Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to test inferred bundle saving versus loss aggregation as explanations of consumer evaluations of bundles. Inferred bundle saving posits that consumer impressions of bundles are anchored in the daily economic reality that collections of goods as bundles are usually marketed at a discount to the same collection not bundled. Loss aggregation theory posits that consumers perceive an aggregation of prices as being less than the sum of its parts because they perceive prices as losses, and losses have a concave value perception; that is a small loss is perceived as large relative to its physical amount. Design/methodology/approach Previous research has shown that inferred bundle saving is a plausible alternative to loss aggregation. This research tests the two theories against each other in three experimental studies where they make opposite predictions. A meta‐analysis of the first two studies provides added evidence. Findings The predictions of inferred bundle saving were supported over the predictions of the loss aggregation prediction. Research limitations/implications Additional experimental studies are recommended to further test the proposed theory and its boundaries. Practical implications The presentation of a bundle to consumers sends a powerful message that “here lies a bargain.” In the absence of other information, consumers will form a favorable impression of the offering just because it is a bundle (and therefore must be a good buy). If the bundle is known to be undiscounted, then consumer reaction to the bundle is negative. Firms that offer bundles should ensure that their total message is consistent with savings of cash, or add consumer value through convenience/time saving. Originality/value The everyday observation that consumers expect a bundle to equal a saving has been ignored in favor of more complex theories of consumer behavior in many previous studies. The study presents results that favor the simpler theory.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».