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Bachelorarbeit, 2011
41 Seiten, Note: 1,3
1. PROBLEMSTELLUNG
2. STRATEGIEN ZUR AUSNUTZUNG VON DIREKTEN NETZWERKEFFEKTEN
2.1 Direkte Netzwerkeffekte am Beispiel einer „Monopolplattform“
2.2 Plattformadoption und Strategien im Wettbewerb um Nutzergruppen
2.3 Wohlfahrtsoptimale Plattformwahl
2.4 Wohlfahrtsanalyse des Wettbewerbsergebnisses
2.5 Strategien im Verdrängungswettbewerb
3. STRATEGIEN ZUR AUSNUTZUNG DER BILATERALEN NETWERKEFFEKTE
3.1 „Social Media“ ein Zweiseitiger Mark
3.2 Strategie der ausschließlichen Werbefinanzierung
3.3 Strategien bei gemischter Finanzierung
3.4 Marktkonzentration aufgrund der Interaktion zwischen Nutzer- und Werbemarkt
4. AUSBLICK
Seit ihrem ersten Erscheinen vor gut fünf Jahren haben soziale Netzwerke wie Facebook, Myspace oder Youtube zunehmend das Internet erobert und gänzlich neue Formen der Vernetzung entwickelt. Diese sozialen Plattformen setzen sich aufgrund der niedrigen Eintrittsbarrieren für die Veröffentlichung und Verbreitung von Informationen sowie ihrer Reichweite, Beständigkeit und Geschwindigkeit immer stärker gegen herkömmliche Medien als Informationsquelle durch. Doch hinter „Social Media“ verbirgt sich mehr: Es besteht die Möglichkeit, andere Teilnehmer des Netzwerkes an seinen Erlebnissen und Gefühlen teilnehmen zu lassen, sich in Geschehnisse oder Diskussionen einzubinden und deren Verlauf zu beeinflussen. Nicht zuletzt wurde am Beispiel der US-Präsidentschaftswahlen 2008 - bei denen der US-Präsident Barack Obama seinen Wahlkampf über die Plattform Facebook auf eine elektronische Ebene erfolgreich ausweitete - deutlich, welche Bedeutung die neuen Plattformen eingenommen haben.
In diesem Zusammenhang lautet die ökonomische Frage: Wie konnte es in einer Zeitspanne von nur wenigen Jahren zu einer solchen Nachfrage nach „Social Networks“ kommen? Welche Entwicklungen haben stattgefunden und warum sind Twitter, Facebook und MySpace im Vergleich zu ihren Vorgängern (Foren, Communities) so erfolgreich?
Der Begriff „Social Media“ darf allerdings nicht missverstanden werden, denn die meisten Betreiber der Plattformen sind international agierende Konzerne, die nach Wachstum und Gewinnmaximierung streben. Facebook, das größte soziale Netzwerk der Welt, setzte z.B. 2009 700 Millionen Dollar um und erwartet in den nächsten Jahren ein Umsatzwachstum über die Milliardengrenze (Eldon 2010). Die 2006 eingeführte Plattform Twitter wuchs - nach Angaben des Marktforschungsinstitutes Nielsen - von Februar 2008 bis Februar 2009 um 1382 Prozent (o.V. 2009).
Eine derartige Entwicklung lässt die Frage auikommen, wie sich solche Netzwerke - in Anbetracht der Tatsache, dass sie vielfach den Nutzem kostenlos bereitgestellt werden - finanzieren?
Gegenstand dieser Arbeit ist die ökonomische Analyse der Wechselwirkungen einzelner Akteure in sozialen Netzwerken. Der Untersuchung liegen mikroökonomische Modelle der Netzwerkökonomie und Spieltheorie zugrunde.
„Social Media“ sind virtuelle Plattformen, die Usem eine wechselseitige Interaktion ermöglichen. Entschließt man sich zur Teilnahme, so besteht nach der Anmeldung die Möglichkeit, ein eigenes Profil zu erstellen und nach Kommunikationspartnem zu suchen. Es handelt sich also (ähnlich zur Telekommunikationsbrache) um ein Netzwerkgut, bei dem der Nutzen maßgeblich von der Größe des Netzwerkes bestimmt wird.
Gegenstand des nachfolgenden Abschnittes ist die Analyse der Nachfrage nach dem Gut „Social Media“ mit Hilfe des Modells von Rohlfs (1974); die Darstellung folgt Shy (2001).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Angenommen auf dem Markt befinden sich N potentielle Teilnehmer, deren Aversion (z) zur Nutzung einer Plattform durch das Intervall [0,1] gegeben ist. Die Aversion kann als Abneigung gegen ein gewisses Charakteristikum (z.B. Plattformpolitik, Funktionen, allgemeiner Bekanntheitsgrad) einer Plattform verstanden werden. Nutzer, deren Aversion nahe 0 liegt, haben eine hohe Präferenz bezüglich der Teilnahme an einer Plattform und sind dementsprechend bereit, mehr zu zahlen. Nutzer deren Aversion nahe 1 liegt, interessieren sich nicht sonderlich für Netzwerke und werden nur dann beitreten, wenn der Preis sehr niedrig ist. Folglich kann (1 - z ) als heterogener Kontaktnutzen bezeichnen werden.
Die Abbildung 2.1 veranschaulicht die mögliche Verteilung von Nutzem. Auf der Abszisse ist die Ausprägung der Aversion und auf der Ordinate die kumulierte Verteilung abgetragen. Diese Abbildung kann so interpretiert werden, dass z.B. die Hälfte aller potentiellen Nutzer eine Aversion bezüglich der Teilnahme an der Plattform von < 1/2 haben.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb.: 2.1 Verteilung der möglichen Teilnehmer einer Plattform in Abhängigkeit der Aversion. Quelle: Shy (2001)
Angenommen n sei die tatsächliche Mitgliederzahl einer Plattform (0 < n < 1 ) und p der Preis, den ein Teilnehmer für die Benutzung einer Plattform zahlen muss. Der Preis kann sowohl als eine monetäre Größe, aber auch als Kosten in dem Sinne verstanden werden, dass der User z.B. mit seiner Werbeaversion oder mit der Freigabe von persönlichen Daten bezahlt. In der Realität wird dies z.B. an den Plattformen „StudiVZ“ und „ElitePartner“ deutlich. Die Partnervermittlung erhebt für spezielle Mitgliedschaften reale Preise, wohingegen das Studentennetzwerk für die Teilnehmer zwar kostenlos angeboten wirdjedoch auch ein sehr hohes Maß an Werbung zeigt.
Der Nutzen eines Teilnehmers vom Typ z kann also wie folgt definiert werden:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der Nutzen hängt also von der erwarteten Anzahl der Teilnehmer ( ne ), der eigenen Aversion und dem von der Plattform gesetzten Preis ab. Sinken die Preise, ist ein größerer Anteil der potentiellen Nutzer bereit der Plattform beizutreten. Dies wiederum fuhrt zu einer Steigerung des Nutzens. Ein potentieller User mit einem Kontaktnutzen von (1 - z ) wird nur dann der Plattform beitreten, wenn ihm die Teilnahme an der Plattform einen positiven Nutzen stiftet.
Als Nächstes soll die kumulierte Nachfrage der potentiellen Teilnehmer hergeleitet werden. Hierzu wird der Nutzer betrachtet, der bei einem Preisp indifferent zwischen
Teilnahme und Nichtteilnahme an dem Netwerk ist ((1 - z)ne - p = 0). Löst man diese
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Diese Gleichung besagt, dass alle potentiellen Nutzer, deren Aversion größer als z ist, der Plattform nicht beitreten und diejenigen, deren Aversion unterhalb von z ist, die Plattform nutzen werden. Die Userzahl ist also definiert als: [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Steigt die
Angenommen jeder mögliche Konsument hat eine perfekte Voraussicht und kann die erwartete Nutzerzahl genau bestimmen, dann ist [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] und die Nachfrage ist gegeben durch: [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] (vgl. Shy 2001).
In Wirklichkeit ist eine perfekte Voraussicht nicht möglich und verschiedene Faktoren beeinflussen die erwartete Nutzerzahl einer Plattform.
Stellt man die Nachfrage in Abhängigkeit des Preises grafisch dar, so ergibt sich folgende Darstellung:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 2.2 Nachfrage nach sozialen Netzwerken in Abhängigkeit von Preisen.
Es ist zu erkennen, dass die Nachfragefunktion konvex ist und bei z = 0,5 bzw. bei p=N/4 ihr Maximum hat. Die gestrichelte Nachfragefunktion zeigt die Nachfrage bei einer Verdopplung von N. Eine Erhöhung der potentiellen Teilnehmerzahl hat folglich eine stärkere Wölbung der Nachfragefunktion zur Folge.
Setzt ein Plattformbetreiber einen festen Preise ( 0 < p < N/4 ),so schneidet dieser die Nachfragekurve an den Stellen Z™edng und z\och. Analytisch lassen sich die Punkte durch auflösen der quadratischen Gleichung bestimmen:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Bis zum Punkt Zmedng ist die Nachfrage ( n = N · zmedng ) gering und es werden nur diejenigen der Plattform beitreten, deren Aversion niedrig ist (also deren Präferenz bezüglich der Mitgliedschaft sehr hoch ist). Zhoch beschreibt eine hohe Nachfrage bezüglich der Plattform, d.h. es werden sich also auch User mit einer höheren Aversion anmelden. Nur im Punkt Zhoch handelt es sich um stabiles Gleichgewicht, denn wird Zmedng überschritten, überwiegt der positiv wirkende Netzeffekt den negativen Preiseffekt, was zur Folge hat, dass die Zahlungsbereitschaft und die Mitgliederzahlen steigen (Bandwagon-Effekt). Zmedng kann also als kritische Masse interpretiert werden. Es handelt sich dabei um die Anzahl an Teilnehmern, die mindestens erreicht werden muss, damit der positive Netzeffekt den negativen Preiseffekt überwiegt (vgl. Oren, Smith, 1981). Grafisch lässt sich dieser Zusammenhang mit Hilfe der Pfeile in Abb. 2.2 erklären. Bei gegebenem Preis ( p0) tendieren Nutzer in der Anfangsphase dazu, der Plattform nicht beizutreten bzw. die Plattform zu verlassen, weil sie nicht glauben, dass sie sich auf dem Markt etablieren wird. Wird die kritische Masse an Nutzem ( Znmedng ) jedoch erreicht, so profitiert jeder User von der Teilnahme und ist bestrebt an der Plattform teilzunehmen. Dieses Streben kann folglich als Bandwagon-Effekt bezeichnet werden. Mit der Anzahl der Nutzer wächst aber auch die Aversion, sodass nach Erreichen einer gewissen Größe ( z\och ) User dazu neigen, die Plattform zu verlassen.
Folglich kann die Sättigungsmenge als die Stelle bezeichnet werden, an der die Bestrebung der Plattform beizutreten, gleich der Bestrebung die Plattform zu verlassen ist.
In der Realität, lässt sich ein solches Nachfrageverhalten anhand der Entwicklung der Plattform Twitter illustrieren (Abb. 2.3). Obwohl die Plattform seit 2006 existiert, war die Nachfrage in Deutschland bis Anfang 2009 eher gemäßigt. Nur ca. 100.000 deutsche Unique Visitors - die Anzahl der gezählten IP-Adressen auf einer Homepage - besuchten die Seite täglich. Seit 2009 hat jedoch ein Wachstum eingesetzt, welches erst im Februar 2010 bei einem Stand von ca. 600.000 stagnierte. Diese Entwicklung lässt sich auf der Grundlage der vorangegangenen Analyse dadurch erklären, dass Anfang 2009 die kritische Masse erreicht wurde und zu einem Bandwagon-Effekt führte, welcher der Plattform ein exponentielles Mitgliederwachstum bescherte. Seit Februar hat sich die Anzahl der Unique Visitors jedoch kaum verändert, sodass man davon ausgehen kann, dass nun ein Sättigungspunkt erreicht wurde.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 2.3 Unique Visitor der Plattform Twitter pro Tag. Quelle: google AdPlanner (Oktober 2010).
Ähnliche Verläufe der Userzahl lassen sich auch an anderen Plattformen (z.B. Facebook, StudiVZ, wer-kennt-wenn?) erkennen. Die Intensität unterscheidet sich jedoch sehr deutlich.
Eine starke Nachfrage ist für eine Plattform entscheidend, denn User bilden die Grundlage der Finanzierung einer Plattform. Was kann eine Plattform also zur Gewinnung von Mitgliedern unternehmen? Preisstrategisch kann ein niedriger Preis (z.B.p in Abb. 2.1) gesetzt werden. Dadurch wird der negative Preiseffekt gesenkt und User mit einer geringen Präferenz profitieren von einer Teilnahme. Folglich steigt die Zahl der Mitglieder und die kritische Masse wird früher erreicht. Auch der Sättigungspunkt verschiebt sich, sodass die Teilnehmerzahl insgesamt steigt.
Kann eine Plattform den Preis nicht verändern, so kann sie versuchen, die Anzahl der potentiellen Teilnehmer zu erhöhen, indem sie z.B. die Benutzeroberfläche in mehreren Sprachen anbietet und so den Markt vergrößert. In Abb. 2.2 ist eine solche Ausweitung des Marktes durch die gestrichelte Nachfragefunktion dargestellt. User profitieren nun von einem stärkeren Netzwerkeffekt und sind bereit, mehr zu bezahlen. Im Falle einer Verdopplung der potentiellen Nutzer, profitieren Teilnehmer von der doppelten Netzwerkgröße und sind dementsprechend bereit, zweimal so viel zu zahlen. Hat eine Plattform weder die Möglichkeit, die Preise zu senken, noch ins Ausland zu expandieren, so kann sie versuchen, die Aversion bezüglich der Teilnahme zu senken, um einen Anreiz zur Teilnahme zu schaffen. Dies kann u.a. durch zusätzliche Programme oder Funktionen geschehen. Facebook bietet z.B. eine Vielzahl von Spielen und anderen Applikationen an, die größtenteils kostenfrei sind. Gelingt es, die Aversion zu reduzieren, sind mehr User bereit, p zu bezahlen, da sie aus der Teilnahme einen höheren Nutzen beziehen. Die kritische Masse wird folglich schneller und die Sättigungsmenge später erreicht. Die Mitgliederzahl der Plattform steigt.
Die bisherige Betrachtung befasste sich mit der Nachfrage nach dem Netzwerkgut „Social Media“. Es wurden anhand einer Monopolplattform Strategien aufgezeigt, die das Abschöpfen von potentiellen Nutzem begünstigen.
Im folgenden Abschnitt wird angenommen, dass sich auf einem Markt Plattformen befinden, die untereinander inkompatibel sind und um Mitglieder konkurrieren. Es wird davon ausgegangen, dass Nutzer immer nur eine Plattform verwenden können (User betreiben „singlehoming“). Der Schwerpunkt dieses Abschnittes liegt auf der Auswahlproblematik potentieller User unter der Existenz von Netzwerkeffekten. Diese beeinflussen die Attraktivität der Plattform zum gegenwärtigen Zeitpunkt in hohem Maße. Weiterhin entscheiden Netzwerkeffekte über die zukünftige Größe einer Plattform, denn ein möglicher Teilnehmer wird nur dann beitreten, wenn er erwartet, dass die Plattform auch in Zukunft von vielen Usem benutzt wird.
Als Grundlage für die Diskussion wird auf das Modell von Katz/Shapiro (1986) zurückgegriffen.
Emeut betrachten wir die Nachfrage nach einer Plattform in Abhängigkeit von deren Preis, der mit der Zeit variieren kann. Parallel zum Modell von Katz und Shapiro wird hier angenommen, dass es nur zwei Perioden t=1,2 gibt, dass Nt die Anzahl aller Nutzer in Periode t ist und dass ein Nutzer eine völlig unelastische Nachfrage von eins bezüglich der Teilnahme an einer Plattform in Periode t hat. Weiterhin ist die Anzahl der Plattformen auf Plattform A und Plattform В normiert. Jeder Nutzer, der im Zeitpunkt t zu einer Plattform beitritt, muss die Preise pf und pf für die Nutzung der jeweiligen Plattform bezahlen. Es wird angenommen, dass die Preise bekannt und exogen gegeben sind. Der Preisvorteil der Plattform В in t sei gegeben durch:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Anders als bei Katz/Shapiro (1986), setzen sich die Preise aus dem Beitrittspreis und individuellen Profilverwaltungskosten des Nutzers zusammen. Profilverwaltungskosten stellen einen Disnutzen für den User dar. Beispiele hierfür sind Zeitaufwand, Lemkosten oder persönliche Daten, die man preisgibt, wenn man sich dazu entscheidet an einer Plattform teilzunehmen.
Treten Nutzer den Plattformen bei, so sei xt die Anzahl der А-User und yt die Anzahl der В-User, wobei yt = Nt - xt ist. Der Bruttonutzen sei abhängig von der Anzahl an Nutzem, die der gleichen Plattform beitreten, also U(Xj + x2) und U(yl + y2). Dieser steigt aufgrund direkter Netzwerkeffekten mit der Größe der Nutzergruppe, die die gleiche Plattform nutzen. Es wird weiterhin angenommen, dass alle User homogen sind und die Nutzenfunktion U(·) steigend und für alle gleich ist. Der Nettogewinn eines
Teilnehmers ist folglich definiert durch: U(Xj + x2) -pf für А-User und U(y\ + y2) - pf B-User.
Aufgrund der Gewinnmaximierung in der zweiten Periode, wird ein rationaler Nutzer in der ersten Periode das Verhalten der User in Periode zwei per Rückwärtsinduktion antizipieren, bevor er eine Entscheidung über die Teilnahme an einer Plattform trifft. Es muss also zuerst die optimale Entscheidung der Nutzer in der zweiten Periode bestimmt werden. Gesucht wird folglich ein Nash-Gleichgewicht in t=2 wobei jeder Teilnehmer seine Teilnahmeentscheidung trifft und die Teilnahmeentscheidung aller übrigen Nutzer als gegeben betrachtet.
Damit ein Netzwerk in der zweiten Periode gewählt wird, darf kein Teilnehmer zur konkurrierenden Plattform wechseln wollen. Im Falle der Plattform A muss also gelten, dass [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten].Für Plattform В muss analog erfüllt sein, dass: [[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]] Weil die Nutzenfunktion U(·) eine steigende Funktion darstellt, können beide Bedingungen nicht gleichzeitig erfüllt werden, sodass eine der beiden Plattformen in der zweiten Periode dominieren wird [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten].
Angenommen, alle User haben in der ersten Periode Plattform A gewählt, dann existieren zwei Nash-Gleichgewichte:
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