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J-GLOBAL ID：202202215126760522   整理番号：22A0797150

二重チャネル社会学習とオンラインレビュー操作による新しい経験製品の動的価格決定【JST・京大機械翻訳】

Dynamic pricing of new experience products with dual-channel social learning and online review manipulations

著者 (5件)： Guo Qiaozhen (School of Management, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Guo Qiaozhen (Alibaba Group, Hangzhou, Zhejiang, China) ,  Chen Ying-Ju (School of Business and Management, Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong) ,  Huang Wei (School of Management, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Huang Wei (Business School, Southern University of Science & Technology, Shenzhen, Guangdong, China)
資料名： OMEGA  (OMEGA)
巻： 109  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0485B  ISSN： 0305-0483  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインレビューは,通常,2つの異なる情報源から来る:第1パーティレビューは,企業自身のプラットフォームに関する公開された(消費者による)レビューであり,第3パーティレビューは,第3パーティウェブサイト(例えば,ソーシャルメディアプロファイル)上で生成された評価とフィードバックである。第一部レビューの操作は,それらの信頼性に影響を及ぼすことができた。二重チャネルソーシャル学習(SL)と短縮レビューマニピュレーション(すなわち,企業が極端に低く,高い評価)を持つ2期間モノポリ動的価格決定問題を考察した。SLによる消費者の品質評価を計測し,平衡結果を駆動するSL結果(SLO)に対する臨界測度を提案した。著者らはまず,近視性消費者を有する企業の事例を考察した。操作なしで,最適政策はSLOの閾値構造に関する価格の増加および減少から成ることを見出した。最適価格,期待利益と消費者余剰はSLOの単調である。より正確なデュアルチャネルレビューは,企業とその消費者に利益を与える。操作により,操作SLOの新しい指数を用いて,閉形式における最適価格経路を特性化した。マニピュレーションは,操作SLOにより増加する期待利益をもたらすが,3つの結果,すなわち,すべての消費者に利益を得るか,または,他者に利益をつけるか,または,すべてを購入する,という3つの結果を誘発することができる。より初めてのレビューは,常に企業を促進するが,弱い操作の下でのみ消費者に利益を与えることができる。しかし,より第三者レビューは,企業にとって有害であるが,強い操作の下で消費者にとって有益である。また,著者らの主な定性的洞察のロバスト性と,付加的な顕著な特徴を有するいくつかの拡張についても論じた。最後に,研究含意と将来の方向を論じた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  *価格決定 ,  *学習 ,  決定問題 ,  消費者 ,  情報源 ,  信頼性 ,  臨界 ,  近視 ,  ロバスト性 ,  含意
準シソーラス用語： 品質評価 ,  マニピュレーション ,  閉形式 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 価格決定 ,  二重チャネル社会学習 ,  レビュー操作 ,  戦略的消費者 ,  Bayesルール

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二重チャネル ,  社会学習 ,  オンライン ,  レビュー ,  経験 ,  価格決定