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Einfluss der Produktbewertungen auf die Anzahl der Klicks und auf den Preis. Silvia Schlagnitweit Betreuer: a. Univ.-Prof. Dr. Franz Hackl Endpräsentation.

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Präsentation zum Thema: "Einfluss der Produktbewertungen auf die Anzahl der Klicks und auf den Preis. Silvia Schlagnitweit Betreuer: a. Univ.-Prof. Dr. Franz Hackl Endpräsentation."—  Präsentation transkript:

1 Einfluss der Produktbewertungen auf die Anzahl der Klicks und auf den Preis. Silvia Schlagnitweit Betreuer: a. Univ.-Prof. Dr. Franz Hackl Endpräsentation Daten von Geizhals.at

2 Übersicht: Daten von Geizhals.at und Produktbewertungen Datenstruktur Zentrale Fragestellung der Diplomarbeit Theoretische Ansatz: Bertrand Modell Horizontale Produktdifferenzierung Vertikale Produktdifferenzierung Modell Schätzmethode Deskriptive Statistik Schätzergebnisse Zusammenfassung und Fazit

3 Daten: Geizhals.at seit 1999 Kostenlos für die Konsumenten durchschnittlich Produkte ca Händler (780 Händler in meiner Studie) Aufbau der Preisvergleichsseite Kategorien Sub-Kategorien Sub-Sub-Kategorien

4 Sub-Sub-Kategorie

5 Produktbewertungen

6 Datenstruktur für meine Arbeit Produkt: Produkt_id, Name, Kategorie, Sub-Sub-Kategorie Produktbewertung: Produkt_id, User_IP, Leistungsdaten/Ausstattung, Preis-/Leistung, Qualität, Support Angebot: Händler_id, Produkt_id, Preis Klicks: Produkt_id, User_IP, Anzahl der Klicks Vereinfachte Darstellung der für meine Arbeit wichtigen Relationen.

7 Zentrale Fragestellung Beeinflussen die Produktbewertungen die Anzahl der Klicks? Beeinflussen die Produktbewertungen den Preis?

8 Theorie: Bertrand Modell Ansatz des Buches Industrial Organization: Contemporary Theory and Empirical Applications von Pepall, Richard und Norman (2005) Duopol Modell mit zwei Firmen 1 und 2, diese produzieren ein homogenes Produkt bei konstanten marginalen Kosten c. Preis ist die Strategische Variable. Marktnachfrage: Q = a – bP (Q = Menge, P = Preis)

9 Theorie: Bertrand Modell Nachfragekurve für Firma 2: q 2 = 0if p 2 > p 1 q 2 = (a – bp 2 )/2 if p 2 = p 1 q 2 = (a – bp 2 )if p 2 < P 1 Profitfunktion von Firma 2: II 2 (p 1,p 2 ) = 0if p 2 > p 1 II 2 (p 1,p 2 ) = (p 2 – c) * ((a – bp 2 )/2)if p 2 = p 1 II 2 (p 1,p 2 ) = (p 2 – c) * (a – bp 2 )if p 2 < p 1 Nash Gleichgewicht: p* 1 = c, p* 2 = c

10 Theorie: Horizontale Produktdifferenzierung Unterscheidung wie Farbe, Zuckergehalt Präferenzen der Kunden Räumliches Modell von Hotelling

11 Theorie: Horizontale Produktdifferenzierung Marginaler Konsument x m (p 1,p 2 ) = (p 2 -p 1 +t)/2t Nachfragefunktion von Firma 2 D 2 (p 1,p 2 ) = x m (p 1,p 2 ) N = ((p 2 -p 1 +t)/2t)*N Profitfunktion von Firma 2 Π 2 (p 1,p 2 ) = (1- x m (p 1,p 2 ) N = ((p 2 -p 1 +t)/2t)*N Nash-Gleichgewicht p 1 * = p 2 * = c + t

12 Theorie: Horizontale Produktdifferenzierung

13 Theorie: Vertikale Produktdifferenzierung Natürliche Reihung der Produktvarianten: Gute Qualität ist besser als schlechte Qualität Cremer und Thisse: n Firmen (i = 1,2,…,n) c(q i ) marginalen Kosten der Produktion bei Qualität q i Profitfunktion: π i (p,q) [p i – c(q i )] D i (p,q) Nutzen eines Konsumenten Θ der Firma i bevorzugt: u (Θ, q i ) – p i

14 Theorie: Vertikale Produktdifferenzierung

15 Analyse: Schätzmodell Relative Preis: rel-p i = øp i / øp ssk i Durchschnittlicher Preis des Produktes i in Relation zum durchschnittlichen Preis der SSK des Produktes. Relative Bewertung: rel-bew i = øbew i /øbew ssk i Durchschnittliche Bewertung des Produktes i in Relation zur durchschnittlichen Bewertung in dessen Sub-Sub-Kategorie. Hedonische Preisfunktion: Rel-p i = f(clicks i, rel-bew i, empfehlung) Indirekte hedonische Preisfunktion Clicks i = f(rel-p i, rel-bew i, empfehlung)

16 Analyse: Schätzmethode Poisson Schätzung (Negativ Binomial Schätzung) j=1 J clicks i = ß 0 + ß 1 rel-p i + ß 2 rel-bew i +ß 3 empfehlung + ε (Händler: j = 1,2,…J) OLS Schätzung rel-p i = ß 0 + ß 1 j=1 J clicks i + ß 2 rel-bew i +ß 3 empfehlung + ε (Händler: j = 1,2,…J) Schätzergebnisse stellen Korrelationen dar und keine kausalen Effekte.

17 Analyse: Schätzmethode Dichteverteilung der Klicks

18 Analyse: Deskriptive Statistik

19 Analyse: Schätzergebnisse Poisson und Negativ Binomial Schätzung mit fixed Effects der Sub-Sub-Kategorien

20 Analyse: Schätzergebnisse

21

22 Zusammenfassung und Fazit Probleme: viele nicht geklickte Produkte Kausalen Effekt zu analysieren und herauszufiltern Ergebnisse: Evidenz, dass die Bewertungen die Klicks beeinflussen Evidenz, dass die Bewertungen die Preise beeinflussen Fazit: Die Ergebnisse sind teilweise erwartet und es würde durchaus Sinn machen, weiter Überlegungen über die Analyse des Kausalen Effektes zu machen.

23 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit


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