Optimal non-exclusive trade-in rebates design for a profit-maximizing company
Notice bibliographique
Résumé
The trade-in program is a common marketing strategy adopted by companies to encourage customers to return their used products in exchange for a discount or rebate on the purchase of new items. A trade-in program can significantly boost sales by lowering customers’ purchasing costs while enabling the collection of returned products for recycling or remanufacturing. However, it also introduces additional operational and financial costs. Therefore, the company must carefully balance profit gains with associated costs to ensure that the trade-in program remains economically viable. This paper explores the company’s optimal non-exclusive trade-in program, under which both existing customers and competitors’ customers can trade their on-hand products for new ones. The innovation level of new generation products, the previous pricing strategy of the company and its competitor, the durability of the products, and the relative perceived value of the old generation products by customers are considered in the paper. The results show that the optimal trade-in strategy design depends on the previous pricing strategy, and setting high trade-in rebates is not always optimal to maximize profit. Moreover, whether the company should provide a higher trade-in rebate to its existing customers depends on the customers’ perceived value of the company’s past products compared to competitors’ offerings, along with both parties’ past pricing strategies, and the trade-in program does not always benefit the environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».