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Enregistrement W4323313001 · doi:10.1287/msom.2023.1194

Intertemporal Price Discrimination via Randomized Promotions

2023· article· en· W4323313001 sur OpenAlexaffabout
Hongqiao Chen, Ming Hu, Jiahua Wu

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)MicroeconomicsEconomicsPrice discriminationProfit (economics)Profitability indexDynamic pricingProduct (mathematics)PopulationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition: The undesirable but inevitable consequence of running promotions is that consumers can be trained to time their purchases strategically. In this paper, we study randomized promotions, where the firm randomly offers discounts over time, as an alternative strategy of intertemporal price discrimination. Methodology/results: We consider a base model where a monopolist sells a single product to a market with a constant stream of two market segments. The segments are heterogeneous in both their product valuations and patience levels. The firm precommits to a price distribution, and in each period, a price is randomly drawn from the committed distribution. We characterize the optimal price distribution as a randomized promotion policy and show that it serves as an intertemporal price discrimination mechanism such that high-valuation customers would make a purchase immediately at a regular price upon arrival, and low-valuation customers would wait for a random promotion. Compared against the optimal cyclic pricing policy, which is optimal within the strategy space of all deterministic pricing policies, the optimal randomized pricing policy beats it if low-valuation customers are sufficiently patient and the absolute discrepancy between high and low customer valuations is large enough. We extend the model in three directions. First, we consider the case where a portion of customers are myopic and would never wait. We show that the existence of myopic customers is detrimental to the firm’s profitability, and the expected profit from an optimal randomized pricing policy decreases as the proportion of myopic customers in the population increases. Second, we consider Markovian pricing policies where prices are allowed to be intertemporally correlated in a Markovian fashion. This additional maneuver allows the firm to reap an even higher profit when low-valuation customers are sufficiently patient by avoiding consecutive promotions but, on average, running the promotion more frequently with a smaller discount size. Lastly, we consider a model with multiple customer segments and show that a two-point price distribution remains optimal, and our conclusion from the two-segment base model still holds under certain conditions that are adopted in the literature. Managerial implications: Our results imply that the firm may want to deliberately randomize promotions in the presence of forward-looking customers. Funding: This work was supported by the National Natural Science Foundation of China [Grant 72201124], the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grants RGPIN-2015-06757 and RGPIN-2021-04295], and the Youth Project of the Humanities and Social Science Foundation of the Ministry of Education of China [Grant 22YJC630006]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2023.1194 .

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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