Facility location considering complex customer behavior
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Date
2023
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Abstract
El comportamiento del cliente es el factor más importante a tener en cuenta en la localización de tiendas. Las empresas que consiguen entender este concepto pueden percibir ganancias. Por este motivo, es importante mejorar los modelos de localización óptima utilizando una definición correcta del comportamiento del cliente. Sin embargo, por increíble que parezca, el campo de la localización óptima ha modelizado comportamientos de clientes muy simplificados. Excepto por unos pocos, los modelos y métodos existentes consideran que los clientes solo se desplazan a una única tienda. En la práctica, los clientes visitan más de una tienda, sobre todo si compran más de un producto o hacen comparaciones antes de adquirir uno. Desde hace muy poco, algunos artículos consideran los viajes de compra con varias paradas. Sin embargo, suponen que los clientes eligen su viaje considerando únicamente factores determinísticos, como el precio y la distancia. En cambio, hay varios factores no medibles que afectan a las elecciones de los clientes y que deben incluirse. Todos estos aspectos constituyen lo que denominamos comportamiento complejo del cliente. En esta tesis, ampliamos la literatura existente sobre localización óptima de tiendas, proponiendo por primera vez formulaciones y métodos que consideran múltiples viajes y componentes aleatorias. Además, se introducen modelos que captan decisiones secuenciales y correlación entre alternativas. Se ponen a disposición de investigadores y prácticos, modelos más cercanos a la realidad para obtener información para los responsables de la toma de decisiones tanto en condiciones colaborativas como competitivas. Se proponen métodos basados en generación de planos cortantes para resolver instancias de gran escala. Se realiza un análisis detallado de los distintos comportamientos de los clientes para que los modelos de localización reflejen la realidad mejor que hasta ahora. Los modelos propuestos se validan mediante experimentos computacionales, mostrando que las elecciones de los clientes presentadas son mas coherentes con la realidad.
Description
Tesis (Doctor in Engineering Sciences)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2023.
Keywords
Localización, Comportamiento del cliente, Programación entera