“We Will Be Right with You”: Managing Customer Expectations with Vague Promises and Cheap Talk
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.
Notice bibliographique
Résumé
Delay announcements informing customers about anticipated service delays are prevalent in service-oriented systems. How delay announcements can influence customers in service systems is a complex problem that depends on both the dynamics of the underlying queueing system and on the customers' strategic behavior. We examine this problem of information communication by considering a model in which both the firm and the customers act strategically: the firm in choosing its delay announcement while anticipating customer response, and the customers in interpreting these announcements and in making the decision about when to join the system and when to balk. We characterize the equilibrium language that emerges between the service provider and her customers. The analysis of the emerging equilibria provides new and interesting insights into customer-firm information sharing. We show that even though the information provided to customers is nonverifiable, it improves the profits of the firm and the expected utility of the customers. The robustness of the results is illustrated via various extensions of the model. In particular, studying models with incomplete information on the system parameters allows us also to highlight the role of information provision in managing customer expectations regarding the congestion in the system. Further, the information could be as simple as “high congestion”/“low congestion” announcements, or it could be as detailed as the true state of the system. We also show that firms may choose to shade some of the truth by using intentional vagueness to lure customers.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle