Managing Piracy: Pricing and Sampling Strategies for Digital Experience Goods in Vertically Segmented Markets

信息良好 违反直觉 产品(数学) 业务 采样(信号处理) 消费(社会学) 微观经济学 营销 估价(财务) 经济 市场细分 定价策略 数字商品 支付意愿 透明度(行为) 互联网 计算机科学 社会科学 哲学 几何学 数学 认识论 滤波器(信号处理) 财务 社会学 万维网 计算机视觉 计算机安全
作者
Ramnath K. Chellappa,Shivendu Shivendu
出处
期刊:Information Systems Research [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:16 (4): 400-417 被引量:240
标识
DOI:10.1287/isre.1050.0069
摘要

Digital goods lend themselves to versioning but also suffer from piracy losses. This paper develops a pricing model for digital experience goods in a segmented market and explores the optimality of sampling as a piracy-mitigating strategy. Consumers are aware of the true fit of an experience good to their tastes only after consumption, and as piracy offers an additional (albeit illegal) consumption opportunity, traditional segmentation findings from economics and sampling recommendations from marketing, need to be revisited. We develop a two-stage model of piracy for a market where consumers are heterogeneous in their marginal valuation for quality and their moral costs. In our model, some consumers pirate the product in the first stage allowing them to update their fit-perception that may result in re-evaluation of their buying/pirating decision in the second stage. We recommend distinct pricing and sampling strategies for underestimated and overestimated products and suggest that any potential benefits of piracy can be internalized through product sampling. Two counterintuitive results stand out. First, piracy losses are more severe for products that do not live up to their hype rather than for those that have been undervalued in the market, thus requiring a greater deterrence investment for the former, and second, unlike physical goods where sampling is always beneficial for underestimated products, sampling for digital goods is optimal only under narrowly defined circumstances due to the price boundaries created by both piracy and segmentation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
海之恋心完成签到 ,获得积分10
2秒前
科研通AI6应助背后的雪巧采纳,获得10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
李健的小迷弟应助thchiang采纳,获得10
10秒前
欢呼的雨琴完成签到 ,获得积分10
21秒前
SJW--666完成签到,获得积分0
21秒前
木木完成签到,获得积分10
24秒前
28秒前
thchiang发布了新的文献求助10
32秒前
迅速千愁完成签到 ,获得积分10
36秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
37秒前
Nana完成签到 ,获得积分10
38秒前
genius完成签到 ,获得积分10
47秒前
47秒前
thchiang完成签到 ,获得积分10
50秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
54秒前
Aixia完成签到 ,获得积分10
55秒前
1分钟前
小叶子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
ChatGPT完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
安详映阳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
张昌炜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
饱满语风完成签到 ,获得积分10
1分钟前
背后的雪巧完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
long0809完成签到,获得积分10
1分钟前
干净思远完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
luobote完成签到 ,获得积分10
2分钟前
alex12259完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Antibody完成签到 ,获得积分10
2分钟前
明朗完成签到 ,获得积分0
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Social Work Ethics Casebook: Cases and Commentary (revised 2nd ed.).. Frederic G. Reamer 1070
Introduction to Early Childhood Education 1000
2025-2031年中国兽用抗生素行业发展深度调研与未来趋势报告 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 871
The International Law of the Sea (fourth edition) 800
A Guide to Genetic Counseling, 3rd Edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5418544
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4534237
关于积分的说明 14143298
捐赠科研通 4450452
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2441265
邀请新用户注册赠送积分活动 1432974
关于科研通互助平台的介绍 1410399