قیمت‌گذاری طرح‌های اینترنتی با در نظر گرفتن مدل‌های انتخاب مشتری و تصادفی بودن مصرف

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف

2 دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران

10.24200/j65.2026.68389.2475

چکیده

قیمت‌گذاری طرح‌های اینترنتی به دلیل ساختار چندتعرفه‌ای، مسئله‌ای پیچیده و نیازمند تحلیل‌های دقیق است. این نوع قیمت‌گذاری شامل دو بخش است: هزینه ثابتی که مشتری برای دسترسی به حجم مشخصی از اینترنت پرداخت می‌کند و هزینه متغیری که به ازای هر واحد مصرف مازاد مشتری محاسبه می‌شود. در این پژوهش، قیمت‌گذاری چندتعرفه‌ای خدمات اینترنت با در نظر گرفتن تصادفی بودن میزان مصرف ماهانه‌ی کاربران بررسی شده است. به‌منظور دستیابی به مدلی دقیق‌تر، الگوهای تصمیم‌گیری مشتریان در مرحله انتخاب طرح مورد تحلیل قرار گرفته است. بدین‌ترتیب، با بهره‌گیری از مدل‌های مختلف انتخاب مشتری، مدل ریاضی برای بهینه‌سازی همزمان حجم و قیمت طرح‌های اینترنتی ارائه شده است. نتایج حل مدل نشان می‌دهد در شرایط تصادفی بودن مصرف، آگاهی از الگوهای انتخاب مشتریان می‌تواند تاثیر بسزایی بر درآمد شرکت ارایه دهنده خدمات اینترنتی داشته باشد. همچنین در این شرایط افزایش تنوع طرح‌های ارائه شده لزوما منجر به افزایش درآمد شرکت نخواهد شد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Pricing Internet Service Plans Considering Customer Choice Models and Stochastic Usage

نویسندگان [English]

  • Nafiseh Sedghi 1
  • Nafiseh Zeidvand 2
1 Department of Industrial Engineering , Sharif University of Technology, Tehran, Iran
2 Department of Industrial Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
چکیده [English]

Pricing internet service plans is a complex and strategically important problem due to their multi-part tariff structure, which requires detailed modeling and careful analysis. These pricing schemes typically consist of two key components: a fixed fee that grants customers access to a predetermined data allowance, and a variable charge imposed on each unit of consumption beyond that allowance. Designing such tariffs becomes even more challenging when customer usage patterns exhibit uncertainty, as is common in real-world internet consumption. In this study, we investigate the pricing of internet service plans under a multi-part tariff structure while explicitly incorporating the stochastic nature of users’ monthly data consumption. Recognizing that customers differ not only in their usage levels but also in how they evaluate and select plans, we integrate several customer choice models into the pricing framework. These models capture different behavioral patterns and decision-making strategies, enabling the service provider to account for heterogeneity in customer responses. Building on these behavioral insights, we develop four mathematical optimization models that jointly determine both the optimal data allowance and the corresponding price for each plan under each choice model. These models allow for a systematic investigation of how behavioral assumptions and consumption uncertainty shape optimal pricing strategies. Our numerical results reveal that when usage is stochastic, understanding customer choice behavior has a substantial impact on the provider’s revenue. In particular, customer uncertainty about their actual consumption increases the likelihood of purchasing higher-volume plans or incurring additional charges, both of which contribute to higher revenue for the provider. Furthermore, the results show that expanding the menu of available plans does not necessarily improve profitability. In fact, under stochastic usage, offering too many plans may reduce revenue by enabling customers to more precisely match their expected consumption with the available tariff options. These findings underscore the importance of jointly considering usage uncertainty and customer choice behavior in the design of internet pricing schemes.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Customer Choice Models
  • Internet Plans
  • Multi-Part Tariff
  • Price Optimization