Quality Disclosure Strategy under Customer Learning Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
For experience goods (products or services), given the uncertainty about their actual quality and the growing popularity of social media, potential customers nowadays depend on experiences of peers who have used the goods previously to learn about their quality. In this paper, we study how such customer learning affects a firm's (credible) quality disclosure strategy as well as other relevant decisions. To model such learning, we adopt the anecdotal reasoning framework, which we show to be rational and a special case of the Bayesian framework. There are two main insights that we glean from this study. First, we find that the incorporation of the learning behavior significantly alters the optimal disclosure strategy from its single threshold structure in the extant literature to a multi‐threshold policy. Specifically, firms with high‐ or low‐quality goods prefer not disclosing quality information in order to utilize the pricing flexibility that such a strategy affords; on the other hand, a medium‐quality firm might disclose its quality level, even though this hinders its pricing flexibility, so that customers are confident about it when purchasing the product. Second, we show that the change in the disclosure strategy impacts the optimal pricing decision, which can be non‐monotone in the quality level. Our results suggest that when disclosure is expensive, high‐quality firms are better off educating potential customers through advertising or social media, rather than disclosing their quality levels. They also suggest to policymakers that mandatory quality disclosure may not be socially optimal as more customers obtain quality information through peer learning. Our findings are robust and hold true under quite general customer valuation distributions, in capacitated settings and even when price can be used as a signal of quality level by firms.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».