Design och prissättning av nya produkter är en av de mest kritiska aktiviteterna för ett företag, och det är välkänt att det är viktigt att ta hänsyn till konsumenternas preferenser för designbeslut för att produkter senare ska bli framgångsrika i en konkurrensutsatt miljö (t.ex., Urban och Hauser 1993). Att mäta konsumenternas preferenser bland multiattributalternativ har därför också varit en av de viktigaste frågorna inom marknadsföringsforskningen, och bland många metoder som utvecklats har gemensam analys (Green och Rao 1971) visat sig vara en av de mest använda preferensbaserade teknikerna för att identifiera och utvärdera nya produktkoncept. Dessutom har ett antal sambaserade modeller med särskilt fokus på matematiska programmeringstekniker för optimal produkt (linje) design föreslagits (t.ex., Zufryden 1977, 1982, Green och Krieger 1985, 1987b, 1992, Kohli och Krishnamurti 1987, Kohli och Sukumar 1990, Dobson och Kalish 1988, Balakrishnan och Jacob 1996, Chen och Hausman 2000. Dessa modeller är inriktade på att bestämma optimala produktkoncept med hjälp av konsumenternas idiosynkratiska eller segmentnivå part-worth preferensfunktioner som tidigare uppskattats inom ett gemensamt ramverk. Nyligen har Balakrishnan och Jacob (1996) föreslagit användning av Genetiska Algoritmer (GA) för att lösa problemet med att identifiera en andel maximerar single product design med hjälp av gemensamma data. I detta dokument följer vi Balakrishnan och Jacobs idé och använder och utvärderar GA-metoden med avseende på problemet med optimal produktlinjedesign. Liknande tillvägagångssätt som Kohli och Sukumar (1990) och Nair et al. (1995) Produktlinjerna är konstruerade direkt från delvärden data som erhållits genom samanalys, som kan karakteriseras som en enstegsmetod för produktlinjedesign. Däremot skulle en tvåstegsmetod börja med att först minska den totala uppsättningen genomförbara produktprofiler till en mindre uppsättning lovande poster (referensuppsättning av kandidatposter) från vilka de produkter som utgör en produktlinje väljs i ett andra steg. Tvåstegsstrategier eller partiella modeller för antingen den första eller andra etappen i detta sammanhang har föreslagits av Green och Krieger (1985, 1987a, 1987b, 1989, McBride och Zufryden (1988), Kalish (1988, 1993) och, på senare tid, av Chen och Hausman (2000). Med det enda undantaget för Chen och Hausmans (2000) probabilistiska modell har alla som bidragit till litteraturen om sambaserad produktlinjedesign använt en deterministisk, förstahandsmodell av idiosynkratiska preferenser. Följaktligen antas en konsument välja mellan sitt val och ställa in produkten med största upplevda nytta med säkerhet. Den första valregeln verkar dock vara ett antagande som är alltför stelbent för många produktkategorier och enskilda valsituationer, eftersom analytikern ofta inte kommer att kunna kontrollera alla relevanta variabler som påverkar konsumenternas beteende (t.ex. situationsfaktorer). Därför införlivar vi, i samförstånd med Chen och Hausman (2000), en probabilistisk valregel för att ge en mer flexibel representation av konsumentbeslutsprocessen och utgå från segmentspecifika gemensamma modeller av den villkorliga multinomala logittypen. Att gynna den multinomiska logitmodellen innebär inte att man förkastar den utbredda regeln om maxanvändning, eftersom MNL inkluderar möjligheten att härma denna förstahandsregel. Vi anser vidare att vinst är ett företags ekonomiska kriterium för att utvärdera beslut och införa fasta och rörliga kostnader för varje produktprofil. Den föreslagna metoden är dock tillräckligt flexibel för att användas för andra mål som marknadsandel (liksom för alla andra probabilistiska valregler). Denna modell flexibilitet tillhandahålls av den genomförda Genetic Algorithm som den underliggande lösaren för den resulterande icke-linjära heltal programmering problem. Genetiska algoritmer använder endast objektiv funktionsinformation (i detta sammanhang finns detta arbetsdokument tillgängligt i Review of Marketing Science Working Papers: http://services.bepress.com/roms/vol1/iss4/paper4 om förväntade vinster av genomförbara produktlinjelösningar) och kan enkelt justeras till olika mål utan att det behövs större algoritmiska modifieringar. För att bedöma prestandan hos GA-metoden för produktlinjedesignproblemen använder vi känslighetsanalys och Monte Carlo-simulering. Känslighetsanalys utförs för att studera prestandan hos den genetiska algoritmen w.r.t. Varierande GA-parametervärden (populationsstorlek, crossover-sannolikhet, mutationsfrekvens) och finjustera dessa värden för att ge nära optimala lösningar. Baserat på mer än 1500 känslighet körs tillämpas på olika problemstorlekar som sträcker sig från 12.650 till 10.586.80 möjliga lösningar produktlinje kandidat, kan vi rekommendera: a) som förväntat, att en större problemstorlek åtföljas av en större befolkningsstorlek, med en minsta popstorlek på 130 för små problem och en minsta popsize på 250 för stora problem, b) en crossover sannolikhet på minst 0,9 och c) en oväntat hög mutationsfrekvens på 0,05 för små / medelstora problem och en mutationsfrekvens i storleksordningen 0,01 för stora problemstorlekar. Efter resultaten av känslighetsanalysen utvärderade vi GA-prestandan för en stor uppsättning systematiskt varierande marknadsscenarier och tillhörande problemstorlekar. Vi skapade problem med hjälp av en 4-faktoriell experimentell design som varierade med antalet attribut, antal nivåer i varje attribut, antal objekt som ska införas av en ny säljare och antal konkurrerande företag utom den nya säljaren. Resultaten från Monte Carlo-studien med totalt 276 datamängder som analyserades visar att GA fungerar effektivt både när det gäller att tillhandahålla nära optimal produktlinjelösning och CPU-tid. Särskilt a) den sämsta prestandakvoten för GA som observerats i en enda körning var 96,66 %, vilket tyder på att vinsten för den bästa produktlinjelösningen som hittats av GA aldrig var mindre än 96,66 % av vinsten för den optimala produktlinjen, b) träffkvoten för att identifiera den optimala lösningen var 84,78 % (234 av 276 fall) och c) det tog högst 30 sekunder för GA att konvergera. Med tanke på alternativet Genetisk Algoritmer för upprepade körningar med (lite) ändrade parameterinställningar och/eller olika initialpopulationer (i motsats till många andra heuristiker) ytterligare förbättrar möjligheterna att hitta den optimala lösningen.  A Probabilistic One-Step Approach to the Optimal Product Line Design Long Abstract: Designa och prissätta nya produkter är en av de mest kritiska aktiviteterna för ett företag, och det är välkänt att det är viktigt att ta hänsyn till konsumenternas preferenser för designbeslut för att produkter senare ska bli framgångsrika i en konkurrenskraftig miljö (t.ex., Urban och Hauser 1993). Att mäta konsumenternas preferenser bland multiattributalternativ har därför också varit en av de viktigaste frågorna inom marknadsföringsforskningen, och bland många metoder som utvecklats har gemensam analys (Green och Rao 1971) visat sig vara en av de mest använda preferensbaserade teknikerna för att identifiera och utvärdera nya produktkoncept. Dessutom har ett antal sambaserade modeller med särskilt fokus på matematiska programmeringstekniker för optimal produkt (linje) design föreslagits (t.ex., Zufryden 1977, 1982, Green och Krieger 1985, 1987b, 1992, Kohli och Krishnamurti 1987, Kohli och Sukumar 1990, Dobson och Kalish 1988, Balakrishnan och Jacob 1996, Chen och Hausman 2000. Dessa modeller är inriktade på att bestämma optimala produktkoncept med hjälp av konsumenternas idiosynkratiska eller segmentnivå part-worth preferensfunktioner som tidigare uppskattats inom ett gemensamt ramverk. Nyligen har Balakrishnan och Jacob (1996) föreslagit användning av Genetiska Algoritmer (GA) för att lösa problemet med att identifiera en andel maximerar single product design med hjälp av gemensamma data. I detta dokument följer vi Balakrishnan och Jacobs idé och använder och utvärderar GA-metoden med avseende på problemet med optimal produktlinjedesign. Liknande tillvägagångssätt som Kohli och Sukumar (1990) och Nair et al. 1995, produktlinjer är konstruerade direkt från del-worths 2 Papers, Vol. Ett, ärs. Rådets förordning (EEG) nr 4064/89 av den 19 december 1989 om tillämpningsföreskrifter för rådets förordning (EEG) nr 1408/71 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 14 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 14 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71 av av den 174/72 av den 174/72 av den 174/72 av den 174/72 av den 18, 4 http://services.bepress.com/roms/vol1/iss4/paper4 data som erhålls genom gemensam analys, som kan karakteriseras som en enstegsmetod för produktlinjedesign. Däremot skulle en tvåstegsmetod börja med att först minska den totala uppsättningen genomförbara produktprofiler till en mindre uppsättning lovande poster (referensuppsättning av kandidatposter) från vilka de produkter som utgör en produktlinje väljs i ett andra steg. Tvåstegsstrategier eller partiella modeller för antingen den första eller andra etappen i detta sammanhang har föreslagits av Green och Krieger (1985, 1987a, 1987b, 1989), McBride och Zufryden (1988), Kalish (1988, 1993) och, på senare tid, av Chen och Hausman (2000). Med det enda undantaget för Chen och Hausmans (2000) probabilistiska modell har alla som bidragit till litteraturen om sambaserad produktlinjedesign använt en deterministisk, förstahandsmodell av idiosynkratiska preferenser. Följaktligen antas en konsument välja mellan sitt val och ställa in produkten med största upplevda nytta med säkerhet. Den första valregeln verkar dock vara ett antagande som är alltför stelbent för många produktkategorier och enskilda valsituationer, eftersom analytikern ofta inte kommer att kunna kontrollera alla relevanta variabler som påverkar konsumenternas beteende (t.ex. situationsfaktorer). Därför införlivar vi, i samförstånd med Chen och Hausman (2000), en probabilistisk valregel för att ge en mer flexibel representation av konsumentbeslutsprocessen och utgå från segmentspecifika gemensamma modeller av den villkorliga multinomala logittypen. Att gynna den multinomiska logitmodellen innebär inte att man förkastar den utbredda regeln om maxanvändning, eftersom MNL inkluderar möjligheten att härma denna förstahandsregel. Vi anser vidare att vinst är ett företags ekonomiska kriterium för att utvärdera beslut och införa fasta och rörliga kostnader för varje produktprofil. Den föreslagna metoden är dock tillräckligt flexibel för att användas för andra mål som marknadsandel (liksom för alla andra probabilistiska För att bedöma prestandan hos GA-metoden för produktlinjedesignproblem använder vi känslighetsanalys och Monte Carlo-simulering. Känslighetsanalys utförs för att studera prestandan hos den genetiska algoritmen w.r.t. Varierande GA-parametervärden (populationsstorlek, crossover-sannolikhet, mutationsfrekvens) och finjustera dessa värden för att ge nära optimala lösningar. Baserat på mer än 1500 känslighet körs tillämpas på olika problemstorlekar som sträcker sig från 12.650 till 10.586.80 möjliga lösningar produktlinje kandidat, kan vi rekommendera: a) som förväntat, att en större problemstorlek åtföljas av en större befolkningsstorlek, med en minsta popstorlek på 130 för små problem och en minsta popsize på 250 för stora problem, b) en crossover sannolikhet på minst 0,9 och c) en oväntat hög mutationsfrekvens på 0,05 för små / medelstora problem och en mutationsfrekvens i storleksordningen 0,01 för stora problemstorlekar. Efter resultaten av känslighetsanalysen utvärderade vi GA-prestandan för en stor uppsättning systematiskt varierande marknadsscenarier och tillhörande problemstorlekar. Vi skapade problem med hjälp av en 4-faktoriell experimentell design som varierade med antalet attribut, antal nivåer i varje attribut, antal objekt som ska införas av en ny säljare och antal konkurrerande företag utom den nya säljaren. Resultaten från Monte Carlo-studien med totalt 276 datamängder som analyserades visar att GA fungerar effektivt både när det gäller att tillhandahålla nära optimal produktlinjelösning och CPU-tid. Särskilt a) det sämsta prestandaförhållandet för GA Papers, Vol. Ett, ärs. Rådets förordning (EEG) nr 4064/89 av den 19 december 1989 om tillämpningsföreskrifter för rådets förordning (EEG) nr 1408/71 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 14 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 14 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71, förordning (EEG) nr 1408/71 av av den 174/72 av den 174/72 av den 174/72 av den 174/72 av den 18, 4 http://services.bepress.com/roms/vol1/iss4/paper4 som observerades i en enda körning var 96,66 %, vilket tyder på att vinsten för den bästa produktlinjelösning som hittades av GA aldrig var mindre än 96,66 % av vinsten för den optimala produktlinjen, b) träffkvoten för att identifiera den optimala lösningen var 84,78 % (234 av 276 fall) och c) det tog högst 30 sekunder för GA att konvergera. Med tanke på alternativet Genetisk Algoritmer för upprepade körningar med (lite) ändrade parameterinställningar och/eller olika initialpopulationer (i motsats till många andra heuristiker) ytterligare förbättrar möjligheterna att hitta den optimala lösningen.
Utmed denna linje kan befintliga metoder för produktlinjedesign klassificeras i två typer REF.
A Probabilistic One-Step Approach to the Optimal Product Line Design Problem Using Conjoint and Cost Data
{'venue': 'SSRN Electronic Journal', 'journal': 'SSRN Electronic Journal', 'mag_field_of_study': ['Economics']}