Managing the Versions of a Software Product Under Variable and Endogenous Demand
Notice bibliographique
Résumé
Software product versioning (i.e., upgrading the product after its initial release) is a widely adopted practice followed by leading software providers such as Microsoft, Oracle, and IBM. Unlike conventional durable goods, software products are relatively easy to upgrade, making upgrades a strategic consideration in commercial software production. We consider a two-period model with a monopoly software provider who develops and releases a software product to the market. Unlike previous research, we consider demand variability and endogeneity to determine the functionality of the software in the first and second periods. Demand endogeneity is the impact of the word-of-mouth effect that positively relates the features in the initial release of the product to its demand in the second period. We also determine the design effort that should be spent in the first period to prepare for upgrading the product in the second period—upgrade design effort—to tap into the possible future demand. Results show that the upgrade design effort can be lower or higher when there is more market demand uncertainty. We also show that the features of the product in its initial release and upgrade design effort can be complements as well as substitutes, depending on the strength of the word-of-mouth effect. The results in this paper provide insights into how demand-side factors (market demand variability or demand endogeneity) can influence supply-side decisions (initial features and upgrade design effort). A key insight of the analysis is that a high word-of-mouth effect helps manage the product in the face of demand variability.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».