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Enregistrement W2115387876 · doi:10.1287/mksc.1080.0404

<b>Research Note</b>—Price-Matching Guarantees, Retail Competition, and Product-Line Assortment

2008· article· en· W2115387876 sur OpenAlexaff
Anne T. Coughlan, Greg Shaffer

Notice bibliographique

RevueMarketing Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock (firearms)MarketingProduct (mathematics)BusinessVariety (cybernetics)Competition (biology)Product lineMicroeconomicsIndustrial organizationEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Price-matching guarantees (PMGs) are offers to match a competitor's price on a specific item. Such guarantees are extremely common in U.S. retail practice, and their impact has been studied in several published papers. The existing analytic literature models each retailer as a single-product seller; most work assumes that each retailer's product is identical with (or completely substitutable for) the competitor's product. In reality, competing retailers often sell multiple products, and these products do not always overlap, or may overlap partially but not totally. Furthermore, retailers that offer PMGs routinely exclude certain offerings from PMG coverage. This raises the interesting question of how product variety and product-stocking factors affect retailer decisions about offering PMGs. In this paper, we simultaneously consider three factors of retailing importance that imply results consistent with PMG use and nonuse: the ability to choose to stock the same product as, or a product differentiated from, a competitor's offering; the possibility of shelf-space limitations on the ability to stock complete variety; and the category-demand-enhancing effect of variety. These are sensible and realistic descriptive factors shaping retailers' product and pricing decisions, and because they have not been considered jointly in the prior literature on PMGs, their joint consideration helps to expand our understanding of the drivers of PMG implementation and impact. In the presence of these three factors, we examine retailers' decisions about whether to offer a PMG, what product(s) to stock, and how to price the product(s) stocked. Our results show that shelf-space limitations have an important influence on PMG provision: in particular, when retailers are shelf-space constrained, and product substitutability in the category is sufficiently large, choosing to use PMGs (which by definition also requires stocking identical products) is strictly less profitable than enduring Bertrand (price) competition but enjoying retail product differentiation. The result that PMGs can be profit-reducing relative to head-to-head retail competition is a novel one, driven in our model by the opportunity costs of stocking identical products, i.e., the inability to benefit from the demand-enhancing effects of variety and the differential (small or large) between Bertrand pricing and PMG pricing levels. We further show that under asymmetric shelf-space availability, either product variety will be severely limited or retailers will offer a different array of products. Weak substitution between products leads to the latter, with pricing between the differentiated products Bertrand and monopoly levels; strong substitution leads to the former, with pricing at the monopoly level. Our results also show that with unlimited shelf space, both competing retailers offer PMGs, stock the entire available product line, and enjoy monopoly pricing. Given our focus on product variety issues, we also relate our results to the literature on branded variants. Our results demonstrate that the nature of product variety, the availability of retail shelf space, and the category-demand-enhancing effect of variety are key market characteristics that jointly and strongly affect the optimality of PMGs and the resulting pricing and profitability characteristics of the market.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,006

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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