product L βc. In the second period,

product L βc. In the second period, the expected profit function for the firm is

(p2L − βc) θ2 − p2L _p2L if pH > pL + θ2(1 − β),
β
(p2H _ p2H +
c) θ2 1 −β pL
π (θ , p ) = − − − if p p + θ (1 β),
β H L
2 2 2 _ p2H p2L _ p2L 2
≤ ≤ −

(p2L βc) 1 − β
_ β _
(p2H − − − if pH < pL .
c) (θ2 p2H ) β
− −

With this cost structure, the optimal product decision is to sell product H only in period 2 at the price of p∗2H = 12 (θ2 + c). Back in period 1, we have also four options : H only, H and L, L only, hold-up. The conditions for these four options are,

respectively,

Case I : Only product L has positive demand in the first period : p1H

θ1(1 − β) for product L only and p1L ≤ Ω(θ1 − c) + βc ( since θ2 ≤ θ1) ; Case II : Only product H has positive demand in the first period : p1H <

βc) + c ( since θ2 < ), p1H ≤ Φ2 (θ1 − c) + c ( since θ2 ≤ θ1) ;

Case III : Both products H and L have positive demand in the first period : 2ΩΦ (p1L − βc) + c ≤ p1H ≤ p1L + θ1(1 − β), p1L ≤ Ω(θ1 − c) + βc ( since θ2 ≤ θ1) ;

For the rest of the region, no demand for either product is generated.

Looking back at our previous analysis of the general cases, it is easy for us to get the optimal product strategy for the first period. By checking all conditions we find that selling product H only dominates all other options in this scenario. In summary, we have the following proposition.

PROPOSITION 8: If the cost of product L is proportional to that of product H with the scale of β, i.e. cL = βcH , the optimal product arrangement in both periods is given by

92

H only ⇒ H only.

Proposition 8 indicates that if the firm can always increase his quality level by incur-ring a linear cost, it would always choose to manufacture and sell the product with the highest quality level. Therefore, in those scenarios where the costs of quality im-provement are increasing but not substantial ([120], [33], [100], the firm has incentive to provide products with a higher level of quality. In some cases, the reality is that, if a firm pursues a significantly high quality level, it could become exponentially more diﬃcult to produce their products ([82]), under the constraints of, for example, pro-cess management or technology barriers. However, for a smaller segment, the cost structure can be always approximately considered linear.

3.7 Numerical Study and Managerial Insights

In this section, we perform a numerical study, which serves two objectives. First, we studied in Section 3.3.2 how the firm chooses an optimal strategy based on all system parameters. We hope to find out how specific parameters influence the firm’s decision and in turn the product variety oﬀered to the market. Second, we want to show how the firm benefits from static or dynamic pricing policies. During our nume-rical study, we also discuss the managerial implications of our models and results. As we have shown previously, other than product costs, vertical product diﬀerentiation (characterized by β) and the consumer’s strategic level (γ) are two major contribu-ting factors in our model. In the following section, we will first examine diﬀerent combinations of β and γ, with other parameters remaining fixed : θ1 = 1, cL = 0.1 and cH = 0.2. Note that from our previous analysis, the optimal selection for cases with cH ≤ cL is product H only.

93

3.7.1 Consumer’s Strategic Level

Here we investigate the impact of the consumer’s strategic level (γ). Since we have to comply with 2β − α − γ > 0, we take a set of values such that 2β − α is relatively large in order to broaden the spectrum of γ. Here we set α = 0.7 and

β = 0.8. From Figure 3–6 we see that strategic customer behavior tends to reduce the total profit of the firm, and the profit loss from strategic customer behavior can be quite significant. This conclusion is consistent with the observations presented in [21] in a monopolistic setting and [85] in a dynamic fashion.

Figure 3–6 also shows that, as consumers become more strategic, more and more consumers will postpone their purchases till period 2. Hence the demands for both products are decreasing. The prices for both products drop as well as a result of consumers refraining from purchasing.
3.7.2 Level of Vertical Product Diﬀerentiation

In our model, the level of vertical product diﬀerentiation is characterized by β. Note that we have an assumption of 2β −α −γ > 0. In order to have a wide range for

β, we set α and γ at relatively small values. Specifically we have α = 0.3 and γ = 0.3. When the products become less diﬀerentiated, product L attracts more consumers. If the firm increases the price of product L, we see that it will in turn increase its profit margin. The total profit would also increase. Figure 3–7 demonstrates the benefit of increasing β with an independent cost structure.

Note that we consider the cost to be exogenous to the level of quality diﬀeren-tiation. Namely, the cost of product L does not change as its quality level does. This result may not hold if the cost is dependent on the level of quality diﬀerentiation.

94

0.2
0.19
0.18
Profit 0.17
0.16

0.15
0.14
0.13 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0
γ

(a) Total Profit

0.35
0.3 L
H

0.25
Demand 0.2
0.15

0.1
0.05
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0
γ

(b) Demand in Period 1

0.7
0.65 L
H

0.6
Price 0.55
0.5

0.45
0.4
0.35 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0
γ

(c) Price in Period 1

FIG. 3–6: The Eﬀect of Consumer’s Strategic Level.

TAB. 3–2: Optimal Product Variety in Diﬀerent Cases of β

β cH = 0.2 cH = 0.3
0.3 H ⇒ H H ⇒ H
0.4 H ⇒ H H ⇒ HL
0.5 H ⇒ H HL ⇒ HL
0.6 H ⇒ HL HL ⇒ HL
0.7 HL ⇒ HL HL ⇒ L
0.8 HL ⇒ HL L ⇒ L
0.9 L ⇒ L L ⇒ L

95

0.17
0.165
Profit 0.16
0.155

0.15
0.145 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0.2
β

(a) Total Profit

0.5
0.44 L
H

0.37
Demand 0.3
0.23
0.16

0.09
0.02
−0.05 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0.2
β

(b) Demand in Period 1

0.8
0.7 L
H

0.6
Price 0.5
0.4

0.3
0.2
0.1 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0.2
β

(c) Price in Period 1

FIG. 3–7: The Eﬀect of Vertical Product Diﬀerentiation Level.

96

Table 3–2 also shows the optimal product variety decision along with diﬀerent

β values. When β goes up, the firm is prone to selling product L in both periods.

3.7.3 Commitment to Static Pricing

In this section, we numerically investigate the impact of pricing commitment on the firm’s profits. In order to show the profit comparison of dynamic pricing and static pricing, we first fix all system parameters except cL. We check what pricing policy could bring the highest profit on the whole spectrum of cL. The parameters we take into account for this study are θ1 = 1, α = 0.3, β = 0.8, γ = 0.3, cH = 0.3. We also conduct an analysis of the eﬀect of static pricing in terms of β, where we set cL = 0.1.

We mentioned earlier that our one-period model actually captures the case where the firm commit to static pricing for both products. We use the dynamic model as a benchmark case and explore what pricing fashion would be the best one in terms of generating profits. From Figure 3–8 we observe that the price commitments of product H and product L have very diﬀerent impacts on the firm’s total profit. The price commitment of product H brings the firm a significant profit increase. When the cost of product L increases above a curtain threshold, the return from employing price commitment for product H increases. However the price commitment of product L is generally is harmful to the firm’s profits. As we have discussed, price commitment for a product will lead to zero demand after the first period because of the product evaluation discount factor. This could impair the demand of a product with commitment in the sense that its market life cycle is intentionally shortened. On the other hand, another product without price commitment has a higher of freedom to

product L βc. In the second period, the expected profit function for the firm is

(p2L − βc) θ2 − p2L _p2L if pH > pL + θ2(1 − β), 
 β 
 (p2H _ p2H + 
 c) θ2 1 −β pL 
π (θ , p ) = − − − if p p + θ (1 β), 
 β H L 
2 2 2 _ p2H p2L _ p2L 2 
 ≤ ≤ − 
 
 (p2L βc) 1 − β 
 _ β _ 
 (p2H − − − if pH < pL . 
 c) (θ2 p2H ) β 
 − −

With this cost structure, the optimal product decision is to sell product H only in period 2 at the price of p∗2H = 12 (θ2 + c). Back in period 1, we have also four options : H only, H and L, L only, hold-up. The conditions for these four options are,

respectively,

Case I : Only product L has positive demand in the first period : p1H

θ1(1 − β) for product L only and p1L ≤ Ω(θ1 − c) + βc ( since θ2 ≤ θ1) ; Case II : Only product H has positive demand in the first period : p1H <

βc) + c ( since θ2 < ), p1H ≤ Φ2 (θ1 − c) + c ( since θ2 ≤ θ1) ;

Case III : Both products H and L have positive demand in the first period : 2ΩΦ (p1L − βc) + c ≤ p1H ≤ p1L + θ1(1 − β), p1L ≤ Ω(θ1 − c) + βc ( since θ2 ≤ θ1) ;

For the rest of the region, no demand for either product is generated.

Looking back at our previous analysis of the general cases, it is easy for us to get the optimal product strategy for the first period. By checking all conditions we find that selling product H only dominates all other options in this scenario. In summary, we have the following proposition.

PROPOSITION 8: If the cost of product L is proportional to that of product H with the scale of β, i.e. cL = βcH , the optimal product arrangement in both periods is given by

H only ⇒ H only.

Proposition 8 indicates that if the firm can always increase his quality level by incur-ring a linear cost, it would always choose to manufacture and sell the product with the highest quality level. Therefore, in those scenarios where the costs of quality im-provement are increasing but not substantial ([120], [33], [100], the firm has incentive to provide products with a higher level of quality. In some cases, the reality is that, if a firm pursues a significantly high quality level, it could become exponentially more diﬃcult to produce their products ([82]), under the constraints of, for example, pro-cess management or technology barriers. However, for a smaller segment, the cost structure can be always approximately considered linear.

3.7 Numerical Study and Managerial Insights

In this section, we perform a numerical study, which serves two objectives. First, we studied in Section 3.3.2 how the firm chooses an optimal strategy based on all system parameters. We hope to find out how specific parameters influence the firm’s decision and in turn the product variety oﬀered to the market. Second, we want to show how the firm benefits from static or dynamic pricing policies. During our nume-rical study, we also discuss the managerial implications of our models and results. As we have shown previously, other than product costs, vertical product diﬀerentiation (characterized by β) and the consumer’s strategic level (γ) are two major contribu-ting factors in our model. In the following section, we will first examine diﬀerent combinations of β and γ, with other parameters remaining fixed : θ1 = 1, cL = 0.1 and cH = 0.2. Note that from our previous analysis, the optimal selection for cases with cH ≤ cL is product H only.

3.7.1 Consumer’s Strategic Level

Here we investigate the impact of the consumer’s strategic level (γ). Since we have to comply with 2β − α − γ > 0, we take a set of values such that 2β − α is relatively large in order to broaden the spectrum of γ. Here we set α = 0.7 and

β = 0.8. From Figure 3–6 we see that strategic customer behavior tends to reduce the total profit of the firm, and the profit loss from strategic customer behavior can be quite significant. This conclusion is consistent with the observations presented in [21] in a monopolistic setting and [85] in a dynamic fashion.

Figure 3–6 also shows that, as consumers become more strategic, more and more consumers will postpone their purchases till period 2. Hence the demands for both products are decreasing. The prices for both products drop as well as a result of consumers refraining from purchasing.
3.7.2 Level of Vertical Product Diﬀerentiation

In our model, the level of vertical product diﬀerentiation is characterized by β. Note that we have an assumption of 2β −α −γ > 0. In order to have a wide range for

β, we set α and γ at relatively small values. Specifically we have α = 0.3 and γ = 0.3. When the products become less diﬀerentiated, product L attracts more consumers. If the firm increases the price of product L, we see that it will in turn increase its profit margin. The total profit would also increase. Figure 3–7 demonstrates the benefit of increasing β with an independent cost structure.

Note that we consider the cost to be exogenous to the level of quality diﬀeren-tiation. Namely, the cost of product L does not change as its quality level does. This result may not hold if the cost is dependent on the level of quality diﬀerentiation.

0.2 
 0.19 
 0.18 
Profit 0.17 
 0.16 
 
 0.15 
 0.14 
 0.13 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 
 0 
 γ

(a) Total Profit

0.35 
 0.3 L 
 H 
 
 0.25 
Demand 0.2 
 0.15 
 
 0.1 
 0.05 
 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 
 0 
 γ

(b) Demand in Period 1

0.7 
 0.65 L 
 H 
 
 0.6 
Price 0.55 
 0.5 
 
 0.45 
 0.4 
 0.35 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 
 0 
 γ

FIG. 3–6: The Eﬀect of Consumer’s Strategic Level.

TAB. 3–2: Optimal Product Variety in Diﬀerent Cases of β

β cH = 0.2 cH = 0.3
0.3 H ⇒ H H ⇒ H
0.4 H ⇒ H H ⇒ HL
0.5 H ⇒ H HL ⇒ HL
0.6 H ⇒ HL HL ⇒ HL
0.7 HL ⇒ HL HL ⇒ L
0.8 HL ⇒ HL L ⇒ L
0.9 L ⇒ L L ⇒ L

0.17 
 0.165 
Profit 0.16 
 0.155 
 
 0.15 
 0.145 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 
 0.2 
 β

(a) Total Profit

0.5 
 0.44 L 
 H 
 
 0.37 
Demand 0.3 
 0.23 
 0.16 
 
 0.09 
 0.02 
 −0.05 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 
 0.2 
 β

(b) Demand in Period 1

0.8 
 0.7 L 
 H 
 
 0.6 
Price 0.5 
 0.4 
 
 0.3 
 0.2 
 0.1 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 
 0.2 
 β

FIG. 3–7: The Eﬀect of Vertical Product Diﬀerentiation Level.

Table 3–2 also shows the optimal product variety decision along with diﬀerent

β values. When β goes up, the firm is prone to selling product L in both periods.

3.7.3 Commitment to Static Pricing

In this section, we numerically investigate the impact of pricing commitment on the firm’s profits. In order to show the profit comparison of dynamic pricing and static pricing, we first fix all system parameters except cL. We check what pricing policy could bring the highest profit on the whole spectrum of cL. The parameters we take into account for this study are θ1 = 1, α = 0.3, β = 0.8, γ = 0.3, cH = 0.3. We also conduct an analysis of the eﬀect of static pricing in terms of β, where we set cL = 0.1.

We mentioned earlier that our one-period model actually captures the case where the firm commit to static pricing for both products. We use the dynamic model as a benchmark case and explore what pricing fashion would be the best one in terms of generating profits. From Figure 3–8 we observe that the price commitments of product H and product L have very diﬀerent impacts on the firm’s total profit. The price commitment of product H brings the firm a significant profit increase. When the cost of product L increases above a curtain threshold, the return from employing price commitment for product H increases. However the price commitment of product L is generally is harmful to the firm’s profits. As we have discussed, price commitment for a product will lead to zero demand after the first period because of the product evaluation discount factor. This could impair the demand of a product with commitment in the sense that its market life cycle is intentionally shortened. On the other hand, another product without price commitment has a higher of freedom to

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

ผลิตภัณฑ์ L βc ในระยะที่สอง เป็นฟังก์ชันกำไรที่คาดไว้สำหรับบริษัท (p2L − βc) θ2 − p2L _p2L ถ้า pH > pL + θ2 (β 1 −), Β (p2H _ p2H + c) −β θ2 1 pL Π (θ p) =−−−ถ้า p p + θ (1 β), Β H L 2 2 2 p2L _ p2H _ p2L 2 ≤ ≤ − β 1 − (p2L βc) _ β _ (p2H −−−ถ้า pH < pL c) β (θ2 p2H) − − ซึ่งโครงสร้างต้นทุน การตัดสินใจผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมเป็นขายผลิตภัณฑ์ H เท่านั้นในระยะ 2 ราคา p∗2H = 12 (θ2 + c) ในรอบระยะเวลา 1 เรามีตัวเลือกที่สี่ยัง: เฉพาะ H, H และ L, L เท่านั้น ค้างค่า เงื่อนไขสำหรับการเหล่านี้คือตามลำดับกรณีผม: เดียวบวกความต้องการในระยะแรกมีผลิตภัณฑ์ L: p1HΘ1(1 − β) สำหรับผลิตภัณฑ์ L เท่านั้น และ p1L Ω≤ (θ1 − c) + βc (ตั้งแต่ θ2 ≤ θ1); กรณีที่ II: เฉพาะผลิตภัณฑ์ H มีบวกความต้องการในระยะแรก: p1H <Βc) + c (ตั้งแต่ θ2 <), p1H ≤ Φ2 (θ1 − c) + c (ตั้งแต่ θ2 ≤ θ1);กรณี III: ผลิตภัณฑ์ทั้ง H และ L มีราคาบวกความต้องการในระยะแรก: 2ΩΦ (p1L − βc) c ≤ p1H ≤ p1L + θ1 (β 1 −), p1L Ω≤ (θ1 − c) + βc (ตั้งแต่ θ2 ≤ θ1);สำหรับส่วนเหลือของภูมิภาค เป็นสร้างความต้องการไม่มีผลิตภัณฑ์ใดมองกลับมาที่กรณีทั่วไปการวิเคราะห์ของเราก่อนหน้านี้ เป็นเรื่องง่ายที่เราจะได้รับกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์เหมาะสมที่สุดสำหรับรอบระยะเวลาแรก โดยการตรวจสอบเงื่อนไข ที่เราค้นหาว่า ขายผลิตภัณฑ์ H เท่านั้นกุมอำนาจตัวเลือกอื่น ๆ ทั้งหมดในสถานการณ์สมมตินี้ ในสรุป เรามีข้อเสนอต่อไปนี้ข้อเสนอที่ 8: ถ้าต้นทุนของผลิตภัณฑ์ L เป็นสัดส่วนกับผลิตภัณฑ์ H ด้วยขนาดของβ เช่น cL = βcH การจัดเรียงผลิตภัณฑ์เหมาะสมที่สุดในรอบระยะเวลาทั้งสองถูกกำหนดโดย 92H เพียง⇒ H เท่านั้นข้อเสนอ 8 บ่งชี้ว่า ถ้าบริษัทจะสามารถเพิ่มระดับคุณภาพของเขา โดยใช้วงแหวนเส้นต้นทุน มันจะเลือกที่จะผลิต และขายสินค้าที่ มีคุณภาพระดับสูงสุด ดังนั้น ในสถานการณ์นั้นซึ่งต้นทุนของคุณภาพ im provement จะเพิ่มขึ้น แต่ไม่พบ ([120], [33], [100], บริษัทมีราคาจูงใจเพื่อให้ผลิตภัณฑ์ มีคุณภาพในระดับที่สูงขึ้น ในบางกรณี ความเป็นจริงได้ว่า ถ้าบริษัท pursues ระดับคุณภาพอย่างมาก มันอาจกลายเป็นเพิ่มมากขึ้นเป็นทวีคูณเมื่อ diﬃcult การผลิตผลิตภัณฑ์ ([82]), ภายใต้ข้อจำกัดของ เช่น จัดการ cess สนับสนุนหรืออุปสรรคเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม สำหรับเซ็กเมนต์ที่มีขนาดเล็กกว่า โครงสร้างต้นทุนสามารถเสมอประมาณเป็นเชิงเส้น3.7 ศึกษาแสดงและจัดการข้อมูลเชิงลึก ในส่วนนี้ เราทำการศึกษาตัวเลข ที่รองรับวัตถุประสงค์ที่สอง ครั้งแรก เราศึกษาในหัวข้อ 3.3.2 วิธีการที่บริษัทเลือกกลยุทธ์เหมาะสมตามระบบพารามิเตอร์ทั้งหมด เราหวังว่าการหาอิทธิพลของพารามิเตอร์วิธีการตัดสินใจของบริษัท และในการเปิด oﬀered หลากหลายผลิตภัณฑ์การตลาด สอง เราต้องการแสดงว่าบริษัทได้รับประโยชน์จากคงที่ หรือไดนามิกนโยบายการกำหนดราคา ในระหว่างศึกษา nume rical ของเรา เรายังอภิปรายผลกระทบบริหารจัดการรูปแบบและผลลัพธ์ เหมือนเราได้ก่อนหน้านี้ ไม่ใช่ต้นทุนผลิตภัณฑ์ diﬀerentiation ผลิตภัณฑ์แนวตั้ง (ลักษณะβ) และระดับกลยุทธ์ของผู้บริโภค (γ) เป็นสองปัจจัยสำคัญ contribu-ทิงในรุ่นของเรา ในส่วนต่อไปนี้ เราจะตรวจสอบก่อนรวมกัน diﬀerent βและγ กับพารามิเตอร์อื่น ๆ ที่เหลือคง: θ1 = 1, cL = 0.1 และ cH = 0.2 หมายเหตุว่า จากการวิเคราะห์ของเราก่อนหน้านี้ การเลือกที่เหมาะสมสำหรับกรณีที่มี cH ≤ cL เป็นผลิตภัณฑ์ H เท่านั้น 933.7.1 ผู้บริโภคระดับกลยุทธ์ ที่นี่เราตรวจสอบผลกระทบของผู้บริโภคระดับกลยุทธ์ (γ) เนื่องจากเราต้องสอดคล้องกับ 2β −α−γ > 0 เรามีชุดของค่าที่ 2β −αเป็นค่อนข้างมากเพื่อขยายสเปกตรัมของγ ที่นี่เราตั้งค่าα = 0.7 และΒ = 0.8 จาก รูป 3-6 เราเห็นว่า พฤติกรรมลูกค้ากลยุทธ์มีแนวโน้มที่จะ ลดผลกำไรรวมของบริษัท และการสูญเสียกำไรจากลูกค้ากลยุทธ์พฤติกรรมได้อย่างค่อนข้างสำคัญ ข้อสรุปนี้สอดคล้องกับการสังเกตที่นำเสนอใน [21] [85] และตั้งค่า monopolistic ในแบบไดนามิกได้รูปที่ 3-6 แสดงว่า เป็นผู้บริโภคกลายเป็นเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ผู้บริโภคมาก ขึ้นจะเลื่อนออกไปซื้อของจนถึงรอบระยะเวลา 2 ดังนั้น ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ทั้งสองจะลดลง ราคาสำหรับผลิตภัณฑ์ทั้งลดลงเช่นจากการละเว้นการซื้อของผู้บริโภค3.7.2 ระดับของผลิตภัณฑ์แนวตั้ง Diﬀerentiation ในรูปแบบของเรา ระดับของผลิตภัณฑ์แนวตั้ง diﬀerentiation เป็นลักษณะ โดยβหมายเหตุว่า เรามีการอัสสัมชัญ 2β −α−γ > 0 เพื่อให้มีความหลากหลายในΒ เราได้αและγที่ค่าขนาดค่อนข้างเล็ก โดยเฉพาะเรามีα = 0.3 และγ = 0.3 เมื่อผลิตภัณฑ์เป็น diﬀerentiated น้อย ผลิตภัณฑ์ L ดึงดูดผู้บริโภคมากขึ้น ถ้าบริษัทเพิ่มค่าผลิตภัณฑ์ L เราเห็นว่า มันจะเพิ่มขึ้นของกำไรขั้นต้นใน ยังจะเพิ่มกำไรรวม รูปที่ 3-7 แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของβเพิ่มขึ้นกับโครงสร้างต้นทุนขึ้นอยู่กับการหมายเหตุว่า เราพิจารณาต้นทุนจะบ่อยระดับของคุณภาพ diﬀeren-tiation คือ ต้นทุนของผลิตภัณฑ์ L เปลี่ยนเป็นระดับคุณภาพไม่ ผลนี้อาจไม่ถือว่าต้นทุนขึ้นอยู่กับระดับของคุณภาพ diﬀerentiation 94 0.2 0.19 0.18 กำไร 0.17 0.16 0.15 0.14 0.13 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0 Γ (ก) รวมกำไร 0.35 0.3 L H 0.25 อุปสงค์ 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0 Γ (ข) ความต้องการในรอบระยะเวลา 1 0.7 0.65 L H 0.6 ราคา 0.55 0.5 0.45 0.4 0.35 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0 Γ (ค) ราคาในรอบระยะเวลา 1FIG. 3-6: Eﬀect ระดับกลยุทธ์ของผู้บริโภคแท็บ 3 – 2: หลากหลายผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดในกรณี Diﬀerent ของβΒ cH = 0.2 cH = 0.30.3 H ⇒ H H ⇒ H0.4 H ⇒ H H ⇒ HL0.5 H ⇒ H HL ⇒ HL0.6 H ⇒ HL HL ⇒ HL0.7 HL ⇒ HL HL ⇒ L0.8 HL ⇒ HL L ⇒ L0.9 L ⇒ L L L ⇒ 95 0.17 0.165 กำไร 0.16 0.155 0.15 0.145 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0.2 Β (ก) รวมกำไร 0.5 0.44 L H 0.37 อุปสงค์ 0.3 0.23 0.16 0.09 0.02 −0.05 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0.2 Β (ข) ความต้องการในรอบระยะเวลา 1 0.8 0.7 L H 0.6 ราคา 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0.2 Β (ค) ราคาในรอบระยะเวลา 1FIG. 3-7: Eﬀect ระดับผลิตภัณฑ์แนวตั้ง Diﬀerentiation 96ตารางที่ 3-2 แสดงการตัดสินใจหลากหลายผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดกับ diﬀerentค่าβ เมื่อβค่า บริษัทมีแนวโน้มที่จะขายผลิตภัณฑ์ L ในรอบระยะเวลาทั้งสอง3.7.3 มั่นจะคงราคา ในส่วนนี้ เราเรียงตามตัวเลขตรวจสอบผลกระทบของการกำหนดราคาความมุ่งมั่นในผลกำไรของบริษัท เพื่อแสดงการเปรียบเทียบกำไรกำหนดราคาแบบและราคาคงที่ เราต้องแก้ไขพารามิเตอร์ระบบทั้งหมดยกเว้น cL เราตรวจสอบว่านโยบายการกำหนดราคาสามารถนำกำไรสูงสุดบนคลื่นทั้งหมดของ cL พารามิเตอร์ที่เราคำนึงถึงในการศึกษานี้คือ θ1 = 1 α = 0.3 β = 0.8 γ = 0.3, cH = 0.3 นอกจากนี้เรายังดำเนินการวิเคราะห์ eﬀect ของราคาคงที่ในแง่ของβ ซึ่งเราตั้ง cL = 0.1เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้ว่า รุ่นของเราระยะเวลาหนึ่งจริงจับกรณีที่บริษัทส่งให้คงราคาสำหรับผลิตภัณฑ์ทั้งสอง เราใช้แบบไดนามิกเป็นกรณีมาตรฐาน และสำรวจสิ่งที่แฟชั่นราคาจะดีสุดที่ในการสร้างผลกำไร จาก รูป 3-8 เราสังเกตที่ ผูกพันราคาของผลิตภัณฑ์ H และ L ผลิตภัณฑ์มี diﬀerent มากผลกระทบต่อกำไรรวมของบริษัท มั่นราคาผลิตภัณฑ์ H นำบริษัทเพิ่มกำไรที่สำคัญ เมื่อต้นทุนของผลิตภัณฑ์ L เพิ่มเหนือจำกัดผ้าม่าน จากการใช้ความมุ่งมั่นที่ราคาผลิตภัณฑ์ H เพิ่ม อย่างไรก็ตาม มั่นราคาผลิตภัณฑ์ L โดยทั่วไปจะเป็นอันตรายต่อผลกำไรของบริษัท ดังที่เราได้กล่าวไว้ มั่นราคาผลิตภัณฑ์จะทำให้ความต้องการศูนย์หลังจากระยะแรกเนื่องจากผลิตภัณฑ์การประเมินลดปัจจัย นี้สามารถทำความต้องการของผลิตภัณฑ์ด้วยความมุ่งมั่นในความรู้สึกที่ว่า วงจรชีวิตตลาดตั้งใจได้ลดลง บนมืออื่น ๆ ผลิตภัณฑ์อื่นไม่มั่นราคามีสูงของอิสระในการ

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

ผลิตภัณฑ์ผมบีตา C ในช่วงที่สอง คาดว่ากำไรการทำงานสำหรับบริษัท

( p2l บีตา 2 −− C ) θ p2l _p2l ถ้า pH > PL θ 2 1 −บีตา )

( p2h บีตา _ p2h
c ) θ 2 1 −β PL
π ( θ p ) = −−−ถ้า P P θ ( บีตา )

2 H L บีตา 2 2 _ p2h p2l _ p2l ≤≤− 2

( p2l บีตา C ) 1 −บีตา
_ บีตา _
( p2h −−−ถ้า pH < PL .
c ) ( θ p2h บีตา−− 2 )

กับต้นทุนโครงสร้างผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมในการตัดสินใจคือการขายสินค้าในช่วง 2 H ในราคา P ∗ 2h = 12 ( θ 2 C ) กลับมาในช่วง 1 , เรายังมีสี่ตัวเลือก : H , H และ L , L เท่านั้น รอก่อน เงื่อนไขเหล่านี้สี่ตัวเลือกอยู่

)

ถ้าผม : L สินค้ามีความต้องการบวกในระยะแรก : p1h

θ 1 ( 1 −บีตา ) ผลิตภัณฑ์สำหรับผมเท่านั้น และ p1l ≤Ω ( θ 1 − c ) C ( ตั้งแต่θบีตา 2 ≤θ 1 )กรณีที่ 2 : H สินค้ามีความต้องการบวกในระยะแรก : p1h <

บีตา c ) C ( ตั้งแต่θ 2 < ) , p1h ≤Φ 2 ( θ 1 − c ) C ( ตั้งแต่θ 2 ≤θ 1 ) ;
3 กรณี : ผลิตภัณฑ์ทั้ง H และ L มีความต้องการที่ดีใน รอบแรก : 2 ΩΦ ( p1l −บีตา c ) C ≤ p1h ≤ p1l θ 1 ( 1 −บีตา ) p1l ≤Ω ( θ 1 − c ) C ( ตั้งแต่θบีตา 2 ≤θ 1 ) ;

สำหรับส่วนที่เหลือของภูมิภาค ไม่มีความต้องการด้วยผลิตภัณฑ์ที่ถูกสร้างขึ้น .

มองกลับไปที่การวิเคราะห์ของเราก่อนหน้ากรณีทั่วไป มันง่ายสำหรับเราที่จะได้รับกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมสำหรับงวดแรก โดยการตรวจสอบเงื่อนไขทั้งหมด เราพบว่า การขายผลิตภัณฑ์ H เท่านั้นครอบงำตัวเลือกอื่น ๆทั้งหมดในสถานการณ์นี้ โดยสรุปเราได้โจทย์ต่อไปนี้

) 8 : ถ้าต้นทุนของผลิตภัณฑ์ผมมีสัดส่วนของผลิตภัณฑ์ H กับขนาดของบีตา เช่นCL = บีตา CH , การจัดเรียงสินค้าที่เหมาะสมในทั้งสองช่วงเวลาให้

92

H เท่านั้น⇒ H .

ข้อเสนอ 8 ระบุว่า หาก บริษัท สามารถเพิ่มระดับคุณภาพของเขาโดยต้องเสียแหวนเส้นต้นทุน ก็มักจะเลือกที่จะผลิตและขายสินค้าที่มีระดับคุณภาพสูงสุด ดังนั้นในสถานการณ์เหล่านั้นที่ต้นทุนคุณภาพม provement เพิ่มขึ้นแต่ไม่มาก ( [ 120 ] [ 33 ] [ 100 ] , บริษัท มีแรงจูงใจที่จะให้ผลิตภัณฑ์ที่มีระดับคุณภาพ ในบางกรณี ความเป็นจริงคือ ว่า ถ้า บริษัท pursues คุณภาพสูงระดับอย่างมีนัยสำคัญก็อาจจะชี้แจงเพิ่มเติมในﬃศาสนาเพื่อผลิตผลิตภัณฑ์ของตน ( [ 1 ] ) ภายใต้ข้อจำกัดของตัวอย่างการจัดการโปรเซส หรืออุปสรรคเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม สำหรับกลุ่มเล็ก โครงสร้างต้นทุน สามารถ เสมอ ประมาณว่าเส้น

3.7 ตัวเลขการศึกษาและบริหารข้อมูลเชิงลึก

ในส่วนนี้ เราทำการศึกษาตัวเลขที่ให้บริการสองวัตถุประสงค์ ครั้งแรก เราศึกษาในส่วน 3.3.2 ว่าบริษัท เลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ของระบบทั้งหมดเราหวังที่จะพบว่าพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจงมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของบริษัท และทำให้ผลิตภัณฑ์หลากหลาย o ﬀรด สู่ตลาด ประการที่สอง เราต้องการที่จะแสดงวิธีการที่ บริษัท ได้รับประโยชน์จากนโยบายราคาคงที่หรือแบบไดนามิก ชื่อการศึกษาของเราจำหน่าย ในระหว่างที่เรายังกล่าวถึงความหมายของการจัดการรูปแบบและผลลัพธ์ ที่เราได้แสดงไว้ก่อนหน้านี้ นอกจากต้นทุนสินค้าแนวตั้งผลิตภัณฑ์ดิﬀ erentiation ( ลักษณะและบีตา ) ระดับกลยุทธ์ของผู้บริโภค ( γ ) เป็นหลักสำคัญใน contribu ติ่งปัจจัยในแบบของเรา ในส่วนต่อไปนี้ เราจะตรวจสอบไดﬀ erent ผสมและบีตาγ กับพารามิเตอร์อื่น ๆที่เหลือคงที่ : θ 1 = 1 , Cl = 0.1 และ CH = 0.2 ทราบว่า จากการวิเคราะห์ก่อนหน้านี้ของเราการเลือกที่เหมาะสมสำหรับกรณีกับ CH ≤ CL เป็นผลิตภัณฑ์ H .

93

3.7.1 ผู้บริโภคเป็นกลยุทธ์ระดับ

เรามาศึกษาผลกระทบของระดับกลยุทธ์ของผู้บริโภค ( γ ) เนื่องจากเราต้องปฏิบัติตามα−− 2 บีตาγ > 0 เราใช้ชุดของค่าดังกล่าวที่ 2 บีตา−αค่อนข้างใหญ่เพื่อขยายสเปกตรัมของγ . ที่นี่เราตั้งα = 0.7 และ

บีตา = 0.8 .จากรูปที่ 3 – 6 เราเห็นพฤติกรรมของลูกค้ากลยุทธ์มีแนวโน้มที่จะลดกำไรรวมของบริษัท และขาดทุนจากพฤติกรรมลูกค้าเชิงกลยุทธ์ที่สามารถจะค่อนข้างสำคัญ ข้อสรุปนี้สอดคล้องกับข้อสังเกตเสนอ [ 21 ] ใน [ 85 ] และมีการตั้งค่าในแฟชั่นแบบไดนามิก .

รูปที่ 3 – 6 ยังแสดงให้เห็นว่า ผู้บริโภคเป็นเชิงกลยุทธ์มากขึ้นผู้บริโภคมากขึ้นจะเลื่อนการซื้อจนกว่าระยะเวลา 2 ดังนั้นความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ทั้งสองจะลดลง ราคาผลิตภัณฑ์ลดลง ตลอดจนผลของการงดเว้นจากการซื้อผู้บริโภค .
3.7.2 ระดับแนวตั้งผลิตภัณฑ์ดิﬀ erentiation

ในแบบของเรา ระดับแนวตั้งผลิตภัณฑ์ดิﬀ erentiation เป็นลักษณะบีตา .โปรดทราบว่าเรามีสมมติฐาน 2 บีตา−α−γ > 0 เพื่อมีหลากหลายสำหรับ

บีตา เราตั้งค่าและค่าαγที่ค่อนข้างเล็ก โดยเฉพาะเราได้α = 0.3 และγ = 0.3 เมื่อสินค้าน้อยลง ดิ ﬀ erentiated ผลิตภัณฑ์ผมดึงดูดผู้บริโภคมากขึ้น หาก บริษัท จะเพิ่มราคาของผลิตภัณฑ์ผม เราพบว่า มันจะเปิดเพิ่มกำไรระยะขอบกำไรทั้งหมดจะเพิ่มขึ้น รูปที่ 3 – 7 แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของบีตาเพิ่มด้วยโครงสร้างต้นทุนอิสระ

ทราบว่าเราพิจารณาต้นทุนในการขจัดการระดับคุณภาพ ดี ﬀเอเรน tiation . คือต้นทุนของผลิตภัณฑ์ผมไม่ได้เปลี่ยนเป็นระดับคุณภาพไม่ ผลที่ได้นี้อาจจะไม่ถือถ้าราคามันขึ้นอยู่กับ ระดับคุณภาพของ ดิ ﬀ erentiation .

940.2

.
กำไร 0.19 0.17

0.16 0.15 0.14 0.13 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0
γ

( )

รวมกำไร

0.35 0.3 L
H

3

0.15 0.2 0.1 ความต้องการ

0.05 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0 0.6 0.7 0.8
0
γ

( b ) ความต้องการในช่วงเวลา 1

7
L
H

0.6 เฉลี่ย 0.55
0
ราคา

0
0.35 0.45 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0
γ

( C ) ราคาในช่วง 1

ฟิค3 – 6 : E ﬀ ect ในระดับยุทธศาสตร์ของผู้บริโภค .

แท็บ 3 – 2 : ที่ดีที่สุดผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ใน ดิ ﬀ erent กรณีของบีตา

บีตา CH CH = = 0.2 0.3 0.3
H ⇒ H H H H H ⇒⇒
0
0 H , H ⇒⇒ H HL ⇒ HL
0.6 H ⇒ HL HL ⇒ HL
0.7 HL ⇒ HL HL ⇒
l ขาย HL ⇒ HL ผม⇒ 0.9 l l l l
⇒⇒ L

95

0.17 0.165 กำไร 0.16 0.15

0.155 0.3 0.4 0.5 0.6 0.145 0.7 0.8 0.9 0.2 1

บีตา( A ) รวมกำไร

0.5
2 L
H

มีค่าความต้องการ 0.3 , 0.16

0.02 0.05 0.09 − 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.2 1

บีตา

( B ) ความต้องการในช่วงเวลา 1

0

H

0.6 0.7 ลิตร ราคา 0.5

0.2 0.3 0.4 0.1 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.2 1

บีตา

( C ) ราคาในช่วง 1

รูปที่ 3 – 7 : E ﬀ ect ผลิตภัณฑ์ในแนวตั้งﬀ erentiation

96

)ตารางที่ 3 – 2 ยังแสดงที่ดีที่สุดผลิตภัณฑ์หลากหลาย การตัดสินใจพร้อมกับ ดิ ﬀบีตา erent

ค่า เมื่อบีตา ขึ้น ไป ของ บริษัท มีแนวโน้มที่จะขายผลิตภัณฑ์ผมในคาบ

3.7.3 มุ่งมั่นที่จะคงราคา

ในส่วนนี้ เราสามารถ ศึกษาผลกระทบของราคาต่อผลกำไรของบริษัท . เพื่อที่จะแสดงผลกำไรและการเปรียบเทียบราคาแบบราคาคงที่เราแก้ไขพารามิเตอร์ของระบบทั้งหมดยกเว้น CL . เราตรวจสอบสิ่งที่นโยบายกำหนดให้กำไรสูงสุดในสเปกตรัมทั้งหมดของ CL . พารามิเตอร์ที่เราพิจารณาสำหรับการศึกษาθ 1 = 1 , αบีตา = = 0.3 , 0.8 γ = 0.3 ch = 0.3 เรายังได้ทำการวิเคราะห์และﬀ ect ราคาคงที่ในแง่ของบีตาที่เราตั้ง C1

= 0.1เรากล่าวก่อนหน้านี้ว่า รูปแบบระยะเวลาของเราจริงจับคดีที่บริษัทยอมรับราคาคงที่สำหรับผลิตภัณฑ์ทั้งสอง เราใช้แบบไดนามิกเป็นมาตรฐานและสำรวจสิ่งที่แฟชั่นราคาจะเป็นหนึ่งที่ดีที่สุดในแง่ของการสร้างผลกำไรจากรูปที่ 3 – 8 เราสังเกตว่าราคาของสินค้าและผลิตภัณฑ์ผูกพัน H ผมมาก ดิ ﬀ erent ผลกระทบของกำไรรวม ราคาต่อผลิตภัณฑ์ H ทำให้บริษัทมีกำไรเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อค่าใช้จ่ายของผลิตภัณฑ์ผมเพิ่มขึ้นเหนือม่านของผลตอบแทนจากการเพิ่มความมุ่งมั่นของราคา ( สินค้าแต่ราคาต่อผลิตภัณฑ์ผมโดยทั่วไปจะเป็นอันตรายต่อ บริษัท กำไร ในฐานะที่เราได้กล่าวถึง ความมุ่งมั่นของราคาสำหรับผลิตภัณฑ์จะนำไปสู่ศูนย์ความต้องการหลังจากระยะเวลาก่อน เพราะการประเมินผลิตภัณฑ์ลดปัจจัย นี้ทำให้ความต้องการของผลิตภัณฑ์ ด้วยความมุ่งมั่นในความรู้สึกว่า ชีวิตของตลาดรอบจะลดลง บนมืออื่น ๆสินค้าอื่นที่ไม่มีความมุ่งมั่นของราคามีสูงของอิสระ

กรณีที่ 4 ที่π 2 ∗ ( θ 1 ) ชี้ให้เห็นว่าลูกค้าทุกคนจะรอจนถึงช่วงที่ 2 . รูปที่ 3 – 3 แสดงให้เห็นถึง 4 ราย เราวิเคราะห์ แต่ละพาร์ทิชันที่สอดคล้องกับหนึ่งใน 4 กรณี

ในส่วน 3.10 , เราได้แสดงวิธีการสร้างโซลูชันเหมาะสมที่สุดภายใต้เงื่อนไขของ C1

≥บีตา CH

สำหรับกรณีดังต่อไปนี้นอกจาก CL ≥บีตา Ch , เพื่อ กำจัดซ้ำ

อธิบาย

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.