Revenue Management

La Programmazione lineare probabilistica

Un modello di ottimizzazione del Revenue basato sulla probabilità

Il modello che vi presenterò è ulteriore complicazione del modello precedente, il metodo Bid Price. Con il modello della Programmazione lineare probabilistica, infatti, viene introdotto un elemento di probabilità: la probabilità di vendere una camera ad un determinato prezzo.

La formulazione che la dottrina ci insegna è la seguente:

 

Dove i è la tariffa, j è l’unità di inventario, x_ij è pari a 1 se l’unità è stata venduta alla tariffa i oppure 0 se non è stata venduta, p_ij è la probabilità associata alla vendita ell’unità j al prezzo i, r_ij è il ricavo realizzabile dalla vendita dell’unità j al prezzo i, C_j è la disponibilità totale espressa in unità di inventario.

Questo per il momento sembra essere il modello che ha le maggiori possibilità di essere aderente alla realtà. L’aggiunta della probabilità di vendita della camera alla data tariffa lo rende maggiormente preciso.

Sarebbe bello fare un esempio pratico di questo modellino, magari con l’aiuto di qualcuno di voi..

Comunque, se consideriamo un hotel di 60 camere con 4 tariffe diverse abbiamo già 240 variabili binarie diverse. Bisognerebbe costruire un foglio Excel e fare un po’ di prove sull’effettiva capacità di approssimazione del modello.

Chiedo aiuto al pubblico 🙂

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Edoardo Caldari

Data Scientist, esperto di Revenue Management, con una grande passione per la creazione di algoritmi di Forecasting per il Revenue Management. Laureato in economia e specializzato in Economia per il turismo alla Cà Foscari di Venezia con 110 con lode. CEO di HotelPro360 un'azienda innovativa per aiutare le piccole aziende turistiche ad ottenere il massimo delle performance.

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