Assortment planning, space assignment and shelf location model

Introduction: Retailer’s operational decisions imply that through its assortment the demand can be satisfied achieving the highest possible profit making the best possible use of its exhibition space. This article presents a mixed integer linear programming model which main purpose is to maximize the profit of a retailer considering the effects of substitution between the items, space elasticity, service levels and buyer’s decisions. Objective: To propose a decision model for space allocation, assortment planning and shelf location for a retailer. Method: First different factors that affect the decisions under study are analyzed using primary and secondary sources. Then the formulation of the model is proposed and its performance is evaluated using real data from a product category at a retailer’s point of sale. Results:  For the test instance, the optimal solution was obtained in a reasonable computational time and the solution presents the best way to manage the assortment at the point of sale, improving the results of the current method. Conclusions: The proposed model allows increasing the profitability of the chain through the selection of the appropriate assortment, with fair exhibition spaces and suggesting the exact location of the items.Introducción: Las decisiones operativas de un minorista implican que a través de su surtido se pueda satisfacer la demanda logrando la mayor utilidad posible haciendo el mejor uso posible de su espacio de exhibición. Este artículo presenta un modelo de programación lineal entera mixta cuyo propósito es maximizar la rentabilidad de un minorista considerando los efectos de sustitución dinámica entre artículos, impactos de la elasticidad del espacio sobre la demanda, niveles de servicio esperados de la exhibición y las decisiones de los compradores. Objetivo: Proponer un modelo que soporte la toma de decisiones de asignación de espacio, planeación del surtido y localización en góndola de un minorista. Metodología: Primero se analizan diferentes factores que afectan las decisiones objeto de estudio usando fuentes primarias y secundarias. Luego se desarrolla el modelo matemático y se evalúa su desempeño utilizando datos reales de una categoría de productos en un punto de venta de una cadena de supermercados. Resultados: En la instancia de prueba se obtiene la solución óptima en un tiempo computacional razonable y esta solución permite establecer la forma en la cual gestionar de mejor manera el surtido en el punto de venta, superando los resultados del método actual. Conclusiones: El modelo propuesto permite aumentar la utilidad de la cadena a través del surtido adecuado, con los espacios de exhibición justos y con la localización exacta de los artículos seleccionados

Modelo para la planeación del surtido, asignación de espacio y localización en góndola

Introduction: Retailer’s operational decisions imply that through its assortment the demand can be satisfied achieving the highest possible profit making the best possible use of its exhibition space. This article presents a mixed integer linear programming model which main purpose is to maximize the profit of a retailer considering the effects of substitution between the items, space elasticity, service levels and buyer’s decisions. Objective: To propose a decision model for space allocation, assortment planning and shelf location for a retailer. Method: First different factors that affect the decisions under study are analyzed using primary and secondary sources. Then the formulation of the model is proposed and its performance is evaluated using real data from a product category at a retailer’s point of sale. Results:  For the test instance, the optimal solution was obtained in a reasonable computational time and the solution presents the best way to manage the assortment at the point of sale, improving the results of the current method. Conclusions: The proposed model allows increasing the profitability of the chain through the selection of the appropriate assortment, with fair exhibition spaces and suggesting the exact location of the items.Introducción: Las decisiones operativas de un minorista implican que a través de su surtido se pueda satisfacer la demanda logrando la mayor utilidad posible haciendo el mejor uso posible de su espacio de exhibición. Este artículo presenta un modelo de programación lineal entera mixta cuyo propósito es maximizar la rentabilidad de un minorista considerando los efectos de sustitución dinámica entre artículos, impactos de la elasticidad del espacio sobre la demanda, niveles de servicio esperados de la exhibición y las decisiones de los compradores. Objetivo: Proponer un modelo que soporte la toma de decisiones de asignación de espacio, planeación del surtido y localización en góndola de un minorista. Metodología: Primero se analizan diferentes factores que afectan las decisiones objeto de estudio usando fuentes primarias y secundarias. Luego se desarrolla el modelo matemático y se evalúa su desempeño utilizando datos reales de una categoría de productos en un punto de venta de una cadena de supermercados. Resultados: En la instancia de prueba se obtiene la solución óptima en un tiempo computacional razonable y esta solución permite establecer la forma en la cual gestionar de mejor manera el surtido en el punto de venta, superando los resultados del método actual. Conclusiones: El modelo propuesto permite aumentar la utilidad de la cadena a través del surtido adecuado, con los espacios de exhibición justos y con la localización exacta de los artículos seleccionados

Algoritmo de ponderación, priorización y secuencia en base a la metodología de mínimos y máximos para la creación de planimetría de inventarios en una empresa retail comercializadora de motocicletas

En el sector retail, la asignación de inventario implica un desafío dinámico pues, se requiere adoptar políticas que consideren la demanda fluctuante del mercado y la variabilidad en el comportamiento del consumidor, según su ubicación geográfica. Una distribución de inventarios inapropiada trasciende directamente en los niveles de venta, en los costos por mantener niveles de inventario elevados, y los costos logísticos de transferencias entre almacenes debido a la disponibilidad incompleta de productos. En el presente trabajo de investigación se desarrolla un modelo algorítmico que calcula el mejor surtido para cada almacén de una empresa retail del sector de motocicletas. La solución propuesta se basa en métodos de priorización y ponderación de variables históricas externas, internas y variables de mercadeo, de manera que permita obtener el conjunto ideal de productos. El modelo se desarrolló en el lenguaje de programación Visual Basic por su flexibilidad en la parametrización de variables combinada con la implementación sencilla y la interactividad con bases de datos. Los resultados demuestran que los indicadores de rotación de inventario incrementaron significativamente a partir de la aplicación del modelo, lo cual demuestra que una correcta asignación de inventario puede aumentar los beneficios del minorista. La fortaleza del sistema planteado es que permite la parametrización de variables de entrada acorde a las necesidades comerciales del dueño de retail; pues una de las principales limitaciones de la literatura existente es que descuida las reglas de comercialización y no atiende la importancia estratégica del productoIn the retail sector, inventory allocation implies a dynamic challenge since it is necessary to adopt policies that consider the market fluctuating demand and the consumer behavior variability, depending on their geographical location. An inappropriate inventory distribution directly transcends sales levels, the cost of maintaining high inventory levels, and the transfer logistics cost of between stores due to the incomplete availability of products. In this research work an algorithmic model that calculates the best assortment for each store of a retail company in the motorcycle sector is developed. The proposed solution is based on prioritization methods and weighting of external and internal historical variables and marketing variables in order to obtain the ideal set of products. The model has been developed in Visual Basic programming language for its flexibility in variable parameterization combined with easy implementation and interactivity with databases. The results show that inventory turnover indicator increase significantly from the application of the model, which shows that a correct inventory allocation can increase the profits of the retailer. The strength of the proposed system is that it allows the parameterization of input variables according to the commercial needs of the retail owner; because one of the main limitations of the existing literature is that it neglects marketing rules and does not address the strategic importance of the productIngeniero IndustrialCuenc

Shelf space re-allocation for out of stock reduction

An ILP formulation is proposed for Shelf space re-allocation problem.Out-of-stock data are collected from the Shelf Detector System in real time.Space elastic demand function is linked with real-time statistical data.Tests performed on real, random and large instances. A planogram is a detailed visual map that establishes product positions over a shelf in a retail store. It is designed to support an innovative merchandising approach, to increase sales and profits, to supply the best location of a product for suppliers and to better manage the shelves. Product selection and the shelf space reserved to each product is a central activity for retailers and Shelf Out of Stock (SOOS) events are often strongly related to planogram design. In this paper we present a solution to optimally re-allocate shelf space to minimize Out of Stock (OOS) events. The approach uses SOOS data coming in real time from a sensor network technology, named Shelf Detector System, and an Integer Linear Programming model that integrates a space elastic demand function. Experimental results, based on a real scenario in the diaper category in Belgium, have proved that the system can efficiently calculate a proper solution able to re-allocate space and reduce OOS events