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Un modelo de inventario con demanda sensible a la publicidad y la gestión de relaciones con los clientes para el ciclo de vida de un producto

Autores: Cheng, Mei-Chuan; Chang, Chun-Tao; Hsieh, Tsu-Pang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Un modelo de inventario con demanda sensible a la publicidad y la gestión de relaciones con los clientes para el ciclo de vida de un producto


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Publicidad
Clientes
Satisfacción
Valor
Relaciones con los clientes
Cuota de mercado

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 39

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La publicidad juega un papel importante en comunicarse con los clientes objetivo. Una mayor frecuencia de publicidad aumenta los costos pero puede aumentar las posibilidades de adquirir nuevos clientes. Además, ante una amplia gama de productos que podrían satisfacer necesidades específicas, los clientes suelen comprar según las expectativas sobre el valor y la satisfacción. Cuando los clientes están satisfechos con una experiencia de compra, es más probable que vuelvan a comprar y compartan sus experiencias con otros. Por lo tanto, las empresas se preocupan por aumentar el valor del cliente y la satisfacción del servicio para desarrollar y gestionar relaciones con los clientes. Esto mantiene la ventaja competitiva de una empresa y puede mejorar su cuota de mercado. En este artículo, incorporamos la frecuencia de la publicidad y el costo de la gestión de relaciones con los clientes (CRM) en la función de demanda bajo un ciclo de vida del producto (PLC). Los clientes pueden devolver productos en el período de apreciación ofrecido por un minorista. Se desarrolla un modelo de maximización de beneficios para analizar la política conjunta de marketing y pedido de cada etapa del ciclo de vida de un producto con una garantía de devolución del producto. Construimos un algoritmo para identificar las decisiones óptimas. Finalmente, se presentan ejemplos numéricos para ilustrar el modelo propuesto y se obtienen ideas gerenciales de un análisis de sensibilidad, seguido de conclusiones e investigaciones futuras.

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