Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes optimal pricing for information goods under incomplete information, when both unlimited-usage (fixed-fee) pricing and usage-based pricing are feasible, and administering usage-based pricing may involve transaction costs. It is shown that offering fixed-fee pricing in addition to a non-linear usage-based pricing scheme is always profit-improving in the presence of any non-zero transaction costs, and there may be markets in which a pure fixed-fee is optimal. This implies that the optimal pricing strategy for information goods is almost never fully revealing. Moreover, it is proved that the optimal usage-based pricing schedule is independent of the value of the fixed-fee, a result that simplifies the simultaneous design of pricing schedules considerably, and provides a simple procedure for determining the optimal combination of fixed-fee and non-linear usage-based pricing. The introduction of fixed-fee pricing is shown to increase both consumer surplus and total surplus. The differential effects of setup costs, fixed transaction costs and variable transaction costs on pricing policy are described. These results suggests a number of managerial guidelines for designing pricing schedules. For instance, in nascent information markets, firms may profit from low fixed-fee penetration pricing, but as these markets mature, the optimal pricing mix should expand to include a wider range of usage-based pricing options. The extent of minimum fees, quantity discounts and adoption levels across the different pricing schemes are characterized, strategic pricing responses to changes in market characteristics are described, and the implications of the paper's results for bundling and vertical differentiation of information goods are discussed.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».