoch keine genauen Schätzwerte für die Preiselastizität erhalten, insbesondere wenn die Modelle auf Nachfragedaten einer bestimmten Art angewandt werden. Daher stellte die Ermittlung der Preiselastizität die Unternehmen bisher vor eine große Herausforderung.
Mit der vorliegenden Erfindung lassen sich Nachteile und Probleme früherer Techniken zur Ermittlung der Preiselastizität verringern oder gänzlich vermeiden.
Bei einer erfindungsgemäßen Ausführungsform beinhaltet die Berechnung von Preiselastizität eine Zugriffnahme auf eine Anzahl von Nachfragemodellen und Nachfragedaten, die eine Anzahl von Artikeln beschreiben. Die Nachfragemodelle werden gemäß den Nachfragedaten evaluiert. Als Antwort auf die Evaluierung wird eines der evaluierten Nachfragemodelle ausgewählt. Gemäß dem ausgewählten Nachfragemodell wird eine Preiselastizität berechnet.
Gewisse erfindungsgemäße Ausführungsformen können einen oder mehrere technische Vorteile bieten. Bei einem technischen Vorteil einer Ausführungsform kann es sich darum handeln, dass verschiedene Nachfragemodelle zur Ermittlung eines Nachfragemodells einer Bewertung unterzogen werden. Durch die Berücksichtigung verschiedener Nachfragemodelle anstatt eines einzelnen Nachfragemodells könnte eine genauere Preiselastizität ermittelt werden. Gewisse erfindungsgemäße Ausführungsformen können keine, einige oder alle der oben genannten technischen Vorteile enthalten. Für den Fachmann können ein oder mehrere weitere technische Vorteile aus den nachfolgenden Figuren, Beschreibungen und Ansprüchen leicht ersichtlich sein.
Zur besseren Erläuterung der vorliegenden Erfindung und ihrer Merkmale und Vorteile wird an dieser Stelle Bezug genommen auf die folgende Beschreibung in Verbindung mit den Begleitzeichnungen, wobei:
in Fig. 1 ein Beispielsystem zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans für eine Kategorie von Artikeln dargestellt ist,
in Fig. 2 ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans dargestellt ist,
in Fig. 3 ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Durchführung einer Vorverarbeitung zur Einrichtung eines Preisgestaltungsplanproblems für ein mathematisches Programmierungsmodell dargestellt ist,
in Fig. 4 ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Optimierung eines mathematischen Programmierungsmodells unter dem Einfluss einer Hierarchie von Zielsetzungen und Einschränkungen dargestellt ist, in Fig. 5 ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Durchführung einer Nachverarbeitung der bei der Optimierung eines mathematischen Programmierungsmodells erhaltenen Ergebnisse dargestellt ist, in Fig. 6 ein Beispieldiagramm dargestellt ist, das den Zusammenhang zwischen Preisen von Artikeln darstellt, und in Fig. 7 ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Ermittlung von Preiselastizität dargestellt ist.
In Fig. 1 ist ein Beispielsystem 10 zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans für eine Kategorie von Artikeln dargestellt. Eine Kategorie kann eine oder mehrere Gruppen von Artikeln beinhalten, die von einem Unternehmen angeboten werden, z. B. Ersatzteile, Produkte oder Dienstleistungen. Die Artikel können in einem gegenseitigen Bezug stehen, der beispielsweise durch die Preis-Nachfrage-Sensitivität oder andere Einschränkungen gegeben ist. In einem Preisgestaltungsplan werden die Preise für die Artikel einer Kategorie in sukzessiv aufeinanderfolgenden Zeitintervallen innerhalb einer Zeitspanne aufgelistet. Ein Preisgestaltungsplan kann einer Hierarchie von Zielsetzungen unterliegen, beispielsweise der Profitmaximierung unter gleichzeitiger Erhaltung einer gleichförmigen Preisgestaltung und eines gegebenen Umsatzvolumens. Das System 10 kann von einem Unternehmen zur Ermittlung eines optimierten Preisgestaltungsplans für Artikel im Angebot des Unternehmens eingesetzt werden.
Bei einer Ausführungsform kann ein Benutzer zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans mit Hilfe eines Clientsystems 20 mit einem Serversystem 24 kommunizieren. Das Clientsystem 20 und das Serversystem 24 können jeweils auf einem oder mehreren Computern laufen und geeignete Eingabegeräte, Ausgabegeräte, Massenspeichermedien, Prozessoren, Speicher oder andere Komponenten für die Entgegennahme, Verarbeitung, Speicherung und Übermittlung von Informationen im Einklang mit dem Betrieb des Systems 10 beinhalten. Bei Verwendung in diesem Dokument bezieht sich der Begriff "Computer" auf jedes beliebige geeignete Gerät, das Eingaben entgegennehmen kann, diese Eingaben nach vordefinierten Regeln verarbeiten kann und Ausgaben erzeugen kann, beispielsweise ein Personal Computer, eine Workstation, ein Netzwerkcomputer, ein kabelloses Telefon, ein Personal Digital Assistant, ein oder mehrere Mikroprozessoren in diesen oder anderen Geräten oder jedes beliebige andere geeignete Datenverarbeitungsgerät. Bei Verwendung in diesem Dokument bezieht sich der Begriff "jede(s)" auf jedes Mitglied eines Satzes oder jedes Mitglied eines Untersatzes eines Satzes.
Je nach den im Einzelfall bestehenden Bedürfnissen können das Clientsystem 20 und das Serversystem 24 integriert oder getrennt ausgeführt sein. Beispielsweise bezieht sich die vorliegende Erfindung darauf, dass die Funktionen des Clientsystems 20 und des Serversystems 24 unter Einsatz eines einzelnen Computersystems geboten werden, z. B. ein einzelner Personal Computer. Falls das Clientsystem 20 und das Serversystem 24 getrennt ausgeführt sind, kann das Clientsystem 20 über ein oder mehrere Local Area Networks (LANs), Metropolitan Area Networks (MANs), Wide Area Networks (WANs), ein globales Computernetzwerk wie das Internet oder jede beliebigen anderen geeigneten Kabel-, kabellosen oder sonstigen Verbindungen mit dem Serversystem 24 verbunden sein.
Das Serversystem 24 ist zur Lenkung von Anwendungen zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans in der Lage, wie z. B. ein Optimierer 28, Arbeitsabläufe 32 und ein Nachfrage-Analytikmodul 36. Der Optimierer 28 erstellt ein mathematisches Programmierungsmodell, das ein Preisgestaltungsplanproblem darstellt, und optimiert das mathematische Programmierungsmodell als Maßnahme zur Ermittlung eines optimierten Preisgestaltungsplans. Der Optimierer 28 kann ein Vorverarbeitungsmodul 40, ein mathematisches Programmierungsmodul 42 und ein Nachverarbeitungsmodul 44 beinhalten. Zur Einrichtung des Preisgestaltungsplanproblems wird von dem Vorverarbeitungsmodul 40 eine Vorverarbeitung durchgeführt. Beispielsweise kann das Vorverarbeitungsmodul 40 unstimmige Einschränkungen identifizieren und beseitigen, eine Kategorie in einfacher zu handhabende Artikelgruppen unterteilen und Zielvorgaben für individuelle Zeitintervalle, Artikelgruppen oder Standorte ermitteln. Das Vorverarbeitungsmodul 40 kann jedoch jede beliebige Funktion durchführen, die zur Einrichtung des Preisgestaltungsplanproblems geeignet ist.
Das mathematische Programmierungsmodul 42 erstellt ein mathematisches Programmierungsmodell mit Zielsetzungen und Einschränkungen, die durch mathematische Gleichungen und Ungleichungen zum Ausdruck gebracht werden. Bei einem Beispiel könnte das mathematische Modell eine nicht-lineare Relation enthalten und mit Hilfe von nichtlinearen Programmierungs-(NLP)-Techniken, beispielsweise einer reduzierten Gradienten-Technik oder einer projizierten erweiterten Lagrange-Technik, gelöst werden.
Das mathematische Programmierungsmodul 42 kann eine Modellierungs-Sprache 46, einen Löser 48 und eine Anwendungsprogrammschnittstelle (API) 50 beinhalten. Die Modellierungs-Sprache 46 kann beispielsweise die an den BELL LABORATORIES entwickelte A Mathematical Programming Language (AMPL), General Algebraic Modeling System (GAMS) von GAMS DEVELOPMENT CORPORATION, Advanced Interactive Mathematical Modeling Software (AINNS) von PARAGON DECISION TECHNOLOGY B. V. oder jede beliebige andere geeignete Sprache zur Modellbildung für ein Preisgestaltungsplanproblem beinhalten. Um optimierte Ergebnisse zu erhalten, optimiert der Löser 48 das mathematische Programmierungsmodell. Der Löser 48 kann beispielsweise einen nichtlinearen Programmierungs-Löser, z. B. MINOS von STANFORD BUSINESS SOFTWARE, INC., CONOPT von ARKI CONSULTING AND DEVELOPMENT A/S oder jeden beliebigen anderen mathematischen Programmierungs- Löser beinhalten, der zur Optimierung eines Preisgestaltungsplanproblems dienen kann. Die Anwendungsprogrammschnittstelle 50 kann eine Verknüpfung zwischen dem Optimierer 28 und dem Serversystem 24 bieten.
Zur Anpassung der von Löser 48 erzeugten Ergebnisse an bestehende geschäftliche Einschränkungen, die bei der Optimierung möglicherweise nicht berücksichtigt wurden, führt das Nachverarbeitungsmodul 44 eine Nachverarbeitung durch. Beispielsweise könnte das Nachverarbeitungsmodul 44 die Preise im Einklang mit Rundungsregeln runden, die mit Preisveränderungen verbundenen Kosten einer Evaluierung unterziehen und die Preise im Einklang mit der Kostenevaluierung anpassen und den Preisänderungen anhand von Prioritätenregeln Prioritäten zuweisen. Nachverarbeitungsmodule 44 können jedoch jede beliebige Funktion übernehmen, die zur Anpassung der optimierten Ergebnisse an bestehende geschäftliche Einschränkungen geeignet ist.
Die Arbeitsabläufe 32 bieten Informationen zur Formulierung des Preisgestaltungsplanproblems. Die Arbeitsabläufe 32 können beispielsweise Nachfrageplanungs-Arbeitsabläufe 54, Nachschubplanungs-Arbeitsabläufe 56 und Dispositions-Arbeitsabläufe 58 beinhalten. Nachfrageplanungs-Arbeitsabläufe 54 können zur Prognostizierung der Nachfrage dienen, indem z. B. eine Änderung der Nachfrage als Antwort auf eine Preisänderung ermittelt wird. Die Nachschubplanungs-Arbeitsabläufe 56 können dazu dienen sicherzustellen, dass die Warenlager ausreichend mit Artikeln versorgt sind, um einen optimierten Preisgestaltungsplan bedienen zu können. Mit Hilfe der Dispositions- Arbeitsabläufe 58 können Preisgestaltungszielvorgaben für die Artikel beschrieben werden. Beispielsweise könnten laut einer Preisgestaltungszielvorgabe niedrige Preise für Milchprodukte und höhere Preise für Reinigungsprodukte verlangt werden. Die Preiselastizität, die den Einfluss einer Preisänderung auf eine Nachfrage beschreibt, wird mit dem Nachfrage-Analytikmodul 36 berechnet. Die Preiselastizität einer Nachfrage lässt sich definieren als das Verhältnis aus einer prozentualen Nachfrageänderung und einer prozentualen Preissenkung. Dieser Definition zufolge nimmt die Preiselastizität keine negativen Werte an, da ein inverser Zusammenhang zwischen der Nachfrage und dem Preis besteht. Die Kreuzpreiselastizität ist ein Maß für den Einfluss einer Preisänderung bei einem Artikel auf die Nachfrage nach einem anderen Artikel. Die Kreuzpreiselastizität einer Nachfrage lässt sich definieren als eine prozentuale Änderung der Nachfrage nach einem Artikel aufgrund einer prozentualen Preiserhöhung bei einem anderen Artikel. Die Kreuzpreiselastizität kann sowohl positive als auch negative Werte oder den Wert Null annehmen. Eine positive Kreuzpreiselastizität bedeutet, dass die Nachfrage nach einem Artikel ansteigt, wenn der Preis eines anderen Artikels sinkt, wohingegen eine negative Kreuzpreiselastizität bedeutet, dass die Nachfrage nach einem Artikel sinkt, wenn der Preis eines anderen Artikels sinkt. Eine Kreuzpreiselastizität von Null bedeutet, dass die Nachfrage nach einem Artikel von dem Preis eines anderen Artikels nicht beeinflusst wird. Zur Berechnung von Preiselastizität können Nachfragemodelle verwendet werden. Das Nachfrage-Analytikmodul 36 evaluiert und selektiert geeignete Nachfragemodelle und berechnet mit den ausgewählten Nachfragemodellen die Preiselastizität. Die Datenbank 60 kann sich am gleichen Standort wie das Serversystem 24 oder an einem anderen Standort befinden und über ein oder mehrere Local Area Networks (LANs), Metropolitan Area Networks (MANs), Wide Area Networks (WANs), ein globales Computernetzwerk wie das Internet oder jede beliebigen anderen geeigneten drahtgebunden, drahtlosen oder sonstigen Verbindungen mit dem Serversystem 24 verbunden sein.
In einer Datenbank 60 werden Daten gespeichert, die vom Serversystem 24 verwendet werden können. Die Datenbank 60 kann beispielsweise Konstanten 64, Variablen 66, Zielsetzungen 68, Einschränkungen 70, Nachfragedaten 71 und Nachfragemodelle 72 beinhalten. Die Konstanten 64 und die Variablen 66 dienen zur Erstellung eines mathematischen Programmierungsmodells, das ein Preisgestaltungsplanproblem darstellt. Die Konstanten 64 können beispielsweise folgendes beinhalten:

G Gruppe von Artikeln, die gemeinsam optimiert werden, beispielsweise eine Gruppe von Artikeln, die durch Einschränkungen einen direkten oder indirekten Bezug zueinander aufweisen,
I Untergruppe von Vergleichsartikeln, die zur Überwachung der Preise eines Wettbewerbers dienen,
l_ij Preisverknüpfungseinschränkung zwischen Artikeln i und j, durch die deren Preise anhand einer Gleichheitsrelation, die ein additives Glied beinhalten kann, eingeschränkt werden,
b_ij Preisbandeinschränkung zwischen Artikeln i und j, durch die der Bereich des einen Artikels in Bezug auf den anderen Artikel anhand einer Relation, die ein additives Glied beinhalten kann, eingeschränkt wird,
e_ij Kreuzelastizitätslift zur Modellierung der Sensitivität der Nachfrage nach Artikel j auf der Grundlage des Preises von Artikel i und des Grundpreises von Artikel i,
q_i Grundpreis des Artikels i, auf dem die Nachfrageprognose basiert,
c_i Kosten des Artikels i,
≙, ≙ Unter- und Obergrenze für den Preis des Artikels i,
o_i Preis eines Wettbewerbers für den Artikel i,
f_i Prognose für eine Optimierungsperiode auf der Grundlage des aktuellen Preises des Artikels i, und
u_i Verfügbarer Lagerbestand.
Die Variablen 66 können beispielsweise folgendes beinhalten:

p_iPreis des Artikels i,

Nachfrage nach dem Artikel i in einer Optimierungsperiode bei gegebenem Preis p_i,

m_j = d_j.(p_i - c_i)

Profit aus dem Absatz des Artikels j,

Vergleichsindex der Vergleichsartikel zur Überwachung der Preise eines Wettbewerbers,

Gesamtprofit aus dem Absatz sämtlicher Artikel,

Gesamterlös aus dem Absatz sämtlicher Artikel, und

P = M/(R + ε)

Anteil des Gesamtprofits, bei dem ein kleines Bruchglied ε verwendet wird, um bei Erlösen gleich Null eine Division durch Null zu vermeiden.
Die Zielfunktionen 68 stellen Zielsetzungen dar, die optimiert werden, um einen optimierten Preisgestaltungsplan zu erstellen. Zielsetzungen lassen sich beispielsweise definieren durch eine annehmbare Performance bei Messung der Profite, Erlöse, Einheitsumsatz, Vergleich zur Konkurrenz oder einem anderen geeigneten Maß für die Performance. Es können jedoch auch andere Zielsetzungen verwendet werden.
Die Einschränkungen 70 schränken die Optimierung der Zielfunktionen 68 ein. Beispielsweise können durch Einschränkungen 70 die Preise als Antwort auf die Produktionskosten eines Artikels, eine Preisempfehlung eines Herstellers für den Einzelhandelsabsatz, den Preis eines Wettbewerbers oder durch eine Einschränkung bezüglich einer maximalen Preisänderung eingeschränkt werden. Gemäß den Einschränkungen 70 können Artikel mit einem gegenseitigen Bezug, z. B. unterschiedliche Mengen des selben Artikels oder unterschiedliche Marken des selben Artikels, miteinander verknüpft werden. Diese Einschränkungen 70 können beispielsweise preisverknüpfte Einschränkungen oder Preisbandeinschränkungen, wie z. B. Artikel-Preis-Ungleichgewichte beinhalten. Preise können von den Einschränkungen 70 in Hinsicht auf eine Nachfrage eingeschränkt werden, beispielsweise durch Nachfrage-Preis-Verhältnisse oder Kreuzpreiselastizitäten. Es kann sich bei den Einschränkungen 70 außerdem um Einschränkungen handeln, die Preisänderungen beherrschen, wie beispielsweise eine Mindestdauer zwischen Preisänderungen, eine maximale Anzahl von gleichzeitigen Preisänderungen oder eine Umsetzungskosteneinschränkung. Die Einschränkungen 70 zur Steuerung des Lagerbestands können zur Vermeidung von Fehlbeständen oder zur Anpassung der Vorlaufzeiten dienen. Die Einschränkungen 70 können in dem Sinne richtungsgebunden sein, als der Preis eines ersten Artikels den Preis eines zweiten Artikels beeinflussen kann, während der Preis des zweiten Artikels den Preis des ersten Artikels nicht beeinflusst. Die Einschränkungen 70 können von jeder beliebigen geeigneten Quelle entgegen genommen werden, z. B. von einem Benutzer des Clientsystems 20 oder von dem Nachfrage-Analytikmodul 36.
Im folgenden wird ein Beispiel einer Zielfunktion 68 und Einschränkungen 70 beschrieben, wobei der Profit unter den bestehenden Einschränkungen maximiert wird.
max M
unter den Einschränkungen

≙ ≤ p_i ≤ ≙ Preisgrenzen
p_i = l_ij.p_j Preisverknüpfungseinschränkungen
p_i ≤ b_ij.p_j Preisbandeinschränkungen
Es können jedoch jede beliebige geeignete Zielfunktion 68 oder Einschränkungen 70 verwendet werden.
Die Nachfragedaten 71 beinhalten Datenmaterial, das zur Ermittlung einer Preiselastizität verwendet werden kann. Die Nachfragedaten 71 können beispielsweise historische Absatzdaten, historische Preisdaten, Preise eines Wettbewerbers, Verfügbarkeit des Lagerbestands und andere Informationen beinhalten, die zur Ermittlung des Zusammenhangs zwischen Preis und Nachfrage dienen können. Zur Ermittlung von Preiselastizität können die Nachfragemodelle 72 auf die Nachfragedaten 71 angewandt werden. Die Nachfragemodelle 72 beinhalten beispielsweise statische Modelle mit konstanter Elastizität und Modelle mit Koeffizienten mit Schwankungen, die Funktionen wie Polynom- oder Log-Funktionen folgen. Die Nachfragemodelle 72 können auch verteilte Lag (Verzögerungs-)modelle beinhalten, denen zufolge ein früherer Preis Auswirkungen auf eine aktuelle Nachfrage hat. Die Nachfragemodelle 72 können beispielsweise das folgende Nachfragemodell beinhalten:

Log(d) = c + e log(P)

Log(d) = c + βP

wobei:

d = Nachfrage
c = Konstante/Achsenabschnitt
P = Preis
e = Elastizität
P_-i = i-ter verzögerter Preis, wenn

ist.
In Fig. 2 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans dargestellt. Das Verfahren beginnt in Schritt 100 damit, dass das Vorverarbeitungsmodul 40 zur Einrichtung eines Preisgestaltungsplanproblems eine Vorverarbeitung durchführt. Die Vorverarbeitung wird unter Bezugnahme auf Fig. 3 näher beschrieben. In Schritt 102 erstellt das mathematische Programmierungsmodul 42 ein mathematisches Programmierungsmodell des Preisgestaltungsplanproblems. Das mathematische Programmierungsmodell kann in der Modellierungs-Sprache 46 zum Ausdruck gebracht werden.
Der Löser 48 optimiert in Schritt 104 das mathematische Programmierungsmodell, um optimierte Ergebnisse zu erzeugen. Die Optimierung des mathematischen Programmierungsmodells wird unter Bezugnahme auf Fig. 4 näher beschrieben. Das Nachverarbeitungsmodul 44 führt in Schritt 106 eine Nachverarbeitung durch. Die Nachverarbeitung kann durchgeführt werden, um die optimierten Ergebnisse an die zuvor festgelegten geschäftlichen Einschränkungen anzupassen. Die Nachverarbeitung wird unter Bezugnahme auf Fig. 5 näher beschrieben. In Schritt 108 wird ein optimierter Preisgestaltungsplan berichtet, womit das Verfahren beendet ist.
Zur Erstellung von mehreren, lokal-optimalen Preisgestaltungsplänen kann das Verfahren mehrfach durchgeführt werden. Die Preisgestaltungspläne können einer Evaluierung unterzogen werden, um einen global-optimalen Preisgestaltungsplan zu ermitteln.
In Fig. 3 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Durchführung einer Vorverarbeitung zur Einrichtung eines Preisgestaltungsplanproblems für eine Kategorie von Artikeln dargestellt. Das Verfahren beginnt in Schritt 120 damit, dass das Vorverarbeitungsmodul 40 die Preise einer Kategorie von Artikeln im Einklang mit einer oder mehreren Einschränkungen festlegt. Für gewisse Artikel können die Preise festgelegt werden, um einer Einschränkung zu entsprechen. Beispielsweise kann ein Preis für die Dauer eines Zeitintervalls festgelegt werden, falls eine Änderung des Preises nicht mit der maximalen Anzahl von Preisänderungen in dem entsprechenden Zeitintervall vereinbar ist. Um Unstimmigkeiten zu vermeiden, werden Verknüpfungen zwischen Artikeln in Schritt 122 aufgehoben. Falls der Preis eines Artikels A beispielsweise mit dem Preis eines Artikels B so verknüpft ist, dass die beiden Preise gleich sind, der Preis des Artikels A und der Preis des Artikels B aber bei unterschiedlichen Preisen festgelegt sind, dann wird die Verknüpfung zwischen den Preisen der Artikel A und B aufgehoben.
In Schritt 124 wird die Kategorie von Artikeln in Artikelgruppen unterteilt. Eine Kategorie kann viele Artikel ohne einen gegenseitigen Bezug zueinander beinhalten, so dass deren gemeinsame Optimierung ineffizient sein kann. Folglich kann eine Kategorie in Artikelgruppen unterteilt werden, die getrennt optimiert werden. Eine Artikelgruppe kann Artikel enthalten, die durch eine oder mehrere Einschränkungen einen gegenseitigen Bezug zueinander besitzen. Geeignete Artikelgruppen können in Schritt 126 zusammengeführt werden. Einige der in Schritt 124 gebildeten Artikelgruppen können zu klein sein, als dass eine ausreichend flexible Optimierung gewährleistet wäre. Kleinere Artikelgruppen können zu größeren Artikelgruppen zusammengeführt werden, die auf effiziente Weise und mit einer ausreichenden Flexibilität optimiert werden können.
In Schritt 128 erfolgt ein Ausgleich der Zielvorgaben zwischen den Zeitintervallen der Optimierungsperiode. Beispielsweise könnte ein Unternehmen die Wahl treffen, einen höheren Prozentanteil der Umsätze in Spitzenzeitintervallen und einen kleineren Prozentanteil der Umsätze in Nicht-Spitzenzeitintervallen zu erreichen. In Schritt 130 erfolgt ein Ausgleich der Zielvorgaben zwischen den Artikelgruppen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen die Wahl treffen, den Absatz einer beliebten Artikelgruppe zu steigern, dies bei anderen Artikelgruppen jedoch nicht zu tun. In Schritt 132 erfolgt ein geografischer Ausgleich der Zielvorgaben. Beispielsweise könnte ein Unternehmen die Wahl treffen, den Absatz in Läden an gewissen Standorten zu steigern, dies jedoch an anderen Standorten nicht zu tun. Die Ergebnisse werden in Schritt 134 berichtet, womit das Verfahren beendet ist.
In Fig. 4 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Optimierung eines mathematischen Programmierungsmodells unter dem Einfluss einer Hierarchie von Zielsetzungen und Einschränkungen dargestellt. Das Verfahren beginnt in Schritt 150 damit, dass eine aus Zielsetzungsniveaus und Einschränkungen bestehende Hierarchie erzeugt wird. Eine Hierarchie kann beispielsweise eine Erlösmaximierung als eine primäre Zielsetzung, eine Absatzmaximierung als eine sekundäre Zielsetzung und eine Beibehaltung von stimmigen Preisen als eine tertiäre Zielsetzung beinhalten.
In Schritt 152 wird von dem Optimierer 28 ein Niveau ausgewählt, das eine Zielsetzung und eine oder mehrere mit der Zielsetzung verbundene Einschränkungen aufweist. In Schritt 154 wird eine Zielfunktion mit Schlupfvariablen formuliert, welche die ausgewählte Zielsetzung und die Einschränkungen repräsentiert. Beispielsweise könnte das Erreichen eines Erlöszielbereichs als Zielsetzung wie folgt formuliert werden. Zielsetzung LB und Zielsetzung UB stellen Unter- bzw. Obergrenzen des Bereichs von Erlöszielen dar. RevenueMin und RevenueMax stellen Einschränkungen dar, die den Mindest- und den Höchsterlös einschränken. MinSlack und MaxSlack stellen Schlupfvariablen für RevenueMin bzw. RevenueMax dar. RevenueSlack stellt die zu optimierenden Schlupfvariable dar.

MinSlack > = 0;
MaxSlack > = 0;

unter dem Einfluss von RevenueMin:

Revenue + MinSlack > = GoalLB,

unter dem Einfluss von RevenueMax:

Revenue < = GoalUB + MaxSlack,

RevenueSlack minimieren:

MinSlack + MaxSlack
Die Schlupfvariablen werden in Schritt 156 optimiert. Beispielsweise werden die von RevenueSlack zum Ausdruck gebrachten Schlupfvariablen MinSlack und MaxSlack einer Minimierung unterzogen. Im Einklang mit den optimierten Schlupfvariablen werden in Schritt 158 optimierte Randbedingungen ermittelt. Die optimierten Randbedingungen können bei den Werten festgelegt werden, die sich bei der Optimierung der Schlupfvariablen ergeben haben, damit gewährleistet ist, dass die Zielsetzungen bei späteren Iterationen im Verlauf der Optimierung nicht über diese Werte hinaus verletzt werden.
Falls in Schritt 160 ein letztes Niveau der Hierarchie noch nicht erreicht ist, kehrt der Optimierer 28 zu Schritt 152 zurück, um das nächste, aus einer Zielsetzung und einer oder mehreren Einschränkungen bestehende Niveau auszuwählen. Falls in Schritt 160 aber ein letztes Niveau der Hierarchie erreicht ist, fährt der Optimierer 28 mit Schritt 162 fort, und wählt das letzte Niveau aus. Die Zielsetzung des letzten Niveaus wird in Schritt 164 unter dem Einfluss der verbundenen Einschränkungen optimiert. Die Ergebnisse werden in Schritt 166 gemeldet, womit das Verfahren beendet ist.
Gemäß einer Ausführungsform kann die Verwendung einer Hierarchie von Zielsetzungen anstatt einer Kombination von Zielsetzungen gemäß einem Gewichtungsschema einen Vorteil darstellen. Der Vorteil bei einer Ausführungsform kann darin liegen, dass es bei Verwendung eines Gewichtungsschemas notwendig ist, zur Optimierung der Zielsetzungen durch Vorgabe der Gewichtungen den numerischen Bereich der Zielsetzungen zu verbreitern. Die Definition eines solchen Gewichtungsschemas könnte jedoch Schwierigkeiten bereiten, da der Bereich der einzelnen Unterzielsetzungen vor dem Abschluss der Optimierung möglicherweise noch nicht bekannt ist. Außerdem kann die Einführung von stark unterschiedlichen Gewichtungen zur Verbreiterung der verschiedenen Zielsetzungen zu numerischen Instabilitäten und Problemen bei der numerischen Skalierung führen.
In Fig. 5 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Durchführung einer Nachverarbeitung der bei der Optimierung eines mathematischen Programmierungsmodells erhaltenen Ergebnisse dargestellt. Eine Nachverarbeitung wird durchgeführt, um die optimierten Ergebnisse an die geschäftlichen Einschränkungen anzupassen. Das Verfahren beginnt in Schritt 180 damit, dass das Nachverarbeitungsmodul 44 die Performance der optimierten Ergebnisse einer Evaluierung unterzieht.
In Schritt 182 wird ein Rundungs- und Fortpflanzungsverfahren angewandt. Ein Rundungs- und Fortpflanzungsverfahren kann beispielsweise mit Hilfe eines Diagramms, das den Zusammenhang zwischen Preisen eines Artikels darstellt, durchgeführt werden. Ein Beispiel für einen solchen Graph wird unter Bezugnahme auf Fig. 6 beschrieben.
In Fig. 6 wird ein Beispieldiagramm 210 erläutert, in dem der Zusammenhang zwischen Preisen von Artikeln dargestellt ist. Die Kreise 214 stellen die Preise der Artikel A bis F dar. Die Fortpflanzungspfeile 216 stellen Regeln für die Fortpflanzung des Preises eines Artikels bei der Ermittlung des Preises eines anderen Artikels dar. Beispielsweise wird der Preis von Artikel A zur Ermittlung des Preises von Artikel B fortgepflanzt, indem der Preis des Artikels A mit zwei multipliziert wird. Die Rundungspfeile 218 stellen Rundungsregeln dar. In dem dargestellten Beispiel besagt eine Rundungsregel, dass ein Preis zum nächsten Preis mit einer Neun als letzter Ziffer aufgerundet werden muss, beispielsweise wird 1,85 $ auf 1,89 $ aufgerundet.
Bei einem beispielhaften Rundungs- und Fortpflanzungsverfahren wird der Preis von Artikel A gerundet. Nach der Rundung des Preises von Artikel A wird der Preis zur Ermittlung des Preises von Artikel B fortgepflanzt. Dann wird der Preis von Artikel B gerundet und zur Ermittlung des Preises von Artikel C fortgepflanzt, und so weiter. Sobald ein Preis ermittelt ist, wird er festgelegt, um eine gleichmäßige Preisgestaltung zu gewährleisten. Nachdem beispielsweise der Preis von Artikel D zu 5,69 $ ermittelt ist, wird der Preis nicht geändert gemäß einer Fortpflanzung von Artikel E. Bei Preisen, die nicht mit anderen Preisen verknüpft sind, erfolgt eine Rundung unabhängig von dem Rundungs- und Fortpflanzungsverfahren. Beispielsweise wird der Preis von Artikel F unabhängig von der Rundung und Fortpflanzung anderer Preise gerundet.
Auf Fig. 5 zurückkommend, wird die Performance der gerundeten und fortgepflanzten Preise in Schritt 184 einer erneuten Evaluierung unterzogen. Diese erneute Evaluierung kann dazu dienen festzustellen, ob durch die Anwendung des Rundungs- und Fortpflanzungsverfahren eine Veränderung aufgetreten ist, wie zum Beispiel eine schlechtere Performance. Die Kosten der Preisänderung werden in Schritt 186 einer Evaluierung unterzogen. Diese Kosten können beispielsweise ein Maß für die mit der Umsetzung von Preisänderungen verbundenen Betriebskosten darstellen. In Schritt 188 erfolgt die Anpassung der Preise im Einklang mit der Kostenevaluierung. Beispielsweise könnte bei minimalen Preisänderungen der entsprechende Originalpreis beibehalten werden, um den Anfall der mit der Umsetzung einer Preisänderung verbundenen Betriebskosten zu vermeiden. Die sich aus einer Preisänderung ergebende Verbesserung der Performance kann berechnet werden, um ermitteln zu können, ob die Preisänderung die mit der Umsetzung der Preisänderung verbundenen Kosten rechtfertigt.
Das Nachverarbeitungsmodul 44 ermittelt in Schritt 190, ob die Anzahl von Preisänderungen eine zuvor festgelegte maximale Anzahl von Preisänderungen übersteigt. Falls die Anzahl der Preisänderungen eine maximale Anzahl von Preisänderungen übersteigt, kann das Nachverarbeitungsmodul 44 zu den Schritten 192, 194 oder 196 übergehen, um zu ermitteln, welche Preise geändert werden sollen. Die Schritte 192, 194 und 196 können dazu verwendet werden, festzustellen, welche Preise geändert werden sollen, oder können dazu verwendet werden, den Preisen Prioritäten zuzuordnen, so dass Preise mit einer höheren Priorität in einem Zeitintervall geändert werden und Preise mit einer niedrigeren Priorität in einem nächsten Zeitintervall geändert werden.
In Schritt 192 werden die Preise von Artikeln mit größeren Preisänderungen geändert. Größere Preisänderungen können eine größere Auswirkung haben als kleinere Preisänderungen und die Wahrscheinlichkeit einer weiteren Preisänderung ist bei größeren Preisänderungen kleiner als bei kleineren Preisänderungen. In Schritt 194 werden die Preise von Vergleichsartikeln, die zur Überwachung von Wettbewerbern dienen, geändert, da diese Preise als bedeutsamer angesehen werden könnten. In Schritt 196 werden die Preise von Artikeln mit den stabileren Preisen geändert. Durch die Änderung von stabileren Preisen könnte die Häufigkeit von Preisänderungen verringert und somit für eine stimmigere Preisgestaltung gesorgt werden. Falls die Anzahl der Preisänderungen in Schritt 190 eine maximale Anzahl von Preisänderungen nicht überschreitet, wird das Verfahren direkt mit Schritt 198 fortgeführt.
Die mit dem geänderten Preisgestaltungsplan erzielte Performance wird in Schritt 198 einer erneuten Evaluierung unterzogen. Diese erneute Evaluierung der Performance kann erfolgen, um einen Vergleich mit den Ergebnissen der Optimierung vornehmen zu können. Die Ergebnisse werden in Schritt 200 berichtet, womit das Verfahren beendet ist.
In Fig. 7 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Beispielverfahrens zur Ermittlung von Preiselastizität dargestellt. Bei dem Verfahren werden Nachfragedaten 71 verarbeitet, ein geeignetes Nachfragemodell 72 wird ausgewählt und gemäß dem ausgewählten Nachfragemodell 72 wird eine Preiselastizität berechnet. Das Verfahren kann verwendet werden, um Preiselastizitätswerte für bestimmte Zeitperioden zu bieten, was eine genauere Berechnung von Preiselastizität ermöglichen kann, wenn eine zunehmende Menge von Nachfragedaten 71 erhoben wird.
Das Verfahren beginnt in Schritt 300 damit, dass das Nachfrage-Analytikmodul 36 Zugriff auf die Nachfragedaten 71 nimmt. Die Nachfragedaten 71 werden in Schritt 302 gefiltert. Die Nachfragedaten 71 können im Hinblick auf Ausreißer gefiltert werden, welche die Berechnung von Preiselastizität verzerren können. Zur Identifikation von Ausreißern kann eine Einfluss-Beobachtungs-Analyse dienen. Fehlende Beobachtungswerte können mit der Technik der Erwartungswertmaximierung ermittelt und zu den Nachfragedaten 71 hinzugefügt werden. Die Nachfragedaten 71 können auch Absatzdaten beinhalten, die Einschränkungen unterliegen und daher keine zutreffende Darstellung der Nachfrage bieten. Beispielsweise könnte ein geringerer Absatz auf Fehlbestände anstatt auf einen Rückgang der Nachfrage zurückzuführen sein, so dass die entsprechenden Absatzdaten die bestehende Nachfrage nicht zutreffend widerspiegeln. In den Nachfragedaten 71 enthaltene Absatzdaten werden in Schritt 304 von den Einschränkungen befreit. Zur Aufhebung der Einschränkung bei Daten, die Einschränkungen unterliegen, kann jeder beliebige geeignete Ansatz dienen, beispielsweise ein Ansatz der begutachteten Regression unter Anwendung eines Tobit-Modells.
Die Nachfragedaten 71 können für eine genaue Berechnung von Preiselastizität unzureichend sein. Falls in Schritt 306 unzureichende Nachfragedaten 71 vorliegen, geht das Nachfrage-Analytikmodul 36 zu Schritt 308 über und fasst die Nachfragedaten 71 zu Clustern zusammen. Die Nachfragedaten 71 für Artikel mit ähnlichen Attributen werden zu Clustern zusammengefasst, um ausreichende Nachfragedaten 71 für die Berechnung von Preiselastizität zu erhalten. Zur Zusammenfassung der Nachfragedaten 71 zu Clustern können die Nachfragedaten 71 beispielsweise zu "Pools" oder "Aggregaten" zusammengefasst werden. Beim Vorgang des Poolens werden Daten, die mit ähnlichen Artikeln verbunden sind, gemeinsam erhoben. Bei Zeitreihendaten kann das Poolen von Daten eine Fehlerverteilung für einen gegebenen Satz von Regressorwerten zu einem gegebenen Zeitpunkt bieten. Bei der Aggregation werden Werte wie Erlös- und Absatzzahlen, die mit ähnlichen Artikeln verbunden sind, aufsummiert oder es wird ein gemeinsamer Durchschnitt gebildet. Nach der Zusammenfassung der Nachfragedaten 71 zu Clustern geht das Nachfrage-Analytikmodul 36 zu Schritt 310 über. Falls in Schritt 306 ausreichende Nachfragedaten 71 zur Verfügung stehen, geht das Nachfrage-Analytikmodul 36 direkt zu Schritt 310 über.
In Schritt 310 erfolgt eine Zugriffnahme auf die Nachfragemodelle 72. Die Nachfragemodelle 72 können beispielsweise statische Modelle mit konstanter Elastizität oder Modelle mit Koeffizienten beinhalten, die in Abhängigkeit von Funktionen schwanken. In Schritt 312 wird ein Nachfragemodell 72 aus den Nachfragemodellen 72, auf die eine Zugriffnahme erfolgt, ausgewählt. Das ausgewählte Nachfragemodell 72 wird in Schritt 314 einer Evaluierung unterzogen. Zur Evaluierung des Nachfragemodells 72 könnte eine Reihe von Verfahrensabläufen eingesetzt werden. Beispielsweise könnten ein Regressionsspezifikations-Fehlertest und die Informationskriterien nach Schwarz verwendet werden. Mit dem Regressionsspezifikations-Fehlertest kann festgestellt werden, ob ein Nachfragemodell 72 annehmbar ist, und die Informationskriterien nach Schwarz können zur Auswahl eines optimalen Nachfragemodells 72 verwendet werden.
Der Regressionsspezifikations-Fehlertest wird verwendet, um zu ermitteln, ob ein Nachfragemodell 72 falsch spezifiziert ist. Beispielsweise könnte der Regressionsspezifikations-Fehlertest auf das folgende, von Gleichung (1) beschriebene Nachfragemodell angewandt werden:

y = λ₁ + λ₂X_i + u_i (1)

wobei
Y = Gesamtkosten
X = Output
u = Rest
tiefgestellter Index i = i-te Beobachtung darstellt.
Die bei dieser Regression erhaltenen Reste û_i werden gegen die geschätzten Gesamtkosten ≙_i des Nachfragemodells aufgetragen. Ergibt sich dabei für die Reste û_i ein Muster mit Mittelwerten, die sich bei Änderung der geschätzten Gesamtkosten ≙_i ebenfalls ändern, dann bedeutet dies, dass die Regression besser werden sollte, wenn auch die Gesamtkosten ≙_i als eine weitere Einflussgröße in die Berechnung eingeschlossen würden, d. h. dass die Reste noch immer ein Muster enthalten, das nicht vorhanden wäre, wenn das Nachfragemodell die richtigen Variablen enthielte. In anderen Worten, das Nachfragemodell ist nicht richtig spezifiziert.
Bei einem Beispiel besteht die Anwendung des Regressionsspezifikations-Fehlertests auf das durch Gleichung (1) zum Ausdruck gebrachte Nachfragemodell aus den folgenden Schritten:

1. Mit Gleichung (1) die geschätzten Gesamtkosten ≙_i erhalten.
2. ≙_i auf geeignete Weise als einen oder mehrere zusätzliche Regressoren in Gleichung (1) aufnehmen. Beispielsweise könnten ≙_i ² und ≙_i ³, in Abhängigkeit von der Form der beobachteten Muster der Reste, in Gleichung (1) aufgenommen werden, so dass sich Gleichung (2) ergibt:

Die Berechnung nach Gleichung (1) durchführen.
3. Das Verhältnis R² der Einflussgrößenvarianz zur Gesamtvarianz der Daten in Bezug auf die abhängige Variable aus Gleichung (2) sei R 2|new und R² aus Gleichung (1) sei R 2|old. Um festzustellen, ob der Anstieg von R² die statistische Signifikanz erreicht, kann der von der folgenden Gleichung zum Ausdruck gebrachte F-Test verwendet werden.
4. Falls der berechnete F-Wert die statistische Signifikanz erreicht, kann das von Gleichung (1) zum Ausdruck gebrachte Nachfragemodell als nicht richtig spezifiziert bezeichnet werden.

Mit dem Informationskriterium nach Schwarz kann die Verzögerungs-Länge zur Evaluierung eines Nachfragemodells berechnet werden. Die Verzögerungs-Länge ist ein Maß für die Zeitspanne zwischen einer Preisänderung und einer Nachfrageänderung, die von der Preisänderung ausgelöst wird. Das Informationskriterium nach Schwarz ist durch die folgende Gleichung gegeben:

wobei
σ ² = wahrscheinlichster Schätzwert für σ²
σ² = RSS/n
RSS = Rest-Quadratsumme
n = Anzahl der Beobachtungen
m = Verzögerungs-Länge darstellt.
Das Nachfragemodell 72 wird mit mehreren Werten für m durchgerechnet und es wird dasjenige Nachfragemodell 72 ausgewählt, bei dem SC den kleinsten Wert annimmt. Zur Evaluierung des Nachfragemodells 72 können aber auch andere Verfahrensabläufe herangezogen werden, beispielsweise das Informationskriterium nach Akaike.
Das ausgewählte Nachfragemodell 72 wird in Schritt 316 im Hinblick auf die Nachfragedaten 71 validiert. Ein Teil der Nachfragedaten 71 kann zur Kalibrierung des Nachfragemodells 72 verwendet werden und ein Teil der Nachfragedaten 71 kann zur Prüfung des Fits zwischen den Nachfragedaten 71 und dem Nachfragemodell 72 verwendet werden. Zur Prüfung des Fits der Nachfragedaten 71 kann ein Maß, wie eine mittlere absolute Abweichung oder ein mittlerer absoluter Prozentfehler, dienen. Das Nachfragemodell 72 kann im Hinblick auf seine Multi-Kolinearität, Heteroskedastizität (Heterogenität der Varianzen) und serielle Korrelation validiert werden. Beispielsweise könnte mit Hilfe einer Kreuzvalidierung geprüft werden, ob ähnliche Artikel, bei denen ein ähnliches Verhalten zu erwarten ist, dies dem Nachfragemodell 72 zufolge auch tatsächlich zeigen.
Falls es in Schritt 318 unter den Nachfragemodellen 72, auf die eine Zugriffnahme erfolgt, ein nächstes Nachfragemodell 72 gibt, kehrt das Nachfrage-Analytikmodul 36 zu Schritt 312 zurück und wählt das nächste Nachfragemodell 72 aus. Falls es in Schritt 318 kein nächstes Nachfragemodell 72 gibt, geht das Nachfrage-Analytikmodul 36 zu Schritt 320 über. In Schritt 320 wird als Antwort auf die Evaluierungen ein Nachfragemodell 72 ausgewählt. In Schritt 322 wird gemäß dem ausgewählten Nachfragemodell 72 die Preiselastizität berechnet. Zur Berechnung von Preiselastizität kann ein Bayes'scher Ansatz dienen. Bei einem Bayes'schen Ansatz kann die folgende Gleichung zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit P(A|B) eines bestimmten Preiselastizitätswertes A bei Eintreten eines Ereignisses B dienen.
Die Wahrscheinlichkeit P(A|B) kann zur Ermittlung des wahrscheinlichsten Preiselastizitätswertes A für den Fall dienen, dass aus den Nachfragedaten 71 hervorgeht, dass Ereignis B aufgetreten ist. Die Wahrscheinlichkeiten P(B|A) und P(B|A') können gemäß dem ausgewählten Nachfragemodell berechnet werden. Die frühere Wahrscheinlichkeit P(A) kann aus den Nachfragedaten 71 berechnet werden oder aus einer anfänglichen Schätzung stammen. Zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit P(A) für nachfolgende Iterationen kann ein Elastizitätswert A ausgewählt werden.
Die berechnete Preiselastizität wird in Schritt 324 berichtet. Das Nachfrage-Analytikmodul 36 stellt in Schritt 326 fest, ob es eine nächste Zeitperiode gibt. Falls es eine nächste Zeitperiode gibt, geht das Nachfrage- Analytikmodul 36 zu Schritt 328 über, aktualisiert die Nachfragedaten 71 und kehrt anschließend zu Schritt 300 zurück, um eine Zugriffnahme auf die aktualisierten Nachfragedaten 71 durchzuführen. Falls es in Schritt 326 keine nächste Zeitperiode gibt, ist das Verfahren beendet.
Gewisse erfindungsgemäße Ausführungsformen können einen oder mehrere technische Vorteile bieten. Bei einem technischen Vorteil einer Ausführungsform kann es sich darum handeln, dass ein Preisgestaltungsplanproblem gemäß einer Hierarchie von Zielsetzungen optimiert wird, beispielsweise eine Profitmaximierung unter gleichzeitiger Beibehaltung einer stimmigen Preisgestaltung und eines gegebenen Absatzvolumens. Durch die Optimierung eines Preisgestaltungsplanproblems gemäß einer Hierarchie von Zielsetzungen kann ein Preisgestaltungsplan geboten werden, der den Zielsetzungen eines Unternehmens besser entspricht. Bei einem weiteren technischen Vorteil einer Ausführungsform kann es sich darum handeln, dass eine Vorverarbeitung durchgeführt wird, um ein Preisgestaltungsplanproblem einzurichten. Die Vorverarbeitung kann beispielsweise die Identifikation und die Beseitigung von nicht stimmigen Einschränkungen, die Unterteilung einer Kategorie von Artikeln in einfacher zu handhabende Artikelgruppen und die Ermittlung von Zielvorgaben für individuelle Zeitintervalle, Artikelgruppen oder Standorte beinhalten. Bei einem weiteren technischen Vorteil einer Ausführungsform kann es sich darum handeln, dass eine Nachverarbeitung durchgeführt wird, um die optimierten Ergebnisse an geschäftliche Einschränkungen anzupassen, die bei der Optimierung möglicherweise nicht berücksichtigt wurden. Die Nachverarbeitung kann beispielsweise die Rundung von Preisen im Einklang mit Rundungsregeln, die Evaluierung der mit Preisänderungen verbundenen Kosten und die Anpassung der Preise im Einklang mit der Kostenevaluierung sowie die Zuordnung von Prioritäten zu den Preisänderungen im Einklang mit Prioritätsregeln beinhalten.
Zwar sind an dieser Stelle eine erfindungsgemäße Ausführungsform und deren Vorteile beschrieben, doch könnte ein Fachmann verschiedene Änderungen, Hinzufügungen und Auslassungen vornehmen, ohne von dem in den Ansprüchen im Anhang definierten Geist und Gültigkeitsbereich der vorliegenden Erfindung abzuweichen.

Claims

1. Verfahren zur Berechnung von Preiselastizität, das aufweist:
Zugriffnahme auf eine Vielzahl von Nachfragemodellen,
Zugriffnahme auf Nachfragedaten, die eine Vielzahl von Artikeln beschreiben,
Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten,
Auswahl eines Nachfragemodells aus den evaluierten Nachfragemodellen als Antwort auf die Evaluierung, und
Berechnung einer Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells.

2. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei Evaluierung der Nachfragemodelle in Übereinstimmung mit den Nachfragedaten die Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß eines Informationskriteriums nach Schwarz aufweist.

3. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei Evaluierung der Nachfragemodelle in Übereinstimmung mit den Nachfragedaten die Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß einem Regressionsspezifikations-Fehlertests aufweist.

4. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei Berechnung von Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells aufweist:
Zugriffnahme auf einen Satz von Preiselastizitätswerten,
für jeden einzelnen Preiselastizitätswert, Ermittlung einer Wahrscheinlichkeit des Preiselastizitätswertes bei Eintritt eines gegebenen Ereignisses, wobei die Nachfragedaten das Ereignis beschreiben, und
Ermittlung des wahrscheinlichsten Preiselastizitätswertes gemäß der Wahrscheinlichkeiten des Preiselastizitätswertes bei gegebenem Eintritt des Ereignisses.

5. Verfahren gemäß Anspruch 1, weiterhin aufweisend:
Erstellung einer Einschränkung gemäß der Preiselastizität für eine Hierarchie, die eine Sequenz von Niveaus aufweist, wobei jedes einzelne Niveau eine Zielfunktion und einen mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
Ermittlung eines mathematischen Programmierungsmodells, das ein Preisgestaltungsplanproblem für eine Artikelgruppe, die eine Vielzahl von Artikeln aufweist, darstellt,
Wiederholung der folgenden Schritte für jedes Niveau aus der Sequenz von Niveaus:
Auswahl eines Niveaus, das eine Zielfunktion und einem mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
Ermittlung einer optimierten Randbedingung für die Zielfunktion, und
Hinzufügen einer Einschränkung, die aus der optimierten Randbedingung erstellt wird, zu dem Satz von Einschränkungen auf einem nächsten Niveau,
Optimierung einer Zielfunktion eines letzten Niveaus aus der Sequenz von Niveaus, das dem mit der Zielfunktion verbundenen Satzes von Einschränkungen unterliegt, um ein optimiertes Ergebnis zu erhalten, wobei der Satz von Einschränkungen eine Einschränkung aufweist, die aus der optimierten Randbedingung eines früheren Niveaus erstellt wurde, und
Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans gemäß des optimierten Ergebnisses, wobei der optimierte Preisgestaltungsplan jedem Artikel aus der Artikelgruppe einen Preis zuordnet.

6. System zur Berechnung von Preiselastizität, das aufweist:
eine Datenbank, die zur Speicherung einer Vielzahl von Nachfragemodellen und Nachfragedaten, die eine Vielzahl von Artikeln beschreiben, in der Lage ist; und
ein mit der Datenbank verbundenes Modul, das in der Lage ist:
zur Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß der Nachfragedaten,
zur Auswahl eines Nachfragemodells aus den evaluierten Nachfragemodellen als Antwort auf die Evaluierung, und
zur Berechnung einer Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells.

7. System gemäß Anspruch 6, wobei das Modul zur Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten durch die Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß eines Informationskriteriums nach Schwarz in der Lage ist.

8. System gemäß Anspruch 6, wobei das Modul zur Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten durch die Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß eines Regressionsspezifikations-Fehlertests in der Lage ist.

9. System gemäß Anspruch 6, wobei das Modul zur Berechnung von Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells in der Lage ist, indem:
eine Zugriffnahme auf einen Satz von Preiselastizitätswerten erfolgt,
für jeden einzelnen Preiselastizitätswert, Ermittlung einer Wahrscheinlichkeit des Preiselastizitätswertes bei Eintritt eines gegebenen Ereignisses erfolgt, wobei die Nachfragedaten das Ereignis beschreiben, und
eine Ermittlung des wahrscheinlichsten Preiselastizitätswertes gemäß den Wahrscheinlichkeiten des Preiselastizitätswertes bei gegebenem Eintritt des Ereignisses erfolgt.

10. System gemäß Anspruch 6, weiterhin einen Optimierer aufweist, der in der Lage ist:
zur Erstellung einer Einschränkung gemäß der Preiselastizität für eine Hierarchie, die eine Sequenz von Niveaus aufweist, wobei jedes einzelne Niveau eine Zielfunktion und einen mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
zur Ermittlung eines mathematischen Programmierungsmodells, das ein Preisgestaltungsplanproblem für eine Artikelgruppe, die eine Vielzahl von Artikeln aufweist, darstellt,
zur Wiederholung der folgenden Schritte für jedes Niveau aus der Sequenz von Niveaus:
Auswahl eines Niveaus, das eine Zielfunktion und einem mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
Ermittlung einer optimierten Randbedingung für die Zielfunktion, und
Hinzufügen einer Einschränkung, die aus der optimierten Randbedingung erstellt wird, zu dem Satz von Einschränkungen auf einem nächsten Niveau,
zur Optimierung einer Zielfunktion eines letzten Niveaus aus der Sequenz von Niveaus, das dem mit der Zielfunktion verbundenen Satzes von Einschränkungen unterliegt, um ein optimiertes Ergebnis zu erhalten, wobei der Satz von Einschränkungen eine Einschränkung aufweist, die aus der optimierten Randbedingung eines früheren Niveaus erstellt wurde, und
zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans gemäß des optimierten Ergebnisses, wobei der optimierte Preisgestaltungsplan jedem Artikel aus der Artikelgruppe einen Preis zuordnet.

11. Software zur Berechnung von Preiselastizität, wobei die Software auf einem Medium kodiert ist und bei Ausführung in der Lage ist:
zur Zugriffnahme auf eine Vielzahl von Nachfragemodellen,
zur Zugriffnahme auf Nachfragedaten, die eine Vielzahl von Artikeln beschreiben,
zur Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten,
zur Auswahl eines Nachfragemodells aus den evaluierten Nachfragemodellen als Antwort auf die Evaluierung, und
zur Berechnung einer Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells.

12. Software gemäß Anspruch 11, wobei die Software zur Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten durch die Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß eines Informationskriteriums nach Schwarz in der Lage ist.

13. Software gemäß Anspruch 11, wobei die Software zur Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten durch die Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß eines Regressionsspezifikations-Fehlertests in der Lage ist.

14. Software gemäß Anspruch 11, wobei die Software zur Berechnung von Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells in der Lage ist, indem:
eine Zugriffnahme auf einen Satz von Preiselastizitätswerten erfolgt,
für jeden einzelnen Preiselastizitätswert, Ermittlung einer Wahrscheinlichkeit des Preiselastizitätswertes bei Eintritt eines gegebenen Ereignisses erfolgt, wobei die Nachfragedaten das Ereignis beschreiben wird, und
eine Ermittlung des wahrscheinlichsten Preiselastizitätswertes gemäß den Wahrscheinlichkeiten des Preiselastizitätswertes bei gegebenem Eintritt des Ereignisses erfolgt.

15. Software gemäß Anspruch 11, die weiterhin in der Lage ist:
zur Erstellung einer Einschränkung im Einklang mit der Preiselastizität für eine Hierarchie, die eine Sequenz von Niveaus aufweist, wobei jedes einzelne Niveau eine Zielfunktion und einen mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
zur Ermittlung eines mathematischen Programmierungsmodells, das ein Preisgestaltungsplanproblem für eine Artikelgruppe, die eine Vielzahl von Artikeln aufweist, darstellt
zur Wiederholung der folgenden Schritte für jedes Niveau aus der Sequenz von Niveaus:
Auswahl eines Niveaus, das eine Zielfunktion und einem mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
Ermittlung einer optimierten Randbedingung für die Zielfunktion, und
Hinzufügen einer Einschränkung, die aus der optimierten Randbedingung erstellt wird, zu dem Satz von Einschränkungen auf einem nächsten Niveau,
zur Optimierung einer Zielfunktion eines letzten Niveaus aus der Sequenz, das dem Satz von Einschränkungen, der mit der Zielfunktion verbundenen ist, unterliegt, um ein optimiertes Ergebnis zu erhalten, wobei der Satz von Einschränkungen eine Einschränkung aufweist, die aus der optimierten Randbedingung eines früheren Niveaus erstellt wurde, und
zur Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans gemäß des optimierten Ergebnisses, wobei der optimierte Preisgestaltungsplan jedem Artikel aus der Artikelgruppe einen Preis zuordnet.

16. System zur Berechnung von Preiselastizität, das aufweist:
Mittel zur Zugriffnahme auf eine Vielzahl von Nachfragemodellen,
Mittel zur Zugriffnahme auf Nachfragedaten, die eine Vielzahl von Artikeln beschreiben,
Mittel zur Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten,
Mittel zur Auswahl eines Nachfragemodells aus den evaluierten Nachfragemodellen als Antwort auf die Evaluierung, und
Mittel zur Berechnung einer Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells.

17. Verfahren zur Berechnung von Preiselastizität, das aufweist:
Zugriffnahme auf eine Vielzahl von Nachfragemodellen,
Zugriffnahme auf Nachfragedaten, die eine Vielzahl von Artikeln beschreiben,
Evaluierung der Nachfragemodelle gemäß den Nachfragedaten zumindest gemäß eines aus einem Informationskriterium nach Schwarz und eines Regressionsspezifikations- Fehlertest,
Auswahl eines Nachfragemodells aus den evaluierten Nachfragemodellen als Antwort auf die Evaluierung,
Berechnung einer Preiselastizität gemäß des ausgewählten Nachfragemodells, indem Zugriffnahme auf einen Satz von Preiselastizitätswerten erfolgt,
für jeden einzelnen Preiselastizitätswert, Ermittlung einer Wahrscheinlichkeit des Preiselastizitätswertes bei Eintritt eines gegebenen Ereignisses erfolgt, wobei die Nachfragedaten das Ereignis beschreiben, und
Ermittlung des wahrscheinlichsten Preiselastizitätswertes gemäß den Wahrscheinlichkeiten des Preiselastizitätswertes bei gegebenem Eintritt des Ereignisses erfolgt,
der Erstellung einer Einschränkung gemäß der Preiselastizität für eine Hierarchie, die einer Sequenz von Niveaus unterliegt, wobei jedes einzelne Niveau eine Zielfunktion und einen mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
der Ermittlung eines mathematischen Programmierungsmodells, das ein Preisgestaltungsplanproblem für eine Artikelgruppe, die eine Vielzahl von Artikeln aufweist, darstellt,
der Wiederholung der folgenden Schritte für jedes Niveau aus der Sequenz von Niveaus:
Auswahl eines Niveaus, das eine Zielfunktion und einem mit der Zielfunktion verbundenen Satz von Einschränkungen aufweist,
Ermittlung einer optimierten Randbedingung für die Zielfunktion, und
Hinzufügen einer Einschränkung, die aus der optimierten Randbedingung erstellt wird, zu dem Satz von Einschränkungen auf einem nächsten Niveau,
der Optimierung einer Zielfunktion eines letzten Niveaus aus der Sequenz, das dem mit der Zielfunktion verbundenen Satzes von Einschränkungen unterliegt, um ein optimiertes Ergebnis zu erhalten, wobei der Satz von Einschränkungen eine Einschränkung aufweist, die aus der optimierten Randbedingung eines früheren Niveaus erstellt wurde, und
der Erstellung eines optimierten Preisgestaltungsplans anhand des optimierten Ergebnisses, wobei der optimierte Preisgestaltungsplan jedem Artikel aus der Artikelgruppe einen Preis zuordnet.