Das Revenue Management gilt als eine der erfolgreichsten Anwendungen daten- und methodenbasierter Entscheidungsunterstützung in der Unternehmenspraxis. Ursprünglich im Luftverkehr entwickelt, hat es sich in rasantem Tempo auf zahlreiche weitere Dienstleistungssektoren sowie auf Teile der Sachgüterindustrie ausgeweitet. Zentrale Treiber dieser Entwicklung sind technologische Fortschritte, eine deutlich gestiegene Datenverfügbarkeit sowie der zunehmende Einsatz von Mathematischer Optimierung und Künstlicher Intelligenz im betrieblichen Kontext.
Im Kern befasst sich das Revenue Management mit der erlösorientierten Steuerung von Absatzprozessen unter Kapazitätsrestriktionen. Zu den klassischen Instrumenten gehören die Preisdifferenzierung, die Verfügbarkeits- und Überbuchungssteuerung sowie Dynamic Pricing. Methodisch ist das Gebiet geprägt durch den integrierten Einsatz prädiktiver und präskriptiver Verfahren. Zugleich weist es eine hohe interdisziplinäre Anschlussfähigkeit auf – etwa zu Marketing, Disposition, Wirtschaftstheorie und Informationstechnologie.
Unsere Forschung im Forschungsfeld Revenue Management konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung von Verfahren zur dynamischen Preis- und Verfügbarkeitssteuerung. Im Fokus stehen insbesondere Methoden des Reinforcement Learning, der Approximativen Dynamischen Programmierung sowie der Gemischt-ganzzahliger Optimierung, ergänzt durch Dekompositionsverfahren zur Lösung komplexer Modellstrukturen. Neben der Modellbildung und algorithmischen Entwicklung ist unsere Arbeit geprägt durch die analytische Herleitung struktureller Eigenschaften sowie durch Simulationsstudien zur quantitativen Bewertung der Verfahren.
Ein inhaltlicher Schwerpunkt liegt auf der generischen Abbildung von Substitutionsmöglichkeiten im Revenue Management, etwa durch Produktupgrades, Upselling oder flexible Produkte. Solche Mechanismen erweisen sich als effektive in der Steuerung von Absatzrisiken, insbesondere bei stark schwankender Nachfrage.
Überblicksarbeiten im Forschungsfeld
- Klein, R.; S. Koch, C. Steinhardt und A.K. Strauss: A Review of Revenue Management: Recent Generalizations and Advances in Industry Applications. European Journal of Operational Research 284 (2020), 397-412.
- Strauss, A.K.; R. Klein und C. Steinhardt: A Review of Choice-based Revenue Management: Theory and Methods. European Journal of Operational Research 271 (2018), 375-387.
- Gönsch, J.; R. Klein, M. Neugebauer und C. Steinhardt: Dynamic Pricing with Strategic Customers. Journal of Business Economics 83 (2013), 505-549.
- Gönsch, J.; R. Klein und C. Steinhardt: Dynamic Pricing — State-of-the-Art. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Ergänzungsheft 3 "Operations Research in der Betriebswirtschaft" (2009), S. 1-40.
- Klein, R. und C. Steinhardt: Revenue Management — Grundlagen und Mathematische Methoden. Springer, Berlin u.a., 2008.
Forschungsarbeiten im Forschungsfeld
- Hausenblas P.; D. Eichhorn, A. Brieden, M. Soppert und C. Steinhardt: Improving Network Dynamic Pricing Policies Through Offline Reinforcement Learning. Erscheint in: OR Spectrum.
- Rauhaus, D.; J. Gönsch und C. Steinhardt: On the Value of Booking Data for Upsell Decision-Making in Revenue Management. Flexible Services and Manufacturing, Online First, doi: 10.1007/s10696-024-09545-x.
- Bechler, G.; C. Steinhardt, J. Mackert und R. Klein: Product Line Optimization in the Presence of Preferences for Compromise Alternatives. European Journal of Operational Research 288 (2021), 902-917.
- Bechler, G.; C. Steinhardt und J. Mackert: On the Linear Integration of Attraction Choice Models in Business Optimization Problems. SN Operations Research Forum 2 (2021).
- Koch, S.; J. Gönsch und C. Steinhardt: Dynamic Programming Decomposition for Choice-Based Revenue Management with Flexible Products. Transportation Science 51 (2017), 1046-1062.
- Mayer, S. und C. Steinhardt: Optimal Product Line Pricing in the Presence of Budget-Constrained Consumers. European Journal of Operational Research 248 (2016), 219-233.
- Gönsch, J. und C. Steinhardt: On the Incorporation of Upgrades into Airline Network Revenue Management. Review of Managerial Science 9 (2015), 635-660.
- Baur, A.; R. Klein und C. Steinhardt: Model-Based Decision Support for Optimal Brochure Pricing — Applying Advanced Analytics in the Tour Operating Industry. OR Spectrum 36 (2014), 557–584.
- Gönsch, J.; S. Koch und C. Steinhardt: Revenue Management with Flexible Products: The Value of Flexibility and its Incorporation into DLP-based Approaches. International Journal of Production Economics 153 (2014), 280–294.
- Gönsch, J. und C. Steinhardt: Using Dynamic Programming Decomposition for Revenue Management with Opaque Products. BuR - Business Research 6 (2013), 94-115.
- Gönsch, J.; S. Koch und C. Steinhardt: An EMSR-based Approach for Revenue Management with Integrated Upgrade Decisions. Computers & Operations Research 40 (2013), 2532–2542.
- Steinhardt, C. und J. Gönsch: Integrated Revenue Management Approaches for Capacity Control with Planned Upgrades. European Journal of Operational Research 223 (2012), 380-391.
- Petrick, A.; C. Steinhardt, J. Gönsch und R. Klein: Using Flexible Products to Cope with Demand Uncertainty in Revenue Management. OR Spectrum 34 (2012), 215-242.
- Petrick, A.; J. Gönsch, C. Steinhardt und R. Klein: Dynamic Control Mechanisms for Revenue Management with Flexible Products. Computers & Operations Research 37 (2010), S. 2027–2039.