Abstract

Introducere

Începând cu 2013, mișcarea economiei circulare (CE) către „o economie industrială restaurativă sau regenerativă prin intenție și design” [1] a câștigat multă atenție în industrie. În cea mai mare măsură, cercetarea CE a fost realizată din perspectiva generării de deșeuri, a utilizării resurselor și a impactului asupra mediului, lăsând deoparte perspectivele economice și de afaceri [2]. În practica industrială, o tranziție de la un sistem liniar (ia-face-face-arunca) la un sistem circular de produse (luând în considerare refolosirea/recondiționarea/reciclarea) necesită schimbarea propunerilor de valoare. În acest sens, focalizarea propunerii de valoare trece de la vânzarea unui produs fizic la furnizarea accesului la funcționalitate prin inovația în afaceri. În consecință, tranzițiile comerciale CE aduc companiile producătoare într-o situație incertă, deoarece efectele modificărilor modelului de afaceri sunt necunoscute. Acest scenariu prezintă, de asemenea, riscul inhibării implementării CE, deoarece avantajele pentru industrie nu sunt explicite.

Din perspectiva sistemului socio-tehnic, o rețea socială de actori și o rețea fizică de artefacte tehnice împreună pot forma un sistem adaptativ complex [3]. În contextul CE descris mai sus, întreprinderile industriale formează un sistem adaptativ atât de complex între clienți (actori) și sisteme de fabricație (artefacte tehnice) care produc produse. Astfel, o rețea multi-clienți determină dezvoltarea, funcționarea și gestionarea sistemului de fabricație, care la rândul său afectează comportamentul clienților săi. Vizualizarea CE mărește nivelul de complexitate al sistemului, deoarece CE extinde perspectiva dincolo de sistemele de producție liniare predominante pentru a obține controlul asupra returnărilor produselor. Deoarece o ipoteză fundamentală la baza lucrării prezentate este că clienții dintr-un CE sunt percepuți ca parte integrantă a întreprinderii producătoare, se urmărește o reducere a complexității în sistemele socio-tehnice utilizând simularea comportamentului clientului.

În contextul furnizat, obiectivul acestei cercetări este de a prezenta un instrument de simulare bazat pe agenți pentru a sprijini paradigma CE și a permite evaluarea comportamentului clienților ca o consecință a modificărilor modelului de afaceri. Elementele pe care s-a bazat acest instrument sunt: ​​1) dezvoltarea unui model bazat pe agent (ABM) care descrie procesele de decizie de cumpărare la nivel de client individual, 2) introducerea de noi modele de afaceri folosind o carcasă de mașină de spălat, 3) simulare computerizată arată efectele modificărilor modelului de afaceri.

Aplicabilitatea instrumentului este demonstrată printr-un scenariu ilustrativ de caz folosind mașina de spălat ASKO Classic de la Gorenje. Cazul se concentrează pe introducerea unei oferte de răscumpărare și plată pe utilizare pentru o mașină de spălat în zona orașului Stockholm, unde mașinile de spălat sunt vândute în prezent într-un mod convențional. În plus, o scenă de piață are în vedere o ofertă competitivă. ABM rezultat ar trebui să ofere informații despre acceptarea clienților și să faciliteze deciziile pentru organizațiile industriale care trec de la vânzările de produse convenționale la oferte orientate spre servicii.

În esență, această lucrare abordează un proces de difuzare și consecințele sale asupra comportamentului clienților. Un proces de difuzie a fost definit ca „viteza și gradul cu care noile produse, practici și idei se propagă printr-o societate” [6]. Ca un scop secundar, rezultatul acestui model creează fluxuri de cerere bazate pe oferte noi, care servește drept input pentru un alt model axat pe scenariile lanțului de aprovizionare în context CE și care a fost realizat în paralel cu lucrările prezentate în această lucrare [7] . Restul acestei lucrări este structurat după cum urmează:

Secțiunea 2: Revizuirea principiilor principale la baza acestei lucrări

Secțiunea 3: Concept pentru modelarea comportamentului individual al clienților

Secțiunea 4: Introducerea și formularea ABM

Secțiunea 5: Descrierea scenariului de caz utilizând exemplul unei mașini de spălat

Secțiunea 6: Prezentarea și discuția rezultatelor simulării

Secțiunea 7: Concluzii și perspective de cercetare

Context și lucrări conexe

Această secțiune oferă o scurtă justificare pentru utilizarea unei abordări ABM și discută cele mai relevante modele existente pentru a evidenția caracteristicile importante ca bază pentru dezvoltarea viitoare.

Capacitățile ABM-urilor de a capta conexiuni complexe între comportamentul individual al clienților și dinamica socială generală au câștigat o acceptare tot mai mare. Acesta este în special cazul cercetărilor de marketing în care teoriile comportamentului la nivel individual pot fi explorate [8]. În această perspectivă, ABM-urile au fost dezvoltate pentru a descrie difuzarea și adoptarea inovației.

De obicei, clienții sunt reprezentați ca agenți încorporați într-o rețea socială și, astfel, capabili să se influențeze reciproc percepția despre produse sau atributele produsului. Mai mult, în funcție de experiența agentului în timpul utilizării sau de comunicarea inter-agenți, percepția despre produse evoluează, ceea ce duce la schimbări de percepție în timp. În acest context, există un set distinct de caracteristici utilizate în domeniul ABM atunci când vine vorba de descrierea comportamentului clienților în contextul difuzării inovației. Aceste caracteristici pot fi grupate aproximativ în apariția rețelelor sociale, agent logică de evaluare și luare a deciziilor și logica schimbului de informații ca motiv pentru interacțiunea cu agentul.

Procesele de evaluare și luare a deciziilor ale clienților au avut, în mod natural, un interes ridicat pentru afaceri și economie de zeci de ani [13]. Pe lângă utilizarea abordărilor cognitive în ABM [14,15,16], preferințele clienților pot fi reprezentate de funcții de utilitate pentru a face dorința și preferințele măsurabile și pentru a obține estimări despre cererea viitoare. Presupunerea de bază este că, dacă preferințele pot fi reprezentate de o funcție de utilitate, atunci cererea poate fi încheiată pe baza maximizării utilității unui produs. În acest context, funcțiile utilitare au fost utilizate în diverse ABM-uri pentru a descrie logica proceselor decizionale. Exemple includ apariția preferințelor [17], abilități de negociere a prețurilor într-o relație vânzător-cumpărător [18], procese de difuzare cu biocombustibil nou introdus [19] sau impactul politicilor pentru servicii pe piețele bazate pe produse [20]. După cum se poate observa, diverse ABM-uri au demonstrat utilizarea benefică a funcțiilor utilitare atunci când modelează preferințele clienților la nivel individual și pentru diferite atribute ale produsului.

Pe baza exemplelor de mai sus, se poate concluziona că ABM-urile au fost dezvoltate cu diverse caracteristici și pentru diferite cazuri practice pentru a obține o înțelegere îmbunătățită despre comportamentul clienților. Cazurile practice populare constau în adoptarea vehiculelor electrice [24, 25] sau a energiei verzi [26, 27]. Cel mai important, ABM-urile care investighează efectul modificărilor modelului de afaceri asupra comportamentului clienților în contextul CE nu au fost încă dezvoltate. Până în prezent, dezvoltarea ABM-urilor în domeniul comportamentului clienților se concentrează în principal pe un singur punct de vânzare în scenarii de producție liniare. Mai mult, până acum au fost dezvoltate și aplicate caracteristici capabile în domeniul ABM pentru a studia comportamentul clienților. Deoarece aceste caracteristici sunt aplicate separat în diferite contexte de afaceri, o combinație și extindere către modele de afaceri circulare ar sprijini și facilita factorii de decizie din industrie în drumul lor către un CE profitabil. Următoarele secțiuni extind cercetările prezentate prin includerea aspectelor atributelor de produs circulare, luând în considerare în același timp un set cuprinzător de factori care stau la baza caracteristicii unei populații de clienți. În rezumat, ABM care trebuie dezvoltat necesită

utilizarea mai multor factori socio-demografici ca bază pentru formarea rețelelor sociale și a sensibilităților la diferite atribute ale produsului,

aplicarea funcțiilor utilitare pentru a măsura preferințele pentru atributele produsului, în special pentru preț, respectarea mediului și orientarea către servicii,

luarea în considerare a schimbului de informații între agenți, inclusiv adaptarea,

decăderea conținutului informațional după schimbul de informații.

Concept de modelare pentru comportamentul individual al clientului

Pentru a aduce perspectiva CE și capacitățile ABM-urilor împreună, este necesară o conceptualizare a proceselor de luare a deciziilor de cumpărare a mărfurilor la nivel de client individual. Un proces de luare a deciziilor în achiziționarea mărfurilor poate fi descris în mod obișnuit ca un proces cognitiv din cinci etape, așa cum se arată în partea stângă a figurilor. 1 [28]. Secvența ilustrată de etape formează baza dezvoltării instrumentului, care a fost deja aplicată în contextul ABM-urilor. Etapele constau în:

Aveți nevoie de recunoaștere, care poate fi declanșată atât de stimuli interni, cât și externi

Căutați informații pentru a găsi o soluție pentru nevoia identificată

Evaluarea diferitelor soluții pe baza diferitelor atribute ale produsului

Decizia de cumpărare unde are loc tranzacția de cumpărare efectivă

Comportamentul post-cumpărare în care produsele sunt comparate cu așteptările care duc la clienți mulțumiți sau nemulțumiți

În acest context, există trei stimuli fundamentali care afectează deciziile de cumpărare:

Stimul intern

Preferințele individuale ca urmare a factorilor socio-demografici, cum ar fi veniturile, vârsta, locația geografică, educația etc.

Stimul extern

Interacțiunea cu informații despre companie, cum ar fi prețul sau prin ex. publicitate

Interacțiunea cu alți clienți într-o rețea socială individuală, de ex. prin cuvântul din gură

Pentru a ține cont de cei trei stimuli din instrument, conceptul este extins așa cum se arată în partea dreaptă a figurilor. 1 prin includerea factorilor și influențelor de bază. Acești factori și influențe de bază constituie submodele ale ABM, care sunt modelate și descrise independent în sectă. 4.6.

spre

Un model schematic de decizie de cumpărare a clienților, care include trei stimuli și factori și influențe de bază

Începând cu factorii socio-demografici sunt derivate preferințele intrinseci care presupun corelații între factorii socio-demografici și atributele unei oferte de produse. Aceste preferințe intrinseci construiesc, de asemenea, baza pentru a forma utilitatea produsului și rețelele individuale. Primul aplică conceptul de utilitate a produsului ca măsură a preferinței așteptate și reale pentru o ofertă. Acesta din urmă se bazează pe teoria sociologică a omofiliei din rețelele sociale care prezice că probabilitatea schimbului de informații între doi indivizi depinde de similaritatea factorilor lor socio-demografici [10].

Comunicarea dintre clienți este definită ca schimb de informații în cadrul unei rețele. Comunicarea depinde de conexiunile individuale ale agenților cu alți agenți, precum și de utilitățile de produs percepute așteptate și reale. Structura rețelei de agenți determină modul în care informațiile sunt răspândite și transferate către alți agenți. Compararea utilității așteptate și reale a produsului care duce la (dez) satisfacție este crucială pentru a decide tipul de informații care urmează să fie transferate.

Pe scurt, fiecare client trece continuu prin toate fazele de luare a deciziilor de cumpărare (partea stângă în Fig. 1) în timp ce învață din experiențele de cumpărare și schimbă informații cu alți clienți și reclame în timp. Toți factorii și influențele subiacente au un efect continuu asupra stimulilor care fac procesul de luare a deciziilor de cumpărare extrem de dinamic și complex. Acest domeniu al investigației necesită ca ABM să permită o adâncime de modelare suficientă pentru a înțelege elementele subiacente.

ABM se concentrează asupra persoanelor în care agenții unici reprezintă clienți individuali. Acest nivel de modelare este benefic din trei motive. În primul rând, gospodăriile unice sunt mai degrabă norma în Scandinavia și în special în Suedia (estimată cu aproximativ 50%). Prin urmare, sfera individuală oferă un caz reprezentativ rezonabil. În al doilea rând, toate datele empirice relevante la nivel individual sunt disponibile publicului și pot fi obținute cu ușurință pentru zona Stockholm. Aceasta înseamnă, de asemenea, că datele obținute din surse publice pot fi utilizate „așa cum este” fără remodelarea seturilor de date și pierderile potențiale de informații. În al treilea rând, este comun ca industria (în acest caz pentru compania Gorenje) să se raporteze la factori socio-demografici la nivel individual (vârstă, venit etc.), mai degrabă decât de ex. la niveluri mai agregate ale gospodăriei.

Formularea modelului pe bază de agent

Modelul descris în sect. 3 a fost implementat folosind Anylogic 7.2.0, care este scris în Java SE. Această secțiune descrie proiectarea arhitecturală a ABM. Descrierea modelului urmează protocolul ODD (Prezentare generală, Proiectare, concepte, Detalii) [29] pentru a detalia detaliile cadrului ABM așa cum este rezumat în secțiunea anterioară. Material suplimentar privind implementarea, testele și calibrarea poate fi găsit în resursa online 1.

Scop

Luând ca exemplu mașinile de spălat, scopul acestei ABM este de a simula comportamentul clienților în ceea ce privește modificările modelului de afaceri în contextul CE. Pentru a observa schimbările cererii bazate pe diferite modele de afaceri, o populație de clienți este expusă la noi oferte de răscumpărare și plată pe utilizare a aceluiași produs pe o piață competitivă.

Entități, variabile de stare și scale

Această ABM include trei tipuri de entități pentru a descrie procesul de luare a deciziilor de cumpărare: un agent de mediu la nivel de populație, agenți individuali ai clienților și unități spațiale și temporale. O listă completă a tuturor variabilelor de stare pentru proprietăți este furnizată în resursa online 1.

Agentul de mediu conține stări și parametri pentru a caracteriza toți agenții clienți la nivel de populație. Aceasta include dimensiunea populației, densitatea și tendința de proprietate. Un factor de decădere a informațiilor este inclus la nivelul populației pentru a lua în considerare decăderea informațiilor după schimbul de informații (din gură în gură).

Atributele produsului se caracterizează prin parametrii preț, respectarea mediului și orientarea către servicii. Pe baza configurației acestor atribute, utilitatea generală a unui produs pe piață este determinată la nivel de agent individual.

Agenții clienți sunt caracterizați de factori socio-demografici, precum și de sensibilitatea individuală față de reclamă și de la gură la gură. Aceasta include, de asemenea, starea de satisfacție actuală, frecvența comunicării (de câte ori) și conținutul comunicării (ce subiect). Mai mult, fiecare agent client deține un parametru de conștientizare pentru fiecare atribut de produs per ofertă de pe piață.

Unitățile temporale și spațiale sunt parametrii tehnici care definesc performanța elementară a simulării. Zona de simulare este definită ca un spațiu continuu în care agenții clienți sunt poziționați aleatoriu. Dimensiunile spațiului continuu constau dintr-un pătrat. Dimensiunea acestui pătrat depinde de dimensiunea populației și este ajustată în consecință pentru a menține o densitate constantă în cadrul populației (în acest caz reprezentând orașul Stockholm). Acest lucru este crucial deoarece, printre alți factori socio-demografici, locația geografică a unui agent influențează rețeaua sa individuală și utilitatea ofertelor de produse (Fig. 1). Timpul se desfășoară în etape discrete în care o etapă de timp reprezintă o zi.

Prezentare generală și programare a procesului

Diagrama statistică la nivelul agentului client este prezentată în Fig. 2. În software-ul anilogic, diagramele de stat sunt utilizate pentru a descrie comportamentul agenților condus de evenimente și de timp. În Fig. 2 statele sunt conectate cu săgeți (tranziții) care definesc timpul și starea în care se află agentul client, precum și condițiile în care agentul client respectiv va tranzita către un alt stat. Explicații mai detaliate despre stări și tranziții sunt adăugate în partea dreaptă a fig. 2. După inițializarea populației [pașii 1) –3)], agenții clienți trec în mod repetat prin starea de necesitate 3), starea de evaluare 5) și folosesc faza fie a vânzărilor convenționale 10), a vânzărilor concurentului 11), a răscumpărării 12 ) sau plata pe utilizare 13). La sfârșitul fiecărei faze de utilizare, utilitatea reală este calculată și comparată cu utilitatea așteptată, rezultând așteptări actualizate la evaluarea recurentă a ofertelor.