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Enregistrement W2473661534 · doi:10.1108/intr-04-2014-0097

Online consumers’ reactions to price decreases: Amazon’s Kindle 2 case

2016· article· en· W2473661534 sur OpenAlexaff
Kyung Young Lee, Ying Jin, Cheul Rhee, Sung‐Byung Yang

Notice bibliographique

RevueInternet Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityProduct (mathematics)Value (mathematics)BusinessAdvertisingMarketingExploratory researchEconomicsComputer sciencePsychologySociologyMathematicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to investigate how consumers respond to price changes by analyzing online product reviews (OPRs) posted on a product (Amazon’s Kindle 2), and to suggest several future research topics on online consumers’ reactions embedded in OPRs. Design/methodology/approach – An exploratory case study is conducted using OPRs added to the Kindle 2. By analyzing 6,714 OPRs, the authors examine how online consumers respond to two continual price decreases embedded in the observable (star rating and review depth) and implicit (positive and negative emotions) features of OPRs as well as how the number of OPRs per day has changed after two price drops. Findings – The authors found that all four features of OPRs (star rating, review depth, positive emotion, and negative emotion) and the number of OPRs per day had significantly changed after two price decreases for both long-term and short-term periods. In addition, online consumers’ reactions to price decreases in terms of these four features and the change in the number of OPRs per day were different between the first and the second price drops. Research limitations/implications – This study investigates online consumers’ reactions to price decreases only. Future research should investigate other cases where price changes under the dynamic pricing strategy in order to find the relationship between price increases/decreases and consumers’ reactions. Practical implications – This study implies that online merchants should consider consumer groups’ innovation adoption stages and make strategic decisions for price decreases to improve the sales of their products. Originality/value – While prior research involving the effects of price changes on consumers’ reactions has focussed on offline consumers, this is among the first attempts to address the long- and short-term reactions to price changes in terms of both the observable and implicit features of OPRs, and suggests that consumers’ reactions to price changes in OPRs are more complex.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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