Bundles = discount? Revisiting complex theories of bundle effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – The paper seeks to propose and test a theory of the psychological impact of price bundling that is derived from bundling's economic impact. It is called the inferred bundle saving hypothesis. In the absence of explicit information about bundle savings, consumers infer a bundle saving when presented with a bundle offer. It is suggested that inferred bundle saving provides a simple, parsimonious explanation for pre‐ and post‐purchase bundle effects. Design/methodology/approach – The theory is tested in two laboratory studies that employ partial replications of two prior price bundle studies. Findings – The results show that the inferred bundle saving effect is robust in both product and service contexts, and can potentially explain the bundle effects found in these two studies. Research limitations/implications – Additional experimental studies are recommended to further test the proposed theory. Practical implications – First, contrary to convention, it is not always optimal for firms to integrate price information in a single bundle price. Second, firms may sometimes use the price‐bundling format to signal a bundle saving without actually offering one. Third, firms can manage consumption and expected refund of bundles by manipulating consumer perception of bundle saving. Originality/value – It is intuitive that consumers expect a bundle saving. However, this paper is the first to establish empirically the existence of this inferred bundle saving and demonstrate its potential as a theoretical explanation for various bundle effects. The research challenges the extant view that price bundling per se always enhances consumer pre‐purchase evaluation. Moreover, it connects economic and psychological research, as well as pre‐ and post‐purchase analysis, of bundle effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».