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Los mercados de plataformas digitales realizan una multitud de transacciones diarias, proporcionando posibilidades de intercambio mediadas por internet: entre consumidores, para intercambios entre pares; entre empresas, para cadenas de valor digitales; y entre empresas y consumidores, en mercados digitales. Es esencial para la competencia que nuevos entrantes puedan unirse a los mercados de plataformas. Sin embargo, estos mercados suelen caracterizarse por innovaciones propietarias, especialmente en la analítica de datos aplicada a los datos de usuarios existentes. El análisis algorítmico de datos de usuarios e información podría aumentar las ventajas de incumbencia, creando efectos de lock-in entre los usuarios y haciéndolos más reacios a unirse a una plataforma entrante. Los costos individuales de estos efectos de lock-in pueden diferir entre los lados de una plataforma, por ejemplo, entre vendedores y compradores, y entre usuarios dentro de cada lado, por ejemplo, entre vendedores con diferentes costos y/o propensiones a unirse a una plataforma entrante. Además, estos costos interactuarán con los efectos de red entre grupos, otra fuente bien estudiada de ventaja de incumbencia. Este artículo desarrolla un modelo que explora cómo diferentes niveles de efectos de lock-in pueden favorecer a una plataforma incumbente. Las condiciones para la coexistencia de plataformas, para evitar el deslizamiento del mercado, requieren que los efectos de lock-in sean "más fuertes" que los efectos entre grupos. Sin embargo, esta condición también proporciona una ventaja de mercado a la plataforma incumbente en comparación con la del entrante. Por lo tanto, las políticas destinadas a reducir los efectos de lock-in, como la obligatoriedad de la portabilidad de datos, pueden de manera contraintuitiva perjudicar las condiciones de entrada a medida que el incumbente establece sus precios de manera más agresiva con menores efectos de lock-in.
Giovannetti et al. (Martes,) estudiaron esta cuestión.
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