Modeling Sales of Multigeneration Technology Products in the Presence of Frequent Repeat Purchases: A Fractional Calculus-Based Approach
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
Frequently releasing a new product generation has become a common practice to sustain sales over time, thus accurately forecasting the sales trajectory of each product generation plays a vital role in the short-, medium-, and long-term planning of a firm. Classic multigeneration diffusion models do not incorporate within-generation repeat purchases, making them unusable for product lines with high rates of such purchases. Concentrating on technology products, we develop a multigeneration sales model to fill this void. We demonstrate that the new model can be used for predictive and prescriptive analytics. Our empirical results show that the new model estimates and forecasts sales more accurately than a state-of-the-art benchmark model that does not account for within-generation repeat purchases, underscoring the importance of incorporating repeat purchases. Furthermore, we use two different versions of our model to examine market entry timing under two main strategies, that is, (i) a phase-out transition strategy in which firms continue to sell the old generation after the release of the new generation, and (ii) a total transition strategy in which firms discontinue the old generation after the introduction of the new generation. Our results indicate that the repeat purchases rate determines whether it is optimal to expedite or delay the new product launch, underscoring the importance of incorporating repeat purchases in market entry strategies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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