When Gray Markets Have Silver Linings: All-Unit Discounts, Gray Markets, and Channel Management
Notice bibliographique
Résumé
Gray markets are unauthorized channels of distribution for a supplier's authentic products. We study a distribution channel that consists of a supplier who offers all-unit quantity discounts for batch orders to enjoy cost savings, and a reseller who may divert some goods to the gray markets. We show that the impact of gray markets depends on the reseller's inventory holding cost. When the reseller's inventory holding cost is high, diversion to the gray markets improves the channel performance by enabling the reseller to make batch orders. Because the reseller's order costs decrease through quantity discounts, diversion to the gray markets reduces the resale price and expands sales to the authorized channel. On the other hand, when the reseller's inventory holding cost is low, the reseller would make the batch orders even without the gray markets. In this case the diversion to the gray markets may improve the reseller's performance by shortening the order cycles and reducing the inventory holding costs. Interestingly, because diversion to the gray markets decreases the reseller's cycle inventory volume, the reseller has the reduced incentive to push its inventory, and, consequently, the resale price rises and sales volume decreases in the authorized channel. Moreover, there exists a range of reseller's inventory holding cost and supplier's cost of scale economy such that it is optimal for the supplier to induce reseller's gray market diversion through an all-unit discount. We show that these results are robust when the gray market overlaps with the authorized channel or when the gray market price is sensitive to reseller's diversion volume.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».