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Enregistrement W2909335730 · doi:10.1287/msom.2020.0869

Intertemporal Segmentation via Flexible-Duration Group Buying

2020· article· en· W2909335730 sur OpenAlexaff
Ming Hu, Jingchen Liu, Xin Zhai

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)Group buyingProduct (mathematics)Sign (mathematics)Market segmentationPurchasingMarketingBusinessMicroeconomicsQuality (philosophy)EconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition : We study a special form of group buying: the group buying succeeds only if the number of sign-ups reaches a preset threshold, with no duration constraint. Customers with heterogeneous valuations arrive sequentially and decide between signing up for the group buying or purchasing a regular product. To decide whether to join the group buying, customers need to estimate their expected waiting time, which varies depending on the cumulative sign-ups by the time of their arrival. The firm decides on the prices for the group-buying product and regular product, with the product quality levels and group-buying size exogenously determined. Academic/practical relevance : This type of group buying is often adopted for a special edition of the product and offered alongside a constantly available regular product. Methodology : We study the product line design with the group-buying sign-up behavior of customers characterized by the rational expectations equilibrium in a random pledging process. Results : We show that group buying with flexible duration can result in intertemporal customer segmentation, as different segments might be admitted at different times in the dynamic sign-up process. Such intertemporal segmentation is a natural discrimination scheme and has nontrivial implications. First, the efficiency loss due to waiting for enough sign-ups may decrease when a larger batch size is required for economic production. Second, as valuation heterogeneity in the market increases, the firm may not always benefit from offering group buying along with the regular product. Third, group buying can achieve a win-win-win situation for both high-end and low-end customers as well as the firm. Managerial implications : In addition to demonstrating the profitability of flexible-duration group buying, we show that the firm can strengthen its profitability by contingently setting prices or concealing sign-up information in group buying. We also confirm the robustness of our main insights by considering customers’ heterogeneous patience levels and horizontally differentiated products, among other factors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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