Notice bibliographique
Résumé
Along with the popularity of online shopping, the cash-back industry is witnessing dramatic development. Under this backdrop, retailers who sell products with network externalities make different decisions about affiliating with cash-back sites. In this paper, we set up a cash-back model considering network externalities. Our goal is to identify the condition under which it is profitable for retailers whose products exhibit network externalities to affiliate with a cash-back site and to find out the driving force of the profitability. We find that only when there are more low-type consumers than high-type consumers and the degree of network externalities is lower than a certain threshold is it profitable for such a retailer to affiliate with an independent cash-back site, because the cash-back rate is decreasing in the intensity of network externality. It is the price discriminative effect instead of the promotive effect that makes it profitable. We show that the double-marginalization problem between the retailer and an independent cash-back site leads to the cash-back paradox where all consumers pay more for the product in the presence of a cash-back channel. We also show that when the retailer affiliates with two cash-back sites, each site has the incentive to lower the cash-back rate to take advantage of network externalities, which makes the cash-back paradox more likely to happen and makes it less likely for a retailer to benefit from cash-back channels. Furthermore, we suggest the retailer establish his own cash-back channel. Our work provides implications for retailers as well as for cash-back sites and consumers.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».