Elektronische Märkte

Von der “old” zur “new” Economy
Wolfgang H. Janko
Institut für Informationswirtschaft
Wirtschaftsuniversität Wien
Elektronische Märkte
Käufer
Elekt. Märkte
Dienstleistungen
Suche
Bewertung
Logistik
Verkäufer
Folie 2
Bezahlung
Authentisierung
Funktionen elektronischer Märkte:
•
Zusammenführung von Käufer und Verkäufer
•
Erleichterung kommerzieller Transaktionen
•
Bereitstellung der gesetzlichen Infrastruktur
BETEILIGTE
REGIERUNGEN
UNTERNEHMEN
INDIV. KUNDEN
BÜRGER
Folie 3
FORMEN
B2B
TRANSAKTIONEN MIT ANDEREN UNTERNEHMEN
(VAN,EDI ,Frameworks( z.Zeit: eCo, eBiz,OBI,cXML)
B2C
e-tailers, e-services (online financial services etc.)
C2C
Primär WEB-based Auktionen( zB Ebay), e-tailers
G2B
„Goverment to Business“
G2C
„Goverment to Citizen“
(große Unterschiede: z.Bsp. Automobil-B2B und
B2C digitaler Güter)
Folie 4
B2B Marktplatz
Aggregierer
Hubs
Auktionen
Käufer
Allianz
Verkäufer
Content
Folie 5
Inhalte:
•
Aggregator: Eine Gesellschaft aggregiert Käufer um eine
virtuelle Einkaufseinheit zu bilden (analog Verkäufer - virt.
Distributor) Bsp.: Totaler Bürobeschaffungsservice
•
Hubs od Prozess-Integratoren: Vertikale Hubs f. Branchen
bzw. vertikale Integration und funktionale Hubs
f.horizontale Märkte (Projektmanagement, MRO
[maintenance, repair and operating], Beschaffung)
Folie 6
Inhalte:
•
Allianz:Gemeinschaften schaffen Wissen mit Mehrwert wie
OpenSource,MP3,Linux,Napster-Typ (P2P!!)
•
Content: Endprodukt dieses Modells ist „Content“:
Unternehmen die Suchaufträge erledigen, Marktanalysen
vornehmen u.a.m.
•
Auktionen: Viele Varianten in Supply-Chain und
Beschaffungssystemen (zB Bundle-, Vickrey-, English-,
Dutch-Options)
Folie 7
Referenzmodell des eBusiness
Unternehmenssicht
Business Modell
Funktionelles
Modell
Kunden
Modell
Technolog. Sicht
Folie 8
Ressourcen
Modell
Charakteristik des
Geschäftszweiges
Externe Metriken
Navigat. Struktur
und
Funktionen
Muster
des
Kundenverhaltens
Site Architektur
und
Leistungsanforderungen
Interne Metriken
Business und funktionale Modelle
•
Online Retailer und Online Auktionen
•
Content Portale
•
Distributoren (B2B)
•
Dienstleistung
•
elektr. Verlagswesen
•
Funktionale Modelle werden mit Systemanalysetechniken
gebildet (ER-Diagramme, Data Flow-Graphen etc.)
Folie 9
Kunden- und Ressourcenmodelle
•
Kundenverhaltensmodellgraphen
•
Kundenbesuchsmodell
•
Übergangswahrscheinlichkeitsmatrizen
•
TPC-W Benchmarks
•
Forecasting Modelle
•
IT-Infrastrukturplanung
Folie 10
Bestimmend für Zeitverhalten von
eBusiness-Anwendungen
•
Sicherheitslevel (SSL [TLS=Transport Layer Security], SET
[=Secure Electronic Transactions]) und darin verwendete
Algorithmen
• Hardware (Kryptokarten). Plattenzugriffe
•
Kundenverhalten(vs HTTP-logs und Clickstreamanalyse
[z.B. vs Cookies])
•
Hardware Architektur (z.B. 3-Layer)
Folie 11
Geschäftsmodelle des e-Business
•
Definition des Geschäftsmodells: Architektur für Produkte,
Dienstleistungen und Informationsflüsse (inkl. Geschäftspartner, ihre
Rollen, Einkommensquellen)
•
Populäre Einkommensquelle: Gebühren für Werbung,Verkauf von
Gütern und Dienstleistungen, Verkauf digitalen Contents, Gebühren
für die Transaktionverarbeitung zwischen Partnern am Web.
Folie 12
Wichtigste elektronische Geschäftsmodelle:
•
Online Einzelhandel
•
Online Auktion (Intermediäre); reduzierte Suchkosten, weltweite
Kommunikations-Infrastruktur, Verfügbarkeit von Suchmaschinen und
Vertretung des WWW-Standard-Protokolls mit Hypermedia-Darstellungen.
•
Content-Portale
•
Dienstleistungen (insb. B2C): Reisen, Bankleistungen, Finanzierung und
Versicherung für 24h pro 7 Tage.
•
Veröffentlichung: Zeitungen, Surveys und Berichte, Enzyklopädien
•
Distribution: B2B offene Komponenten und Produktionsanlagen
Folie 13
Wie schaffe ich ein Geschäftsmodell im eBusiness?
Check-Fragen:
1) Was ist Ziel und Zweck des Geschäftes?
2) Was sind die eigentlichen Geschäftsziele?
3) Welche meßbaren Kriterien ziehe ich zur Messung der Erfüllung heran?
4) Soll der elektronische Markt offen oder für Gruppen beschränkt sein?
5) Wie groß ist der potentielle Markt?
6) Welchen Geschäftspolitiken folgen die Teilnehmer?
7) Wie groß ist dieser Markt in Teilnehmern?
8) Welche Einkommensströme erschließe ich?
9) Welche Mehrwertdienste, die man den Kunden anbietet sind als kritische Erfolgsfaktoren zu
verstehen?
Folie 14
Funktionales Modell:
•
Beschreibung des Handelsprozesses der Dienste für Kunden
einer e-Business-Company bereitstellen (Top-down-Analyse)
•
Techniken der Darstellung: Prozessflussmodelle, hierarchische
Activity-Modelle, log. Datenflußdiagramme, ER-Modelle
Folie 15
Funktionales Modell:
•
Rahmen zur Analyse der navigationalen Struktur der Site und
damit der möglichen Pfade, die Kunden in Hypertext nehmen
können.
Folie 16
Beispiel: Online - Auktionssite
1) Wir verlangen keine Gebühren, weder für die Durchsicht der Site noch für Bieter und
Käufer von Posten
2) Verkäufer zahlen eine Gebühr für
die Leistung und
den Verkauf von Posten
3) Verfügbarkeit: 24h / 7 Tg; geringe Responsezeit
4) Quantifizierung des Geschäftsmodells:
ca. 1.500 Postenkategorien
Zugang: ca. 150.000 Posten pro Tag
Auktionen pro Tag: 50.000
Anzahl reg. Benützer: 2,5 Mio.
Anzahl der Seiten-Besuche pro Tag: 7,2 Mio.
5) Bietprozess: Dutch-Auktion (Preis wird hoch begonnen und in Zeitintervallen gesenkt
bis Verkauf oder Minimum)
Folie 17
Funktionales Modell der Online Auktion
Registrierung von
Käufer und Verkäufer
Bietprozeß
Aufsetzen einer
Auktion
Scheduling und
Werbung
Bieter-Evoluationen und
Auktionsschluss
Handels-Durchführung
Besuchshäufigkeit und Kundennavigationsmodell sind die Basis der
Ressourcenverbrauchsberechnungsmodelle:
Wahload-Modell
Performance-Modell
Folie 18
Quality of Service:
•
Beispiele: Quotient für Besuche in Spitzenzeit:Durchschnitt = 10:1
•
Frage des Managements: Was kostet eine Multimediadarstellung des
Produktes?
•
Antwort: Besucherhäufigkeit 7,2 Mio. / Tg
•
Aus Navigationsstatistik: 3 von 10 Besuchern besuchen Knopf: „Zeige
Produktbeschreibung“
•
7,2 Mio./24 = 300.000 Seiten/h
•
Faktor 10 zur Spitzenzeit: 3 Mio. Seiten/h
•
Jeder 3. Request = Produktdisplay: 3 Mio. x 0,3 = 0,9 Mio.
•
Bandbreitenerhöhung: Anzahl der Produktdisplays x
Seitenvolumenszunahme = 0,9 Mio. x 100.000 Bytes = 90 MByte/h = 25 K
Byte / Sek = 200 KBps
Folie 19
Quantitativer Analysezyklus einer e-Business Site
Bus. Models &
messbare Ziele
E-Bus Site
Architektur
1
Vorhersage der 8
E-Bus Site
Messen von
E-Bus Site
Vorhersage der 7
Workload-Entwicklung
Ermittle Perfor- 6
mance Parameters
Folie 20
2
3
Charakt.
Kundenverhalten
5
Entwickle
Performance Modell
4
Charakt.
Site Workload
1) Wieviel Schichten? Welche Leistung der Verbindungen?
(HTTP, DB, Authentisierung)
Welche Software? - W 2000, Linux, Free BSD
- DBM Syst
- Trans.Mon.
- HTTP Server Software
2) Measuring performance from different points in site?
(Download times, visits per day, Site-Ertrag p/Sek, Max. Belastung, KaufCharakteristiken)
3) Verstehen des Kundenverhaltens?
Wie navigiert der Kunde mit der Site? (Navigation und Kundentyp)
4) Workload Eigenschaft
Online Shoppen: Browse, Search, Select, Add2Cart, User reg., Pay
5) Quant. Techniken + analyt. Methoden sagen (Warteschlange etc.) Performance voraus!
6) Erhebung der Input-Parameter
7) Forecast: Tageszeiten, Jahreszeiten etc.
8) Mögliche Alternative; Architekturen und Auswahl der geeignetsten
Folie 21
Kundenverhaltensmodelle:
Metriken:
Ertrag/Sek
Responsezeit,
Durchsatz
Kundenmodelle
Was – wenn Fragen
über Konsequenzen
des Kundenverhaltens
Folie 22
WorkloadModell
RessourcenModell
Was – wenn Fragen
bezüglich Workload,
Architektur,
Konfigurationswechsel
Kundenverhaltensmodellgraph (KVMG)
Browse
Zahle
Homeseite
(URL)
Entry
Suche
Login
Hinzufügen
zu Cart
Auswahl
Registrierung
Exit-Zustand
Beispiel eines virtuellen CDEinzelhandels
Folie 23
Zustände:
Home (URL-Seite)
Suche (nach einer Suchabfrage)
Browse (Bestseller Link, Promotions Link)
Auswahl (Suche gibt 0 bis „einige“ Bücher zurück; Link gibt
„Auswahl“)
Login
Registrierung (Kontoeröffnung)
Hinzufügen zu Cart
Zahle
Exit (immer möglich)
Folie 24
Kundenbesuch: 40 Auswahl
16 Suche
20 Browse
4 Hinzufügen zu Cart
2 Exit
KVMG mit Übergangshäufigkeiten:
Browse
Hinzu zu Cart
0,50
0,10
Unterschiedliche
Nutzer haben
unterschiedliche
Graphen!
Auswahl
0,05
0,40
Suche
Folie 25
CustVisitMod-Übergangsmatrix
Ein
Eintritt
Heimseite
Browse
Suche
Log
Zahle
Reg.
Hinzuf.
Auswahl
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Ho
0,7
0
0,2
0,2
0,6
0
0,5
0
0
Br
0,15
0,3
0,25
0,25
0,3
0
0
0,2
0,35
Su
0,15
0,3
0,25
0,25
0
0
0
0,2
0,35
Log
0
0
0
0
0
0
0,4
0,05
0
Za
Reg
0
0
0
0
0
0
0
0,3
0
0
0,1
0
0
0
0
0
0,3
0
Menge von n „Zuständen“ V
Menge von Übergängen α i j mit Übergangshäufigkeit
Resultat n x n Matrix: X ist Suche, Ein ist Quelle
Folie 26
Hi
0
0
0
0
0
0
0
0,05
0,2
Ausw
0
0
0,2
0,2
0
0
0
0,1
0
X
0
0,2
0,1
0,1
0,1
1
0,1
0,05
0,1
Kundenorientierte Sicht der E-Bus Site
KVMG
KVMG
KVMG
Typ 1
Typ 2
Typ 3
Sitzung
E-Bus-Funktion
Login
Register Browse Suche Auswahl Hinzu Zahle
zu Cart
E-Bus Server Infrastruktur
(Prozessoren, Platten, Netzwerke, Routen)
Folie 27
Workload Charakterisierung der Site
1) Bestimme Funktionen für Kunden, jede Funktion ein Zustand (Funktionen
teilweise Site-abhängig)
2) Verfeinere Funktionsmenge nach Ressourcenkonsum (z.B. Trading: Trade
Stock, Mut.Funds, Bonds wenn unterschiedlicher Ressourcenverbrauch
oder bei Multimedia-Vertrieb Download:
- Text
- Audio
- Video
3) Bestimme mögliche Übergänge zwischen Zuständen
Folie 28
Besuchsmetriken
Hits/Sek: Anzahl der Requests für Objekte pro Sek. (ungenau: 1 Seite +
•
viele Objekte)
•
Page Views /Tag: (z.B. Banner Comp.)
•
Click-throughs: %satz die nicht nur Ad sehen, sondern darauf „klicken“
(oft sehr verfälscht)
Unterschiedl. Besucher/Zeiteinheit: I. G. z. wiederholten Besuchern sind
•
unterschiedl. Besucher interessant
•
Ertragsdurchsatz: GE/Zeiteinheit
•
Potentieller Verlustdurchsatz: Volumen an Verkaufswert von Kunden, die
bei vollem Cart die Site ohne zu zahlen verlassen.
Folie 29
Kundenbesuchsmodell
Vektor, der angibt, wie oft jede Business-Funktion pro
Besuch in Anspruch genommen wurde.
Bsp:
Sitzung
1
2
3
6
0
0
0
Sitzung
2
2
9
4
1
1
0
..Sitzung
n
..
..
..
..
..
..
Hinzu zu
Cart
0
1
..
Auswahl
1
4
..
Home
Browse
Search
Login
Zahle
Reg.
Folie 30
Kundenverhaltensmodellgraph
Folie 31
E-Bus Site Sicht von Kundenseite
Folie 32
Geschäftsmodellelemente in e-Business
Folie 33
Kundenbesuchsmodell-Kennzahlen
Folie 34
Sitzungscharakterisierung mit KBM
Folie 35
Cookies zu Sessiondokumentation
Unterbrechungszeit bestimmt Ende zur nächsten Sitzung
Folie 36
Kunden- und objektorient. C/SInteraktion
Folie 37
Multilayer-Arch. einer Web-Site
Folie 38
E-Bus.- Funktionen und C/SInteraktion
Folie 39
Beispiel einer C/S Interaktion
Folie 40
C/S-Interaktionsdiagramm
Kunde
Folie 41
Verfeineung des C/SInteraktionsdiagrammes
Folie 42
Server
Kunde
Symetrische Verschlüsselung
Folie 43
Asymetrische Verschlüsselung nach
RSA
Folie 44
Zeitbedarf nach Sicherheit und Art
Folie 45
Einfache Verschlüsselung
Folie 46
Digitaler Umschlag
Folie 47
Verschlüsselung
(Kaufmann öffnet 2-fach signierte Message
(ew = e-wallet, pg = payment gateway)
Folie 48
Verschlüsselung von 2-fach gezeichneten Nachrichten
in elektr. Kuverts (SHA= Secure Hash Alg)
Folie 49
Komponenten von e-Bus.-Projekt
Folie 50
Ebenen einer e-Business Applikation
Folie 51
Effizienzkriterien elektronischer Märkte:
•
1) Preishöhe: Sind die Preise im Internet niedriger?
•
2) Preiselastizität: Sind die Kunden im Internet empfindlicher
gegenüber Preisänderungen?
•
3) Preisverteilung (Varianz): Ist zwischen höchstem und
niedrigstem Preis ein kleinerer Unterschied?
•
4) Preisänderungskosten: Werden die Preise im Internet öfter und
in kleineren Höhen geändert als auf anderen Märkten?
Ad 1
A) Hauptgrund der Erwartung effizienterer Märkte im Internet:
effizientere Suchmethoden und Suchmediatoren (Reduktion
der Informationsassymetrie)
(Ökonom. Theorie: Niederere Suchkosten führen bei homogenen
und differenzierten Gütern zu niederen Preisen)
Folie 53
Ad 1
B) Niedere Produktionskosten führen auch zu niederen Preisen.
B1) Niedere Markteintrittskosten durch das Internet und
dadurch höhere Konkurrenz, Folge niederer
B2) Niedere Vertriebskosten etc. sollten den
Gleichgewichtspreis langfristig reduzieren.
Folie 54
Empirische Beweise
Lee 1997:
Auktionsmärkte für
Autos 1986-1995
Ergebnis: Preis
höher
Vermuteter Grund:
• Auktionsmärkte
anders als normale
Märkte
• Autos waren
anders
(Preinspection)
Barley (1997)
Internet Märkte für
Bücher, CD und
Software
Ergebnis: Preise
höher
Vermuteter Grund:
• Unreifer Markt
Nachweis: Bei Eintritt
von Barnes&Nobel.
com hat
amazon.com die
Preise gesenkt.
Brynjolfsson&Smith
(1999)
Bücher, CD 19981999
Ergebnis: 9-16 %
niedere Preise im
Internet (inkl.
Handling, Zustellung,
Steuern)
Vermutung: InternetMärkte wurden 19961999 zunehmend
effizient.
Folie 55
Ad 2
-q‘p/q = ε (p)
Preiselastizität:
•
-dq/dp * p/q = ε (p) Prozent der Preisänderung der
verkauften Menge pro Prozent der Änderungen im Preis
eines Gutes
• ε (p) >1: Eine kleinere Zunahme im Preis reduziert die
Erträge (elastisch)
• ε (p) < 1: Eine kleinere Zunahme im Preis erhöht die Erträge
(R(q) = qp mit q=q(p))
Folie 56
Ökonomische Theorie:
•
Effizientere Märkte - Konsumenten sind sensibler auf Preisänderungen
•
Höhere Preiselastizität kann von niederen Suchkosten kommen
Goolsbee 1998
Sensibilität zur MwSt im Internet: Konsumenten, die sehr MwSt-sensitiv
•
sind kaufen eher im Internet (vermutlich ohne)
Degeratu et.al: Online Lebensmittel-Käufer geringere Preissensibilität
•
Lynch&Ariely (1998):
Simulierter Weinverkauf zeigt Konzentration auf Preis bei wenig
•
Information, sonst ‘‘best product-customer fit ‘‘ wichtiger.
Folie 57
Ad. 3
D) Preisunterschiedlichkeit (Streuung).
•
Unter idealen Bedingungen (extreme Markteffizienz) ; (Produkte perfekt homogen,
Konsumenten über alle Preise perfekt informiert, freier Marktauftritt, große Anzahl
von Verkäufer + Käufer, Suchkosten Null
•
Billigster bekommt alle Kunden, alle Preise gehen zu den Grenzkosten. Da Realität
verschieden, kommt es zu Preisunterschiedlichkeiten. Gründe: Hohe Suchkosten,
Konsumenten über Preise unvollständig informiert.
•
Vermutung: Unterschiedlichkeit im Internet geringer
•
Empirische Untersuchungen: Barley 1998 u. Brynjolfsson&Smith Unterschiedlichkeit im Internet gleich oder höher.
•
Clemons et al. (Airline Tickets): Hohe Unterschiedlichkeit (20 %) .
Ad. 4
C) Preis- und Änderungskosten (Neuauszeichnung,
Verwaltungsänderungen)
•
Vermutung: Die Kosten sollten niederer sein, da nur DBEintragung zu ändern
Empirische Untersuchung:
•
Barley 1998: Internet-Händler haben signifikant mehr
Preisänderungen als konventionelle Einzelhändler.
•
Brynjolfsson&Smith 1999: Internet-Händler machen
Preisänderungen, die 100fach kleiner sind als jene im normalem
Handel.
Folie 59
Papers zur Effizienz
von
Online-Märkten
Folie 60
• Bailey, Joseph P. 1998a. Intermediation and Electronic Markets: Aggregation and Pricing in Internet Commerce.
Ph.D., Technology, Management and Policy, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
• Bailey, J. P. 1998b. "Electronic Commerce: Prices and Consumer Issues for Three Products: Books, Compact
Discs, and Software," Organisation for Economic Co-Operation and Development, OCDE/GD(98)4.
• Brynjolfsson, Erik; Smith, Michael. 1999. "Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional
Retailers." Working Paper.
• Clemons, Eric K.; Hann, Il-Horn; Hitt, Lorin M. 1998. "The Nature of Competition in Electronic Markets: An
Empirical Investigation of Online Travel Agent Offerings." Working Paper, The Wharton School of the
University of Pennsylvania, June.
• Degeratu, Alexandru; Rangaswamy, Arvind; Wu, Jianan 1998. "Consumer Choice Behavior in Online and
Regular Stores: The Effects of Brand Name, Price, and Other Search Attributes." Presented at Marketing Science
and the Internet, INFORM College on Marketing MiniConference. Cambridge, MA. 6-8 March.
• Goolsbee, Austan. 1999. "In A World Without Borders: The Impact of Taxes on Internet Commerce." Working
Paper, University of Chicago. July.
• Lee, Ho Geun. 1997. Do Electronic Marketplaces Lower the Price of Goods. Communications of the ACM.
Volume 41, Number 12 (January).
• Lynch, John G., Jr.; Ariely, Dan. 1998. "Interactive Home Shopping: Effects of Search Cost for Price and
Quality Information On Consumer Price Sensitivity, Satisfaction With Merchandise, and Retention." Presented
at Marketing Science and the Internet, INFORM College on Marketing Mini-Conference. Cambridge, MA. 6-8
Folie 61
Zukünftige Forschungsaufgaben:
•
Untersuchungen in anderen Produktkategorien
•
Effizienzänderungen und zeitl. Entwicklung der Internetmärkte
•
Suchverhaltensunterschiede (insb. bei teureren Gütern)
•
Untersuchung des Suchverhaltens von Konsument
Folie 62
Gründe für erhöhte Preisstreuung im Internet
•
Produktheterogenität
•
Einkaufsbequemlichkeit und Einkaufs-“Experience“(WebDesign)
•
Wert von neuronalen „Immobilien“ (Pendant zu
„Lage,Lage,Lage“)
•
Markennamen und Trust des/zu Einzelhaendler/s(onlineCommunities, Links, unbiased Prod.inf)
•
Preis Diskriminierung
Folie 63
Papers
zu erhöhter
Preisstreuung
Folie 64
Adamic, Lada A.; Huberman, Bernardo A. 1999. "The Nature of Markets in the World Wide Web." Proceedings of Computing
in Economics and Finance 1999, Meetings of the Society for Computational Economics, June 24-26.
Clemons, Eric K.; Hann, Il-Horn; Hitt, Lorin M. 1998. "The Nature of Competition in Electronic Markets: An Empirical
Investigation of Online Travel Agent Offerings." Working Paper, The Wharton School of the University of Pennsylvania,
June.
Greenwald, Amy R.; Kephart, Jeffrey O. 1999. "Shopbots and Pricebots." The Proceedings of International Joint Conference
on Artificial Intelligence 1999.
Kollock, Peter. 1999. "The Production of Trust in Online Markets." to appear in Advances in Group Processes (Vol. 16),
Lawler, Macy, Thyne, Walker eds. JAI Press, Greenwich CT.
Mandel, Naomi; Johnson, Eric. 1998. "Constructing Preferences Online: Can Web Pages Change What You Want?" Working
Paper, University of Pennsylvania.
Menon, Satya; Kahn, Barbara E. 1997. "Cross-Category Effects of stimulation on the shopping experience: An application to
Internet shopping." The Wharton School, University of Pennsylvania, Department of Marketing, Working Paper #97-006.
Novak, Thomas P.; Hoffman, Donna L.; Yung, Yiu-Fai. 1998. "Measuring the Flow Construct in Online Environments: A
Structural Modeling Approach." Working Paper, May.
Odlyzko, Andrew. 1996. "The bumpy road of electronic commerce." in WebNet 96 World Conference Web Soc. Proc.; H.
Maurer, ed., AACE, pp. 378-389.
Ogus, Ayla; de la Maza, Michael; Yuret, Deniz. 1999. "The Economics of Internet Companies." Proceedings of Computing in
Economies and Finance 1999, Meetings of the Society for Computational Economics, June 24-26.
Shankar, Venkatesh; Rangaswamy, Arvind; Pusateri, Michael. 1998. "The Impact of Internet Marketing on Price Sensitivity
and Price Competition." Presented at Marketing Science und the Internet, INFORM College on Marketing MiniConference. Cambridge, MA. 6-8 March.
Urban, Glen L.; Sultan, Fareena; Qualls, William. 1998. "Trust-based Marketing on the Internet." MIT Sloan School of
Management Working Paper #4035-98
Folie 65
Informationsgüter
•
Digitale Information: Software, Aktienkurse, Musik, Photos,
Video-clips, Filme, Elektronische Zeitungen
•
Besonderheit: Kopien können (fast) kostenlos verteilt und
hergestellt werden. Herstellung hingegen teuer und eher fix.
•
Daher: ökonomische Grundregel →Preis=Grenzkosten kaum
anwendbar
Folie 66
Internet schafft neue Möglichkeiten der Aggregation und
anderer Preisgestaltung:
•
Umpacken durch Bündelung von Gütern
•
„Site“ - Lizensierung
•
Abonnements
•
Verleihung
•
Preisdifferenzierung über Attribute wie Auflösung, Geschwindigkeit etc.
•
Gebühren pro Benützung (ASP,BSP) u.a.
•
Aggregation von Gütern:
•
- Softwarebündelung (z.B. MS-Office)
•
- Content und Online-Server für fixe Gebühr
•
Aggregation über Personen: „Site“-Lizenzen (Mehrere Nutzer für fixe Organisationen)
•
Aggregation über die Zeit: Abonnements
Folie 67
Preisdiskriminierung bei digitalen Gütern
•
Alle Konsumenten gleiche Wertschätzung v für Gut A → Preis v Konsumenten
können auch unterschiedliche Wertschätzung haben. Beispiel: Elektronisches Buch
kostet € 7,00 in der Produktion, Kopien kosten € 0,00.
•
1) Zwei Käufer A und B: A ist bereit € 5,00 zu zahlen und B € 3,00. Produzent kann
seine Produktionskosten bei keinem Preis bekommen. Nur wenn A zu € 5,00 und B zu
€ 3,00 kaufen kann, bekommt er seine Produktionskosten.
•
2) A zahlt € 8,00 und B zahlt € 3,00. Nur bei Preisdiskriminierung können beide Käufer
kaufen, sonst nur A, denn er könnte ohne Diskriminierung höchstens € 3,00
verlangen, damit beide kaufen.
•
3) A zahlt € 20,00 und B zahlt € 8,00
Kostendeckung: Preis von € 3,50 genügt.
Gewinnmaximierer............: Preis € 20,00
Bei Preisdifferenzierung ist Produzent noch besser dran
Folie 68
Relevante Kosten für Aggregation und Disaggregation:
Formen der Preisdiskriminierung („Pigou“ *)
•
a) Preisdiskriminierung des 1.Grades: Verkäufer verlangt von jedem
Konsumenten seinen „Reservation“-Preis
•
b) Preisdiskriminierung des 2.Grades: (Rebate differential“Pricing“):
Unterschiedlicher Preis für unterschiedliche Mengenabnahmen (Bsp:
Mengenrabatte)
•
c) Preisdiskriminierung 3. Grades: Verschiedene Käufer zahlen
unterschiedliche Preise, aber jeder Käufer zahlt für jede gekaufte Einheit einen
festen Preis.
* A.C. Pigou, The Economics of Welfare, MacMillan , 1920
Folie 69
Methoden der Preisdiskriminierung bei elektronischer
Güter
•
1) Auflösung der Darstellung (300 dpi vs 600 dpi)
•
2) Rechtzeitigkeit (Aktienkurse mit 20 Min. Verzögerung im Internet,
Echtzeit kostet mehr)
•
3) Gruppenzugehörigkeit (Site-Lizensierung, Studenten, Senioren)
•
4) Geschwindigkeit (Software)
•
Preisdiskriminierung kann allen
Folie 70
Wohlstandzuwachs bringen!
Besondere Form der Preisdiskriminierung: Bündelung
•
2 Informatiker: A ist Spezialist für C++
B ist Spezialist für JAVA
•
2 Elektron. Fachzeitschriften: α )C++-Journal
β) JAVA-Journal
A ist bereit für α € 12,00 und für β € 10,00 zu zahlen
B ist bereit für α € 10,00 und für β € 12,00 zu zahlen
1) Der Verlag kann: € 10,00 für α und β verlangen: Ertrag: € 40,00
2) Der Verlag bündelt die elektronischen Journale in die Zeitschrift
„ oo Programmieren mit C++ und JAVA“ und verlangt € 22,00: Ertrag € 44,00
•
Bündelung ist vorteilhaft, da die Heterogenität zwischen den Konsumenten ausgeglichen wird.
•
Ohne Bündelung: Alle kaufen zum Preis zu dem der Käufer mit der geringsten
Produktwertschätzung noch bereit ist zu kaufen.
•
Mit Bündelung: Produzent verkauft um durchschnittliche Produktwertschätzung der Käufergruppe.
Bündelung kann Produktionskosten und Suchkosten senken.
Folie 71
Hypothese (Bakos, Brynjolfsson (1997,98))
• Niedere Transaktions- und Verteilungskosten
machen Disaggregation interessanter für
Verkäufer
• Niedere Grenzkosten (der Produktion) machen
Aggregation (Bündelung) eher attraktiv.
Folie 72
Preisdiskriminierung
•
Verbreitete Marketingpraxis bei Software ua Gütern:
Studenten Diskont, Senioren-Diskont, Bücher: Hard Cover,
Paperback etc.
•
Definition: Preisdiskriminierung liegt vor, wenn 2 gleiche
oder ähnliche Güter zu Preisen verkauft werden, die in
einem unterschiedlichem Verhältnis zu ihren Grenzkosten
stehen.
Folie 73
Effekte der Bündelung
Annahme: - Präferenz der Konsumenten über Güter unkorreliert
- Präferenz der Konsumenten über Güter glvt in [0,1)
Nachfragefunktion (linear) von A und B
Nur Konsumenten, die einen
Wert von v ≥ p* dem Gut
zuweisen, werden kaufen.
Folie 74
Einfache Preisdiskriminierung (2 Preise, 1 Gut) gegen
1Preis:
Beispiel: Regional, Software → Student
→ Professionell
Menge der Wertschätzungen der Käufer: {7, 6.20, 5.60, 4.90,
4.10, 3.50, 3.10, 2.20, 1.90, 1.10, 0,40}, c= var. Kosten
R= (p - c)q
Ohne Diskriminierung: p=3, c=1,
q(3)=7
daher: R=2*7=14
Mit Diskriminierung:
p1=2
q1=8-3
c=1
Menge: Produktion 8 Stk. mit
Preisdiskriminierung gegenüber 7 Stk.
ohne; mit einem Gewinn von 17
gegenüber 14.
p2=5
q2=3
R= (2-1) (8-3) + (5-1) 3= 17
Folie 75
Bündelung von Güter A und B in ein Gut AB
Wert von Σ
Folie 76
n
Wert von ∑ Ai
wenn Ai (i= 1,2,3....,n) ein Gut mit gleichverteilten Wert
in [0,1) ist.
Bei ca. 0,8*n/2 ist Konsumentenmehrwert geringer
und deadweight loss ebenso!
Folie 77
Allgemein: Bei Gleichverteilung etc. allgemein bei fast allen
Verteilungen (mit endlicher Varianz) der Werte ist die Summe
der Werte annähernd normal verteilt (Gesetz der großen
Zahlen!)
Gilt auch bei:
• Aggregation über die Zeit (Abonnements) mit
Diskontierung)
• Aggregation über Konsumenten (Office für die Universität)
Bei heterogenen Benutzergruppen: Gemischte Bündelung mit
Preisdifferenzierung
Folie 78
Relevante Kosten für Aggregation und
Disaggregation
•
Produktionskosten: Kosten der Produktion zusätzlicher Einheiten
für das „Bündel“
•
Distributionskosten: „Bündel“-Distribution
•
Transaktionskosten: Kosten der Verwaltungstransaktionen wie
Zahlung etc.
•
Bündelungskosten: Kosten, die die einzelnen Produkte zu einem
Bündel verbinden, um sie gemeinsam zu vertreiben (z.B.
Formatierung etc)
•
Preisunterschiedlichkeitskosten: Bei n Gütern gibt es maximal 2 n
„Bündel“ und daher Preise. Die „Verwaltung“ der Preise kostet!
Folie 79
Folie 80
Folie 81
Folie 82
Folie 83
Folie 84
Wichtigste Auktionsarten im Internet
Englische Auktion:
Freies Ende, höchstes Angebot (z. B. 7 Tage).
Um Steigerungen zuzulassen:
a)
Verlängerungsperiode (Onsale oft – 5 Minuten)
b)
„Elektronische Sensale“ (E-Bay – elf)
Sealed Bid Auktion:
a)
First Price Sealed Bid
b)
Second Price Sealed Bid: Sieger zahlt eine Erhöhung zum
zweithöchsten Angebot.
Folie 85
„Duch“-Auktion:
a)
b)
c)
Preis beginnt hoch und fällt bis zu einem Gebot
(Sieger)
Güter werden „wiederholt“ in kurzen Zeiträumen
(3 Minuten) mit Reduktionen des Preises alle 5 –
10 Sekunden angeboten (24 h /7)
Güter werden in einer Woche täglich reduziert
angeboten, bis Angebot/Ende.
Vickerey-Auktion: An Auction in which the highest bidder
wins but pays only the second-highest bid. This variation over
the normal bidding procedure is supposed to encourage
bidders to bid the largest amount they are willing to pay.
Folie 86
„Double“-Auktionen:
Permanentes Updating von Angeboten der Verkäufer
als auch der Preisgebote möglich.
„Multi-Unit“-Auktionen:
• Ascending Bid Auctions
• Sealed Bid Aucitons
Kombinatorische Auktionen
Kombinationen unterschiedlicher Güte als Einheit
(Logistik, Bond-Handel, Real-Estate u.v.a.)
Normals Optimum: NP-vollständig, daher Kompromisse
Yankee-Auktionen: Mehrere Güter an mehrere Käufer bei
offener zunehmender Preisquotierung in festen Inkrementen
(optimierbar)
Folie 87
Internet-Auktionsgeschichte
• Auktionen ≤ 1993 (Web)
über Chat-Gruppen, E-Mail, etc.
• Ab WWW
1. Onsale (1995), 2. E-Bay (1995): E-Bay wuchs mit ca. 12% p. Monat!
Bis 2000 ca. 90 % des Marktes von B2C,C2B und C2C!
1998
E-Bay
First Auction
Onsale
U-Bid
Going-Going-Sold
Auciton Vine
Encore(?) Auction
Folie 88
Monatlicher Umsatz (Mio. $)
70
5
5
2
1,8
1,5
1,3
Größenverteilung (1998)
Monatlicher Umsatz
≤ 10.000
83
10.001 – 100.000
27
100.001 – 1 Mill.
21
≥ 1 Mill.
7
Folie 89
Internet-Auktionen:
a) Preiswert durchführbar
b) Auktion örtlich breiter
c) Auktion zeitlich erstreckbar
d) Viele Auktionsformen (geheim, offen, Verkauf, Einkauf,
komplexe Produktkombinationen) für Güter und
Dienstleistungen erst durch Internet und
Computerverwendung möglich
Große Einsparungen möglich (7 – 25 % berichtet: NY Times,
2001, Sept. 26)
Folie 90
Wann und warum Auktionen?
Güter + Leistungen
A
„Wann“ und „Warum“?
B
(Weitgehend unbekannt)
1) Fester Preis
2) Verhandlungsprozess
Auktion
Internet hat Migration verstärkt!
Determinanten:
- Transaktionskosten
- Unsicherheit über Preis
Folie 91
Reservationspreise:
q wird von allen Käufern mit einer
Einschätzung ≥ p* gekauft.
p*
q
Menge
Preisdiskriminierung der 3. Art → Wesentlicher Grund für Auktionen
Ist Nachfrage unelastisch → Preisdiskriminierung sinnvoller.
D. h. je größer die Streuung über mittleren Reservationspreis, desto größer
der Vorteil von Auktionen i. Vz. gewöhnlicher Preisauszeichnung.
Folie 92
Literatur:
•
Wang (1993) (Auctions vs. Posted Price Selling, Amer. Econ. Rev. 83 (4)
838 ff.)
•
De Vany (1987) Institutions for Stochastic Markets, J. Inst. Theo. Econ.
143, 91 – 103. (inkludiert Käufern Opportunitätskosten für Zeitverlust)
•
Harris & Raviv (1981) A Theory of Monopoly Pricing Schemes with
Demand Uncertainty, Amer. Econom. Rev. 71 (3) 347 ff. (Wenn Nachfrage
Vorrat übersteigt → Auktionen)
Folie 93
Entscheidung über Verkaufsformenwahl
Seltenheit
eines Gutes
Au
ktio
nen
Pre
i
Folie 94
En
twi
ck
lun
g
sau
sze
ich
nu
ng
Variationskoeffizient der
Kundenbewertung
Wirkungen des Internet auf Auktionen
1) Reduzierte Transaktionslasten:
Produkte wie CD‘s, Computer-Peripherie und andere Güter mit
niedererem Preis und weniger Preisunsicherheit werden
zunehmend über Internet auktioniert (Bsp.: EBay)
Sites wie BidXS (www.bidxs.com),
Bidspotter (www.bidspotter.com) und
Auctionpatrol (www.auctionpatrol.com) helfen!
Folie 95
2) Zugangsmöglichkeit:
- Größere Teilnehmerzahl macht Güter „rarer“.
- Größere Märkte erlauben mehr Spezialisierung (z. B.
www.covisint.com für Automobilindustrie) und Breite.
Folie 96
3) Komplexitätsbeherrschung
- Komplexere Auktionen werden möglich:
• Multiunit-Auktionen (EchtzeitLagerbestandskontrolle, Angebotsselektion)
• Kombinatorische Auktionen (Bündel
verschiedener Güter und Leistungen)
• Multimediale Unterstützung erlaubt die
Beschreibung komplexerer Produkte
Folie 97
4) Informationssammlung
Auktionen erlauben die Sammlung von Daten über die
„Reservation“ – Preis-Verteilung und Nachfrage zu
erhalten.
5) Neue Zeitbedingungen
Keine „gleicher Ort, gleiche Zeit“-Bedingung mehr.
Folie 98
Klassifizierung von Online-Auktionen
Käufe
Einer
Einer
Mehrere
1. Bilaterale Verhandlungen
2. Web-basierte
(EDI, XML)
Verkaufsauktionen (C2C,
Verkäufe
B2C)
Mehrere
3. Web-basierte Beschaffungs- 4. Web-basierte Börsen
auktionen (C2B, B2B)
2, 3 typisch:
4 häufig B2B:
EBay, Onsale
covisint, chemconnect, exostar (Flugzeugindustrie),
e-steel, etc.
Folie 99
Figure: CDF of new bidder arrival times versus an exponential
CDF with the same mean (.53 hours) in one-hour online
auctions.
Vgl. zur Exponentialverteilung mit gleichem Mittelwert (Daten von 105
Flash-Auktionen (1 Stunde))
Folie
100
Folie
101
Roth, Ochenfels (Amer. Econ. Rev. 92 (4) 1093 – 1103)
beobachtetes „Last-Minute-Bidding“ nimmt zu, wenn definiertes
Auktionsende.
Wenn nicht – keine Zunahme (Ende wenn keine Bieter mehr)
Folie
102