Overchoice and Assortment Type: When and Why Variety Backfires
Notice bibliographique
Résumé
Almost universally, research and practice suggest that a brand that increases its product assortment, or variety, should benefit through increased market share. In this paper, we show this is not always the case. We introduce the construct “assortment type” and demonstrate that the effect of assortment size on brand share is systematically moderated by assortment type. We define an “alignable” assortment as a set of brand variants that differ along a single, compensatory dimension such that choosing from that assortment only requires within-attribute trade-offs. In contrast, we define a “nonalignable” assortment as a set of brand variants that simultaneously vary along multiple, noncompensatory dimensions, demanding between-attribute trade-offs. In turn, we argue that an alignable assortment can efficiently meet the diverse tastes of consumers, thereby increasing brand share, but that a nonalignable assortment increases both the cognitive effort and the potential for regret faced by a consumer, thereby decreasing brand share. We term this effect “overchoice.” Across three studies, we provide evidence of overchoice and tie the effect to the effort and regret brought about by nonalignability. In the process, we demonstrate that simplification of information presentation, reversibility of choice, and a reduction in underlying nonalignability serve to reduce or eliminate this effect.
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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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».