Optimal trade-in delegation strategy considering store brand introduction and different power structures
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, retailers have increasingly introduced their store brands, which have had a huge impact on the OM of incumbent-brand manufacturers. Given that some manufacturers in practice provide trade-in services themselves while others delegate trade-in services to retailers, incumbent-brand manufacturers, who are suppliers to retailers with store brands, face the challenge of determining optimal trade-in delegation strategy. To address this challenge, our paper develops theoretical models to explore optimal trade-in delegation strategies under different power structures (i.e. manufacturer-leading, retailer-leading, and vertical Nash). The results show that the optimal trade-in delegation strategy of the manufacturer and the optimal delegation acceptance strategy of the retailer mainly depend on the fixed costs of providing trade-in services. Moreover, as the leadership power of the manufacturer increases, the manufacturer’s willingness to delegate trade-ins will increase, but the retailer’s willingness to accept trade-in delegation will decrease. Improving the quality of the store brand will reduce the trade-in delegation willingness of the manufacturer but will improve the delegation acceptance willingness of the retailer. In the extended cases, the optimal trade-in delegation strategy still holds considering the cap-and-trade policy, but it reduces the retailer’s willingness to accept trade-in delegation considering store brands participating in trade-ins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».