Notice bibliographique
Résumé
An examination of two areas of promotion and assortment planning in an environment is attempted in this paper. Sales promotion is a marketing strategy used by retailers to increase sales and profits by retaining customers and preventing them from switching to their competitors. Various products are available on the market that can substitute each other, so the best product assortment must be determined as well. In order to model the above subject, a nonlinear integer programming problem is proposed. Model solution involves rephrasing the problem as mixed integer linear programming. Small- and medium-sized problems can therefore be solved using MIP solver software. Firefly algorithms are designed to solve large-scale problems. According to the numerical results, determining the best product assortment for stores must also be done simultaneously with finding the optimal promotion. As a matter of fact, the promotion of the products significantly affects the assortment scenarios for the stores. Consequently, the selection of the promotional discount may result in large profit losses if the assortment planning is not taken into consideration. In order to assess the importance and sensitivity of the model parameters, a sensitivity analysis is conducted. The sensitivity analysis demonstrates that the model is able to respond to changes in market demand and competition, and provides an effective tool for chain stores to optimize their promotion and assortment strategies. To further validate the effectiveness of the model, a case study is conducted in Tehran, Iran. The results of the case study demonstrate the ability of the model to effectively optimize promotion and assortment strategies in real-world settings. Overall, the proposed model provides a valuable tool for chain stores to optimize their promotion and assortment strategies, and improve their market competitiveness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».