Mit dem Warenvertrieb im Internet startete 1995 die digitale Revolution des Handels. Ein Großteil der Märkte hat sich seitdem neu sortiert. Teilweise wurden ganze Geschäftszweige in das Internet verlagert. Manche Handelssektoren blieben jedoch bisher weitestgehend unberührt von dieser Welle. Ein Beispiel hierfür ist der Lebensmittelhandel. Laut einer Studie von Wagner und Wiehenbrauk (2014) betrug der Marktanteil des Internetvertriebs von Lebensmittel im Jahr 2010 lediglich 0,3 Prozent des Gesamtumsatzes in Deutschland. Im Rahmen dieser Studie prognostizieren diese jedoch für das Jahr 2020 einen Marktanteil von 20 Prozent (ebd., S. 11). Verantwortlich für das enorme Wachstum dieses Geschäftsfelds seien zum einen veränderte Gewohnheiten durch die fortschreitende Digitalisierung, zum anderen werde auch der Faktor Demografie immer wichtiger. In den kommenden Jahren ist ein immer größerer Teil der Gesellschaft auf Grund eingeschränkter Mobilität vor allem im Bereich der Lebensmittel auf Lieferung ihrer Einkäufe, dem sogenannten Home Delivery Service angewiesen. Zu unterscheiden sind zwei Ausprägungen, das Attended (ATD) und das Unattended Home Delivery (UATD). Beim UATD erfolgt die Zustellung der Ware wie beim klassischen Onlineshopping über einen herkömmlichen Paketdienst, wohingegen beim ATD ein spezieller Kurier zum Einsatz kommt, welcher die Ware dem Kunden in einem festgelegten Zeitfenster persönlich überreicht. Die Herausforderung besteht dabei darin, eine möglichst große Auswahl an Liefermöglichkeiten anzubieten, gleichzeitig aber die dadurch verlorene Flexibilität in der logistischen Planung so gering wie möglich zu halten. Die frühen Versuche des Home Delivery in der Lebensmittelbranche erfolgten überwiegend im Bereich des UATD, da die strukturellen Markteintrittsbarrieren in dieser Marktausprägung durch die Ausgliederung der Distribution wesentlich geringer sind. Um trotzdem verderbliche Waren zustellen zu können, sind dabei aber spezielle, kosten- und ressourcenintensive Verpackungsmethoden notwendig. Einen nachhaltigeren Erfolg ermöglicht das ATD, mit welchem vor allem Firmen in den USA und in den Niederlanden schon große Erfolge verzeichnen können. Aber auch in Deutschland wird dieser zukunftsträchtige Markt zunehmend erschlossen. Zu Beginn der Studie erfolgt ein Überblick über die aktuellen wissenschaftlichen Entwicklungen im ATD. Daraus werden zwei ausgewählte mathematische Modelle vorgestellt und ein Vergleich zwischen den Modellen angestellt. Daraufhin wird eines davon als Anreizsystem implementiert und anschließend auf dessen Leistungsfähigkeit und Sensitivität gegenüber Veränderungen der Umwelt überprüft. Ziel der Arbeit ist es, mögliche Anreizsysteme aufzuzeigen und deren Beitrag zum Erfolg eines ATD Services zu untersuchen.

Kapitel 3, Mathematische Modellformulierung: In diesem Abschnitt werden zwei Modelle vorgestellt, die sich dem Forschungsbereich Dynamic Pricing zuordnen lassen. In den Abschnitten 3.1 und 3.2 erfolgt jeweils eine Einführung in die betrachteten Modelle, in Abschnitt 3.3 werden diese dann gegenübergestellt und auf Unterschiede und Gemeinsamkeiten untersucht. 3.1, Modellierung unter Verwendung dynamischer Rabatte: Dieser Abschnitt baut auf einem Modell von Campbell und Savelsbergh (2006) auf. Ziel des Modells ist es, Kunden durch einen finanziellen Anreiz in Form eines Rabatts auf bestimmte Lieferzeitfenster zu lenken. Dadurch sollen die Bestellungen geografisch gebündelt und somit die Lieferkosten gesenkt werden. Die Preise werden hierbei nicht, wie im Dynamic Pricing üblich, vollständig dynamisch bestimmt. Stattdessen bildet ein Fixpreis die Grundlage für den Lieferpreis eines Zeitfensters. Hinzu kommt die Möglichkeit, den Preis in einzelnen Zeitfenstern durch einen Rabatt zu verringern, welcher dynamisch berechnet wird. Dadurch können die Preise einfacher ermittelt werden, als wenn diese vollständig dynamisch bestimmt würden. Zudem stoßen Rabatte in Verbindung mit einem Fixpreis bei Kunden oft auf eine größere Akzeptanz, da die Preisermittlung transparenter dargestellt werden kann. Ein weiterer Vorteil von Rabatten besteht darin, dass die endgültige Preisgestaltung, wie z.B. das Anbieten einer kostenlosen Lieferung, der Marketingstrategie überlassen bleibt, da das Anreizsystem unabhängig davon agieren kann. Der Betrachtungsgegenstand einer Modellinstanz ist eine neu ankommende Bestellung bei beliebig vielen schon angenommenen und geplanten Bestellungen. Da Campbell und Savelsbergh (2006) zuerst ein nichtlineares Modell einführen und dieses in einem zweiten Schritt in die Form eines linearen Programms (LP) bringen, orientiert sich der Aufbau dieses Abschnittes an deren Vorgehen.

• Revenue Management

• Dynamic Pricing

• RM

• Routenplanung

• Lineare Optimierung

• Routenbildung

Wolfgang Kratsch wurde 1991 in Tübingen geboren. Sein Studium der Wirtschaftsinformatik an der Universität Augsburg schloss der Autor im Jahre 2014 mit dem akademischen Grad des Bachelor of Science erfolgreich ab. Im Studium vertiefte sich der Autor auf die Bereiche Operations & Information Management. Mit besonderem Interesse verfolgt er die Thematiken des Revenue Managements und die daraus resultierenden mathematischen Optimierungsprobleme. Erfahrungen im wissenschaftlichen Arbeitsumfeld sammelte Wolfgang Kratsch durch die Anstellung als wissenschaftliche Hilfskraft am Kernkompetenzzentrum Finanz & Informationsmanagement in Augsburg. Um seine fachlichen Kenntnisse weiter vertiefen zu können, nahm der Autor im Jahre 2014 das Masterstudium der Informatik und Informationswirtschaft an der Universität Augsburg auf.