Brand Effects on Choice and Choice Set Formation Under Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effects of brand credibility, a central concept in information economics–based approaches to brand effects and brand equity, on consumer choice and choice set formation. We investigate the mechanisms through which credibility effects materialize, namely, through perceived quality, perceived risk, and information costs saved. The credibility of a brand as a signal is defined as the believability of the product position information contained in a brand, which depends on consumer perceptions of the willingness and ability of firms to deliver what they have promised. The choice set is defined as the collection of brands that have a nonzero probability of being chosen among those actually available for choice in a given context. Furthermore, we study the impact of brand credibility on the variance of the stochastic component of utility. Not only do choice model parameters capture the impact of systematic utility differences on choice probabilities, but also the magnitude of this systematic impact is moderated by the relative importance of the stochastic utility component in preference. We term this moderation phenomenon preference discrimination, which we conceptualize as the decision makers' capacity to effectively discriminate between products' utilities in choice situations. We estimate a discrete choice model of brand choice set formation and preference discrimination on experimental data in two categories—juice and personal computers—and find strong evidence for brand credibility effects and differential mechanisms through which brand credibility's impact materializes on brand choice conditional on choice set, choice set formation, and preference discrimination.
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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 | 0,010 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».