An Empirical Analysis of Price Discrimination Mechanisms and Retailer Profitability
Notice bibliographique
Résumé
Retailers typically engage in some form of price discrimination to increase profitability. In this article, the authors compare the impact on retailer profitability of two price discrimination mechanisms: quantity discounts based on package size (second-degree price discrimination) and store-level pricing or micromarketing (third-degree price discrimination). Whereas the latter has been well addressed in the marketing literature, there is limited empirical research on the use of quantity discounts for price discrimination. Using store-level sales data, the authors estimate a structural demand model, accounting for parameter heterogeneity and price endogeneity. They combine the parameter estimates with a model of retailer pricing to conduct optimal pricing and profitability simulations under several scenarios, ranging from constraining the retailer not to engage in any form of price discrimination to the least restrictive scenario of setting nonlinear price schedules specific to each store. The pricing simulations enable the decomposition of profitability as a result of the different forms of price discrimination. Profits are greatest when retailers combine second- and third-degree price discrimination. The authors find that the ability to engage in second-degree price discrimination contributes more to retailer profitability than does third-degree price discrimination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».