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Enregistrement W3124092515

Optimal Prices and Trade-in Rebates for Durable, Remanufacturable Products

2007· article· en· W3124092515 sur OpenAlexaff
Saibal Ray, Tamer Boyacı, Necati Aras

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueProfit (economics)Price discriminationPricing strategiesBusinessProduct (mathematics)Market segmentationRevenue managementMicroeconomicsIndustrial organizationEconomicsMarketingFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most durable products have two distinct types of customers: first-time buyers and customers who already own the product, but are willing to replace it with a new one or purchase a second one. Firms usually adopt a price-discrimination policy by offering a trade-in rebate only to the replacement customers to hasten their purchase decisions. Any return flow of products induced by trade-in rebates has the potential to generate revenues through remanufacturing operations. In this paper, we study the optimal pricing/trade-in strategies for such durable, remanufacturable products. We focus on the scenario where the replacement customers are only interested in trade-ins. In this setting, we study three pricing schemes: (i) uniform price for all customers, (ii) ageindependent price differentiation between new and replacement customers (i.e., constant rebate for replacement customers), and (iii) age-dependent price differentiation between new and replacement customers (i.e., agedependent rebates for replacement customers). We characterize the roles that the durability of the product, the extent of return revenues, the age profile of existing products in the market, and the relative size of the two customer segments play in shaping the optimal prices and the amount of trade-in rebates offered. Throughout the paper we highlight the operational decisions that might influence the above factors, and we support our findings with real-life practices. In an extensive numerical study, we compare the profit potential of different pricing schemes and quantify the reward (penalty) associated with taking into account (ignoring) customer segmentation, the price-discrimination option, return revenues, and the age profile of existing products. On the basis of these results, we are able to identify the most favorable pricing strategy for the firm when faced with a particular market condition and discuss implications on the life-cycle pricing of durable, remanufacturable products.

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)0,012
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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