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Data mining-based algorithm for assortment planning

Journal of Management Analytics 2020年第3期7卷 443-457页

作者： Praveen Ranjan Srivastava Satyendra Sharma Simran Kaur Information Technology Indian Institute of Management(IIM)RohatakRohtakIndia Operation and Supply Chain Birla Institute of Technology and Science(BITS)PilaniPilaniRajasthanIndia Computer Science Birla Institute of Technology and Science(BITS)PilaniPilaniRajasthanIndia

With increasing varieties and products,management of limited shelf space becomes quite difficult for ***,an efficient product assortment,which in turn helps to plan the organization of various products across limited shelf space,is extremely important for *** can be distinguished based on quality,price,brand,and other attributes,and decision needs to be made about an assortment of the products based on these *** efficient assortment planning improves the financial performance of the retailer by increasing profits and reducing operational *** techniques can be very effective in grouping products,stores,*** help managers solve the problem of assortment *** paper proposes data mining approaches for assortment planning for profit maximization with space,and cost constraints by mapping it into well-known knapsack problem.

关键词： Retail assortment sku rationalization data mining

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