Коллаборативная фильтрация и рынок "лимонов" Акерлофа

Коллаборативная фильтрация  и рынок "лимонов" Акерлофа

Вот интересная тенденция. Разброс в стоимости билетов на концерты звезд – составляет огромную разницу, если сравнивать, скажем, Мадонну и какого-то заштатного исполнителя. А вот CD разного качества (не с точки зрения качества болванки и упаковки, а с точки зрения качества музыкального содержания) находятся в одном ценовом диапазоне. А легальные треки для скачивания так и вообще почти одинаковы по цене.

В 1970 году Джордж Акерлоф написал статью «Рынок лимонов». В 2001 году получил за нее Нобелевскую премию. Идея в следующем: На некоторых рынках продавец и покупатель располагают различной информацией о качестве продукта. Например, покупатель оценивает качество товара статистически, а продавцу известно качество каждой единицы товара индивидуально. Ну, например, я в принципе знаю, что такое фольксваген пассат 2000 года с пробегом до 200 тыс., но когда иду на рынок, то сталкиваюсь с КОНКРЕТНЫМИ МАШИНАМИ с их индивидуальными особенностями. При этом продавцу они известны гораздо лучше чем мне.

Если в начальный момент на рынке существует некий баланс хороших  автомобилей и «лимонов« (так в Америке называют изношенные машины со скрытыми дефектами) то сформируется некая «средняя начальная цена спроса». Такая цена может не устроить некоторых продавцов хороших автомобилей, и они откажутся их продавать, а обладатели плохих автомобилей станут их продавать активнее. В результате доля хороших автомобилей на рынке сократится, плохих — возрастет. Кроме этого, те, кто купил «лимон» может вернуться на рынок уже в качестве продавца. Покупатели оценят изменившуюся ситуацию, их спрос на данный тип машин снизится. Снизившаяся цена побудит еще какую-то часть владельцев хороших автомобилей снять товар с  продажи и т.д. Происходит так называемый «неблагоприятный отбор». В конце концов хорошие автомобили могут оказаться полностью вытесненными с рынка, и на нем установится равновесие спроса и предложения «лимонов».

Согласитесь, что ситуация с рынком медийных продуктов (книг, музыки) имеет некоторые общие аспекты. Огромный ассортиментный ряд, более низкие издержки на производство низкокачественной продукции (литературные рабы и т.п.) и при этом фактическая невозможность разобраться в качестве, уже придя в магазин. Типичная ситуация ассимметричной информированности покупателя и продавца. Результат по Акерлофу — полки замусориваются, количество низкокачественных продуктов растет, продажи конкретных наименований очень низки, ценовая конкуренция усиливается. Не правда ли  — так все и есть. Если не верите – зайдите в книжный магазин :).

Лекарство от «неблагоприятного отбора» — сбор и адекватное отображение информации о каждом конкретном продукте (в случае автомобиля –  например экспертная оценка на аукционах и т.п.) которую необходимо решать институационально. В случае медийных продуктов роль этих институтов выполняют коллекции отзывов и оценок самих пользователей продуктов (рекомендательные системы). Я думаю, что  таким проектам будет отведена вполне приличная роль в электронной коммерции.И простота их реализации в интернете – одно из ключевых преимуществ электронной коммерции медийных продуктов перед офлайновым ритейлом.

Идеологом озвученной теории является профессор Высшей Школы Экономики Александр Долгин, создатель проекта IMHONET, работающего по принципу коллаборативной фильтрации отзывов пользователей.

Всем интересующимся темой экономики цифровых продуктов рекомендуем почитать книги Александра Долгина и в первую очередь, "Экономику символического обмена".

Антон Терехов

Автор: anton Terekhov Anton

Подписаться на новости

Читайте также

Нейромаркетинг в e-mail рассылках: Как использовать психотипы для создания максимально персонализированного предложения

В последние пару лет термин “нейромаркетинг” все чаще звучит среди маркетологов. И действительно, перспектива понять отношение потребителя к продукции еще до того, как он сам его осознал, и тем более влиять на это отношение, выглядит очень заманчиво. Чтобы использовать возможности воздействия на подсознание для работы с потребностями пользователей, нужна грамотная сегментация.

далее →

Автоматическое построение сегментов в email-рассылках Basketshop.ru: рост выручки на одно отправленное письмо (RPE) в 13 раз

Сегодня на примере интернет-магазина Basketshop мы расскажем, каких результатов можно добиться при сегментации подписчиков по интересам, как повысить все ключевые значения e-mail рассылок с помощью релевантного содержания и докажем в цифрах, что персонализированные предложения могут увеличить выручку на одно письмо в 13 раз.

далее →

Growth Hacking в триггерных письмах интернет-магазина «QUELLE»: 7 кейсов

Специалисты по Growth Hacking в Retail Rocket каждый день проводят десятки АБ-тестов, проверяя гипотезы оформления e-mail рассылок, чтобы увеличить выручку интернет-магазинов. Сегодня мы расскажем о том, каких результатов можно добиться, если правильно выбрать тему письма и время отправки, как оптимизировать размер товарных карточек и какие элементы стоит удалить, чтобы не отвлекать внимание покупателя, на примере интернет-магазина QUELLE.

далее →

25 апреля / Комментарии

Сегментация подписчиков на основе интересов в интернет-магазине детских товаров. Рост количества заказов в 8 раз.

Инноваторы онлайн-ритейла сегодня движутся в сторону отправки email-рассылок не единым письмом по всей базе, а в сторону построения системы из множества индивидуальных сегментов (от 2 до бесконечности в зависимости от ресурсов компании) и отправке более релевантных писем индивидуально для каждой группы получателей. Рассмотрим кейс в котором сегментация подписчиков для массовых email-рассылок в интернет-магазине детских товаров дала рост количества заказов в 8 раз.

далее →

10 апреля / Комментарии

Кейс Mixit: рост Email-канала в 2 раза за полгода

Mindbox запустили Email-маркетинг для компании Mixit совместно с агентством Prism Solutions. Коллеги настроили интеграцию продуктов Mindbox с Интернет-магазином Mixit. Первая кампания была запущена уже спустя неделю после подписания договора. В этом кейсе мы расскажем о результатах работы за первые полгода (доход от Email-канала подсчитан с помощью Google Analytics и внутренней системы учета).

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook