Effects of Complex Price Communication on Fairness: Case of a Sequential Communication
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, pricing is one of the most challenging tasks for marketers. Despite its importance for both academics and practitioners, consumers’ reactions to prices remain not clear, especially with the emergence of new forms of prices, among which we can highlight the use of complex prices, which is becoming increasingly popular. Complex prices’ perception is highly dependent on the way they are communicated; consequently, complex prices communication plays a crucial role in shaping perception. This study is a continuity of previous researches that have validated the perceptual effects of complex prices communication. It attempts to show the effects complex prices communication has on its perceived fairness. In addition, the effects of the moderating variables; Seller Credibility and Responsibility Attribution (i.e., inferred motive) are studied. One hundred thirty-five undergraduate students participated in the study. They were randomly assigned to 2 (sequential communication of complex price vs non sequential communication of complex price) x2 (credible seller vs less credible seller) conditions. Manipulation consisted of presenting a scenario of buying an online air ticket. The results of our research highlight that sequential complex price communication has a significant effect on its perceived fairness. In particular, the results show that the perceived fairness of price is more negatively affected when the seller lacks credibility according to consumers. Also, it has been proved that the delayed communication of some of the complex price components could be perceived as a way to get a higher profit, which deepens the negative perceived fairness.
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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 | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,013 | 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 ».