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Des recherches existantes ont popularisé la perspective selon laquelle de forts effets de réseau produisent des résultats « gagnant-gagnant », ce qui pousse les plateformes à investir dans la croissance des utilisateurs et incite les investisseurs à subventionner ces plateformes. Cependant, la croissance des utilisateurs n'implique pas nécessairement une forte adhérence des utilisateurs. Sans adhérence des utilisateurs, de forts effets de réseau à la période actuelle peuvent s'estomper dans les périodes futures, rendant ainsi une stratégie de croissance des utilisateurs inefficace. En ajoutant une dimension temporelle aux effets de réseau, nous avons développé un modèle d'effets de réseau inter-périodes et intra-périodes pour expliquer comment différents types d'effets de réseau génèrent de la valeur. Nous soulignons que l'effet de réseau du même côté inter-périodes contribue à l'adhérence des utilisateurs, tandis que l'effet de réseau croisé intra-périodes persiste sous condition d'une adhérence des utilisateurs. Nous proposons qu'une raison pour laquelle les plateformes ont des effets de réseau du même côté inter-périodes hétérogènes est le mécanisme d'« apprentissage produit » : on s'attend à ce que les produits avec une plus grande incertitude soient associés à un effet de réseau du même côté inter-périodes plus fort. En nous basant sur différents leviers, nous étendons le modèle de valeur vie client (CLV2) aux marchés de plateformes à deux côtés, nous permettant de mesurer comment différentes interventions influencent la valeur de la plateforme. À l'aide de données de Groupon, nous vérifions nos idées et discutons des choix de conception de plateforme qui améliorent l'adhérence des utilisateurs lorsque l'effet de réseau du même côté inter-périodes est faible.
Zhou et al. (Fri,) ont étudié cette question.
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