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Enregistrement W2806968364 · doi:10.1287/mksc.2017.1071

A Model of Two-Sided Costly Communication for Building New Product Category Demand

2018· article· en· W2806968364 sur OpenAlexaff
Michelle Y. Lu, Jiwoong Shin

Notice bibliographique

RevueMarketing Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisBusinessMarketingProduct (mathematics)Complementarity (molecular biology)Competition (biology)Economic surplusProcess (computing)Product innovationIndustrial organizationMarketing communicationNew product developmentMarket shareEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a firm introduces a radical innovation, consumers are unaware of the product’s uses and benefits. Moreover, consumers are unsure of whether they even need the product. In this situation, we consider the role of marketing communication as generating consumers’ need recognition and thus market demand for a novel product. In particular, we model marketing communication as a two-sided process that involves both firms’ and consumers’ costly efforts to transmit and assimilate a novel product concept. When the marketing communication takes on a two-sided process, we study a firm’s different information disclosure strategies for its radical innovation. We find that sharing innovation, instead of extracting a higher rent by keeping the idea secret, can be optimal. A firm may benefit from the presence of a competitor and its communication effort. The innovator can share its innovation so that competitors can also benefit, which encourages rivals to enter the market. The presence of such competition guarantees a higher surplus for consumers, which can induce greater consumer effort in a two-sided communication process. Moreover, the increased consumer effort, in turn, prompts complementarity in the communication process and lessens the potential free-riding effect in communication between firms. Additionally, it encourages the rival firm to exert more effort, especially when the role of consumers becomes more important. Sharing innovation with a rival serves as a mechanism to induce more efforts in a two-sided communication process. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mksc.2017.1071 .

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0120,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,008

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2018
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Résumé présentoui

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