No description available.

There is an asymmetry in demand for transportation means of goods and commodities globally. One industry in which this trend is especially prominent is the pharmaceutical industry, where the European Union is by far the largest net exporter of pharmaceutical products globally, followed by Switzerland. The largest global net importer of pharmaceutical products is America, and given that many pharmaceutical products need to be transported in a cold chain, a niche within the transportation industry has grown – one that focuses primarily on transportation of high-value temperature-sensitive goods. Transportation companies working with circulating assets around the world need to determine how much capacity can be allocated to the sale of one-way trips (which may displace assets within the fleet to places in which they cannot be sold again due to the lack of business) whilst still allowing the sale of round-trip leases to continue. We conducted a case study within Company A that is a cold chain provider for air freight to provide context on how a heuristic model for capacity control should be developed, and incorporated this with learnings from theory within the fields of revenue management and fleet management together with literature in similar business settings. This resulted in a four-step model with unique planning horizons for each level, ranging from strategic perspectives for fleet balancing down to operational aspects of daily allocation and release of containers. We conclude which factors are essential for the context of the case study and showcase how a model can be constructed taking these findings into account. The thesis deals with the issue of capacity control for one-way leases. Other models have used pricing strategies to accomplish similar tasks and this is not included in the proposed model which is a limitation of this study, this is discussed and elaborated on. Furthermore, possible implications for the customer behaviour with the suggested model is discussed. / Det finns en global asymmetri i efterfrågan för transport av gods och råvaror. En industri där detta är speciellt framstående är läkemedelsindustrin – där Europa är den största exportören globalt följt av Schweiz. Den största importören av dessa produkter är Nordamerika, och givet att många läkemedelsprodukter behöver transporteras i en kylkedja har en nisch inom transportsektorn vuxit fram – en som fokuserar primärt på transport av temperaturkänsligt gods av högt värde. Transportbolag som jobbar med cirkulerande tillgångar världen över behöver bestämma hur mycket kapacitet som kan allokeras till envägsuthyrningar (vilket kan fördela flottan så att ingen efterfrågan finns för att sälja dessa igen) medan den fortsatta försäljningen av tur-och-retur-uthyrningar fortfarande tillåts. Vi utför en fallstudie inom Företag A, som tillhandahåller tjänster för kylkedjor gjorda för flygfrakt, detta för att skapa förståelse för hur en heuristisk modell för kapacitetskontroll kan utvecklas. Detta vävs samman med lärdomar från teori inom fälten intäktsoptimering och förvaltning och styrning av utrustningsflottor tillsammans med litteratur inom liknande affärskontexter. Detta resulterade i en fyrstegsmodell med unika planeringshorisonter för varje nivå. Modellen sträcker sig från strategiska beslut för balansering av flottan ner till operationella aspekter för daglig allokering och överlåtande av containrar. Vi sammanfattar vilka faktorer som är relevanta inom ramarna för fallstudien och visar hur en modell kan vara uppbyggd där dessa faktorer tas i beaktning. Avhandlingen hanterar problemet kapacitetskontroll för envägsuthyrningar. Andra modeller har använt prissättningsstrategier för att åstadkomma liknande mål och detta har inte inkluderats i den föreslagna modellen vilket är en begränsning i avhandlingen, detta diskuteras och vidareutvecklas. Möjliga implikationer på kundbeteende med den föreslagna modellen diskuteras också.

The understanding of what motivates a customer to pay more for a product or service has al-ways been a fundamental question in business. To the end of answering this question, revenue management is a business practice that revolves around using analytics to predict consumer behavior and willingness-to-pay. It has been a common practice within the commercial airline and hospitality industries for over 30 years, allowing adopters to reach their service capacity with increased profit margins. In this thesis, we investigated the possibility to apply revenue management to the last mile delivery industry, an industry that provides the service of delivering goods from e-commerce companies to the consumer’s front door. To achieve this objective, a revenue management framework was conceived, detailing the interaction between the customer and a dynamic pricing model. The model itself was a product of a machine learning model, intended to segment the customers and predict the willingness-to-pay of each customer segment. The performance of this model was tested through a quantitative study on synthetic buyers, subject to parameters that influence their willingness-to-pay. It was observed that the model was able to distinguish between different types of customers, yielding a pricing policy that increased profits by 7.5% in comparison to fixed price policies. It was concluded that several factors may impact the customer’s willingness-to-pay within the last mile delivery industry. Amongst these, the convenience that the service provides and the disparity between the price of the product and the price of the service were the most notable. However, the magnitude of considering these parameters was never determined. Finally, em-ploying dynamic pricing has the potential to increase the availability of the service, enabling a wider audience to afford the service. / Vad som motiverar en kund att betala mer för en tjänst eller en produkt har länge varit ett centralt koncept inom affärslivet. Intäktsoptimering är en affärspraxis som strävar efter att besvara den frågan, genom att med analytiska verktyg mäta och förutse betalningsviljan hos kunden. Intäktsoptimering har länge varit framträdande inom flyg- och hotellbranschen, där företag som anammat strategin har möjlighets att öka försäljningsvinsten. I detta examensarbete undersöker vi möjligheten att applicera intäktsoptimering på sista milen industrin, en industri som leverar köpta produkten hem till kunden. För att uppnå detta har vi tagit fram ett ramverk för informationsflöden inom intäktsoptimering som beskriver hur kunder interagerar med en dynamisk prissättningsmodell. Denna prissättningsmodell framställs genom maskininlärning med avsikt att segmentera kundbasen, för att sedan förutse betalningsviljan hos varje kundsegment. Modellens prestanda mättes genom en kvantitativ studie på syntetiska kunder som beskrivs av parametrar som påverkar betalningsviljan. Studien påvisade att modellen kunde skilja på betalningsviljan hos olika kunder och resulterade i en genomsnittlig vinstökning på 7.5% i jämförelse med statiska prissättningsmodeller. Det finns mänga olika faktorer som spelar in på kundens betalningsvilja inom sista milen industrin. Bekvämlighet och skillnader i priset på produkten som levereras och tjänsten att leverera produkten är två anmärkningsvärda faktorer. Hur stor inverkan faktorerna som beskrivs i detta examensarbete, har på betalningsviljan, förblev obesvarat. Slutligen uppmärksammades möjligheten att, med hjälp av dynamisk prissättning, öka tillgängligheten av tjänsten då flera kunder kan ha råd med en prissättning som överväger deras betalningsvilja.