Bundling and pricing strategies for integrating physical and online stores: A game-theoretic approach considering effect of network externalities
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of the Internet has significantly reshaped traditional business models, enabling firms to leverage both online and offline channels to enhance competitiveness and profitability. This study explores the interplay between bundling and pricing strategies within a dual-channel retail system that integrates a physical store and an online shop, utilizing a game-theoretic approach while accounting for network externalities. A two-stage model is proposed: in stage 1, a manufacturer supplies two products with differing network externalities to a retailer, who must decide whether to sell them individually or as a bundle. In stage 2, the manufacturer considers launching its online channel to complement the existing physical channel. Four distinct scenarios are analyzed, examining the bundling and pricing strategies employed by both the manufacturer and the retailer across both channels to maximize their profits. The findings indicate that the integration of physical and online channels is mutually beneficial for both parties, resulting in increased profits that grow alongside stronger network externalities. Moreover, the optimal bundling strategy is contingent upon the nature of the products and their respective externalities. Specifically, when both products demonstrate high network externalities, the manufacturer should implement a mixed strategy—offering the products as a bundle online while selling them individually in physical stores. Numerical analysis emphasizes the importance of network externalities in shaping bundling decisions and profit outcomes, providing actionable insights for firms operating in multi-channel retail environments.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».