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Gestión Innovadora de Recursos en los Negocios

Un nuevo enfoque para la asignación de recursos a través de un mecanismo de actualización.

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En el mundo de hoy, muchas empresas enfrentan el desafío de gestionar sus recursos de manera efectiva. Esto es especialmente cierto para industrias como aerolíneas y hoteles, donde hay un flujo constante de Solicitudes de Clientes para recursos limitados. Para maximizar ingresos y reducir desperdicios, estas empresas necesitan tomar decisiones rápidas sobre si aceptar o rechazar solicitudes de recursos como asientos o habitaciones. Este artículo habla de un nuevo enfoque para la Asignación de Recursos que introduce un mecanismo de actualización, permitiendo a las empresas ofrecer a los clientes mejores opciones por una tarifa.

El problema de la asignación de recursos

Las empresas suelen tener un número fijo de recursos disponibles, como el número de asientos en un avión o el número de habitaciones de hotel. Mientras tanto, la demanda de los clientes puede variar mucho. Por ejemplo, durante las temporadas de viaje más concurridas, más clientes pueden querer asientos premium o habitaciones de lujo, lo que puede llevar a una subutilización de recursos si no se gestiona correctamente. Las empresas pierden dinero cuando los recursos de alto valor no se utilizan de manera efectiva.

Por ejemplo, muchas habitaciones de hotel quedan vacías, y a veces las aerolíneas operan vuelos con asientos vacíos. Para evitar esto, las empresas necesitan formas más inteligentes de asignar sus recursos y responder a las solicitudes de los clientes.

Mecanismo de actualización

El mecanismo de actualización propuesto permite a las empresas ofrecer una opción de actualización a los clientes cuando solicitan un recurso. Cuando un cliente pide un recurso, la empresa puede aceptar su solicitud o rechazarla. Si se acepta la solicitud, la empresa puede ofrecer una actualización a un recurso más premium por una tarifa adicional. Los clientes pueden decidir si pagar por la actualización o quedarse con su elección original.

Este mecanismo beneficia tanto a las empresas como a los clientes. Los clientes pueden terminar pagando menos por un mejor recurso que si hubieran reservado la opción premium directamente. Al mismo tiempo, las empresas pueden reducir la cantidad de recursos desperdiciados incentivando a los clientes a usar opciones de mayor valor.

Decisiones dinámicas

En este modelo, las empresas necesitan tomar decisiones basadas en varios factores, como el número de recursos disponibles, la demanda esperada y los costos asociados con las actualizaciones. Esto puede ser un desafío ya que las empresas no siempre saben cuántos clientes solicitarán recursos o cuándo llegarán. Por lo tanto, las empresas deben tomar decisiones rápidamente y con solo información parcial.

Por ejemplo, si un hotel tiene muchas habitaciones premium vacías pero recibe más solicitudes de habitaciones básicas, puede optar por ofrecer actualizaciones a los huéspedes que inicialmente solicitaron opciones de menor categoría. Esto permite al hotel maximizar ingresos y mejorar la utilización general de los recursos.

Medición del rendimiento

Para evaluar la efectividad de este mecanismo de actualización, el artículo introduce un concepto llamado arrepentimiento. El arrepentimiento se refiere a la diferencia entre los ingresos que una empresa habría generado si supiera exactamente qué recursos asignar y los ingresos que realmente gana bajo el proceso de toma de decisiones actual. El objetivo es minimizar el arrepentimiento, lo que significa que las empresas quieren acercarse lo más posible al escenario de ingresos ideal.

El nuevo algoritmo diseñado para implementar este mecanismo de actualización tiene como objetivo minimizar el arrepentimiento al determinar los momentos adecuados para ofrecer actualizaciones y la correcta fijación de precios para cada actualización. El algoritmo toma en cuenta variables como el inventario restante de recursos y tendencias en la demanda de los clientes.

Aplicación en la industria hotelera

Para probar este mecanismo de actualización, los investigadores lo aplicaron a datos del mundo real de hoteles. El conjunto de datos incluía solicitudes de habitaciones durante un año, permitiendo un examen empírico de la efectividad del mecanismo para aumentar ingresos. Los resultados indicaron que el algoritmo mejoró significativamente los ingresos en comparación con las prácticas tradicionales.

Durante períodos de alta demanda, como meses de viaje populares, el algoritmo demostró una notable capacidad para generar ingresos adicionales al convertir solicitudes de habitaciones regulares en actualizaciones premium. Este enfoque muestra el potencial para que las empresas mejoren sus ingresos, especialmente en situaciones de alta demanda.

Comparación con estrategias de precios tradicionales

Tradicionalmente, muchas empresas dependen de estrategias de precios fijos, donde los precios de productos o servicios se establecen y no cambian según la demanda o disponibilidad. Si bien esto puede ofrecer cierta estabilidad, puede no ser ideal para la asignación de recursos, particularmente en entornos donde el comportamiento del cliente es impredecible.

En contraste, el mecanismo de actualización permite una toma de decisiones más dinámica. En lugar de solo determinar precios, el mecanismo también considera si aceptar solicitudes y qué actualizaciones ofrecer junto con las decisiones de precios. Este modelo híbrido mejora la capacidad de responder a las necesidades cambiantes de los clientes, maximizando la utilización de recursos y los ingresos.

Consideraciones éticas

El mecanismo de actualización también trae ventajas éticas en comparación con métodos de precios tradicionales que pueden llevar a discriminación de precios. En este modelo, se ofrecen actualizaciones a los clientes según sus solicitudes iniciales, y los precios se ajustan para asegurar la equidad. Esto significa que los clientes sienten que reciben valor por su dinero, lo que puede aumentar la satisfacción y lealtad del cliente.

Además, al permitir a los clientes optar por actualizaciones, las empresas pueden abordar el desperdicio de recursos de manera más ética, asegurando que las opciones premium estén disponibles para aquellos dispuestos a pagarlas en lugar de permanecer sin usar. Este enfoque puede llevar a una asignación de recursos más equilibrada y justa en general.

Impacto en organizaciones con y sin fines de lucro

El mecanismo de actualización no solo es aplicable a empresas con fines de lucro, sino que también puede adaptarse para organizaciones sin fines de lucro. Las organizaciones sin fines de lucro a menudo tienen recursos limitados, y gestionar esos recursos de manera efectiva puede impactar significativamente su capacidad para servir a sus comunidades. Al implementar un mecanismo de actualización, las organizaciones sin fines de lucro pueden maximizar el impacto de sus recursos disponibles, ya sea en términos de proporcionar servicios o asignar fondos.

Por ejemplo, un refugio podría usar este modelo para ofrecer a las familias la opción de actualizar de una habitación básica a una más grande, según disponibilidad. Este enfoque puede ayudar a las organizaciones sin fines de lucro a utilizar sus recursos de manera más efectiva y mejorar la experiencia de las personas que buscan ayuda.

Direcciones de investigación futura

Si bien el mecanismo de actualización muestra promesa, hay varias áreas que aún requieren más exploración. Refinar los algoritmos utilizados para la toma de decisiones es crucial, ya que predecir con precisión el comportamiento del cliente y la demanda es un desafío complejo. Hay una necesidad de más investigación sobre cómo implementar estos algoritmos de manera efectiva en varios entornos del mundo real.

Además, las consideraciones éticas sobre la equidad y la transparencia en los precios también requieren más atención. A medida que las empresas buscan optimizar sus ingresos, también deben priorizar brindar valor a sus clientes de una manera que se sienta equitativa.

Conclusión

En conclusión, el mecanismo de actualización presenta una herramienta poderosa para gestionar recursos de manera efectiva en varias industrias. Al proporcionar a las empresas la capacidad de ofrecer actualizaciones por una tarifa, este enfoque puede mejorar significativamente los ingresos, reducir el desperdicio y mejorar la satisfacción del cliente. A medida que las organizaciones continúan navegando por las complejidades de la asignación de recursos, adoptar estrategias innovadoras como esta podría llevar a un futuro más brillante para los negocios y sus clientes por igual.

Fuente original

Título: When Should you Offer an Upgrade: Online Upgrading Mechanisms for Resource Allocation

Resumen: In this work, we study an upgrading scheme for online resource allocation problems. We work in a sequential setting, where at each round a request for a resource arrives and the decision-maker has to decide whether to accept it (and thus, offer the resource) or reject it. The resources are ordered in terms of their value. If the decision-maker decides to accept the request, they can offer an upgrade-for-a-fee to the next more valuable resource. This fee is dynamically decided based on the currently available resources. After the upgrade-for-a-fee option is presented to the requester, they can either accept it, get upgraded, and pay the additional fee, or reject it and maintain their originally allocated resource. We take the perspective of the decision-maker and wish to design upgrading mechanisms in a way that simultaneously maximizes revenue and minimizes underutilization of resources. Both of these desiderata are encapsulated in a notion of regret that we define, and according to which we measure our algorithms' performance. We present a fast algorithm that achieves O(log T) regret. Finally, we implemented our algorithm utilizing data akin to those observed in the hospitality industry and estimated our upgrading mechanism would increase the annual revenue by over 17%.

Autores: Patrick Jaillet, Chara Podimata, Andrew Vakhutinsky, Zijie Zhou

Última actualización: 2024-02-13 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2402.08804

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.08804

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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