Lieferzeitfenster für Einzelhändler verwalten

Der Aufstieg des Online-Shoppings hat dazu geführt, dass immer mehr Leute ihre Einkäufe nach Hause geliefert bekommen wollen. Ein spezieller Lieferdienst dafür ist die sogenannte anwesende Heimlieferung (AHD), bei der Kunden zu Hause sein müssen, um ihre Bestellungen entgegenzunehmen. Um die Kunden zufriedenzustellen, bieten Einzelhändler jetzt verschiedene Zeitfenster für die Lieferung an. Das ist zwar ein Plus für die Kunden, bringt aber für die Einzelhändler mehr Komplexität mit sich, da sie verwalten müssen, wie sich diese Zeitfenster auf ihre Lieferpläne auswirken.

Dieser Artikel diskutiert, wie Einzelhändler die Lieferzeitfenster und die Preisgestaltung verwalten können, indem sie die Kundenwahl berücksichtigen. Wir stellen ein Modell vor, das Einzelhändlern hilft zu verstehen, welche Zeitfenster sie anbieten sollten und wie Rabatte die Entscheidungen der Kunden beeinflussen können. Mit diesem Modell können Einzelhändler ihre Lieferkosten besser managen und die Kundenzufriedenheit verbessern.

#Wachstum des E-Commerce und Lieferoptionen

Online-Shopping hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Zum Beispiel machten im Jahr 2015 Online-Käufe 7,4% des gesamten Einzelhandels aus, und bis 2021 erreichte diese Zahl 19,5%. Es wird erwartet, dass sie bis 2025 auf etwa 24,5% ansteigt. Mit diesem Anstieg im Online-Shopping kommen neue Erwartungen von den Kunden. Sie erwarten jetzt schnellere und bequemere Lieferoptionen.

Die häufigsten Lieferoptionen sind Abholung im Geschäft, Lieferung an einen bestimmten Abholort und Heimlieferung. Letzteres ist die bevorzugte Methode und macht 72% der Online-Käufe aus. Heimlieferungen werden in zwei Kategorien unterteilt: unbeaufsichtigte und beaufsichtigte Lieferungen. Unbeaufsichtigte Lieferungen erfordern nicht, dass der Kunde zu Hause ist, während beaufsichtigte Lieferungen dies tun. Das bedeutet, dass die Kunden für einige Lieferungen anwesend sein müssen, um ihre Bestellung entgegenzunehmen, oft weil eine Unterschrift erforderlich ist oder eine Zahlung geleistet werden muss.

#Die Rolle der Zeitfenster bei der Lieferung

Da viele Kunden einen vollen Terminkalender haben, erlauben mehrere Einzelhändler wie Migros, Coop, Picnic und Lieferando den Kunden, ihre bevorzugte Lieferzeit aus einer Reihe von verfügbaren Slots auszuwählen. Diese Flexibilität ist für die Kunden attraktiv, da sie eine Zeit wählen können, die ihnen passt. Wenn jedoch viele Zeitfenster angeboten werden, bringt das Unsicherheiten für die Einzelhändler mit sich. Wenn Kunden die angebotenen Slots nicht wählen, kann das zu Ineffizienzen und potenziellen Umsatzverlusten führen.

Die Preise und Zeiten, die mit den Lieferfenstern verbunden sind, beeinflussen die Entscheidungen der Kunden erheblich. Einzelhändler müssen entscheiden, welche Zeitfenster sie anbieten und zu welchen Preisen. Diese Entscheidung hat Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit und die Lieferkosten des Einzelhändlers, die davon abhängen, wann die Kunden ihre Bestellungen auswählen.

#Unser Ansatz zur Verwaltung von Zeitfenstern

Dieser Artikel stellt ein Modell vor, das die Wahl der Zeitfenster mit Preisstrategien kombiniert. Einzelhändler können dieses Modell nutzen, um die Kundenpräferenzen vorherzusagen und die Kosten effektiver zu verwalten. Das Modell erfasst das Kundenverhalten, indem es deren Entscheidungen und wie diese Entscheidungen die Lieferkosten beeinflussen, berücksichtigt.

Einzelhändler können Kundenanfragen basierend auf Daten aus ihren vorherigen Käufen antizipieren. Indem sie verstehen, welche Slots bevorzugt werden, können sie informierte Entscheidungen über Preise und Verfügbarkeit treffen. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, ihre betriebliche Effizienz zu verbessern und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu steigern.

#Verwaltung von Kundenpräferenzen

Bei der Verwaltung der Zeitfenster ist es wichtig zu verstehen, wie Kunden ihre Entscheidungen treffen. Viele Studien haben sich auf die Kundenpräferenzen bezüglich der Lieferzeiten konzentriert, doch viele gingen davon aus, dass Kunden immer die gleichen Slots wählen. Unser Modell verwendet einen realistischeren Ansatz, indem es anerkennt, dass die Kundenpräferenzen stark variieren können.

Wir nutzen Simulationen, um diese Präferenzen zu berücksichtigen und ein gemischtes ganzzahliges Programmmodell zu erstellen. Dieses Modell hilft Einzelhändlern, ihre Preisstrategien und Lieferpläne zu bewerten, bevor die Kunden ihre Entscheidungen treffen.

#Bedeutung eines stochastischen Ansatzes

Durch die Einbeziehung von Zufälligkeiten im Kundenverhalten bietet unser Modell eine genauere Abbildung der Realität. Es erfasst, wie Kunden je nach verschiedenen Faktoren anders wählen könnten. Die Anerkennung der stochastischen Natur dieser Entscheidungen ermöglicht es Einzelhändlern, besser vorbereitet und reaktionsfähiger zu sein.

Bei der Gestaltung der Zeitfenster müssen Einzelhändler verschiedene Szenarien auf Basis der Kundenentscheidungen berücksichtigen. Das Verständnis dieser Präferenzen kann dabei helfen, Preisstrategien zu gestalten und die Lieferkosten zu optimieren.

#Wichtige Akteure im Management der Zeitfenster

Der Erfolg dieses Ansatzes hängt davon ab, die Bedürfnisse von zwei Hauptakteuren in Einklang zu bringen: dem Einzelhändler und dem Kunden. Der Einzelhändler möchte den Gewinn maximieren, während der Kunde die beste Lieferungserfahrung sucht. Wie stimmen sich diese beiden Perspektiven aufeinander ab?

Einzelhändler müssen herausfinden, welche Zeitfenster das beste Umsatzpotential bieten und gleichzeitig für die Kunden bequem sind. Indem sie sich auf diese Beziehung konzentrieren, können sie eine effektivere Strategie zur Verwaltung der Zeitfenster entwickeln, die letztlich beiden Seiten zugutekommt.

#Modellierung der Entscheidungen des Einzelhändlers

Unser Modell beginnt mit den Entscheidungen des Einzelhändlers bezüglich der Zeitfenster und Preise. Einzelhändler müssen verschiedene Szenarien berücksichtigen, wenn sie Zeitfenster für Kunden anbieten. Sie können die Lieferoptionen basierend auf den erwarteten Präferenzen der Kunden vorbereiten.

Das Modell integriert verschiedene Einschränkungen, um sicherzustellen, dass jedes Slot in einer Weise angeboten wird, die den Gewinn maximiert. Dazu gehört, dass die Kunden immer die Möglichkeit haben, sich abzumelden, und dass verschiedene Zeitfenster nicht gleichzeitig unterschiedliche Preise haben können. Der Einzelhändler muss also sorgfältig darüber nachdenken, wie er diese Lieferfenster und Rabattpreise präsentiert.

#Verständnis der Kundenentscheidungen

Auf der Kundenseite nutzt unser Modell einen diskreten Wahlrahmen, um zu verstehen, wie Kunden die Lieferfenster auswählen. Die Kunden wählen die Option, die den meisten Nutzen basierend auf Zeit, Preis und ihren verfügbaren Optionen bietet. Dieses Modell geht davon aus, dass Kunden logisch handelnde Entscheider sind, die die beste Lieferungserfahrung möchten.

Das Modell definiert eine Nutzenfunktion für die Kunden, die Faktoren wie die Lieferzeit, den Preis und die festen Lieferkosten umfasst. Durch die Erfassung der Kundenpräferenzen auf diese Weise können wir vorhersagen, wie Änderungen bei Preisen und Zeitfenstern ihre Entscheidungen beeinflussen werden.

#Verbindung der Entscheidungen des Einzelhändlers mit den Kundenentscheidungen

Ein entscheidender Aspekt unseres Modells ist, wie die Entscheidungen des Einzelhändlers die Kundenentscheidungen beeinflussen. Die Preisentscheidungen des Einzelhändlers werden darüber entscheiden, ob Kunden einen bestimmten Zeitfenster auswählen. Wenn die angebotenen Slots nicht mit den Kundenpräferenzen übereinstimmen, können sowohl Gewinne als auch die Kundenzufriedenheit leiden.

Daher ist es wichtig, eine Auswahl zu erstellen, die sowohl die erwarteten Kundenpräferenzen als auch die Ziele des Einzelhändlers widerspiegelt. Das Modell hilft dabei, die Kluft zwischen diesen beiden Perspektiven zu überbrücken und eine kohärente Strategie zu entwickeln.

#Die Rolle der Routingkosten

Die Routingkosten spielen ebenfalls eine wichtige Rolle im Management der Zeitfenster. Wenn Kunden ihre Lieferzeiten wählen, wirkt sich das auf die Routen aus, die die Lieferfahrzeuge nehmen müssen. Unser Modell berücksichtigt diese Kosten und integriert sie in den gesamten Entscheidungsprozess.

Wir nutzen ein kapazitiertes Fahrzeug-Routing-Problem (CVRP), um darzustellen, wie die Lieferfahrzeuge mit den gewählten Zeitfenstern interagieren. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die tatsächlichen Kosten zu berechnen, die basierend auf den gewählten Lieferzeiten anfallen.

#Logic-Based Benders Decomposition Methode

Um grössere Probleme zu lösen, verwenden wir eine logic-based Benders decomposition Methode. Diese Technik ermöglicht es uns, das Problem in kleinere, handhabbare Teile zu zerlegen, die wir iterativ lösen. Durch diesen Ansatz können wir unsere Lösungen verfeinern und effizientere optimale Ergebnisse erzielen.

Durch die Trennung des Hauptproblems und der Teilprobleme liefert die Benders-Zerlegung Einblicke in die Kundenentscheidungen und die Entscheidungen der Einzelhändler. Dadurch können wir fundierte Strategien entwickeln, die zu besseren Gesamtlösungen führen.

#Nested Decomposition Ansatz

In unserer Untersuchung schauen wir auch auf einen nested decomposition Ansatz, der die Spaltengenerierung einbezieht. Dies ermöglicht es uns, die effektivsten Routen für die Lieferung basierend auf den Kundenentscheidungen zu identifizieren und gleichzeitig die Gesamtqualitätsverbesserung zu erzielen.

Durch die Anwendung dieses geschachtelten Ansatzes können wir die Abwägungen zwischen der Verwaltung der Kundenpräferenzen und der Minimierung der Routingkosten ausbalancieren. Jede Iteration bringt uns näher zu einer effektiven Lösung, die sowohl die Kunden als auch die Einzelhändler zufriedenstellt.

#Numerische Experimente

Um unser Modell und unsere Methoden zu validieren, haben wir numerische Experimente durchgeführt. Diese Experimente bewerten, wie gut unser Ansatz mit verschiedenen Kunden- und Szenarienumfang funktioniert.

Wir haben Fälle mit unterschiedlichen Kundenzahlen analysiert und verfolgt, wie die vorgeschlagenen Methoden im Vergleich zu etablierten Benchmarks abschneiden. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Modell die Variabilität im Kundenverhalten effektiv erfasst.

#Bedeutung des stochastischen Kundenverhaltens

Unsere Ergebnisse heben die Bedeutung hervor, Unsicherheiten im Kundenverhalten während des Zeitfenstermanagementprozesses zu berücksichtigen. Die Ergebnisse unserer Experimente zeigen, dass ein stochastischer Ansatz zu überlegenen Ergebnissen führen kann im Vergleich zu einem deterministischen Ansatz.

Die experimentellen Daten zeigen, dass eine genaue Vorhersage der Kundenentscheidungen die Berücksichtigung unterschiedlicher Kundenverhalten erfordert. Dieses Verständnis ist entscheidend, um effektive Strategien für das Management von Zeitfenstern zu entwickeln.

#Preisstrategien und Sortimentsrichtlinien

Die Einbeziehung von Preis- und Sortimentsrichtlinien ist entscheidend für die Optimierung von Lieferstrategien. Unsere Experimente zeigen, dass die gleichzeitige Anwendung beider Strategien bessere Ergebnisse liefert als die Verwendung einer einzelnen Strategie.

Diese Erkenntnisse untermauern die Idee, dass die Kombination von Sortiment- und Preisstrategien entscheidend ist, um effektive Pläne für das Management von Zeitfenstern zu erstellen. Einzelhändler können ihre Leistung erheblich verbessern, indem sie diese Methoden integrieren.

#Leistungsbewertung der Lösungsmethodiken

Bei der Bewertung der Leistung unserer Methodiken haben wir die nested decomposition und Benders decomposition Techniken mit einem führenden Solver verglichen. Durch die Analyse der Lösungszeiten und der Optimalitätslücken haben wir gezeigt, dass unsere Methoden verschiedene Fälle effizient lösen können.

Obwohl traditionelle Methoden bei kleineren Fällen gut abschneiden können, zeigen unsere Ansätze Verbesserungen in Geschwindigkeit und Genauigkeit bei grösseren Problemen. Die Erkenntnisse deuten darauf hin, dass unsere Methoden Einzelhändlern, die AHD verwalten, einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.

#Fazit

Unsere Arbeit beleuchtet die wichtigen Bereiche des wahlbasierten Zeitfenstermanagements für anwesende Heimlieferungen. Durch das Verständnis der Kundenpräferenzen und die Einbeziehung innovativer Modellierungstechniken können Einzelhändler fundiertere Entscheidungen über Lieferfenster und Preisstrategien treffen.

Die Bedeutung, die unvorhersehbare Natur der Kundenentscheidungen zu erkennen, wird in dieser Studie hervorgehoben. Durch die Anwendung einer Kombination aus Logistik- und Kundenverhaltensanalysen können Einzelhändler effektive Strategien für die Verwaltung ihrer Lieferabläufe entwickeln.

Unsere Ergebnisse und Methoden bieten einen Rahmen, der für zukünftige Forschungen weiter ausgebaut werden kann. Es gibt weiterhin die Möglichkeit, heuristische Methoden zur Problemlösung zu erkunden und noch tiefere Einblicke in die Kundenpräferenzen für noch grössere Fälle zu gewinnen.

Zusammenfassend bietet diese Studie eine solide Grundlage zur Weiterentwicklung der Strategien des Zeitfenstermanagements und ebnet den Weg für verbesserte Effizienzen in der schnell wachsenden Welt des E-Commerce.