Revenue management of customer delivery time offers in on-demand delivery systems
| dc.catalogador | pva | |
| dc.contributor.advisor | Klapp Belmar, Mathias | |
| dc.contributor.author | Mendieta Bustos, Diego | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-20T12:49:41Z | |
| dc.date.available | 2024-03-20T12:49:41Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2024 | |
| dc.description.abstract | Estudiamos decisiones de revenue management para sistemas de despacho a domicilio on-demand formulando el Problema de los Compradores Personales con Ofertas de Tiempo de Entrega. Consideramos una plataforma crowdsourced de despacho de alimentos que busca maximizar el número de clientes atendidos manteniendo una alta calidad de servicio al cliente. Diseñamos ofertas de ventanas de tiempo de entrega (VTE) para solicitudes dinámicas de clientes. Cuando un cliente ingresa una solicitud de despacho, la plataforma debe diseñar una VTE y ofrecérsela al cliente. Cada cliente acepta o rechaza la oferta de VTE segun sus propias preferencias. Las decisiones del cliente son modeladas utilizando un modelo logit parametrizado por la elasticidad deadline. Si el cliente acepta la oferta, la solicitud debe ser atendida lo mas puntalmente posible. Retrasos con respecto a la VTE conllevan penalizaciones que representan la insatisfacción del cliente. Si el cliente rechaza la oferta, la plataforma incurre en una penalización por pérdida de ingresos. El objetivo es diseñar políıticas de decisión inteligentes que construyan automáticamente ofertas de VTE y tomen decisiones de ruteo que minimicen los costos esperados. Formulamos el problema como un proceso de decisión de Markov y proponemos una política basada en Value Function Approximation entrenada offline. Probamos nuestra política en instancias simuladas y comparamos los resultados con una política de sentido común. Nuestro estudio computacional revela que nuestra política supera al benchmark en todas las instancias de test, logrando ahorros de hasta el 66% en algunas instancias. Ideas clave derivadas de nuestro estudio son que: estrategias de postposición son beneficiosas en entornos con clientes dispuestos a aceptar plazos más largos; políticas proactivas presentan mayores beneficios en entornos con alta estocasticidad en la disponibilidad futura de fuerza de trabajo; entornos con clientes con alta tolerancia a atrasos presentan oportunidades para aprovechar el trade-off entre maximizar el número de clientes atendidos y la calidad del servicio ofrecido a clientes. | |
| dc.fechaingreso.objetodigital | 2024-03-20 | |
| dc.format.extent | xi, 58 páginas | |
| dc.fuente.origen | SRIA | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/TesisUC/ING/84657 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/TesisUC/ING/84657 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/84657 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de Ingeniería; Klapp Belmar, Mathias; 0000-0002-0218-2392; 140981 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de Ingeniería; Mendieta Bustos, Diego; S/I; 1026140 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject | Revenue management | |
| dc.subject | Crowdsourcing | |
| dc.subject | Delivery | |
| dc.subject | Value function approximation | |
| dc.subject.ddc | 620 | |
| dc.subject.dewey | Ingeniería | es_ES |
| dc.title | Revenue management of customer delivery time offers in on-demand delivery systems | |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 140981 | |
| sipa.codpersvinculados | 1026140 |