The Strategic Role of Third‐Party Marketplaces in Retailing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Retailers are increasingly adopting a dual‐format model. In addition to acting as traditional merchants (buying and reselling goods), these retailers provide a platform for third‐party (3P) sellers to access and compete for the same customers. We investigate the strategic rationale for a retailer to introduce a 3P marketplace. Our analysis provides insights into the growing prevalence of 3P marketplaces. We show that by committing to having an active 3P marketplace, the retailer creates an “outside option” that improves its bargaining position in negotiations with the manufacturer. This can explain the increasing prevalence of such marketplaces. On the other hand, the manufacturer would prefer to eliminate the retailer's outside option and should seek to limit or prevent sales through 3P marketplaces. This is consistent with actions that several manufacturers have taken to limit such sales. Interestingly, if the manufacturer fails to eliminate sales of competing products through the 3P marketplace, then the best strategy for the manufacturer is to allow the retailer to dictate the terms of their contract. This is because a powerful retailer will rely less on its outside option in generating profit, and therefore it will increase the fees charged to 3P sellers and soften the competition between 3P sellers and the manufacturer. The decrease in competition will lead to an increase in the value of outside option of the manufacturer and improve its profit. Additionally, we find that the presence of a 3P marketplace benefits consumers, but this benefit diminishes as the retailer becomes more powerful.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 découle