Future Internet Economy: Geschäftsmodelle für Anbieter digitaler Güter

Future Internet Economy – Geschäftsmodelle
für Anbieter digitaler Güter
Erstes Symposium Web Research, TU Darmstadt,
11.11.2010
Prof. Dr. Peter Buxmann
Fachgebiet Information Systems/Wirtschaftsinformatik
Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften
Technische Universität Darmstadt
11. November 2010 | Fachgebiet Information Systems | Prof. Dr. Peter Buxmann | 1
Forschungsschwerpunkte des Fachgebiets
§  Forschungsschwerpunkte des Fachgebiets:
§  Software Business
§  Future Internet Economy
§  Information Management
§  Die von uns angebotenen Lehrveranstaltungen richten sich
hauptsächlich an Studierende der Wirtschaftsinformatik und des
Wirtschaftsingenieurwesens sowie an Masterstudenten Informatik mit
dem Hauptfach IT-Management.
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Agenda
1.  Ökonomische Eigenschaften digitaler Güter
und die Konsequenzen für Anbieterstrategien
2.  Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen –
am Beispiel der digitalen Musikindustrie
3.  Preisstrategien für die Softwareindustrie
4.  Ausblick
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1 | Ökonomische Eigenschaften digitaler Güter
§  Ausgewählte Eigenschaften digitaler Güter
§  Hohe Produktionskosten für die erste Einheit ("First-Copy Costs"):
§  hohe Fixkosten
§  in der Regel Sunk Costs
§  Niedrige Reproduktionskosten:
§  niedrige variable Kosten
§  keine Kapazitätsgrenzen
§  Perfekte Kopien ohne
Qualitätsverlust möglich
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1 | Ökonomische Eigenschaften digitaler Güter
§  Die Eigenschaften haben es in sich…
§  Tauschbörsen
§  books.google.com
§  Copy-Paste-Aktionen aller Art…
⇒ Was zählt das Urheberrecht in der „neuen Welt“?
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1 | Ökonomische Eigenschaften digitaler Güter
§  Strategien für Anbieter digitaler Güter
§  Produktstrategien
§  Vertriebsstrategien
§  Kooperations- und Übernahmestrategien
§  Preisstrategien
⇒ Kooperations- und Preisstrategien in der Musik- und Softwareindustrie
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Agenda
1.  Ökonomische Eigenschaften digitaler Güter und
die Konsequenzen für Anbieterstrategien
2.  Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen – am
Beispiel der digitalen Musikindustrie
3.  Preisstrategien für die Softwareindustrie
4.  Ausblick
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2 | Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen
§  Untersuchungen eingebettet in das
Forschungsprojekt Zukunftsmusik
Umfrage in Kooperation mit
Spiegel Online
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2 | Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen
§  Trade-Off zwischen Absatzzahlen und Stückdeckungsbeitrag:
Umsatz
Verkaufte
Menge
Preis
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99 Cent? 99
Cent
Preis
2 | Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen
§  Eine Regressionsanalyse ergab folgende Umsatzfunktionen für verschiedene
Titelkategorien:
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2 | Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen
§  Ergebnis:
Anbieter könnten ihren Umsatz
also durch eine Preissenkung
mehr als verdoppeln.
§  Problem:
Sie sind nicht allein, und die
Musikwertschöpfungskette setzt
dieser Preispolitik (zunächst)
Grenzen
Akteure:
Musikschaffende,
Verwertungsgesellschaften
Musikverlage und
Tonträgerhersteller
Tonträgerhersteller,
Musikschaffende und
Content-Aggregatoren
Digital Service Provider
und Downloadshops
Musikkonsumenten
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Wertschöpfung:
Schöpfung:
Komposition
Auswahl & Zertifizierung:
Artist and Repertoire
Management,
Promotion & Werbung
Produktion:
Aufnahme,
Produktion der Mastercopy,
Digitalisierung,
Verknüpfung mit Metadaten
Distribution:
Digital Rights Management,
Hosting,
Download
Konsumtion
2 | Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen
§  Eine Niedrigpreis-Strategie ist nur durchsetzbar, wenn die Beteiligten im
Sinne eines Kooperationsnetzwerks zusammenarbeiten.
§  Warum? Wenn die Labels schon 40 – 70 Cent per Download verlangen,
ist ein niedrigerer Preis natürlich nicht sinnvoll…
ohne
Kooperation
mit
Kooperation
Aber wie soll der
Kuchen aufgeteilt
werden?
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2 | Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen
§  Grundvoraussetzung für die Kooperationsbereitschaft der Akteure
in der Wertschöpfungskette sind Anreize in Form zusätzlicher
Deckungsbeiträge.
è  Entwicklung eines Modells zur Bestimmung pareto-optimaler Verteilungen des
Kooperationsgewinns
§  Bekanntes Problem aus der kooperativen Spieltheorie:
Das Bettler-Krösus-Problem
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2 | Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen
§  Kooperative Preissetzung:
è  Eine kooperative Preissetzung kann die Umsätze und Deckungsbeiträge
der Wertschöpfungskette für Onlinemusik deutlich steigern.
è  Eine pareto-optimale Umverteilung der Einnahmen ist möglich, allerdings
muss eine „gerechte“ Verteilung des Kooperationsgewinns gefunden
werden.
§  Andere Beispiele:
§ 
§ 
§ 
§ 
§ 
Strategische Allianzen, z. B. Star Alliance
Planung in Supply Chains
Kooperationen und Übernahmen in der Softwareindustrie
"Wisdom of the Crowds"
Open-Source-Entwicklung
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Agenda
1.  Ökonomische Eigenschaften digitaler Güter und
die Konsequenzen für Anbieterstrategien
2.  Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen – am
Beispiel der digitalen Musikindustrie
3.  Preisstrategien für die Softwareindustrie
4.  Ausblick
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3 | Parameter der Softwarepreisgestaltung
Parameter von Preismodellen für
Softwareprodukte
Preisbildung
Struktur des
Zahlungsstroms
Preisermittlung
Einmalzahlung
Bemessungsgrundlage
Anzahl Preiskomponenten
Preisdifferenzierung
Preisbündelung
Dynamische
Preisstrategie
1. Grad
Angebot
Penetration
Pricing
kostenbasiert
Reine Bündelung
nachfrageorientiert / wertbasiert
Gemischte Bündel.
Entbündelung
wettbewerbsorientiert
Interaktionsgrad
einseitig, nichtinteraktiv
interaktiv
Regelmäßig
wiederkehrende
Zahlungen
nutzungsabhängig
Transaktion
Frequenz
Speicherbedarf
Dauer
Zeit
Hybride Form
…
nutzungsunabhängig
2. Grad
Produktart
mengenbezogen
Software
zeitbezogen
Wartung
leistungsbezogen
Service/Support
3. Grad
Integrationsgrad
personenbezogen
komplementär
regionenbezogen
substitutiv
Named User
unabhängig
Concurrent User
Server, Rechner
CPU
mehrdimensional
Finanzkennzahlen
…
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Preishöhe
additiv
superadditiv
subadditiv
Follow-the-freeStrategie
SkimmingStrategie
3 | Produktbündelung – Beispiel Microsoft
Office
Quelle: http://office.microsoft.com/de-de/suites/FX101635841031.aspx
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3 | Vorteile von Preisbündelung
§  Preisbündelung fördert die Verbreitung von (zusätzlichen) Produkten im
Markt.
§  Wichtig bei Netzeffektenmärkten, wie der Softwareindustrie.
§  Beispiel: Der Absatz der Creative Suite fördert die Verbreitung von PDFDokumenten.
§  Der Markteintritt potenzieller Konkurrenten kann erschwert werden
§  Z. B. für Anbieter, die nur eines der Produkte aus dem Bündel produzieren.
§  Kosteneinsparung bei der Fakturierung und Lieferung
§  Mehrere Produkte werden gleichzeitig verkauft.
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3 | Vorteilhaftigkeit der Bündelungsstrategie
§  Die Vorteilhaftigkeit der Bündelung im Vergleich zur Entbündelung ist im
Besonderen von zwei Faktoren abhängig:
1. Korrelation der Zahlungsbereitschaften für die Produkte:
§  Eine negative Korrelation der Zahlungsbereitschaften liegt vor, wenn die
Kunden, die tendenziell viel (wenig) für Produkt A bezahlen würden, eine
geringe (hohe) Zahlungsbereitschaft für Produkt B haben.
§  Eine negative Korrelation führt zu einer Reduktion der Varianz für die
Reservationspreise des Bündels und damit zu einer homogeneren Struktur
der Zahlungsbereitschaften für das Bündel.
2. Höhe der variablen Kosten
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3 | Verteilungen der Reservationspreise
für zwei Produkte
Quelle: Buxmann et al. 2008, S. 117 – Beispielhafte Verteilungen von Reservationspreisen für zwei Produkte (Olderog u. Skiera 2000, S. 143)
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3 | Auswirkung der Korrelationen der Reservationspreise
auf die Homogenität der Reservationspreise
für das Bündel
Quelle: Buxmann et al. 2008, S. 118 – Auswirkung der Korrelationen der Reservationspreise auf die Homogenität der Reservationspreise auf das Bündel (Olderog u. Skiera 2000, S. 143)
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3 | Auswirkung heterogener und homogener
Nachfrage-Strukturen
Heterogene
Zahlungsbereitschaftsstruktur
Homogene
Zahlungsbereitschaftsstruktur
Preisabsatzfunktion
von Bündel I
Konsumenten
KV(y)
Konsumenten
KV(y)
Preisabsatzfunktion
von Bündel II
Gewinn
Gewinn
Geldeinheiten
Geldeinheiten
Quelle: Buxmann et al. 2008, S. 118 – Auswirkungen einer homogenen Zahlungsbereitschaftsstruktur auf die möglichen Gewinne des Anbieters (Olderog u. Skiera 2000, S. 144)
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3 | Beispiel: Preisbündelung
Variable Kosten je Produkt in Höhe von 7 GE
Entbündelung
Bündel
ZB Produkt 1
ZB Produkt 2
ZB Bündel
Konsument 1
8
4
12
Konsument 2
4
8
12
optimaler Preis
8
8
/
variable Kosten
7
7
14
Deckungsbeitrag
1
1
0
abgesetzte Menge
1
1
0
1
1
0
Gewinn
2
Quelle: Buxmann et al. 2008, S. 119 – Beispiel für die Auswirkungen einer Bündelungsstrategie bei relativ hohen variablen Kosten
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>
0
3 | Beispiel: Preisbündelung
Variable Kosten je Produkt in Höhe von 0 GE
Entbündelung
Bündel
ZB Produkt 1
ZB Produkt 2
ZB Bündel
Konsument 1
8
4
12
Konsument 2
4
8
12
optimaler Preis
8
8
12
variable Kosten
0
0
0
Deckungsbeitrag
8
8
12
abgesetzte Menge
1
1
2
8
8
24
Gewinn
16
Quelle: Buxmann et al. 2008, S. 120 – Beispiel für die Auswirkungen einer Bündelungsstrategie bei digitalen Gütern
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<
24
3 | Vergleich zwischen Bündelung und
Entbündelung
§  Ab welcher Höhe der variablen Kosten lohnt sich die Bündelung?
Quelle: Buxmann et al. 2008, S. 121 – „Break even Point“ der variablen Kosten
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3 | Preisstrategien für Softwareanbieter
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Agenda
1.  Ökonomische Eigenschaften digitaler Güter und
die Konsequenzen für Anbieterstrategien
2.  Win-Win: Mehr Profit durch Kooperationen – am
Beispiel der digitalen Musikindustrie
3.  Preisstrategien für die Softwareindustrie
4.  Ausblick
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4 | Ausblick
§  Ökonomische Theorie für die Future Internet Economy –
Schwerpunkt Geschäftsmodelle für Anbieter digitaler Güter
§  Branchenschwerpunkt der bisherigen Arbeiten
§  Softwareindustrie
§  Musikindustrie
§  Verlagswesen
§  Zukünftig gerne Erweiterung des Fokus auf den Bereich Web
Research
=> Evaluierung der Akzeptanz neuer digitaler Angebote im Web
=> Geschäftsmodelle und Strategien für Content-Anbieter im Web allgemein
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Vielen Dank für Ihr Interesse!
Prof. Dr. Peter Buxmann
Technische Universität Darmstadt
Chair of Information Systems | Fachgebiet Wirtschaftsinformatik
Hochschulstr. 1
64289 Darmstadt
[email protected]
www.is.tu-darmstadt.de
www.zukunftsmusik.net
www.software-economics.org
11. November 2010 | Fachgebiet Information Systems | Prof. Dr. Peter Buxmann | 29
04. Mai 2009 | Fachgebiet
Entscheidungen
über den Einsatz
Information
von IT-Standards
Systems | Prof.
und –Services
Dr. Peter Buxmann
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