Von der “old” zur “new” EconomyWolfgang H. JankoInstitut für InformationswirtschaftWirtschaftsuniversität Wien
Folie 2
Elektronische Märkte
Käufer
Verkäufer
Suche Bewertung Logistik Bezahlung Authentisierung
Elekt. MärkteDienstleistungen
Folie 3
Funktionen elektronischer Märkte:
• Zusammenführung von Käufer und Verkäufer
• Erleichterung kommerzieller Transaktionen
• Bereitstellung der gesetzlichen Infrastruktur
REGIERUNGEN UNTERNEHMEN INDIV. KUNDENBÜRGER
BETEILIGTE
Folie 4
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 5
B2B Marktplatz
Käufer Verkäufer
Aggregierer
Auktionen
Hubs
ContentAllianz
Folie 6
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 7
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 8
Referenzmodell des eBusiness
Business Modell
Funktionelles Modell
KundenModell
RessourcenModell
Navigat. Struktur und
Funktionen
Muster des
Kundenverhaltens
Site Architekturund
Leistungs-anforderungen
Charakteristik des Geschäftszweiges
Unternehmens-sicht
Technolog. Sicht
Externe Metriken
Interne Metriken
Folie 9
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 10
Kunden- und Ressourcenmodelle
• Kundenverhaltensmodellgraphen
• Kundenbesuchsmodell
• Übergangswahrscheinlichkeitsmatrizen
• TPC-W Benchmarks
• Forecasting Modelle
• IT-Infrastrukturplanung
Folie 11
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 12
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 13
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 14
Wie schaffe ich ein Geschäftsmodell im e-
Business?
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 15
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 16
Funktionales Modell:
• Rahmen zur Analyse der navigationalen Struktur der Site und damit der möglichen Pfade, die Kunden in Hypertext nehmen können.
Folie 17
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 18
Registrierung vonKäufer und Verkäufer
Aufsetzen einer Auktion
Scheduling undWerbung
Bietprozeß
Bieter-Evoluationen undAuktionsschluss
Handels-Durchführung
Funktionales Modell der Online Auktion
Besuchshäufigkeit und Kundennavigationsmodell sind die Basis derRessourcenverbrauchsberechnungsmodelle: Wahload-Modell
Performance-Modell
Folie 19
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 20
Quantitativer Analysezyklus einer e-Business Site
Bus. Models & messbare Ziele
E-Bus Site Architektur
Vorhersage der E-Bus Site
Vorhersage der Workload-Entwick-
lung
Ermittle Perfor-mance Parameters
EntwicklePerformance Modell
Charakt.Site Workload
Charakt.Kundenverhalten
Messen von E-Bus Site
1
2
3
4
5
6
7
8
Folie 21
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, Kauf-
Charakteristiken)
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 22
Kundenverhaltensmodelle:
Kunden-modelle
Ressourcen-Modell
Workload-Modell
Was – wenn Fragen über Konsequenzen des Kundenverhaltens
Was – wenn Fragen bezüglich Workload, Architektur, Konfigurationswechsel
Metriken:Ertrag/Sek
Responsezeit,
Durchsatz
Folie 23
Kundenverhaltensmodellgraph (KVMG)
Beispiel eines virtuellen CD-Einzelhandels
Browse
Zahle
AuswahlHinzufügen
zu Cart
Registrie-rung
Login
Suche
Homeseite(URL)
Entry
Exit-Zustand
Folie 24
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 25
Kundenbesuch: 40 Auswahl
16 Suche
20 Browse
4 Hinzufügen zu Cart
2 Exit
KVMG mit Übergangshäufigkeiten:
Browse
Hinzu zu Cart
Suche
Auswahl
0,50
0,10
0,40
0,05
Unterschiedliche Nutzer haben unterschiedliche Graphen!
Folie 26
CustVisitMod-Übergangsmatrix
Ein Ho Br Su Log Za Reg Hi Ausw XEintritt 0 0,7 0,15 0,15 0 0 0 0 0 0Heimseite 0 0 0,3 0,3 0 0 0,1 0 0 0,2Browse 0 0,2 0,25 0,25 0 0 0 0 0,2 0,1Suche 0 0,2 0,25 0,25 0 0 0 0 0,2 0,1Log 0 0,6 0,3 0 0 0 0 0 0 0,1Zahle 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1Reg. 0 0,5 0 0 0,4 0 0 0 0 0,1Hinzuf. 0 0 0,2 0,2 0,05 0,3 0,3 0,05 0,1 0,05Auswahl 0 0 0,35 0,35 0 0 0 0,2 0 0,1
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 27
Kundenorientierte Sicht der E-Bus Site
KVMG
Typ 1
KVMG
Typ 2
KVMG
Typ 3
Sitzung
E-Bus-Funktion
Login Register Browse Suche Auswahl HinzuzuCart
Zahle
E-Bus Server Infrastruktur(Prozessoren, Platten, Netzwerke, Routen)
Folie 28
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 29
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 30
Kundenbesuchsmodell
Vektor, der angibt, wie oft jede Business-Funktion pro Besuch in Anspruch genommen wurde.
Sitzung 1
Sitzung 2
..Sitzung n
Home 2 2 .. Browse 3 9 .. Search 6 4 .. Login 0 1 .. Zahle 0 1 .. Reg. 0 0 ..
Hinzu zu Cart
0 1 ..
Auswahl 1 4 ..
Bsp:
Folie 35
Sitzungscharakterisierung mit KBM
Folie 36
Cookies zu Sessiondokumentation
Unterbrechungszeit bestimmt Ende zur nächsten Sitzung
Folie 41
C/S-Interaktionsdiagramm
ServerKunde Kunde
Folie 42
Verfeineung des C/S-Interaktionsdiagrammes
Folie 47
Digitaler Umschlag
Folie 48
Verschlüsselung
(Kaufmann öffnet 2-fach signierte Message
(ew = e-wallet, pg = payment gateway)
Folie 49
Verschlüsselung von 2-fach gezeichneten Nachrichten
in elektr. Kuverts (SHA= Secure Hash Alg)
Folie 50
Komponenten von e-Bus.-Projekt
Folie 51
Ebenen einer e-Business Applikation
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?
Folie 53
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 54
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 55
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 1998-1999 Ergebnis: 9-16 % niedere Preise im Internet (inkl. Handling, Zustellung, Steuern) Vermutung: Internet-Märkte wurden 1996-1999 zunehmend effizient.
Folie 56
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 57
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.
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 %) .
Folie 59
Ad. 4
C) Preis- und Änderungskosten (Neuauszeichnung,
Verwaltungsänderungen)
• Vermutung: Die Kosten sollten niederer sein, da nur DB-
Eintragung 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 60
Papers zur Effizienz
von
Online-Märkten
Folie 61
• 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, CompactDiscs, 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 ConventionalRetailers." Working Paper.
• Clemons, Eric K.; Hann, Il-Horn; Hitt, Lorin M. 1998. "The Nature of Competition in Electronic Markets: AnEmpirical Investigation of Online Travel Agent Offerings." Working Paper, The Wharton School of theUniversity 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." WorkingPaper, 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." Presentedat Marketing Science and the Internet, INFORM College on Marketing Mini-Conference. Cambridge, MA. 6-8
Folie 62
Zukünftige Forschungsaufgaben:
• Untersuchungen in anderen Produktkategorien
• Effizienzänderungen und zeitl. Entwicklung der Internetmärkte
• Suchverhaltensunterschiede (insb. bei teureren Gütern)
• Untersuchung des Suchverhaltens von Konsument
Folie 63
Gründe für erhöhte Preisstreuung im Internet
• Produktheterogenität
• Einkaufsbequemlichkeit und Einkaufs-“Experience“(Web-Design)
• Wert von neuronalen „Immobilien“ (Pendant zu „Lage,Lage,Lage“)
• Markennamen und Trust des/zu Einzelhaendler/s(online-Communities, Links, unbiased Prod.inf)
• Preis Diskriminierung
Folie 64
Papers
zu erhöhter
Preisstreuung
Folie 65
Adamic, Lada A.; Huberman, Bernardo A. 1999. "The Nature of Markets in the World Wide Web." Proceedings of Computingin 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 EmpiricalInvestigation 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 Conferenceon 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?" WorkingPaper, 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 Sensitivityand Price Competition." Presented at Marketing Science und the Internet, INFORM College on Marketing Mini-Conference. 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 66
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 67
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 68
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 69
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 70
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 Wohlstandzuwachs bringen!
Folie 71
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 72
Hypothese (Bakos, Brynjolfsson (1997,98))
• Niedere Transaktions- und Verteilungskosten machen Disaggregation interessanter für Verkäufer
• Niedere Grenzkosten (der Produktion) machen Aggregation (Bündelung) eher attraktiv.
Folie 73
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 74
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 75
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
p2=5 q2=3
R= (2-1) (8-3) + (5-1) 3= 17
Menge: Produktion 8 Stk. mit Preisdiskriminierung gegenüber 7 Stk. ohne; mit einem Gewinn von 17 gegenüber 14.
Folie 76
Wert von Σn
Bündelung von Güter A und B in ein Gut AB
Folie 77
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 78
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 79
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 80
Folie 85
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 zumzweithöchsten Angebot.
Folie 86
a) Preis beginnt hoch und fällt bis zu einem Gebot (Sieger)
b) Güter werden „wiederholt“ in kurzen Zeiträumen (3 Minuten) mit Reduktionen des Preises alle 5 –10 Sekunden angeboten (24 h /7)
c) Güter werden in einer Woche täglich reduziert angeboten, bis Angebot/Ende.
Vickerey-Auktion: An Auction in which the highest bidderwins but pays only the second-highest bid. This variation overthe normal bidding procedure is supposed to encouragebidders to bid the largest amount they are willing to pay.
„Duch“-Auktion:
Folie 87
„Double“-Auktionen:Permanentes Updating von Angeboten der Verkäufer als auch der Preisgebote möglich.
„Multi-Unit“-Auktionen:• Ascending Bid Auctions• Sealed Bid Aucitons
Kombinatorische AuktionenKombinationen 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 88
Internet-Auktionsgeschichte
• Auktionen ≤ 1993 (Web)über Chat-Gruppen, E-Mail, etc.
• Ab WWW1. 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 Monatlicher Umsatz (Mio. $)
E-Bay 70First Auction 5Onsale 5U-Bid 2Going-Going-Sold 1,8Auciton Vine 1,5Encore(?) Auction 1,3
Folie 89
Größenverteilung (1998)
7≥ 1 Mill.
21100.001 – 1 Mill.
2710.001 – 100.000
83≤ 10.000Monatlicher Umsatz
Folie 90
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 91
Wann und warum Auktionen?
Güter + Leistungen
A „Wann“ und „Warum“? B
(Weitgehend unbekannt)1) Fester Preis Auktion2) Verhandlungsprozess
Internet hat Migration verstärkt!Determinanten:
- Transaktionskosten- Unsicherheit über Preis
Folie 92
Reservationspreise: q wird von allen Käufern mit einer Einschätzung ≥ p* gekauft.
Preisdiskriminierung der 3. Art → Wesentlicher Grund für AuktionenIst Nachfrage unelastisch → Preisdiskriminierung sinnvoller.D. h. je größer die Streuung über mittleren Reservationspreis, desto größer der Vorteil von Auktionen i. Vz. gewöhnlicher Preisauszeichnung.
p*
q Menge
Folie 93
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 94
Entscheidung über Verkaufsformenwahl
Seltenheit eines Gutes
AuktionenEntwicklungPreisauszeichnung
Variationskoeffizient der Kundenbewertung
Folie 95
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 96
2) Zugangsmöglichkeit:
- Größere Teilnehmerzahl macht Güter „rarer“.- Größere Märkte erlauben mehr Spezialisierung (z. B.
www.covisint.com für Automobilindustrie) und Breite.
Folie 97
3) Komplexitätsbeherrschung
- Komplexere Auktionen werden möglich:
• Multiunit-Auktionen (Echtzeit-Lagerbestandskontrolle, Angebotsselektion)
• Kombinatorische Auktionen (Bündel verschiedener Güter und Leistungen)
• Multimediale Unterstützung erlaubt die Beschreibung komplexerer Produkte
Folie 98
4) InformationssammlungAuktionen erlauben die Sammlung von Daten über die „Reservation“ – Preis-Verteilung und Nachfrage zu erhalten.
5) Neue ZeitbedingungenKeine „gleicher Ort, gleiche Zeit“-Bedingung mehr.
Folie 99
Klassifizierung von Online-Auktionen
4. Web-basierte Börsen3. Web-basierte Beschaffungs-
auktionen (C2B, B2B)
Mehrere
2. Web-basierte
Verkaufsauktionen (C2C,
B2C)
1. Bilaterale Verhandlungen
(EDI, XML)
Einer
MehrereEiner
Käufe
Verkäufe
2, 3 typisch: EBay, Onsale4 häufig B2B: covisint, chemconnect, exostar (Flugzeugindustrie),
e-steel, etc.
Folie 100
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))