Durch die fortschreitende Liberalisierung des Luftverkehrs stehen sich auf zahlreichen Märkten Wettbewerber mit stark unterschiedlichen Geschäftsmodellen gegenüber. Daher wurde die Weiterentwicklung eines Prognosemoduls zur Vorhersage von Passagierströmen notwendig, das insbesondere der gestiegenen Preissensitivität von Privat- wie Geschäftskunden Rechnung trägt. Es galt insbesondere Endogenitäten in der Datengrundlage zu adressieren. Diese entstehen, da die beobachteten Preise durch das vom jeweiligen Wettbewerber eingesetzte Revenue Management beeinflusst werden, was zu einer wechselseitigen Abhängigkeit von Preis und Nachfrage führt.

Im Rahmen des Projektes wurden Revenue Management Ansätze entwickelt, die spezifische Anforderungen aus dem Bereich der Automobilvermietung berücksichtigen. Hierzu zählt beispielsweise der intensive Gebrauch von Upgrades oder die Möglichkeit von Kapazitätsanpassungen zu verschiedenen Zeitpunkten des Planungshorizontes. Darüber hinaus erfolgte die Konzeption und Implementierung einer Simulationsumgebung, um die Verfahren unter einheitlichen Rahmenbedingungen im spezifischen Kontext des Projektpartners evaluieren zu können.

Der Reisekatalog stellt für viele Reiseanbieter immer noch den wichtigsten Vertriebs­kanal dar. Im Auftrag der IBM wurde für die TUI ein kundenorien­tier­tes Preissystem entwickelt, das sowohl die individuellen Kundenpräferenzen als auch die Spezifika des Kataloggeschäfts berücksichtigt. Hierfür werden analytische Methoden des Data Mining verwendet, um auf Grundlage der Transaktionsdaten eine Kundensegmentierung durchzuführen. Diese dient als Input für die mathematische Optimierung der Preise, die unter Berücksich­tigung weiterer Nebenbedingungen ein optimales Preissystem generiert.

Dynamische Märkte wie der „Equipment-Rental-Markt“ sind geprägt durch konjunkturelle Zyklen. So steht ein dem Marktverhalten angepasstes dynamisches Pricing neben dem Asset-Management an erster Stelle. Im Rahmen des Pricing-Projektes mit der Zeppelin Rental wurde ein Vorgehen definiert, welches den Kunden noch stärker in den Vordergrund stellt und eine für den jeweiligen Kunden bestmögliche Preisfindung zum Ziel hat. Dabei wurden mittels statistischer Methoden und Data-Mining-Verfahren Kundensegmente abgeleitet und deren Bedürfnisse und Zahlungsverhalten analysiert. Die daraus gewonnenen Daten und Erkenntnisse dienen als Grundlage für die Weiterentwicklung des Pricing innerhalb der Zeppelin Rental.

In sich schnell verändernden, hochkompetitiven Märkten gewinnt die explizite Beschäftigung mit dem Wahl- und Kaufverhalten von Konsumenten bei der Optimierung angebotener Leistungen oder Produkte zunehmend an Bedeutung. Vor diesem Hintergrund wurden in einer Studie verschiedene Discrete Choice Modelle (u. a. Logit, (Cross-) Nested Logit, Probit sowie Mixed Logit) zur Beschreibung des Kundenwahlverhaltens evaluiert. Besonderen Raum nahm die praktische Anwendung mit der effizienten Entwicklung entsprechender Modellspezifikationen und der für die Modellschätzung benötigten Datengrundlage ein. Abschließend wurden mögliche Einsatzfelder aus dem Automobilbereich aufgezeigt.

Das in Deutschland versandte Paketvolumen steigt stetig. Dies führt dazu, dass speziell im B2C-Bereich die Lieferung an die Haustüre um weitere Lieferoptionen ergänzt wird. Dazu zählen vermehrt die Lieferung in Paketshops und Packstationen. Durch die Nutzung entsprechender Optionen im Zuge eines gezielten Nachfragemanagements lassen sich nicht nur Transportkosten, sondern auch in erheblichem Maße die resultierende Umweltbelastung reduzieren. Im Rahmen des Projekts werden Optimierungsmodelle zur wirtschaftlichen Bewertung der unterschiedlichen Optionen erstellt. Aufgrund der resultierenden Komplexität werden zudem Heuristiken zu ihrer Lösung entwickelt.