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.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».