AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn the last section, lacks of mathematical solution techniques and important attributes to be taken into computations have been proposed in order to make better and more accurate price optimizations in future studies.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Bu çalışmada, perakendecilik sektöründe dinamik fiyatlandırma uygulamaları ve bu konuda yapılmış geçmiş çalışmaları kapsayan geniş bir literatür taraması ele alınmıştır. Çünkü, günümüz gelişen rekabet koşullarında taleplerin hızla değiştiği gibi fiyatlandırma politikalarının da değişkenlik göstermesi gerektiği saptanmıştır. Bu bağlamda, perakendecilik sektöründe dinamik fiyatlandırma ile ilgili literatürde yer alan çalışmalarda kullanılan yöntemler detaylı bir biçimde incelenmiş ve çeşitli özelliklerine göre sınıflandırmaya tabi tutulmuştur. Sonuç kısmında ise; literatürdeki çalışmalarda rastlanan eksikliklere ve gelecek çalışmalar için fiyat optimizasyonu hesaplamalarında göz önüne alınması gereken durumlara değinilmiştir.- In this study, dynamic pricing applications in retailing and past publications in the literature about this subject have been taken into consideration. The crucial factor making us involved in this study is both the rapid change in demand structures and also the pricing policies over time. By this mean, mathematical solution techniques in the literature used to solve dynamic pricing problems in retailing industry have been analyzed deeply and categorized according to different specialties. In the last section, lacks of mathematical solution techniques and important attributes to be taken into computations have been proposed in order to make better and more accurate price optimizations in future studies.