Revenue Management. IN4704 Gestión de Operaciones II

Transcripción

1 Revenue Management

2 Introducción Idea de Revenue Management esta íntimamente ligada con la industria aérea. El primer problema estudiado es el de control de reservas. Antes de 1972 restringido a control de overbooking. Necesidad de conocer tasa de cancelaciones, no-shows, go-shows, etc. Fuerte dependencia con predicción de demanda. Importante impulso en investigación en predicción desagregada. Estas técnicas tuvieron éxito moderado. En 1972 K. Littlewood [Lit72] propone primera regla para manejo de precios diferenciados. 2

3 Expansión del Revenue Management Fuerte uso y desarrollo de múltiples precios en USA, comenzando en 1977, antes de la desregularización. En 1999 todas las grandes aerolíneas mundiales, y muchas aerolíneas medianas y pequeñas usaban algún tipo de herramienta de Revenue Management. Luego que se difunde el Impacto de estas técnicas comienza su aplicación en otras industrias: Hotelería (1974, 1977, 1978, 1989, 1995, 1996). Transporte de pasajeros en trenes (1989, 1999). Cruceros (1989, 1991, 1994). Arriendo de Automóviles (1995, 1997). Proveedores de Internet (1997, 1998). Emisoras de TV/Radio (1998). 3

4 Objetivo del Revenue Management R.M. busca maximizar el ingreso, o producción, a partir de unidades de generación de ingresos que son limitadas en número para un período de tiempo dado, por ejemplo, asientos en un vuelo o habitaciones en un hotel en un día específico. Es vender al cliente correcto al precio correcto en el momento correcto. 4

5 Cuándo es Apropiado? La empresa opera con una capacidad relativamente fija (oferta fija). La demanda puede ser segmentada en partes claramente identificadas (discriminación por precio). El producto puede ser vendido anticipadamente (antes de su consumo). La demanda varía sustancialmente en el tiempo en cada segmento de consumidores. Los costo marginales (o variables) de ventas y producción son bajos, pero los costos fijos son altos. Perecibilidad o no inventariabilidad de los bienes (si no son usados, se pierden). 5

6 Cuándo es Apropiado? (II) Diferentes segmentos de clientes de una aerolínea tienen distintas sensibilidades al precio. Por ejemplo, personas que hacen viajes de placer son muy sensibles al precio, en cambio personas que viajan por negocios no tanto. La aerolínea puede identificarlos y segmentarlos con el fin de ofrecerles diferentes precios. El costo por volar de cada pasajero adicional es despreciable comparado con los costos fijos. El costo de oportunidad es alto. Si el avión vuela con algún asiento vacío el ingreso asociado es perdido por siempre. 6

7 Métodos de Revenue Management 7

8 Regla de Littlewood El primer modelo que veremos será la regla de Littlewood. Consideremos k unidades a vender, y dos precios a los cuales se puede vender c 1 > c 2. Existen variables aleatorias d 1 y d 2, correspondiente a las demandas por unidades a precio c 1 y c 2 respectivamente. Conocemos además p i = P d 1 i. Si llega un cliente asociado a d 1, vendemos. 8

9 Regla de Littlewood (II) Que hacemos si llega un cliente de d 2? Claramente no es óptimo aceptarlo directamente. Debemos construir una regla para decidir si aceptar al cliente o no. Regla de Littlewood: Aceptar si valor de c 2 es al menos el valor esperado de reservar el asiento para primera clase. Si no reservo el asiento a primera clase, gano c 2. Si reservo el asiento a la primera clase, entonces gano c 1 p k. Luego, si quedan k asientos por vender, entonces vendo al cliente tipo 2, solo si: c 2 > c 1 p k Esta regla es óptima para dos precios, bajo condiciones simples. 9

10 Extendiendo la Regla de Littlewood Para extender la regla consideraremos el problema de múltiples clases en el vuelo. Los supuestos serán los siguientes: Clases más caras compran más tarde. Venta de pasajes en clase i sólo después de cerrar clase i 1. Demanda no correlacionada entre clases distintas. No hay cancelación de reservas (i.e. no sobreventa). Vuelos directos, sin efectos de red. Reservas unitarias (no en grupos). 10

11 Expected Marginal Seat Revenue Plantearemos un modelo que tiene K tipos distintos de productos, que se venden a precios c k, k K, tal que c k > c k+1 k. Se dispone de una distribución de demanda futura dada por d k, k K. Definimos p k s = P d k s. La regla EMSR (Belobaba, 1987) es: Definir s j i tal que c j p j s = c i con i > j. Calcular s i = s i j i>j. Vendemos para la clase j siempre que capacidad restante sea mayor a s j. No es óptimo, pero se usa por simplicidad. Casos típicos entrega solución cercana a la óptima, pero es arbitrariamente mala. Alternativa: ESMRb. 11

12 Formulación Estática Otra opción es estimar un modelo estático que asigne una capacidad fija a cada categoría. Debemos encontrar un vector s R K tal que cumpla con el siguiente problema: max s s. a k K k K c k p k (s k ) s k C s k 0 Solución útil para tener una idea del problema. No considera relaciones dinámicas. 12

13 Caso National Car Rental

14 National Car Rental Compañía de renta de vehículos, casa matriz en EE. UU. filial de General Motors. Fundada el 27 de agosto de 1947 Dos tipos de clientes: corporativos (base del negocio) y particulares Dos tipos de autos: lujosos y económicos Peak demanda a mitad de semana 14

15 Situación Actual Problemas fundamentales: Nulo manejo del precio No importa cercanía fecha de renta No se toma en cuenta demanda No estiman demanda Sin prepagos ni multas por no presentación o cancelaciones Tasa reservaciones nulas 50% National enfrenta quiebra del negocio, GM toma deuda por U$ 744 millones 15

16 Abordando el Problema El problema global se divide en obtener: Maximizar utilidad mediante manejo de inventario perecible y precio Requisitos Producto perecible. Ampliación de capacidad costosa. Mercado segmentable. Enfoque para enfrentar tres aristas del problema: Pricing. Estimación de Demanda. Overbooking + Aceptación y Rechazo de reservas. Abordaremos problema de asignar capacidad en base a designar los autos por largo de arriendo disponibles. 16

17 Obteniendo Capacidades Para obtener las capacidades resolveremos el modelo estático dado por: max s s. a k K k K c k p k (s k ) s k β k s k 0 C La unidad base es el automóvil día. Si se planifica para 7 días con 200 automóviles se disponen de unidades a repartir (i.e. C = automóviles días). Esta es una simplificación de lo que sucede con la asignación real. 17

18 Obteniendo Capacidades (II) Se obtiene: Largo de Renta Unidades Limite minimo Dias Auto Pbb Dda=U Utilidad Descuento Batch , , , , , , , Máximo Utilizados , Utilidad marginal esperada: $

19 Determinando el Precio sin Información de Demanda: Modelo de Geraghty y Johnson Se debe modelar curva de Precio Objetivo. Supuestos del modelo (según Geraghty y Johnson): La demanda es lineal en intervalo 0,8 a 1,2 veces el precio base. La elasticidad esta correlacionada con la varianza de la demanda y es de valor pequeño. Lo anterior sucede sólo si la cantidad está dentro de intervalos razonables (1,5 veces la desv. est.) El modelo general es entonces: P = 0,8P b + 0,4P b Q μ 3σ d 1,5σ d d Características: La desviación de la demanda ajusta el precio al alza cuando la demanda está dentro del intervalo de confianza. La demanda media entrega el precio base. Lógica: en días de baja demanda se intenta capturarla toda y en días de alta demanda se busca rentabilizar lo más posible. 19