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Using Analytics to Enhance a Food Retailer's Shelf-Space Management

Título
Using Analytics to Enhance a Food Retailer's Shelf-Space Management
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2016
Autores
Bianchi Aguiar, T
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Silva, E
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Amaral, JG
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Liz, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lapela, S
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Título: InterfacesImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 46
Páginas: 424-443
ISSN: 0092-2102
Outras Informações
ID Authenticus: P-00M-4PN
Abstract (EN): This paper describes the results of our collaboration with the leading Portuguese food retailer to address the shelf-space planning problem of allocating products to shop-floor shelves. Our challenge was to introduce analytical methods into the shelf-space planning process to improve the return on space and automate a process heavily dependent on the experience of the retailer's space managers. This led to the creation of GAP, a decision support system that the company's space-management team uses daily. We developed a modular operations research approach that systematically applies mathematical programming models and heuristics to determine the best layout of products on the shelves. GAP combines its analytical strength with an ability to incorporate different types of merchandising rules to balance the tradeoff between optimization and customization.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 20
Documentos
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