Send-for-review decisions, brand equity, and pricing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to study firms’ decisions of voluntary disclosure of high product quality by sending their products to intermediaries for review, and how the nature of the reviews subsequently substitutes the brand names in terms of affecting the price of the product. Design/methodology/approach – Using data on camcorders and point & shoot digital cameras collected from multiple intermediary sources, this paper empirically tests the relationships among brand equity, send for review decisions, the nature of reviews and pricing, controlling for endogeneity. Findings – This paper finds that firms are likely to send their high-quality products to the intermediaries for review, but such likelihood varies across different brands. Relatively weak brands are more likely to send their products for review than relatively strong brands. By doing so, weak brands receive two benefits: first, intermediary reviews help eliminate price differentials between weak brands and strong brands. The more positive is the review, the higher is the price. When intermediary reviews are not obtained, some strong brands effectively charge a price premium over weak brands. Second, intermediary reviews subsequently attract more consumer word of mouth (WOM). The more positive is the review, the more consumer WOM is attracted. Researchlimitations/implications – One limitation is that this paper does not account for the influence of intra-brand competition. The second limitation is related to the assumption that intermediary reviews are accurate. Practicalimplications – This paper offers managerial implications to brand managers concerning send-for-review and pricing decisions. It proposes how managers leverage third-party endorsement in launching a new product. Originality/value – This paper is one of the few papers empirically studying the interaction of two communication approaches: disclosure and brand signaling. It modifies the commonly assumed relationships among brand, quality and price by demonstrating the substitute effect of intermediary reviews and brand names on price. This paper is also the first research that empirically examines the impact of firms’ “send-for-review” decisions on generating consumer WOM. Managerially, this paper substantiates Godes et al. ’s (2005) framework on how firms should manage social interactions upon the release of new products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,019 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».