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Esta tesis doctoral explora nuevas aristas al problema que enfrenta una compañía cuando debe determinar la composición y precio óptimo para un conjunto de paquetes de productos y/o servicios (bundles) que ofertará en uno o más segmentos de mercado. Se asume inicialmente que los consumidores basan su decisión en la maximización de su utilidad y que las compañías competidoras no reaccionan en el corto plazo. Posteriormente, se incorpora el supuesto de que los consumidores tienen una disposición máxima a pagar por un bundle. Bajo estas consideraciones, se definieron tres investigaciones considerando siempre múltiples bundles y: (1) un único segmento de mercado y consumidores que basan su decisión de compra sólo en la utilidad que les produce cada alternativa, (2) múltiples segmentos de mercado y consumidores que basan su decisión de compra sólo en la utilidad que les produce cada alternativa, y (3) un único segmento de mercado y consumidores que incluyen en su decisión de compra su máxima disposición a pagar.
Las tres investigaciones fueron formuladas como modelos de programación no lineal mixtos. En todos lo casos se vio si existía una expresión cerrada para determinar el precio óptimo de cada bundle cuando era conocida la composición de éstos. Solamente en la investigación (1) esto sucedió, pudiendo resolverse el problema en dos fases. Para la investigación (2) se desarrolló un algoritmo basado en búsqueda tabú y para la investigación (3) se resolvió por enumeración exhaustiva.
Los resultados más relevantes son: si los bundles son confeccionados considerando simultáneamente múltiples segmentos de mercado, la composición escogida para ellos puede no incluir la composición óptima para cada segmento de mercado de manera individual y al incluir la máxima disposición a pagar de los consumidores, el resultado obtenido disminuye significativamente el beneficio esperado de la compañía respecto a no considerar esta máxima disposición a pagar, dado que la composición escogida no es la misma.