Von der old zur new Economy

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1 Von der old zur new Economy Wolfgang H. Janko Institut für Informationswirtschaft Wirtschaftsuniversität Wien Elektronische Märkte Käufer Elekt. Märkte Dienstleistungen Suche Bewertung Logistik Bezahlung Authentisierung Verkäufer Folie 2

2 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 B2C C2C G2B G2C TRANSAKTIONEN MIT ANDEREN UNTERNEHMEN (VAN,EDI,Frameworks( z.zeit: eco, ebiz,obi,cxml) e-tailers, e-services (online financial services etc.) Primär WEB-based Auktionen( zb Ebay), e-tailers Goverment to Business Goverment to Citizen (große Unterschiede: z.bsp. Automobil-B2B und B2C digitaler Güter) Folie 4

3 B2B Marktplatz Aggregierer Hubs Käufer Auktionen Verkäufer Allianz 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

4 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 Charakteristik des Geschäftszweiges Externe Metriken Funktionelles Modell Navigat. Struktur und Funktionen Kunden Modell Muster des Kundenverhaltens Technolog. Sicht Ressourcen Modell Site Architektur und Leistungsanforderungen Interne Metriken Folie 8

5 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

6 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

7 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 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 14

8 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

9 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 Postenkategorien Zugang: ca Posten pro Tag Auktionen pro Tag: 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

10 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 = 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 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 E-Bus Site 8 Messen von E-Bus Site 2 Vorhersage der 7 Workload-Entwicklung Charakt. 3 Kundenverhalten Ermittle Performance 6 Parameters Entwickle 5 Performance Modell Charakt. Site Workload 4 Folie 20

11 Folie 21 Kundenverhaltensmodelle: Metriken: Ertrag/Sek Responsezeit, Durchsatz Workload- Modell 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 Kundenmodelle Ressourcen- Modell Was wenn Fragen über Konsequenzen des Kundenverhaltens Was wenn Fragen bezüglich Workload, Architektur, Konfigurationswechsel Folie 22

12 Kundenverhaltensmodellgraph (KVMG) Browse Zahle Entry Homeseite (URL) Login Hinzufügen zu Cart Auswahl Suche Registrierung Exit-Zustand Beispiel eines virtuellen CD- Einzelhandels 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

13 Kundenbesuch: 40 Auswahl 16 Suche 20 Browse 4 Hinzufügen zu Cart 2 Exit KVMG mit Übergangshäufigkeiten: Browse Hinzu zu Cart Suche 0,50 0,10 Auswahl 0,05 0,40 Unterschiedliche Nutzer haben unterschiedliche Graphen! Folie 25 CustVisitMod-Übergangsmatrix Ein Ho Br Su Log Za Reg Hi Ausw X Eintritt 0 0,7 0,15 0, Heimseite 0 0 0,3 0, , ,2 Browse 0 0,2 0,25 0, ,2 0,1 Suche 0 0,2 0,25 0, ,2 0,1 Log 0 0,6 0, ,1 Zahle Reg. 0 0, , ,1 Hinzuf ,2 0,2 0,05 0,3 0,3 0,05 0,1 0,05 Auswahl 0 0 0,35 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 26

14 Kundenorientierte Sicht der E-Bus Site KVMG Typ 1 KVMG Typ 2 KVMG Typ 3 Sitzung E-Bus-Funktion Login Register Browse Suche Auswahl Hinzu zu Cart Zahle 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

15 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 Sitzung 2..Sitzung n Home Browse Search Login Zahle Reg Hinzu zu Cart Auswahl Folie 30

16 Kundenverhaltensmodellgraph Folie 31 E-Bus Site Sicht von Kundenseite Folie 32

17 Geschäftsmodellelemente in e-business Folie 33 Kundenbesuchsmodell-Kennzahlen Folie 34

18 Sitzungscharakterisierung mit KBM Folie 35 Cookies zu Sessiondokumentation Unterbrechungszeit bestimmt Ende zur nächsten Sitzung Folie 36

19 Kunden- und objektorient. C/S- Interaktion Folie 37 Multilayer-Arch. einer Web-Site Folie 38

20 E-Bus.- Funktionen und C/S- Interaktion Folie 39 Beispiel einer C/S Interaktion Folie 40

21 C/S-Interaktionsdiagramm Kunde Server Kunde Folie 41 Verfeineung des C/S- Interaktionsdiagrammes Folie 42

22 Symetrische Verschlüsselung Folie 43 Asymetrische Verschlüsselung nach RSA Folie 44

23 Zeitbedarf nach Sicherheit und Art Folie 45 Einfache Verschlüsselung Folie 46

24 Digitaler Umschlag Folie 47 Verschlüsselung (Kaufmann öffnet 2-fach signierte Message (ew = e-wallet, pg = payment gateway) Folie 48

25 Verschlüsselung von 2-fach gezeichneten Nachrichten in elektr. Kuverts (SHA= Secure Hash Alg) Folie 49 Komponenten von e-bus.-projekt Folie 50

26 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?

27 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

28 Empirische Beweise Lee 1997: Auktionsmärkte für Autos 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 Ergebnis: 9-16 % niedere Preise im Internet (inkl. Handling, Zustellung, Steuern) Vermutung: Internet- Märkte wurden 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

29 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 %).

30 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 59 Papers zur Effizienz von Online-Märkten Folie 60

31 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 "Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional Retailers." Working Paper. Clemons, Eric K.; Hann, Il-Horn; Hitt, Lorin M "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 "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 "In A World Without Borders: The Impact of Taxes on Internet Commerce." Working Paper, University of Chicago. July. Lee, Ho Geun Do Electronic Marketplaces Lower the Price of Goods. Communications of the ACM. Volume 41, Number 12 (January). Lynch, John G., Jr.; Ariely, Dan "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

32 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 63 Papers zu erhöhter Preisstreuung Folie 64

33 Adamic, Lada A.; Huberman, Bernardo A "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 Clemons, Eric K.; Hann, Il-Horn; Hitt, Lorin M "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 "Shopbots and Pricebots." The Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence Kollock, Peter "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 "Constructing Preferences Online: Can Web Pages Change What You Want?" Working Paper, University of Pennsylvania. Menon, Satya; Kahn, Barbara E "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 # Novak, Thomas P.; Hoffman, Donna L.; Yung, Yiu-Fai "Measuring the Flow Construct in Online Environments: A Structural Modeling Approach." Working Paper, May. Odlyzko, Andrew "The bumpy road of electronic commerce." in WebNet 96 World Conference Web Soc. Proc.; H. Maurer, ed., AACE, pp Ogus, Ayla; de la Maza, Michael; Yuret, Deniz "The Economics of Internet Companies." Proceedings of Computing in Economies and Finance 1999, Meetings of the Society for Computational Economics, June Shankar, Venkatesh; Rangaswamy, Arvind; Pusateri, Michael "The Impact of Internet Marketing on Price Sensitivity and 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 "Trust-based Marketing on the Internet." MIT Sloan School of Management Working Paper # 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

34 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

35 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 Wohlstandzuwachs bringen! Folie 70

36 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

37 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

38 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 Menge: Produktion 8 Stk. mit Preisdiskriminierung gegenüber 7 Stk. ohne; mit einem Gewinn von 17 gegenüber 14. 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 Folie 75 Bündelung von Güter A und B in ein Gut AB Wert von Σ n Folie 76

39 Wert von A i wenn A i (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

40 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

41 Folie 81 Folie 82

42 Folie 83 Folie 84

43 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) 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 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

44 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, , 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 Monatlicher Umsatz (Mio. $) E-Bay 70 First Auction 5 Onsale 5 U-Bid 2 Going-Going-Sold 1,8 Auciton Vine 1,5 Encore(?) Auction 1,3 Folie 88

45 Größenverteilung (1998) Monatlicher Umsatz Mill. 1 Mill 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

46 Wann und warum Auktionen? Güter + Leistungen A Wann und Warum? B (Weitgehend unbekannt) 1) Fester Preis Auktion 2) Verhandlungsprozess 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

47 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, (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 Auktionen Entwicklung Preisauszeichnung Folie 94 Variationskoeffizient der Kundenbewertung

48 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. für Automobilindustrie) und Breite. Folie 96

49 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 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

50 Klassifizierung von Online-Auktionen Käufe Einer Mehrere Verkäufe Einer Mehrere 1. Bilaterale Verhandlungen (EDI, XML) 3. Web-basierte Beschaffungsauktionen (C2B, B2B) 2. Web-basierte Verkaufsauktionen (C2C, B2C) 4. Web-basierte Börsen 2, 3 typisch: EBay, Onsale 4 häufig B2B: covisint, chemconnect, exostar (Flugzeugindustrie), e-steel, etc. Folie 99 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))

51 Folie 101 Roth, Ochenfels (Amer. Econ. Rev. 92 (4) ) beobachtetes Last-Minute-Bidding nimmt zu, wenn definiertes Auktionsende. Wenn nicht keine Zunahme (Ende wenn keine Bieter mehr) Folie 102

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