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Der Einfluss von Such- und Empfehlungssystemen auf den Absatz im Electronic Commerce

Authors:
Eckert, Jochen
Source:
Volume: 52
Number: 2
Pages: 65 - 77
Link External Source: Online Version
Year: 2010
Keywords: Long-Tail-Phänomen; Suchkosten; Such- und Empfehlungssysteme; Electronic Commerce
Abstract:

Das Internet und damit verbundene Technologien ermöglichen es, verglichen mit den Sortimentsgrößen traditioneller Einzelhändler der letzten Jahrzehnte, eine deutlich höhere Anzahl an Produkten zu produzieren, zu bewerben und profitabel zu verkaufen. Darüber hinaus erlaubt das Internet neue Such- und Empfehlungssysteme, die die Suchkosten von Konsumenten reduzieren. Konsumenten können so ihre Suche nach geeigneten Produkten von einer geringen Anzahl relativ einfach zu findender Blockbuster auf sehr spezielle Nischenprodukte ausdehnen. Als Resultat dieser Entwicklung sind häufig Long-Tail-Absatzverteilungen zu beobachten, die eine hohe Nachfrage nach Nischenprodukten widerspiegeln. In diesem Beitrag wird mithilfe einer agentenbasierten Simulation, die mit Verkaufsdaten eines Video-on-Demand-Anbieters kalibriert wird, gezeigt, inwiefern verschiedene Klassen von Such- und Empfehlungssystemen Einfluss auf die Absatzverteilung, den Gesamtabsatz, den Gewinn und die Konsumentenrente haben. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Suchtechnologie je nach Funktionalität den Absatz von Nischen zu Blockbustern (Suchfilter und Empfehlungssysteme) oder aber von Blockbustern hin zu Nischen (Charts und Toplisten) verschieben kann. Wir zerlegen Absatzveränderungen in Substitution und realen Mehrkonsum und zeigen, dass Such- und Empfehlungssystemen zu substanziellen Gewinnsteigerungen führen können. Unsere Ergebnisse machen auch deutlich, dass sinkende Suchkosten durch Such- und Empfehlungssysteme stets zu einer steigenden Konsumentenrente führen. Anbieter können demnach solche Systeme zum Aufbau von Wettbewerbsvorteilen nutzen.

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