Assortment Optimization in the Presence of Focal Effect: Operational Insights and Efficient Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
The assortment provided by the seller can influence customers’ evaluation of item utility. A possible consequence is that certain items in an assortment become “focal items” to customers, and customers over-evaluate their utilities. We refer to this phenomenon as the focal effect . Kovach and Tserenjigmid (2022) recently propose a focal Luce model (FLM) to describe customers’ choices in the presence of the focal effect. The merit of the FLM lies in its flexibility to model different consumer psychology, which leads to varying choice behaviors. In this paper, we use the FLM to capture several scenarios where the focal effect occurs and consider the associated assortment optimization problems. In the first scenario, the focal effect arises from item ranking, and customers prefer items that appear at certain positions in the ranking. This scenario captures the case where customers have a preference for the cheapest items in the assortment, as well as the compromise effect. The second scenario describes the case where the focal effect exists on some predetermined items. An example of this scenario is choice overload, where customers are more likely to choose the no-purchase option when the assortment size is larger. We characterize the optimal assortment structure under each scenario and give the underlying operational insights. We find that the assortment optimization problems under these two scenarios can be solved in polynomial time with some practical assumptions. The polynomial-solvability extends even to the more challenging joint assortment and pricing optimization problems. Finally, we conduct numerical experiments to evaluate the FLM’s performance using both synthetic and real datasets. The results show that the FLM performs well in predicting customer choice behavior and the corresponding optimal assortment generates higher profit than benchmark assortments when the focal effect exists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».