Chrysler and J. D. Power: Pioneering Scientific Price Customization in the Automobile Industry
Notice bibliographique
Résumé
Pricing is a critical component in the marketing-mix plans of automobile manufacturers. Because they tend to keep their manufacturer's suggested retail prices (MSRPs) and wholesale prices fixed throughout the model year, they customize pricing to reflect supply and demand by using incentives; in the US market, they represent approximately $45 billion per year. In addition, variations in capacity utilization have immediate and substantial effects on profitability. This, together with legacy costs and inflexible labor contracts, makes the effectiveness and efficiency of price-customization decisions particularly vital for the industry. Chrysler, a pioneer in using science in its pricing decisions, engaged J. D. Power and Associates (JDPA) to implement an incentive planning model. The approach used is based on a random-effects multinomial nested logit model of product (vehicle model), acquisition (cash, finance, lease), and program-type (e.g., consumer cash rebates, reduced interest-rate financing, cash/reduced interest-rate combinations, lease-support) selection. The model uses sales transaction data that are collected daily from approximately 10,000 dealerships. It uses a hierarchical Bayes modeling structure to capture response heterogeneity at the local market level. This specification allows users to apply the model to pricing decisions at the local, regional, and national market levels. Based on implementing this model, Chrysler learned that, for any given price level, the pricing structure (e.g., a combination of retail price, interest rates, or rebates) is important. The set of the most efficient pricing structures for each price level constitutes an efficient frontier; efficient pricing structures vary across products, price levels, and markets. The system provides three alternative approaches to identify efficient (and effective) pricing programs: (a) what-if-scenario simulations, (b) a batch scenario generator that allows users to identify and examine the profit-share/volume efficient frontier, and (c) an optimizer that, given an objective and a set of constraints, allows users to search for incentive programs rapidly. The Chrysler Corporate Economics Office estimates that Chrysler's annual savings from implementing the model are approximately $500 million.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».