History Matters: The Impact of Online Customer Reviews Across Product Generations

内生性 价(化学) 计量经济学 口头传述的 营销 经济 计算机科学 业务 物理 量子力学
作者
Linyi Li,Shyam Gopinath,Stephen J. Carson
出处
期刊:Management Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:68 (5): 3878-3903 被引量:16
标识
DOI:10.1287/mnsc.2021.4061
摘要

We examine how online customer reviews for one generation of a product affect sales of another generation in the same product series. The main intriguing result is that previous generation valence has a positive impact on current generation sales; however, current generation valence has a negative impact on previous generation sales. The positive impact of previous generation valence becomes even stronger (1) as the uncertainty (standard deviation) in reviews for the current generation increases and (2) when the current generation valence is high. In contrast, it becomes weaker (1) as the uncertainty in reviews for the previous generation increases and (2) when the current generation has been on the market for a longer period of time. Other results are discussed. Our data consist of intergenerational pairs of point-and-shoot cameras on the largest online seller of such devices, Amazon.com. We estimate the current and previous generation models jointly, allowing for errors to be clustered at the daily and product levels. In addition, we address endogeneity concerns over the online word of mouth measures by using instrumental variables. This paper was accepted by Juanjuan Zhang, marketing.
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