Overchoice and Assortment Type: When and Why Variety Backfires
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,014 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle