Probabilistic price promotions without obligations
Notice bibliographique
Résumé
Highlights • We analyze duopoly randomized pricing/lottery game with a potentially free product • Firm offering promotion with free products given behavioral bias zero price effect • We derive the equilibrium prices and optimal lottery parameters • Extensions: government certificate; symmetric game; binomial customer valuation; • Extensions: positive production cost; sequential market dynamics; partial market coverage This paper studies the design of probabilistic price promotions where consumers through a lottery are either offered one of many promotional prices, including zero, or offered, but not obligated, to purchase products at the a list price. Two behavioral biases are incorporated into the analysis: the cognitive bias zero-price effect , where consumers attach additional value to free products, and skepticism regarding the veracity of the lottery among a fraction of the consumers. The duopoly market consists of one firm operating the probabilistic price promotion and one firm operating a standard fixed price promotion. The equilibria regarding each firm’s optimal promotion parameters are derived. It is shown that a simple lottery, wherein consumers either receive the product for free or are offered to pay the fixed list price, is more profitable than a complex lottery with many promotional prices. Moreover, firms should only offer probabilistic price promotions when the zero-price effect is larger than a threshold, which decreases in the fraction of consumers who trust the promotions. This offers key managerial implications: firms with excellent reputations should offer the simple lottery to capitalize on the zero-price effect, while firms with mediocre reputations should prioritize fixed price promotions. Several robustness analyses and extensions to the base model are considered: symmetric promotion strategies; government lottery certification; sequential market dynamics; positive production cost; and heterogeneous consumer valuations.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».