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Enregistrement W4401584939 · doi:10.1108/jbim-09-2023-0543

Should the pricing or advertising decision come first in a supply chain with a network externality?

2024· article· en· W4401584939 sur OpenAlexaff
Jiejian Feng, Yalan Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Industrial Marketing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBusinessNetwork effectOrder (exchange)Revenue sharingRevenueExternalityProfit (economics)MicroeconomicsIndustrial organizationAdvertisingMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to study how the timing of these decisions affects the total profit and the individual profits of the two agents. Design/methodology/approach This paper study a supply chain for a network good where there is a manufacturer and a retailer. The manufacturer determines its wholesale price and its share in the retailer’s advertising cost while the retailer decides the retail price and the advertising cost. Findings This paper finds that a stronger network externality leads to higher prices and higher advertising efforts. This increases the profits of both manufacturer and retailer, but the manufacturer’s share of advertising costs depends on the order in which the supply chain enterprise make their decisions, the strength of network externality and the effect of advertising determines which decision timeline results in a higher price and greater advertising effort. The manufacturer prefers the price decision to be made before the advertising decision, while the retailer prefers these decisions to be made simultaneously. Research limitations/implications Although this paper studies the price and advertising decision-making order preferences of channel members based on network externalities, this research can also be expanded from the following aspects based on network effects. First, network externality affects advertising cooperation between both parties in the situation such that the pricing power of retail prices is transferred from the retailer to the manufacturer and the retailer relies on revenue sharing (revenue sharing contract, nonwholesale price contract. Second, the manufacturer dominates the issues in the supply chain, but in reality, a retailer can also be the dominator or there are no dominators (Nash equilibrium). Finally, it is possible to consider pricing and advertising decisions in situations where two manufacturers or retailers compete. Practical implications When the price is reasonable, advertising investment is the main determinant of product sales. The greater the intensity of network externalities the more retailers will be willing to invest in advertising. An increase in the intensity of network externalities may not necessarily enhance manufacturers’ motivation or cooperative advertising, but it depends on the decision-making sequence. The strength of network externalities determines the decision-making sequence preferences of supply chain channel members whose preferences vary leading to conflicts of interest. Originality/value The impact of cooperative advertising or decision sequence on corporate decision-making has not been considered. To fill this gap, the paper integrates network externality and supply chain cooperative advertising models, focusing on the impact of network externality on pricing and advertising decisions, as well as on the sequence of decisions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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