Implementing trade‐in programs in the presence of resale platforms: Mode selection and pricing

自相残杀 升级 产品(数学) 模式(计算机接口) 计算机科学 业务 稳健性(进化) 产业组织 微观经济学 单位(环理论) 网络效应 激励 经济 操作系统 基因 化学 数学教育 生物化学 数学 几何学
作者
Xuanming Bai,Tsan‐Ming Choi,Yongjian Li,Xiaochen Sun
出处
期刊:Production and Operations Management [Wiley]
卷期号:32 (10): 3193-3208 被引量:30
标识
DOI:10.1111/poms.14030
摘要

Resale platforms such as Swappa and ThredUP, which provide a channel for product‐holders to sell used products, have become common. Interestingly, in the presence of resale platforms, some firms, such as Apple, set lower rebates for the trade‐in‐for‐upgrade (TU) mode instead of implementing the trade‐in‐for‐upgrade‐and‐cash (TUC) mode as Huawei does. In this paper, we build game‐theoretical models to explore how a firm should adjust its trade‐in strategy (e.g., choose pricing and mode selection between TU and TUC) in reaction to the emergence of third‐party resale platforms. We derive several insights. First, we find that using the TU mode helps to encourage consumer repurchases, whereas the TUC mode may have a greater promotion effect on consumers’ first purchases. Second, we show that in the TUC mode, the amount of the trade‐in rebate is not affected by the presence of the resale platform. Differently, in the TU mode, whether the firm should provide a more generous trade‐in rebate depends on the unit product cost when the resale platform is present. Third, in response to the resale platform, the firm should choose the TU mode to take advantage of the platform's promotion effect if the unit product cost is high and choose the TUC mode to avoid the platform's cannibalization effect if the unit product cost is low. To verify the robustness of our findings, we consider the effects of reduced consumer uncertainty and the dynamic pricing mechanism in the extended models. Our main findings concerning trade‐in rebate and mode selection remain valid.
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
天上的云在偷偷看你完成签到 ,获得积分10
刚刚
颜子尧关注了科研通微信公众号
1秒前
燕子完成签到,获得积分10
1秒前
慕青应助Lily采纳,获得10
1秒前
暖冬22完成签到,获得积分10
2秒前
无忧发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
脑洞疼应助Thnine采纳,获得10
3秒前
科研通AI5应助开心听露采纳,获得10
3秒前
慕青应助开心听露采纳,获得10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
lin发布了新的文献求助10
4秒前
LHL发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
爱学习的佩奇完成签到,获得积分10
6秒前
励志成为大师完成签到,获得积分10
7秒前
m(_._)m完成签到 ,获得积分0
7秒前
浮游应助zzeru21采纳,获得10
8秒前
8秒前
哈哈完成签到,获得积分10
8秒前
夕沫完成签到,获得积分10
8秒前
SZ发布了新的文献求助30
9秒前
机密塔发布了新的文献求助10
9秒前
vicki完成签到,获得积分10
10秒前
虚拟的泥猴桃完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
13秒前
零食宝发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
科研通AI5应助张慧华采纳,获得10
14秒前
善学以致用应助dddd采纳,获得10
14秒前
14秒前
科研通AI6应助Yanwenjun采纳,获得10
14秒前
颜子尧发布了新的文献求助10
16秒前
烂漫的衬衫完成签到 ,获得积分10
16秒前
αβ完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
16秒前
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
Zur lokalen Geoidbestimmung aus terrestrischen Messungen vertikaler Schweregradienten 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 500
translating meaning 500
Storie e culture della televisione 500
Selected research on camelid physiology and nutrition 500
《2023南京市住宿行业发展报告》 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4897467
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4178611
关于积分的说明 12972105
捐赠科研通 3942232
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2162570
邀请新用户注册赠送积分活动 1181133
关于科研通互助平台的介绍 1086617