Cooperative showroom deployment considering consumer one-stop comparison shopping behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to investigate whether an online retailer should cooperate with a competing brick-and-mortar retailer for a cooperative showroom which displays more products than an independent showroom (operated by the online retailer) does. Design/methodology/approach We develop two showroom strategies: an independent showroom owned by the online retailer and a cooperative showroom in which the online retailer showcases products in a brick-and-mortar retailer’s store. The different effects of the independent showroom and the cooperative showroom on consumer preference learning behaviour are characterized. Several analytical game models have been developed to study whether the online retailer cooperates with a local brick-and-mortar retailer and the brick-and-mortar retailer’s response to cooperation. Findings First, the online retailer prefers the cooperative showroom strategy even if it cannot reduce display costs. Second, encouraging consumers’ one-stop comparison shopping behaviour can alleviate price competition. Third, for a low cooperation commission or product differentiation, the brick-and-mortar retailer may not be willing to cooperate when physical product display plays a more significant role in increasing consumers’ purchase intention of online products. To improve the brick-and-mortar retailer’s cooperation incentives, the online retailer can reveal information about opening an independent showroom that can be used as a deterrent and push the brick-and-mortar retailer to cooperate. Practical implications The results provide some managerial insights for online retailers that are making decisions on opening physical showrooms in the competitive market. Originality/value This study provides new insight into why and when an online retailer and its offline competitor can cooperate for product display.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».