经济学 > 理论经济学
[提交于 2023年11月1日
(v1)
,最后修订 2025年6月21日 (此版本, v2)]
标题: 从怀疑到奉献:考验与基于学习的定价
标题: From Doubt to Devotion: Trials and Learning-Based Pricing
摘要: 知情的卖家设计了一个动态机制来销售一种体验性商品。 卖家对产品匹配有部分信息,这会影响买家的私人消费体验。 我们描述了这个动态知情委托人问题的均衡机制。 知情卖家与不知情买家之间的信念差距,加上买家的学习过程,导致了为怀疑的买家提供有限产品访问权限以及如果买家被良好体验所打动则提供升级选项的机制。 根据卖家的筛选技术,这表现为免费/折扣试用或分层定价,这些在数字市场中很普遍。 与静态环境相反,在均衡情况下,拥有消费者数据可能会减少卖家的收入,因为他们利用数据微调动态设计以预测买家的学习过程。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.