Notice bibliographique
Résumé
Oftentimes, close competitors carry partially overlapping assortments in seeming contradiction to the principle of maximum differentiation. One of the justifications of such practice is that an overlapping assortment with competitive prices on the common products may prevent further consumer search and therefore could be useful even when profits from the overlapping products do not justify the costs of carrying them. In this paper, we examine the validity of this intuition and show that such strategy may indeed be optimal when consumers are uncertain about prices they might find elsewhere and face shopping costs for discovery of all prices. Specifically, we show that the (larger) assortment with product overlap may signal a “competitive” price of the relatively unique product and prevent further consumer search for a lower price on it. An implication of this finding is that a consumer may rationally behave as if she likes a larger assortment even if the assortment is enlarged by adding products the consumer has no interest in. Furthermore, we show that the optimal pricing strategy may include pricing of common products or products with known costs at a loss, which provides a novel explanation of loss-leader pricing. Data, as supplemental material, are available at http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.2015.2384 . This paper was accepted by Pradeep Chintagunta, marketing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».