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Enregistrement W2088403951 · doi:10.1287/msom.1050.0080

Optimal Prices and Trade-in Rebates for Durable, Remanufacturable Products

2005· article· en· W2088403951 sur OpenAlexaff
Saibal Ray, Tamer Boyacı, Necati Aras

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueProfit (economics)Pricing strategiesBusinessProduct (mathematics)Market segmentationMicroeconomicsRevenue managementPrice discriminationEconomicsIndustrial organizationMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most durable products have two distinct types of customers: first-time buyers and customers who already own the product, but are willing to replace it with a new one or purchase a second one. Firms usually adopt a price-discrimination policy by offering a trade-in rebate only to the replacement customers to hasten their purchase decisions. Any return flow of products induced by trade-in rebates has the potential to generate revenues through remanufacturing operations. In this paper, we study the optimal pricing/trade-in strategies for such durable, remanufacturable products. We focus on the scenario where the replacement customers are only interested in trade-ins. In this setting, we study three pricing schemes: (i) uniform price for all customers, (ii) age-independent price differentiation between new and replacement customers (i.e., constant rebate for replacement customers), and (iii) age-dependent price differentiation between new and replacement customers (i.e., age-dependent rebates for replacement customers). We characterize the roles that the durability of the product, the extent of return revenues, the age profile of existing products in the market, and the relative size of the two customer segments play in shaping the optimal prices and the amount of trade-in rebates offered. Throughout the paper we highlight the operational decisions that might influence the above factors, and we support our findings with real-life practices. In an extensive numerical study, we compare the profit potential of different pricing schemes and quantify the reward (penalty) associated with taking into account (ignoring) customer segmentation, the price-discrimination option, return revenues, and the age profile of existing products. On the basis of these results, we are able to identify the most favorable pricing strategy for the firm when faced with a particular market condition and discuss implications on the life-cycle pricing of durable, remanufacturable products.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations319
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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