Returns operations in omnichannel retailing with buy-online-and-return-to-store
Notice bibliographique
Résumé
Many retailers provide customers with product return flexibility by allowing them to buy online and return to store (BORS). We consider a retailer who sells a product through both online and in-store channels to customers who face uncertainty over product fit. We endogenize customers’ purchase and return decisions. Online customers may return misfit products online or to the store, depending on the retailer’s return policy, whereas store customers inspect in store before purchase and will not need to return their products. We examine the impact of BORS on the retailer’s store operations in terms of customer base, inventory decisions, and expected profits. We find that customers respond to BORS only when the return penalty and return rate are both relatively low. BORS can help the retailer attract new customers and also induce channel shifting among existing customers. After offering BORS, the retailer can stock less in-store inventory. We find that not all categories of product suit an in-store return policy. In particular, when the proportion of resalable returns is high, offering BORS will hurt the retailer’s profitability. In addition, we find that introducing BORS does not necessarily increase cross-selling profits. We also analyze the impact of an exchange policy where customers can exchange misfit items for similar items in store. We find that an exchange policy can help the retailer retain more customers and attract more customers to the store, which will further benefit the retailer’s profitability.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; 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 ».