Tesis:
On the Theoretical Economic Study of the Industrial Organization of Digital Platforms
- Autor: SÁNCHEZ CARTAS, Juan Manuel
- Título: On the Theoretical Economic Study of the Industrial Organization of Digital Platforms
- Fecha: 2018
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: INGENIERIA DE SISTEMAS TELEMATICOS
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/53654/
- Director/a 1º: LEÓN SERRANO, Gonzalo
- Resumen: Las tecnologías del Internet-de-las-Cosas (IoT) son la nueva revolución digital. Una revolución que está basada en plataformas multilaterales. Un mercado interesante y representativo de estas tecnologías es el mercado de “wearables” (ponibles), o más específicamente, el mercado de “fitness-trackers” (dispositivos de seguimiento de la actividad física). En este sentido, el estudio de este mercado y sus propiedades puede ser útil en el lanzamiento de otras tecnologías IoT basadas en plataformas multilaterales. En este trabajo, abordamos el estado del arte sobre las plataformas multilaterales y señalamos las cuestiones abiertas más relevantes de la literatura en lo referente al mercado de fitness-trackers. En este sentido, destacamos dos áreas: compatibilidad o compartición de datos entre bases de datos y la fase de lanzamiento de las plataformas. La contribución de la tesis es doble. Por un lado, desarrollamos una teoría sobre el rol de la compatibilidad en los modelos de negocio multilaterales. Por otro lado, desarrollamos un algoritmo de competencia en precios para sistemas multi-agente que nos permite implementar marcos teóricos en modelos basados en agentes. De esta forma podemos simular la fijación optima de precios de las plataformas durante la fase de lanzamiento de sus productos. Esta Tesis destaca varias interesantes intuiciones para gestores y autoridades que emergen de los hallazgos sobre la fijación optima de precios en plataformas digitales. Por un lado, mostramos que las expectativas de los usuarios importan. El precio óptimo depende de cómo los usuarios perciben el valor de la plataforma. Es más fácil lanzar una plataforma si ésta lleva aparejada un dispositivo que los usuarios valoran que cuando el valor reside en atraer a otro grupo de usuarios. Por otro lado, mostramos que la compatibilidad es beneficiosa para las compañías, y éstas están interesadas en dicha compatibilidad porque reduce la competencia en el mercado. Las plataformas incrementan su poder de mercado y sus beneficios cuando existe compatibilidad. Sin embargo, esta característica lleva a la creación de barreras de entrada. Por lo tanto, las autoridades deben reducir dichos acuerdos de compatibilidad si desean promover la competencia y nuevos ecosistemas basados en los ya existentes. Las plataformas tienden a evitar la entrada de nuevos competidores lanzando nuevas marcas, en esta Tesis probamos que las plataformas tienen incentivos para ello. Adicionalmente, destacamos que las autoridades tienen que ser muy cautas con las plataformas que venden datos porque existen incentivos a crear monopolios partiendo el mercado. Una plataforma que provee los datos, y otra plataforma que provee los dispositivos. Sin embargo, las autoridades tienen un problema mayor. Las plataformas tienden a subsidiar un lado atrayendo a otros consumidores, pero es que este subsidio puede ser intertemporal, en este sentido, los precios óptimos de las plataformas digitales pueden ser incluso menores de lo que los modelos teóricos de un solo periodo predicen. La última contribución de la tesis es con respecto a la simulación de las plataformas digitales multilaterales. Demostramos que abordar el lanzamiento de plataformas multilaterales con los modelos teóricos disponibles puede ser muy complejo de resolver, por ello, proponemos un algoritmo para simular esos modelos que nos permite mantener la sencillez de los modelos teóricos cuando relajamos sus supuestos simplificadores sin aumentar la complejidad. Demostramos que dicho algoritmo reproduce el mapa de mejor respuestas pero sin asumir ningún modelo o forma funcional concreta. Aplicamos dicho algoritmo a tres casos y obtenemos tres interesantes resultados. Primero, la forma en la que los usuarios llegan a conocer los productos es tan importante como otras características teóricas, como la diferenciación. El precio óptimo debe tener en cuenta como es la difusión de información entre los consumidores. A más rapidez, mejor. Segundo, no todos los usuarios son iguales. Algunos usuarios son más importantes que otros en transmitir información. La presencia de estos usuarios incrementa los beneficios de las plataformas, sin ellos, el fracaso de los lanzamientos es más probable. Tercero, al lanzar una plataforma con la idea de cambiar radicalmente un mercado previo, ésta debe proveer a los potenciales usuarios con un valor añadido significativamente grande. No es suficiente con proveer una solución similar o levemente mejor. En caso contrario, el fracaso del lanzamiento está casi asegurado. Nuestra simulación mapea algunos umbrales teóricos para determinar el nivel concreto de valor añadido necesario. ----------ABSTRACT---------- Internet-of-Things (IoT) technologies are the new digital revolution. A revolution that is based on digital multi-sided platforms. An interesting and representative IoT market is the wearable market, or more specifically, the fitness-tracker market. In that sense, the study of this market and its properties can be helpful in the launching of other IoT technologies based on multi-sided platforms. We address the state-ofthe- art of the literature on multi-sided platforms, and we highlight the most relevant open questions in the literature with regard to the fitness tracker market. In that sense, we highlight that there are two main areas: compatibility or data sharing among databases, and the launching phase of the platforms. The contribution of this Thesis is twofold. On the one hand, we develop a theory on the role of compatibility in multi-sided business models. On the other hand, we develop a price competition algorithm for multi-agent systems that allows us to implement theoretical frameworks in agent-based models. In that way, we can simulate the optimal pricing of platforms during the launching phase of their products. This Thesis highlights several interesting insights for managers and public authorities with regard to the pricing of digital platforms. On the one hand, we show that users’ expectations matter. The optimal pricing depends on how users perceive the value of the platform. It is easier to launch a platform if there is a device that users value than when all the value relies on attracting other groups of users. On the other hand, we show that compatibility is profitable for the companies, and they are interested in compatibility agreements because they reduce competition. Platforms increase their market power and their profits. Nonetheless, this feature lead to the creation of barriers to entry. Therefore, public authorities have to mitigate those agreements if they want to promote competition and foster new ecosystems. Platforms tend to avoid the entrance of new competitors by launching new brands, and we show that platforms have incentives to do so. We also point out that public authorities have to be cautious with platforms that sell data because there are incentives to create monopolies by splitting the market. One company that provides the data, and another one that provides the devices. However, public authorities may have another bigger problem. We prove that platforms tend to subsidize one side to attract another group of users but also, they can even make temporal cross-subsidies to attract future consumers. In that sense, prices of digital platforms can be even lower than what one-shot theoretical models predict. The last contribution of the Thesis is with regard to the simulation of digital multi-sided platforms. We prove that addressing the launching of multi-sided platforms with the available theoretical models can be intractable, and we propose an algorithm for the simulation of those models that allows us to keep the tractability of theoretical models when we relax their simplifying assumptions. We prove that the algorithm resembles the best response map, but without assuming any particular theoretical model or function. We apply it in three launching cases, and we obtain three relevant conclusions. First, how users get aware of the existence of products is as important as other theoretical features, such as the differentiation. Optimal pricing must track how is the diffusion of information among consumers. The faster, the better. Second, not all users are equal. Some users are more important than others in transmitting information. The presence of those users increases the profits of platforms, without them, failures in launching are more likely. Third, when launching platforms with the idea of disrupting a previous market, platforms’ owners have to provide significant value to users. It is not enough with providing a similar solution than the existing one. It has to be significantly better if not, the platform will fail. Our simulation maps some theoretical thresholds to determine how much value is necessary to avoid the failure in launching.