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Enregistrement W4366489390 · doi:10.1002/jcpy.1354

Mental accounting of product returns

2023· article· en· W4366489390 sur OpenAlexaff
Chang‐Yuan Lee, Carey K. Morewedge

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental accountingProduct (mathematics)LotteryPurchasingEconomicsRevenueValue (mathematics)Monetary economicsBusinessFungibilityTime value of moneyMicroeconomicsMarketingAccountingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Product returns incur a substantial financial loss for retailers. We demonstrate how, when, and why cross‐selling during the product returns process can reduce this loss in revenue. We find consumers more readily spend money refunded from product returns than unspent money. We theorize that this refund effect occurs because consumers psychologically realize the loss of money when purchasing products and earmark that money for spending. Thus, consumers feel a smaller psychological loss when spending refunded money than unspent money on a subsequent purchase. In six experiments, we find consumers spend refunded money more freely than unspent money, even more than windfall gains like lottery winnings, on products in similar and different product categories (e.g., groceries vs. apparel). However, the refund effect only holds when consumers do not expect to return products at the point of purchase and before refunded money is commingled with money in other accounts. Our findings identify a new fungibility violation due to mental accounting (i.e., a new source effect), and illustrate its value for generating, validating, and explaining revenue retention strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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