The psychology of dynamic pricing: how personality traits shape fairness perceptions and purchase intentions in tourism
Notice bibliographique
Résumé
The growing adoption of dynamic pricing in tourism and beyond contrasts with our limited understanding of how individual differences affect customer responses. This study examines how personality traits influence price unfairness perceptions of revenue management and purchase intentions in the alpine skiing industry. We conduct two studies: a large-scale correlational survey of 1,627 skiers from Austria, Canada, Norway, and the United States, and a short, quasi-experimental follow-up study with 206 participants from Italy and the United States. Across the two studies we find that agreeableness and openness reduce, whereas neuroticism increases, the perceived unfairness of revenue management. This perceived unfairness of revenue management has important consequences: reduced purchase intent and an increased desire for revenge. This study shows that personality traits, although not directly observable, strongly predict behavioral intentions. They can be inferred from the ways customers react to managerial actions within a firm’s control. The study contributes to research on the antecedents of price fairness and to broader debates on personality traits and the Five-Factor Model. Practical implications include opportunities for more effective personalized pricing strategies. Implementation must be guided by transparency and robust ethical safeguards.
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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 | 0,000 | 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 ».