Retail Analytics : Integrated Forecasting and Inventory Management for Perishable Products in Retailing
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan, 2014
Serie: Libro 113 di 126 - Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book addresses the challenging task of demand forecasting and inventory management in retailing. It analyzes how information from point-of-sale scanner systems can be used to improve inventory decisions, and develops a data-driven approach that integrates demand forecasting and inventory management for perishable products, while taking unobservable lost sales and substitution into account in out-of-stock situations. Using linear programming, a new inventory function that reflects the causal relationship between demand and external factors such as price and weather is proposed. The book subsequently demonstrates the benefits of this new approach in numerical studies that utilize real data collected at a large European retail chain. Furthermore, the book derives an optimal inventory policy for a multi-product setting in which the decision-maker faces an aggregated service level target, and analyzes whether the decision-maker is subject to behavioral biases based on real data forbakery products.…
Codice articolo 9783319133041
- Titolo
- Retail Analytics : Integrated Forecasting and Inventory Management for Perishable Products in Retailing
- Autore
- Anna-Lena Sachs
- Editore
- Palgrave Macmillan
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319133047
- ISBN 13
- 9783319133041
- Peso dell'articolo
- 213 grammi
- Dimensioni
- 235x155x8 mm
- Serie
- Libro 113 di 126: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
This book addresses the challenging task of demand forecasting and inventory management in retailing. It analyzes how information from point-of-sale scanner systems can be used to improve inventory decisions, and develops a data-driven approach that integrates demand forecasting and inventory management for perishable products, while taking unobservable lost sales and substitution into account in out-of-stock situations. Using linear programming, a new inventory function that reflects the causal relationship between demand and external factors such as price and weather is proposed. The book subsequently demonstrates the benefits of this new approach in numerical studies that utilize real data collected at a large European retail chain. Furthermore, the book derives an optimal inventory policy for a multi-product setting in which the decision-maker faces an aggregated service level target, and analyzes whether the decision-maker is subject to behavioral biases based on real data forbakery products.
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