Analysis of Product Introduction Strategies in the Presence of Price–Quality Heuristic
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
How to launch multiple versions of a product sequentially into the market is always an important but challenging question. In this article, we consider the price–quality heuristic, namely consumers' strategic deliberation when they use prices to infer product quality over different versions, and employ an analytical model focusing on how the presence of the price–quality heuristic affects the firm's decision on product introduction strategies. Our analysis yields three main insights. First, in the presence of the price–quality heuristic, even though the sales of the earlier version are low, it can serve as a reference for consumers to better understand the quality improvement in the later version, therefore, can bring more profits to the firm. Second, when consumers use prices to infer product quality, the firm can benefit from consumers' strategic deliberation over different versions. Third, as the intensity of the price–quality heuristic becomes stronger, the firm's optimal pricing strategy switches from mark-down to mark-up. In an extension, we find that the trade-in program is optimal when quality improvement is big, but the price–quality heuristic undermines the advantage of the trade-in program. Our analysis indicates that the firm should carefully evaluate how consumers interpret product quality via prices when devising its product introduction strategy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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