Robust portfolio optimization model for electronic coupon allocation

目前，许多电子商务网站发放在线/电子优惠券作为促销各种产品和服务的有效工具。我们关注的问题是在电子商务网站上遵循预算限制的情况下将优惠券最优地分配给客户。我们将基于客户细分的鲁棒组合优化模型应用于优惠券分配问题。我们还通过使用随机分布的优惠券的实际数据进行数字实验验证了我们方法的有效性。我们研究的主要贡献有两个。首先，我们处理了六种类型的优惠券，因此极难准确估计各种优惠券效果的差异。其次，我们从详细的数字结果中证明，与常用的多选背包模型和传统的均值方差优化模型相比，鲁棒优化模型实现了更大的销售增长。我们的研究结果为鲁棒组合优化作为实际优惠券分配的有效工具开辟了巨大的潜力。

优化电子商务网站的优惠券分配问题，通过客户细分和鲁棒组合优化模型解决预算约束下的优惠券分配问题。

采用鲁棒组合优化模型，通过客户细分解决优惠券分配问题，相比于多重选择背包模型和传统的均值方差优化模型，鲁棒优化模型可以实现更大的销售增长。

论文处理了六种类型的优惠券，提出了一种新的鲁棒组合优化模型，通过实验验证了该模型的有效性。实验使用了实际数据集，并与其他优化模型进行了比较。

在该领域的相关研究包括：《优惠券分配问题的研究进展》、《基于数据驱动的优惠券分配策略研究》等。