Institut für Business Analytics

Digitale Plattformen und Märkte

Gestaltung und ökonomische Auswirkungen von digitalen Plattformen

Durch den digitalen Wandel sind digitale Plattformen entstanden, die die Art und Weise wie Güter-, Informations- und Geldflüsse erfolgen grundlegend verändert haben. Das Ergebnis dieser Veränderungen stellen (mehrseitige) digitale Märkte dar. Um erfolgreich auf digitalen Märkten zu agieren, gilt es diese grundlegenden Veränderungen und die zugrundeliegenden Mechanismen zu verstehen, ebenso wie die Auswirkungen der Gestaltung digitaler Plattformen auf die Gesellschaft, Unternehmen und die Umwelt

Projekte

Unsere Forschungsbereiche

Die Plattformökonomie beschreibt die Veränderungen von Prozessen, bei denen verschiedene Akteure auf einer digitalen Plattform zusammengebracht werden. Digitale Plattformen agieren dabei häufig als Intermediäre zwischen Anbietern und Nachfragern ohne eigene Vermögenswerte. Dabei bergen digitale Plattformen nicht nur großes wirtschaftliches Potenzial (z.B. durch Netzwerkeffekte), sondern stellen auch Disruptionsrisiken für traditionelle Unternehmen dar. Wir untersuchen mit analytischer Modellierung die weitreichenden Auswirkungen digitaler Plattformen auf traditionelle Geschäftsmodelle, Arbeitsmärkte sowie Wertschöpfung und -verteilung.

Publikationen

  • Napirata, S.; Sedlmeir, J.; Rieger, A.; Fridgen, G.; Zimmermann, S. (2023): The Competition Effect of Decentralized Platforms: An Analytical Model. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023. Hyderabad. Indien.
  • Napirata, S., Kupfer, A., Zimmermann, S., Nault, B. R. (2021): Platform-based sharing of 'need-to-use' goods. Workshop on Information Systems and Economics (WISE) 2021. Austin, Texas. USA.
  • Nault, B.R.; Zimmermann, S. (2019): Balancing Openness and Prioritization in a Two-Tier Internet. Information Systems Research 30/3, 711-1105.
  • Zimmermann, S.; Angerer, P.; Provin, D.; Nault, B.R. (2018): Pricing in C2C Sharing Platforms. Journal of the AIS 19/8, 671-678.

Der digitale Wandel führt dazu, dass immer mehr Interaktionen und Entscheidungen in digitalen Umgebungen stattfinden. Das Design der digitalen Umgebung kann dabei genutzt werden, um NutzerInnen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen (z.B. Kundenrezensionen), vor Betrug zu schützen (z.B. Fake-Review-Tagging) oder sie zu einer potenziell schlechteren Entscheidung zu drängen (z.B. Scarcity Cues). Wir untersuchen mit experimenteller Datenanalyse den Einfluss verschiedener Designelemente auf das Nutzerverhalten.

Publikationen

  • Erlebach, S.; Kupfer, A.; Wrabel, A.; Zimmermann, S. (2023): Tagging the Fakes? – The Impact of Tagging Fake Reviews on Consumer Trust and Purchase Intention. European Conference on Information Systems (ECIS) 2023. Kristiansand, Norway.
  • Gutt, D.; Neumann, J.; Zimmermann, S.; Kundisch, D.; Cheng, J. (2019):
    Design of Review Systems - A Strategic Instrument to shape Online Review Behavior and Economic Outcomes. Journal of Strategic Information Systems 28/2, 104-117.
  • Habla, M.; Napirata, S.; Wrabel, A.; Kupfer, A.; Zimmermann, S. (2024): Never Again “The Pizza was Great!” – Developing Design Principles for Dynamic Review Templates. Proceedings of the Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik (WI) 2024. Würzburg, Deutschland.
  • Wrabel, A.; Kupfer, A.; Zimmermann, S. (2022): Being informed or getting the product? - How the coexistence of Scarcity Cues and Online Consumer Reviews affects Online Purchase Decisions. Business & Information Systems Engineering 64, 575-592.

 

In digitalen Märkten werden in allen Phasen des Kaufprozesses eine Vielzahl von Kundendaten generiert. Customer & Marketing Analytics beschäftigt sich mit der Analyse dieser Kundendaten, um Erkenntnisse über das Verhalten von Kunden in digitalen Märkten zu gewinnen und Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten. Wir untersuchen mit Analytics-Methoden, wie diese Erkenntnisse genutzt werden können, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen oder die Marketingeffizienz zu steigern. Als wichtiges Instrument in diesem Bereich forschen wir an Recommender Systemen, die das bisherige Verhalten und die Präferenzen von Kunden nutzen, um ihnen relevante Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen. Insbesondere Review-basierte Recommender Systeme bieten enormes Potenzial für hohe Empfehlungsgüten kombiniert mit transparenten, vertrauensstiftenden Erklärungen, die die Akzeptanz bei Nutzern erhöhen können.

Publikationen

  • Bohnen, E.; Erlebach, S.; Zimmermann, S. (2023): DrugExBERT for Pharmacovigilance – A Novel Approach for Detecting Drug Experiences from User-Generated Content. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023, Hyderabad, India.
  • Röder, A.; Bohnen, E.; Züllig, K.; Kupfer, A.; Zimmermann, S. (2023): Dynamic Pricing on Two-Sided Platforms: Consequences on Customers’ Fairness Perceptions and Purchase Intentions. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023, Hyderabad, India.
  • Züllig, K. (2024): Track Me if You Can – Adjusting for Tracking Uncertainty in Marketing Attribution Models. Conference on Information Systems and Technology (CIST) 2024, Seattle, WA, USA.
  • Züllig, K.; Bohnen, E.; Hühn, P.; Obermeier, A. (2023): Tell Me Why (I Want It That Way) – Effects of Explanations and Online Customer Reviews on Trust in Recommender Systems. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023, Hyderabad, India.
  • Züllig, K.; Napirata, S.; Zimmermann, S. (2023): Context-Aware Marketing Attribution Based on Survival Analysis. Wirtschaftsinformatik 2023 Proceedings. Paderborn, Germany.