Phân tán giá trong bán lẻ trực tuyến


10

Có một số nhà bán sách trực tuyến phổ biến ở Ấn Độ ngay bây giờ. Giá họ tính cho cùng một cuốn sách thường chênh lệch tới 10% (Xem trang web so sánh giá này để kiểm tra http://www.indiabookstore.net/ )

Vì đây là hàng hóa đồng nhất và bất kỳ ai có thể truy cập vào một trong các cửa hàng đều có thể dễ dàng đánh giá một cửa hàng khác, tôi tự hỏi làm thế nào chúng ta có thể giải thích sự phân tán giá này. Tôi chưa thực hiện một nghiên cứu có hệ thống nhưng ấn tượng của tôi là không có trường hợp nào có sự sắp xếp giá giữa các cửa hàng giống nhau cho các cuốn sách khác nhau.

Tôi đã tự hỏi liệu có bất kỳ mô hình kinh tế nào có thể giải thích sự phân tán này. Đặc biệt có những mô hình có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng bảng dữ liệu giá.

[Tôi thú nhận tôi đang câu cá cho một chủ đề nghiên cứu.]

Câu trả lời:


9

Vâng, đây thực sự là một lĩnh vực hoạt động để nghiên cứu trong các tài liệu tìm kiếm của người tiêu dùng. Để bắt đầu, tôi khuyên bạn nên xem xét những điều sau đây:

Một vài tài liệu tham khảo thêm để kết thúc:


1
@Ubiquitous (+1). Liên quan đến bài báo "De Los Santos et al", họ cũng đang đối phó với chi phí thông tin và sự không chắc chắn? Bất kỳ thuật toán kết thúc mở nào ("tiếp tục tìm kiếm cho đến khi ...") tạo ra sự không chắc chắn về độ dài và chi phí của quy trình. Nhìn vào các doanh nghiệp: Hầu hết các bộ phận Mua sắm xác định số lượng ưu đãi cố định (thường không dưới ba, hiếm khi hơn năm) mà họ sẽ tìm cách nhận để quyết định mua. Có một lý do cho điều đó.
Alecos Papadopoulos

1
@AlecosPapadopoulos Có, mô hình tìm kiếm tuần tự (cũ hơn nhiều so với De Los Santos và cộng sự) có tính đến các chi phí này. Tuy nhiên, tìm kiếm tuần tự là tối ưu. Cách thức hoạt động là người tiêu dùng tính giá khởi điểm, , sao cho họ sẽ thờ ơ giữa việc mua ở mức giá đó và tiếp tục chịu chi phí tìm kiếm. Họ mua ngay khi họ tìm thấy giá dưới . Một kết quả chính của tài liệu này là, mặc dù độ dài của tìm kiếm là không chắc chắn, giá khởi điểm là ổn định trong toàn bộ quá trình tìm kiếm. <Tiếp tục bên dưới>rrr
Ubiquitous

1
<tiếp tục từ phía trên> Một lý do trực quan tại sao tìm kiếm mẫu cố định không tối ưu là: giả sử bạn quyết định tìm kiếm năm cửa hàng, nhưng cửa hàng đầu tiên rất rẻ. Sau đó, bạn sẽ hối tiếc vì đã cam kết dành thời gian tìm kiếm thêm bốn. Ngược lại nếu tất cả năm ưu đãi đầu tiên rất đắt tiền, bạn sẽ ước rằng mình đã lên kế hoạch tìm kiếm lâu hơn. Mô hình tìm kiếm tuần tự không gặp phải vấn đề này bởi vì đường chân trời tìm kiếm thay đổi tùy thuộc vào việc bạn có nhận được ưu đãi sớm dưới giá khởi điểm hay không.
Ubiquitous

@Ubiquitous Có bằng chứng thực nghiệm rằng các tác nhân kinh tế có xu hướng thích mô hình tìm kiếm tuần tự không? Với kinh nghiệm tích lũy, người tiêu dùng sẽ biết một số "chiều dài trung bình" và do đó cảm thấy thoải mái rằng quá trình sẽ không diễn ra vô thời hạn. Điều này hoạt động có lợi cho việc áp dụng tìm kiếm tuần tự. Nhưng nếu nó tiếp tục, làm hao mòn người tiêu dùng thì sao? Tại một số điểm, các đại lý sẽ quyết định cắt bỏ quy trình (điều này ngụ ý rằng "giá khởi điểm" không phải là một tính năng cứng của đại lý và nó có thể được điều chỉnh trong quy trình, tuy nhiên điều này nghe có vẻ lạ). Nhưng nó có vẻ rất thực tế.
Alecos Papadopoulos

1
@AlecosPapadopoulos Ví dụ, một cách mô hình hóa người tiêu dùng bị hao mòn sẽ nói rằng chi phí cận biên của tìm kiếm đang tăng lên. Nhưng sau đó, người tiêu dùng nên sử dụng tìm kiếm tuần tự nhưng tăng giá khởi điểm theo thời gian. Theo trực giác, khi họ cảm thấy mệt mỏi với việc tìm kiếm, nó trở nên tối ưu để chấp nhận một đề nghị tồi tệ hơn. Tuy nhiên, bạn không muốn cam kết tìm kiếm các công ty có một thay đổi là sẽ chỉ thực hiện tìm kiếm để tìm một đề nghị chấp nhận được. x - 1xx1
Ubiquitous
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.