The Strategic Value of a Seller's Advance Booking Discount Program
Notice bibliographique
Résumé
In an Advance Booking Discount Program (ABDP), a firm offers a product at a price discount prior to the selling season. In the selling season the product is sold at a regular price. The aim of the paper is to study the strategic value of an ABDP under uncertainty with respect to a specific consumer characteristic. The setup is a duopolistic market, modelled by Hotelling’s “linear city” where two firms, A and B, are located at the boundaries of the city. A and B are uncertain about consumers’ transportation costs. Firm A only has the option to implement an ABDP. Three scenarios emerge, each generating a particular outcome. In the first scenario it is not optimal for A to set up an ABDP. The reason typically is that the selling price of B is considerably larger than that of A and there is no incentive to implement the program. In the two other scenarios, A implements an ABDP in which the reduced price enables A to attract customers from B. If consumers’ transportation costs are sufficiently low, B actually exits the market. We show that when A does not implement an ABDP, its expected profit increases as uncertainty about consumers’ transportation cost increases. We also show that the gain of implementing an ABDP may depend on uncertainty in various ways. Resume Un Programme d’Achat Anticipe (PAA) consiste pour une entreprise a proposer aux consommateurs d’acheter a un prix reduit un produit qui sera livre durant la saison reguliere. Le produit est disponible au prix regulier durant la saison. L’objectif de cet article est d’evaluer la valeur strategique d’un PAA en presence d’incertitude sur une caracteristique des consommateurs. Le cadre analytique est celui d’un marche duopolistique a la Hotelling ou deux firmes, A et B, sont localisees aux deux extremites de la ligne. Les deux firmes sont incertaines quant au cout de transport des consommateurs. Seule la firme A peut offrir un PAA. Trois scenarios engendrant des gains differents peuvent emerger. Dans le premier, il n’est pas optimal pour A d’offrir un tel programme. La raison est typiquement que le prix regulier au cours de la saison est considerablement plus eleve que le prix reduit. Dans les deux autres scenarios, A implante un PAA pour attirer une partie de la clientele de B. Si le cout de transport est en fait suffisamment bas, la firme B sort du marche. On montre que quand A n’offre pas un PAA, son profit espere augmente avec l’incertitude sur le cout de transport des consommateurs. On montre aussi que le gain de proposer un PAA peut dependre de plusieurs facons de l’incertitude. Acknowledgments: This paper was presented in a seminar at Department of Business and Economics, University of Southern Denmark, Odense, and in The Second Workshop on Game Theory in Marketing, Montreal. Les Cahiers du GERAD G–2007–38 1
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».