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Enregistrement W2124082999 · doi:10.1287/mksc.1030.0043

Own-Brand and Cross-Brand Retail Pass-Through

2005· article· en· W2124082999 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMarketing Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Chicago
Mots-clésDemand curveProduct (mathematics)OddsBusinessProduct categoryPrivate labelMarket powerFunction (biology)EconomicsMarketingEconometricsAdvertisingMicroeconomicsMathematicsLogistic regressionStatisticsMonopoly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we describe the pass-through behavior of a major U.S. supermarket chain for 78 products across 11 categories. Our data set includes retail prices and wholesale prices for stores in 15 retail price zones for a one-year period. For the empirical model, we use a reduced-form approach that focuses directly on equilibrium prices as a function of exogenous supply- and demand-shifting variables. The reduced-form approach enables us to identify the theoretical pass-through rate without specific assumptions about the form of consumer demand or the conduct of a category-pricing manager. Thus, our measurements of pass-through are not constrained by specific structure on the underlying economic model. The empirical pricing model includes costs of all competing products in the category on the right-hand side (not only the cost of the focal brand) and yields estimates of both own-brand and cross-brand pass-through rates. Our results provide a rich picture of the retailer's pass-through behavior. We find that pass-through varies substantially across products and across categories. Own-brand pass-through rates are, on average, more than 60% for 9 of 11 categories, a finding that is at odds with the claims of manufacturers about retailers in general. Importantly, we find substantial evidence of cross-brand pass-through effects, indicating that retail prices of competing products are adjusted in response to a change in the wholesale price of any given product in the category. We find that cross-brand pass-through rates are both positive and negative. We explore determinants of own-brand and cross-brand pass-through rates and find strong evidence in multiple categories of asymmetric retailer response to trade promotions on large versus small brands. For example, brands with larger market shares, and brands that contribute more to retailer profits in the category, receive higher pass-through. We also find that trade promotions on large brands are less likely than small brands to generate positive cross-brand pass-through, i.e., induce the retailer to reduce the retail price of competing smaller products. On the other hand, small share brands are disadvantaged along three dimensions. Trade promotions on small brands receive low own-brand pass-through and generate positive cross-brand pass-through for larger competing brands. Moreover, small share brands do not receive positive cross pass-through from trade promotions on these larger competitors. We also find that store brands are similarly disadvantaged with respect to national brands.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
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