Cooperative advertising to induce strategic customers for purchase at the full price
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, cooperative advertising in a manufacturer–retailer supply chain in the presence of the strategic customer is studied. It is assumed that a proportion of the customers strategically postpone their purchase in order to achieve a higher surplus. Advertising can enhance the willingness to pay (WTP) of the customers and, as a result, their surplus. In this paper, the effect of cooperative advertising in order to induce customers for early purchase is analyzed. While customer purchasing in the full price leads to higher income for the retailer, it requires spending more on advertising. This trade‐off between the benefits of inducing customers to early purchases and the advertising expenditure is a key to understanding the retailer's optimal advertising decision. On the other hand, it is interesting for the manufacturer to find out when supporting the retailer for its advertising expenditure is beneficial. Nash and Stackelberg (manufacturer as a leader) game‐theoretic models are established to investigate whether, in the channel, it is optimal to induce customers by increasing advertising expenditure or not. Results of the Stackelberg game show that the manufacturer participates in the retailer's advertising expenditure only if it leads to early purchasing of the strategic customers and the participation rate depends on the wholesale price. From the retailer's point of view, when the impact of advertising on the WTP of customers is not significant, the more the proportion of strategic customers, the more inducing customers for early purchase is beneficial. When advertising effectively increases WTP, regardless of the fraction of strategic customers, it is beneficial for the retailer to enhance its advertising in order to dissuade customers from postponing their purchase.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».