Navigating the warranty Landscape: Pricing and policy strategies by considering Consumers’ preferences
Notice bibliographique
Résumé
• Pricing extended warranties in manufacturer-TPSP competition is addressed. • We consider consumers’ loyalty, tendencies, and risk attitudes. • Market competition and service breadth are taken into account in our analyses. • We investigate the primary parameters that affect TPSP’s pricing policies. • The sensitivities of pricing policies to cost escalation are analyzed. Given the importance of Extended Warranty Services (EWS), this study develops a mechanism to assist providers with pricing and policymaking in a competitive environment. We consider a manufacturer and a Third-Party Service Provider (TPSP), where the manufacturer needs to price its product and EWS, and the TPSP maximizes its profit by offering its EWS at the optimal price. Employing a game theory approach, we analyze how differences in service offerings and consumer preferences, including brand loyalty and risk aversion, influence the competitive dynamics. We use a consumer choice model to capture consumer preferences and their utility by analyzing the demand for each provided service. The results reveal that consumer preferences for EWS, brand loyalty, product failure rates, and risk aversion significantly affect service demand and profits. Likewise, the results uncover insights into how different market conditions and consumer preferences influence the manufacturers’ and the TPSPs’ optimal pricing decisions. For instance, enhancing brand loyalty can result in a 5.82% increase in the manufacturer’s EWS demand and a 24.6% increase in profit. Conversely, the TPSP can experience a 2.85% decrease in demand, leading to a 6.8% reduction in profit. These findings provide actionable insights for manufacturers and TPSPs aiming to design effective service policies and pricing strategies in a competitive market.
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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 | 0,000 |
| 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 ».