文件名称：改进技术的最优定价和引入时机-研究论文
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更新时间：2024-06-29 14:43:01
New Product Introduction
许多技术会随着时间的推移而改进，技术提供商可以为他们的客户提供越来越强大的服务升级，但需要付出一定的启动成本和现有产品的销售费用。 我们在基于订阅的服务的背景下提出了一种技术引入模型，并为服务提供商描述了技术引入的最佳定价和时机，面对不愿转向改进产品的客户。 总的来说，我们表明迈尔森（即近视）定价和定期引入的简单策略是近似最优的。 我们首先表明，在包含迈尔森定价的线性定价规则下，不存在周期性引入的最优性损失，并且在周期性引入下，任何定价政策在迈尔森定价上的潜在额外收入在充分许多介绍。 然后，我们认为 Myerson 定价在任意引入时间下近似最优。 为此，我们首先描述在给定任意固定引入时间的情况下在单个时期内实现最佳收入的价格。 然后我们确定，对于无限范围问题，迈尔森定价实现了收入和成本的有界双准则近似比率。 第三，我们根据客户类型分布提供近似比率的分析界限。 我们的界限表明，当升级客户的转换成本或大或小时，迈尔森定价近似最优。 根据我们的分析，我们通过模拟检查了 Myerson 定价的分析界限，并表明，经过足够多的介绍后，对于转换成本的所有值，对于客户类型的几种自然分布，它们都是严格的。 此外，当我们以数值方式计算固定引入时间的最佳价格时，而不是使用我们的分析界限，我们发现迈尔森定价通常比我们的分析界限所建议的更接近最佳收入几个数量级。 我们对迈尔森定价质量的结论可以稳健地应用于转换成本、客户生命周期和技术引入频率的现实设置。